Den raske utviklingen av AI-teknologi har fanget oppmerksomheten til konsernsjefene og styrene over hele verden. Ifølge en nylig rapport fra PwC, forventer overveldende 84% av CIO-ene å inkludere generativ AI (genAI) i sin forretningsmodell innen 2024. Selv om genAI uten tvil har transformative evner, er det viktig å erkjenne at det bare er en del av AI-landskapet og kanskje ikke den optimale løsningen for hver brukssak.
AI-området har gjennomgått betydelig utvikling gjennom årene. Det som en gang kvalifiserte som AI, har endret seg betydelig, med fremskritt innen teknologi som omformer vår forståelse av dens evner. På et overordnet nivå kan historien om AI kategoriseres i tre distinkte faser.
Tradisjonell analyse, en tilnærming som har vært utbredt de siste fire tiårene, brukte forretningsinnsikt (BI) til å analysere historiske data og utlede innsikter om tidligere hendelser. Etter hvert som teknologien utviklet seg, skiftet begrepet til analyse for å gjenspeile dens økende sofistikasjon.
Prediktiv AI derimot bruker historiske data for å identifisere mønstre og generere nøyaktige prognoser om fremtidige hendelser. Denne fremtidsrettede teknologien gjør det mulig for organisasjoner å ta informerte beslutninger basert på forventede resultater.
GenAI, det siste tilskuddet til AI-landskapet, fokuserer på å generere innhold som tekst, bilder, lyd og video i samsvar med brukerdefinerte kriterier. Selv om genAI utgjør en betydelig del av brukssaker og modeller, representerer det for øyeblikket bare rundt 15%, slik Thomas Robinson, COO hos Domino, bekrefter.
Interessant nok finnes det tilfeller der prediktiv og generativ AI samarbeider for å forbedre resultater. For eksempel kan man kombinere analyse av radiologi-bilder med generering av foreløpige diagnostiske rapporter, eller benytte aksjedata-gruvedrift for å generere rapporter om potensielt lønnsomme investeringer. Denne synergien øker behovet for en enhetlig plattform som gjør det mulig med utvikling av komplett AI.
Til lykke trenger organisasjoner ikke å behandle hver type AI som isolerte enheter med separate oppsett. Utvikling og implementering av komplett AI krever en felles plattform som imøtekommer både prediktiv og generativ AI. Selv om genAI kan kreve ekstra datamaskinkraft og nettverksressurser, er det unødvendig for de fleste organisasjoner å bygge en helt ny infrastruktur med mindre genAI-implementeringen deres skjer i stor skala.
Governance og testprosesser trenger heller ikke en komplett overhaling. Selv om det er forskjeller mellom administreringen av risikoene forbundet med prediktiv AI og genAI, som genAIs sårbarhet for «hallusinasjoner», gjelder prinsippene for grundige tester, validering og kontinuerlig overvåkning både for prediktiv og generativ AI.
For å lette sømløs administrasjon av AI-verktøy, data, opplæring og implementering, stoler mange Fortune 100-selskaper på Domino’s Enterprise AI-plattform. Ved å samle prediktiv og generativ AI under et enkelt kontrollsenter, gir denne plattformen AI- og MLOps-team muligheten til å drive komplett AI-utvikling, implementering og administrasjon med letthet.
Løs opp potensialet i dine genAI-prosjekter samtidig som du ansvarlig håndterer tilknyttede risikoer. Utforsk Dominos gratis rapport om ansvarlig genAI for å lære hvordan du navigerer belønningene og utfordringene i AI-verdenen.
Ofte stilte spørsmål:
1. Hva er generativ AI (genAI)?
Generativ AI, også kjent som genAI, er en type kunstig intelligens som fokuserer på å generere innhold som tekst, bilder, lyd og video basert på brukerdefinerte kriterier. Det er det nyeste tilskuddet til AI-landskapet.
2. Hva er de tre fasene av AI?
De tre fasene av AI er:
– Tradisjonell analyse: Denne tilnærmingen bruker forretningsinnsikt (BI) til å analysere historiske data og utlede innsikter om tidligere hendelser.
– Prediktiv AI: Denne typen AI bruker historiske data til å identifisere mønstre og generere nøyaktige prognoser om fremtidige hendelser.
– Generativ AI: GenAI fokuserer på å generere innhold basert på brukerdefinerte kriterier.
3. Kan prediktiv og generativ AI samarbeide?
Ja, prediktiv og generativ AI kan samarbeide for å forbedre resultater. For eksempel kan man kombinere analyse av radiologi-bilder med generering av foreløpige diagnostiske rapporter, eller benytte aksjedata-gruvedrift for å generere rapporter om potensielt lønnsomme investeringer.
4. Er det nødvendig med en separat infrastruktur for genAI-implementering?
For de fleste organisasjoner er det unødvendig å bygge en helt ny infrastruktur for genAI-implementering med mindre det gjelder store skalaer. Selv om genAI kan kreve ekstra datamaskinkraft og nettverksressurser, er det å foretrekke å ha en felles plattform som imøtekommer både prediktiv og generativ AI.
5. Hvordan kan AI-verktøy, data, opplæring og implementering administreres sømløst?
Mange Fortune 100-selskaper stoler på Dominos Enterprise AI-plattform for å lette sømløs administrasjon av AI-verktøy, data, opplæring og implementering. Denne plattformen samler prediktiv og generativ AI under et enkelt kontrollsenter og gir AI- og MLOps-teamene muligheten til å drive komplett AI-utvikling, implementering og administrasjon med letthet.
Nøkkelord/jargon:
– AI: Kunstig intelligens
– genAI: Generativ AI
– BI: Forretningsinnsikt
– MLOps: Maskinlæringoperasjoner
Foreslåtte relaterte lenker:
– Domino: Offisiell nettside for Domino, Enterprise AI-plattformen som nevnes i artikkelen.
– Dominos rapporter: Få tilgang til Dominos rapporter, inkludert den gratis rapporten om ansvarlig genAI som nevnes i artikkelen.
The source of the article is from the blog krama.net