Od pojawienia się ChatGPT w listopadzie 2022 roku, generatywna sztuczna inteligencja (genAI) zajmuje centralne miejsce wśród dyrektorów generalnych i rad zarządzających przedsiębiorstw. Potencjał tej transformatywnej technologii sprawił, że wiele organizacji rozważa jej wdrożenie w swoich modelach biznesowych. Jednakże ważne jest, aby zauważyć, że genAI jest tylko jednym aspektem AI i może nie być najlepszym rozwiązaniem dla każdego przypadku użycia.
Koncepcja AI ewoluowała na przestrzeni czasu, a jej historia może być podzielona na trzy odrębne fazy.
Najpierw mamy tradycyjną analizę danych, która była wykorzystywana przez organizacje przez ostatnie cztery dekady. Pierwotnie znane jako business intelligence (BI), narzędzia analityczne stały się bardziej zaawansowane z biegiem czasu. Analityka skupia się głównie na analizie przeszłych danych w celu odkrycia wniosków dotyczących wydarzeń historycznych.
Kolejna faza to predykcyjna sztuczna inteligencja (predictive AI). Ta ukierunkowana na przyszłość technologia analizuje przeszłe dane, aby zidentyfikować wzorce i wykorzystuje bieżące dane do dokładnych prognoz dotyczących przyszłych wydarzeń. Predictive AI jest szeroko stosowane w organizacjach opartych na modelach i pozostaje integralną częścią strategii AI.
Ostatnio mamy generatywną sztuczną inteligencję, czyli genAI. Forma tej AI analizuje różne typy treści, takie jak tekst, obrazy, dźwięk i wideo, i na podstawie specyfikacji użytkownika generuje nową treść. Chociaż genAI ma swoje mocne strony, należy zauważyć, że stanowi on mniejszą część przypadków użycia i modeli w porównaniu z predictive AI.
Ciekawe jest, że istnieją już przypadki, w których predictive i generatywna sztuczna inteligencja współpracują harmonijnie. Na przykład, obrazy z radiologii mogą być analizowane za pomocą obu rodzajów AI, aby tworzyć raporty na temat wstępnej diagnozy. Podobnie, analiza danych giełdowych może generować raporty na temat akcji, które mają szanse na wzrost w najbliższej przyszłości. Dlatego organizacje potrzebują zintegrowanej platformy do kompleksowego rozwoju AI.
Na szczęście, kompletny rozwój i wdrożenie AI nie wymagają traktowania każdego rodzaju AI jako odrębnej jednostki z własną infrastrukturą. Choć genAI może wymagać dodatkowej mocy obliczeniowej i ulepszonej sieciowej dla optymalnej wydajności, organizacje nie muszą budować zupełnie nowego stosu, chyba że prowadzą ogromne wdrożenia genAI, takie jak Meta czy Microsoft.
Ponadto, procesy zarządzania i testowania mogą być dostosowane z predictive AI do efektywnego zarządzania genAI. Chociaż istnieją różnice, takie jak podatność genAI na „halucynacje”, ogólne procesy zarządzania ryzykiem pozostają podobne.
Wiodąc prace nad zarządzaniem narzędziami AI, danymi, szkoleniem i wdrożeniem, platforma Domino’s Enterprise AI cieszy się zaufaniem wielu Fortune 100 firm. Ta platforma umożliwia zespołom AI i MLOps nadzorowanie kompletnego rozwoju i wdrażania AI z jednego centrum kontroli. Dzięki unifikacji MLOps pod jedną platformą, organizacje mogą umożliwić kompleksowy rozwój, wdrożenie i zarządzanie AI.
Dowiedz się, jak odpowiedzialnie poruszać się po możliwościach i wyzwaniach projektów genAI dzięki pouczającej whitepaperze Domino’s na temat odpowiedzialnego genAI.
FAQ:
1. Co to jest genAI?
GenAI odnosi się do generatywnej sztucznej inteligencji, która analizuje różne typy treści i na ich podstawie generuje nową treść, zgodnie z wymaganiami użytkownika.
2. Jakie są trzy fazy AI?
Trzy fazy AI to tradycyjna analiza danych, predykcyjna AI i generatywna AI.
3. Co to jest tradycyjna analiza danych?
Tradycyjna analiza danych, znana również jako business intelligence (BI), skupia się na analizie przeszłych danych w celu odkrycia wniosków dotyczących wydarzeń historycznych.
4. Co to jest predykcyjna AI?
Predykcyjna AI korzysta z przeszłych danych, aby zidentyfikować wzorce i dokonywać dokładnych prognoz dotyczących przyszłych wydarzeń.
5. Jak predictive i generatywna AI współpracują ze sobą?
Istnieją przypadki, w których predictive i generatywna AI mogą współpracować. Na przykład obrazy radiologiczne mogą być analizowane za pomocą obu rodzajów AI, aby tworzyć raporty na temat wstępnej diagnozy.
6. Czy organizacje potrzebują oddzielnej infrastruktury dla każdego rodzaju AI?
Organizacje nie muszą budować zupełnie nowej infrastruktury dla każdego rodzaju AI. Choć genAI może wymagać dodatkowej mocy obliczeniowej i ulepszonej sieci dla optymalnej wydajności, można użyć zintegrowanej platformy do kompleksowego rozwoju AI.
7. Czy procesy zarządzania i testowania dla predictive AI mogą być dostosowane do genAI?
Tak, procesy zarządzania i testowania mogą być dostosowane z predictive AI do efektywnego zarządzania genAI, chociaż mogą istnieć pewne różnice w zarządzaniu ryzykiem.
8. Co to jest Domino’s Enterprise AI platform?
Domino’s Enterprise AI platform jest zaufaną platformą używaną przez wiele firm Fortune 100 do zarządzania narzędziami AI, danymi, szkoleniem i wdrażaniem. Pozwala na kompleksowy rozwój i wdrożenie AI z jednego centrum kontroli.
Definicje:
– GenAI: Generatywna sztuczna inteligencja, forma sztucznej inteligencji generująca nową treść na podstawie wymagań użytkownika.
– Tradycyjna analiza danych: Business intelligence, które skupia się na analizie przeszłych danych w celu odkrycia wniosków dotyczących wydarzeń historycznych.
– Predykcyjna AI: Technologia skierowana w przyszłość, która analizuje przeszłe dane w celu zidentyfikowania wzorców i dokładnych prognoz dotyczących przyszłych wydarzeń.
– Domino’s Enterprise AI platform: Platforma używana do zarządzania narzędziami AI, danymi, szkoleniem i wdrażaniem, umożliwiająca kompleksowy rozwój i wdrożenie AI z jednego centrum kontroli.
Linki powiązane:
DominosDataLab.com – Główna domena platformy Domino’s Enterprise AI dla dodatkowych informacji na temat ich usług.
The source of the article is from the blog yanoticias.es