Sinds de opkomst van ChatGPT in november 2022 heeft generatieve AI (genAI) de aandacht van CEO’s en raden van bestuur van grote ondernemingen getrokken. Het potentieel van deze baanbrekende technologie heeft veel organisaties doen nadenken over de implementatie ervan in hun bedrijfsmodellen. Het is echter cruciaal om te erkennen dat genAI slechts één aspect van AI is en mogelijk niet de beste oplossing is voor elke gebruikssituatie.
Het concept van AI heeft zich in de loop der tijd ontwikkeld en de geschiedenis ervan kan worden onderverdeeld in drie verschillende fasen.
Ten eerste is er traditionele analyse, die de afgelopen vier decennia door organisaties wordt gebruikt. Oorspronkelijk bekend als business intelligence (BI), zijn analysetools in de loop der tijd geavanceerder geworden. Analytics richt zich voornamelijk op het terugkijken naar historische gegevens om inzichten te verkrijgen over gebeurtenissen uit het verleden.
De volgende fase is voorspellende AI. Deze naar de toekomst gerichte technologie analyseert historische gegevens om patronen te identificeren en gebruikt actuele gegevens om nauwkeurige voorspellingen te doen over toekomstige gebeurtenissen. Voorspellende AI wordt veel gebruikt in door modellen gedreven bedrijven en blijft een belangrijk onderdeel van de AI-strategieën van organisaties.
Tot slot hebben we generatieve AI, of genAI. Deze vorm van AI onderzoekt verschillende soorten inhoud, zoals tekst, afbeeldingen, audio en video, en genereert nieuwe inhoud op basis van de specificaties van de gebruiker. Hoewel genAI sterke punten heeft, is het belangrijk op te merken dat het een kleiner percentage van de gebruikssituaties en modellen vertegenwoordigt in vergelijking met voorspellende AI.
Interessant genoeg zijn er al gevallen waarin voorspellende en generatieve AI harmonieus samenwerken. Bijvoorbeeld, radiologiebeelden kunnen worden geanalyseerd met behulp van beide soorten AI om rapporten te maken over voorlopige diagnoses. Op dezelfde manier kunnen mijnbouwgegevens over aandelen rapporten genereren over aandelen die naar verwachting in de nabije toekomst zullen stijgen. Organisaties hebben daarom een geïntegreerd platform nodig voor uitgebreide AI-ontwikkeling.
Gelukkig vereist volledige AI-ontwikkeling en implementatie niet dat elke AI-type als een afzonderlijke entiteit met zijn eigen infrastructuur wordt behandeld. Hoewel genAI mogelijk extra vermogen en verbeterde netwerkmogelijkheden nodig heeft voor optimale prestaties, hoeven organisaties niet een geheel nieuwe infrastructuur op te bouwen, tenzij ze grootschalige genAI-implementaties zoals Meta of Microsoft uitvoeren.
Bovendien kunnen governance- en testprocessen voor voorspellende AI aangepast worden om genAI effectief te beheren. Hoewel er verschillen zijn, zoals de gevoeligheid van genAI voor “hallucinaties”, blijven de algemene risicobeheerprocessen vergelijkbaar.
Als leider in het beheer van AI-tools, gegevens, training en implementatie vertrouwen veel Fortune 100 bedrijven op het Domino’s Enterprise AI-platform. Dit platform stelt AI- en MLOps-teams in staat om volledige AI-ontwikkeling en implementatie vanuit één controlecentrum te overzien. Door MLOps onder één platform te verenigen, kunnen organisaties uitgebreide AI-ontwikkeling, implementatie en beheer mogelijk maken.
Ontdek hoe u verantwoordelijk kunt omgaan met genAI-projecten en de uitdagingen en mogelijkheden ervan kunt navigeren met de inzichtelijke whitepaper over verantwoorde genAI van Domino.
Veelgestelde vragen:
1. Wat is genAI?
GenAI verwijst naar generatieve AI, een vorm van kunstmatige intelligentie die verschillende soorten inhoud onderzoekt en nieuwe inhoud genereert op basis van de specificaties van de gebruiker.
2. Wat zijn de drie fasen van AI?
De drie fasen van AI zijn traditionele analyse, voorspellende AI en generatieve AI.
3. Wat is traditionele analyse?
Traditionele analyse, ook wel bekend als business intelligence (BI), richt zich op het terugkijken naar historische gegevens om inzichten te verkrijgen over gebeurtenissen uit het verleden.
4. Wat is voorspellende AI?
Voorspellende AI gebruikt historische gegevens om patronen te identificeren en nauwkeurige voorspellingen te doen over toekomstige gebeurtenissen.
5. Hoe werken voorspellende en generatieve AI samen?
Er zijn gevallen waarin voorspellende en generatieve AI samen kunnen werken. Bijvoorbeeld, radiologiebeelden kunnen worden geanalyseerd met behulp van beide soorten AI om rapporten te maken over voorlopige diagnoses.
6. Hebben organisaties aparte infrastructuur nodig voor elk AI-type?
Organisaties hoeven geen geheel nieuwe infrastructuur op te bouwen voor elk AI-type. Hoewel genAI mogelijk extra vermogen en verbeterde netwerkmogelijkheden vereist voor optimale prestaties, kan een geïntegreerd platform worden gebruikt voor uitgebreide AI-ontwikkeling.
7. Kunnen governance- en testprocessen voor voorspellende AI worden aangepast voor genAI?
Ja, processen voor governance en testen kunnen worden aangepast van voorspellende AI om genAI effectief te beheren, hoewel er mogelijk enkele verschillen zijn in risicobeheer.
8. Wat is het Domino’s Enterprise AI-platform?
Het Domino’s Enterprise AI-platform is een vertrouwd platform dat door veel Fortune 100-bedrijven wordt gebruikt voor het beheren van AI-tools, gegevens, training en implementatie. Het maakt het mogelijk om volledige AI-ontwikkeling en implementatie vanuit één controlecentrum te overzien.
Definities:
– GenAI: Generatieve AI, een vorm van kunstmatige intelligentie die nieuwe inhoud genereert op basis van de specificaties van de gebruiker.
– Traditionele analyse: Business intelligence die zich richt op het terugkijken naar historische gegevens om inzichten te verkrijgen over gebeurtenissen uit het verleden.
– Voorspellende AI: Een naar de toekomst gerichte technologie die historische gegevens analyseert om patronen te identificeren en nauwkeurige voorspellingen te doen over toekomstige gebeurtenissen.
– Domino’s Enterprise AI-platform: Een platform dat wordt gebruikt voor het beheren van AI-tools, gegevens, training en implementatie, en dat uitgebreide AI-ontwikkeling en implementatie mogelijk maakt vanuit één controlecentrum.
Gerelateerde links:
DominosDataLab.com – Het hoofddomein van het Domino’s Enterprise AI-platform voor meer informatie over hun diensten.
The source of the article is from the blog motopaddock.nl