Azóta, hogy 2022 novemberében megjelent a ChatGPT, a generatív mesterséges intelligencia (genAI) központi szerepet kapott az üzleti vezetők és igazgatótanácsok körében. Ennek átalakító technológia potenciálja sok szervezetet arra ösztönzött, hogy fontolóra vegyék annak bevezetését üzleti modelleikben. Azonban fontos felismerni, hogy a genAI csak az AI egyik aspektusa, és nem feltétlenül a legjobb megoldás minden felhasználási esetre.
Az AI fogalma az idők során fejlődött, és történetét három különböző fázisba sorolhatjuk.
Először is ott van a hagyományos elemzés, amelyet a szervezetek az elmúlt négy évtizedben használtak. Eredetileg üzleti intelligenciaként (BI) ismert, az elemző eszközök idővel egyre kifinomultabbá váltak. Az elemzés elsősorban a múltbeli adatokra koncentrál, hogy megismerjenek információkat a történelmi eseményekről.
A következő fázis a prediktív AI. Ez a jövőorientált technológia elemzi a múltbeli adatokat, hogy azonosítsa a mintákat, és a jelenlegi adatok felhasználásával pontos előrejelzéseket készítsen a jövőbeli eseményekről. A prediktív AI széles körben használatos modellvezérelt vállalkozásokban, és az AI stratégiák szerves részét képezi a szervezeteknél.
Végül ott van a generatív AI, vagyis a genAI. Ez az AI forma különböző típusú tartalmakat, például szövegeket, képeket, hangokat és videókat vizsgál, és a felhasználó által meghatározott specifikációk alapján új tartalmakat generál. Bár a genAI-nak vannak saját előnyei, fontos megjegyezni, hogy ez kevésbé teszi ki az alkalmazási esetek és modellek százalékát a prediktív AI-hez képest.
Érdekes módon már most vannak olyan esetek, amikor a prediktív és a generatív AI harmonikusan együttműködik. Például a radiológiai képeket mindkét AI típus elemzi, hogy jelentéseket készítsen a kezdeti diagnózisokról. Hasonlóképpen, az aranybányák részvényadatai alapján jelentéseket lehet készíteni, amelyek az elkövetkező időben valószínűleg emelkedni fognak. Ennek eredményeként a szervezeteknek egységes platformra van szükségük a teljes körű AI-fejlesztéshez.
Szerencsére a teljes AI-fejlesztéshez és bevezetéséhez nem szükséges, hogy az egyes AI típusokat különálló entitásként kezeljük saját infrastruktúrával. Bár a genAI optimális teljesítményhez további erőforrásokat és fejlettebb hálózatot igényelhet, a szervezeteknek nem kell teljesen új stacket építeniük, hacsak nem végznek tömeges genAI bevezetéseket, mint ahogy az a Meta vagy a Microsoft esetében történik.
Továbbá, az irányítás és tesztelés folyamatai átvehetők a prediktív AI-tól a genAI hatékony kezelésére. Bár vannak különbségek, például a genAI „hallucinációkkal” szembeni fogékonysága, általában a kockázatkezelési folyamatok hasonlóak maradnak.
Az AI eszközök, adatok, képzés és bevezetés kezelésében vezető szerepet vállaló Domino Enterprise AI platformjában nagy bizalom övezi a legtöbb Fortune 100 vállalat által. Ez a platform lehetővé teszi az AI- és MLOps-csapatok számára a teljes körű AI fejlesztésének és bevezetésének felügyeletét egyetlen vezérlőközpontból. Az MLOps egységes platform alatt történő egyesítésével a szervezetek teljes körű AI fejlesztést, bevezetést és kezelést lehetővé tehetnek.
Fedezze fel, hogyan lehet felelős módon kezelni a genAI projektek lehetőségeit és kihívásait a Domino informatív fehérkönyvével a felelős genAI-ról.
GYIK:
1. Mi az a genAI?
A genAI az a generatív AI-ra utal, amely az eltérő tartalmakat vizsgálja és új tartalmakat hoz létre a felhasználói specifikációk alapján.
2. Mi az AI három fázisa?
Az AI három fázisa a hagyományos elemzés, a prediktív AI és a generatív AI.
3. Mi az a hagyományos elemzés?
A hagyományos elemzés, amelyet üzleti intelligenciaként (BI) ismerünk, a múltbeli adatokra koncentrál, hogy megismerjenek információkat a történelmi eseményekről.
4. Mi az a prediktív AI?
A prediktív AI a múltbeli adatok elemzését használja a minták azonosításához és pontos előrejelzések készítéséhez a jövőbeli eseményekről.
5. Hogyan működnek együtt a prediktív és a generatív AI?
Vannak olyan esetek, amikor a prediktív és generatív AI valóban együttműködhet. Például a radiológiai képeket mindkét AI típus elemzi, hogy jelentéseket készítsen a kezdeti diagnózisokról.
6. Szükség van külön infrastruktúrára minden AI típus számára?
A szervezeteknek nem kell teljesen új infrastruktúrát építeniük minden AI típus számára. Bár a genAI optimális teljesítményhez további erőforrásokat és fejlettebb hálózatot igényelhet, egy egységes platform használható a teljes körű AI-fejlesztéshez.
7. Adaptálhatják a prediktív AI szabályozási és tesztelési folyamatait a genAI-hoz?
Igen, a prediktív AI-hoz kapcsolódó szabályozási és tesztelési folyamatok alkalmazhatók a genAI hatékony kezelésére, bár lehetnek néhány különbség a kockázatkezelés terén.
8. Mi a Domino Enterprise AI platform?
A Domino Enterprise AI platformot a legtöbb Fortune 100 vállalat által megbízhatónak tartott platformként használják az AI eszközök, adatok, képzés és bevezetés kezelésére. Ez lehetővé teszi a teljes körű AI fejlesztését és bevezetését egyetlen vezérlőközpontból.
Definíciók:
– GenAI: Generatív AI, a felhasználói specifikációk alapján új tartalmakat generáló mesterséges intelligencia forma.
– Hagyományos elemzés: Az üzleti intelligencia, amely a múltbeli adatokra koncentrál, hogy információkat szerezzen a történelmi eseményekről.
– Prediktív AI: A jövőorientált technológia, amely a múltbeli adatokat elemzi a minták azonosításához és pontos előrejelzések készítéséhez a jövőbeli eseményekről.
– Domino Enterprise AI platform: Egy platform az AI eszközök, adatok, képzés és bevezetés kezelésére, amely lehetővé teszi a teljes körű AI fejlesztését és bevezetését egyetlen vezérlőközpontból.
Kapcsolódó linkek:
DominosDataLab.com – A Domino Enterprise AI platform fő domainje több információhoz szolgáltatásaikról.
The source of the article is from the blog reporterosdelsur.com.mx