Siden fremkomsten af ChatGPT i november 2022 har generativ AI (genAI) været i centrum for virksomhedsledere og bestyrelser. Denne transformerende teknologis potentiale har ført til, at mange organisationer overvejer at implementere den i deres forretningsmodeller. Det er dog vigtigt at erkende, at genAI kun er én del af AI og måske ikke er den bedste løsning til alle brugstilfælde.
Konceptet om AI har udviklet sig over tid, og dets historie kan opdeles i tre distinkte faser.
Først er der den traditionelle analyse, som organisationer har brugt i de sidste fire årtier. Oprindeligt kendt som business intelligence (BI), er analytiske værktøjer blevet mere sofistikerede over tid. Analyse fokuserer primært på at se tilbage på fortidens data for at afsløre indsigt om historiske begivenheder.
Næste fase er forudsigelig AI. Denne fremadrettede teknologi analyserer fortidens data for at identificere mønstre og bruger aktuelle data til at foretage præcise forudsigelser om fremtidige begivenheder. Forudsigelig AI anvendes bredt inden for modeldrevne virksomheder og forbliver en vigtig del af organisationers AI-strategier.
Endelig har vi generativ AI, eller genAI. Denne form for AI undersøger forskellige typer af indhold såsom tekst, billeder, lyd og video og genererer nyt indhold baseret på brugerens specifikationer. Selvom genAI har sine styrker, er det vigtigt at bemærke, at det udgør en mindre procentdel af brugstilfælde og modeller sammenlignet med forudsigelig AI.
Interessant nok er der allerede tilfælde, hvor forudsigelig og generativ AI arbejder harmonisk sammen. For eksempel kan radiologibilleder analyseres ved hjælp af begge former for AI for at oprette rapporter om foreløbige diagnoser. På samme måde kan minedrift af aktiedata generere rapporter om aktier, der sandsynligvis vil stige i nær fremtid. Som et resultat har organisationer brug for en integreret platform til omfattende AI-udvikling.
heldigvis kræver komplet AI-udvikling og implementering ikke, at hver AI-type behandles som en separat enhed med sin egen infrastruktur. Selvom genAI muligvis kræver ekstra kraft og forbedret netværk for optimal ydeevne, behøver organisationer ikke at bygge en helt ny infrastruktur medmindre de gennemfører massive genAI-implementeringer som Meta eller Microsoft.
Derudover kan processer til styring og testning tilpasses fra forudsigelig AI for at håndtere genAI effektivt. Selvom der er forskelle, såsom genAI’s sårbarhed over for “hallucinationer”, forbliver de generelle risikostyringsprocesser ens.
Domino’s Enterprise AI-platform fører an i styringen af AI-værktøjer, data, træning og implementering, og er betroet af mange Fortune 100-virksomheder. Denne platform giver AI- og MLOps-teams mulighed for at overvåge komplet AI-udvikling og implementering fra et enkelt kontrolcenter. Ved at forene MLOps under én platform kan organisationer muliggøre omfattende AI-udvikling, implementering og styring.
Opdag, hvordan man navigerer ansvarligt gennem mulighederne og udfordringerne med genAI-projekter med Domino’s indsigtfulde whitepaper om ansvarlig genAI.
FAQs:
1. Hvad er genAI?
GenAI refererer til generativ AI, en form for kunstig intelligens, der undersøger forskellige typer indhold og genererer nyt indhold baseret på brugerens specifikationer.
2. Hvad er de tre faser af AI?
De tre faser af AI er traditionel analyse, forudsigelig AI og generativ AI.
3. Hvad er traditionel analyse?
Traditionel analyse, også kendt som business intelligence (BI), fokuserer på at se tilbage på fortidens data for at afsløre indsigt om historiske begivenheder.
4. Hvad er forudsigelig AI?
Forudsigelig AI bruger fortidens data til at identificere mønstre og foretage præcise forudsigelser om fremtidige begivenheder.
5. Hvordan arbejder forudsigelig og generativ AI sammen?
Der er tilfælde, hvor forudsigelig og generativ AI kan arbejde sammen. For eksempel kan radiologibilleder analyseres ved hjælp af begge former for AI for at oprette rapporter om foreløbige diagnoser.
6. Skal organisationer have separat infrastruktur til hver AI-type?
Organisationer behøver ikke at opbygge en helt ny infrastruktur til hver AI-type. Selvom genAI muligvis kræver ekstra kraft og forbedret netværk for optimal ydeevne, kan en integreret platform bruges til omfattende AI-udvikling.
7. Kan processer til styring og testning af forudsigelig AI tilpasses til genAI?
Ja, processer til styring og testning kan tilpasses fra forudsigelig AI for at håndtere genAI effektivt, selvom der kan være nogle forskelle i risikostyring.
8. Hvad er Domino’s Enterprise AI-platform?
Domino’s Enterprise AI-platform er en betroet platform, der bruges af mange Fortune 100-virksomheder til at håndtere AI-værktøjer, data, træning og implementering. Den giver mulighed for at overvåge komplet AI-udvikling og implementering fra et enkelt kontrolcenter.
Definitioner:
– GenAI: Generativ AI, en form for kunstig intelligens, der genererer nyt indhold baseret på brugerens specifikationer.
– Traditionel analyse: Business intelligence, der fokuserer på at se tilbage på fortidens data for at afsløre indsigt om historiske begivenheder.
– Forudsigelig AI: Fremadrettet teknologi, der analyserer fortidens data for at identificere mønstre og foretage præcise forudsigelser om fremtidige begivenheder.
– Domino’s Enterprise AI-platform: En platform, der bruges til håndtering af AI-værktøjer, data, træning og implementering og muliggør omfattende AI-udvikling fra et enkelt kontrolcenter.
Relaterede links:
DominosDataLab.com – Hoveddomænet for Domino’s Enterprise AI-platform til yderligere information om deres tjenester.
The source of the article is from the blog toumai.es