Kevin TopolskyKalba: lt. Turinys:
Dabartinėje dirbtinio intelekto pažangos aplinkoje vienos lustų gamintojos įtaka yra tokia didelė, kad nerimas dėl tiekėjų priklausomybės praktiškai tapo nereikšmingas įmonių IT vadovams. Ši bendrovė, turinti dominuojančią poziciją dirbtinio intelekto lustų rinkoje, tapo pagrindiniu šaltiniu reikalingiems grafikos procesoriams (GPU), palikdama organizacijoms ribotas galimybes ieškoti alternatyvų.
Atsižvelgiant į šią realybę, organizacijos susiduria su kritiniu sprendimu: kaip efektyviai pritaikyti savo dirbtinio intelekto iniciatyvas. Būtinybė pritaikyti šias pastangas specifiniams pramonės reikalavimams tapo svarbiausia. Dauguma įmonių vis labiau supranta, kad išorinių ekspertų naudojimas yra esminis siekiant padidinti tiek efektyvumą, tiek įgyvendinimo greitį, todėl daugelis renkasi išorės paslaugas, o ne vidaus plėtrą.
Tai kelia papildomų klausimų, kuriuos partnerius pasirinkti išorės paslaugoms. Didžiosios konsultavimo bendrovės, tokios kaip „Accenture“, „Deloitte“ ir „IBM“, pristato save kaip reikšmingus žaidėjus dirbtinio intelekto srityje, tuo tarpu specializuotos boutique bendrovės, susitelkusios į generatyvųjį dirbtinį intelektą, taip pat siūlo patrauklias galimybes. Partnerio pasirinkimas gali labai paveikti įmonės dirbtinio intelekto strategijos sėkmę ir gebėjimą prisitaikyti prie sparčiai kintančios technologinės aplinkos.
Suprasti šių partnerystių pasekmes yra svarbu organizacijoms, kai jos keliauja savo dirbtinio intelekto keliais. Atsižvelgiant į tai, kad lažybos yra didesnės nei bet kada anksčiau, darbo su nusistovėjusiomis bendrovėmis ir specializuotais subjektais naudos vertinimas vaidins svarbų vaidmenį formuojant sėkmingas dirbtinio intelekto diegimų rezultatus.
Dirbtinio intelekto iniciatyvų maksimizavimas: patarimai, gyvenimo gudrybės ir įdomūs faktai
Šiandieninėje dirbtinio intelekto valdomoje pasaulyje, kur vienas lustų gamintojas dominuoja rinkoje, organizacijos privalo protingai pritaikyti savo dirbtinio intelekto strategijas. Čia pateikiami keletas patarimų, gudrybių ir įdomių įžvalgų, padėsiančių efektyviai naršyti šioje sudėtingoje aplinkoje.
1. Supraskite tiekėjų aplinką
Prieš pradedant dirbtinio intelekto iniciatyvas, labai svarbu visiškai suprasti tiekėjų aplinką. Dėl vieno lustų gamintojo dominavimo galimybių yra ribota, todėl organizacijos turėtų atlikti išsamų tyrimą, kad suprastų, kaip tai veikia jų techninės įrangos pasirinkimus ir bendrą strategiją. Bendradarbiavimas su tiekėjais, turinčiais stiprių pramonės žinių, gali apšviesti kelius, kurie kitaip galėtų būti nepastebėti.
2. Priimkite išorinius ekspertus
Paslaugų išorės teikimas gali žymiai padidinti efektyvumą. Ieškokite partnerių, turinčių patikimą patirtį dirbtinio intelekto diegime. Konsultavimo įmonės, tokios kaip „Accenture“ ar „Deloitte“, suteikia didelį išteklių ir patirties kiekį, tuo tarpu boutique bendrovės gali pasiūlyti nišinę žinią specifinėse dirbtinio intelekto srityse, pavyzdžiui, generatyviame dirbtiniame intelekte. Tinkamas šių išteklių derinys gali padėti optimizuoti jūsų dirbtinio intelekto projektus.
3. Pirmiausia pritaikymas
Dirbtinio intelekto sprendimų pritaikymas specifiniams pramonės reikalavimams yra esminis. Nepasitenkinkite visiems tinkamais sprendimais; vietoj to, bendradarbiaukite su partneriais, kurie prioritetizuoja pritaikymą savo pasiūlymuose. Ši adaptacija atneš didesnę sėkmę ir aktualumą jūsų dirbtinio intelekto iniciatyvose.
4. Siekite bendradarbiavimo kultūros
Kultūros, skatinančios bendradarbiavimą organizacijoje ir su išoriniais partneriais, kūrimas yra labai svarbus. Skatinkite atvirą komunikaciją ir žinių dalijimąsi, kad maksimizuotumėte savo dirbtinio intelekto investicijų naudos potencialą.
5. Būkite informuoti apie dirbtinio intelekto tendencijas
Kadangi technologija greitai vystosi, svarbu būti informuotam apie naujausias dirbtinio intelekto tendencijas. Prenumeruokite pramonės ataskaitas, dalyvaukite konferencijose ir seminaruose, kad atnaujintumėte savo žinias ir priimtumėte pagrįstus sprendimus.
6. Strategiškai naudokite duomenis
Kadangi duomenys yra dirbtinio intelekto pagrindas, įsitikinkite, kad jūsų organizacija efektyviai renka, analizuoja ir naudoja duomenis. Naudokite duomenų analizės priemones, kurios gali pagerinti jūsų dirbtinio intelekto modelius ir pateikti įžvalgas, skatinančias geresnius sprendimus.
Įdomus faktas: Ar žinojote, kad dirbtinis intelektas gali apdoroti duomenis ir priimti sprendimus žymiai greičiau ir tiksliau nei žmonės? Ši geba keičia tokias pramonės šakas kaip sveikatos priežiūra, finansai ir transportas, leisdama naudoti prognozavimo analizę ir automatizuoti užduotis.
Išvada: Atsižvelgiant į tai, kad įmonės imasi dirbtinio intelekto iniciatyvų, supratimas apie turimus išteklius, technologijas ir partnerystes yra būtinas norint sėkmingai. Prioritetizuodamos pritaikymą, išorinių ekspertų naudojimą ir bendradarbiavimo skatinimą, organizacijos gali pasitikėdamos naršyti sudėtingoje dirbtinio intelekto aplinkoje.
Daugiau įžvalgų apie besikeičiančią dirbtinio intelekto aplinką rasite tinklalapiuose Accenture, IBM ir Deloitte.
https://youtube.com/watch?v=dlittSALHyU
