Siden lanseringen av ChatGPT i november 2022 har generativ AI (genAI) fått stor oppmerksomhet blant bedriftsledere og styremedlemmer. Potensialet til denne transformative teknologien har ført til at mange organisasjoner vurderer å implementere den i sine forretningsmodeller. Det er imidlertid viktig å erkjenne at genAI bare er én del av AI og kan ikke være den beste løsningen for alle bruksområder.
Konseptet med AI har utviklet seg over tid, og historien kan inndeles i tre forskjellige faser.
Først har vi tradisjonell analyse, som har blitt brukt av organisasjoner de siste fire tiårene. Opprinnelig kjent som forretningsinnsikt (BI), har analytiske verktøy blitt mer sofistikerte over tid. Analytics fokuserer hovedsakelig på å se tilbake på tidligere data for å avdekke innsikter om historiske hendelser.
Neste fase er prediktiv AI. Denne fremtidsrettede teknologien analyserer tidligere data for å identifisere mønstre og bruker nåværende data til å gjøre nøyaktige prediksjoner om fremtidige hendelser. Prediktiv AI brukes mye i modellstyrte virksomheter og er fortsatt en viktig del av organisasjoners AI-strategier.
Til slutt har vi generativ AI, eller genAI. Denne formen for AI undersøker forskjellige typer innhold som tekst, bilder, lyd og video, og genererer nytt innhold basert på brukerspesifikasjoner. Selv om genAI har sine sterke sider, er det viktig å merke seg at det dekker en mindre prosentandel av bruksområder og modeller sammenlignet med prediktiv AI.
Interessant nok er det allerede tilfeller der prediktiv og generativ AI jobber harmonisk sammen. For eksempel kan radiologibilder analyseres ved hjelp av begge typer AI for å opprette rapporter om foreløpige diagnoser. På samme måte kan gruvedata generere rapporter om aksjer som sannsynligvis vil øke i nær fremtid. Som et resultat trenger organisasjoner en enhetlig plattform for helhetlig AI-utvikling.
Lykkeligvis krever ikke komplett AI-utvikling og implementering at hver AI-type blir behandlet som en separat enhet med sin egen infrastruktur. Selv om genAI kan kreve ekstra kraft og forbedret nettverk for optimal ytelse, trenger organisasjoner ikke å bygge en helt ny infrastruktur med mindre de gjennomfører massive genAI-implementeringer som Meta eller Microsoft.
Fremfor alt kan prosesser for styring og testing tilpasses fra prediktiv AI for å håndtere genAI effektivt. Selv om det er forskjeller, for eksempel genAI’s følsomhet for «hallusinasjoner», forblir de generelle risikostyringsprosessene liknende.
Ledende innen forvaltning av AI-verktøy, data, opplæring og implementering, er Domino’s Enterprise AI-plattform et godt ansett verktøy blant mange Fortune 100-selskaper. Denne plattformen gjør det mulig for AI- og MLOps-team å overvåke komplett AI-utvikling og implementering fra en enkelt kontrollenhet. Ved å samle MLOps under én plattform kan organisasjoner muliggjøre helhetlig AI-utvikling, implementering og styring.
Oppdag hvordan du kan håndtere mulighetene og utfordringene med genAI-prosjekter på en ansvarlig måte med Domino’s informerende whitepaper om ansvarlig genAI.
FAQs:
1. Hva er genAI?
GenAI står for generativ AI, en form for kunstig intelligens som undersøker forskjellige typer innhold og genererer nytt innhold basert på brukerspesifikasjoner.
2. Hva er de tre fasene i AI?
De tre fasene i AI er tradisjonell analyse, prediktiv AI og generativ AI.
3. Hva er tradisjonell analyse?
Tradisjonell analyse, også kjent som forretningsinnsikt (BI), fokuserer på å se tilbake på tidligere data for å avdekke innsikter om historiske hendelser.
4. Hva er prediktiv AI?
Prediktiv AI bruker tidligere data til å identifisere mønstre og gjøre nøyaktige prediksjoner om fremtidige hendelser.
5. Hvordan kan prediktiv og generativ AI samarbeide?
Det finnes tilfeller der prediktiv og generativ AI kan samarbeide. For eksempel kan radiologibilder analyseres ved hjelp av begge typer AI for å opprette rapporter om foreløpige diagnoser.
6. Trenger organisasjoner separat infrastruktur for hver AI-type?
Organisasjoner trenger ikke å bygge en helt ny infrastruktur for hver AI-type. Selv om genAI kan kreve ekstra kraft og forbedret nettverk for optimal ytelse, kan en enhetlig plattform brukes for helhetlig AI-utvikling.
7. Kan styrings- og testingprosesser for prediktiv AI tilpasses genAI?
Ja, prosesser for styring og testing kan tilpasses fra prediktiv AI for å håndtere genAI effektivt, selv om det kan være noen forskjeller i risikostyring.
8. Hva er Domino’s Enterprise AI-plattform?
Domino’s Enterprise AI-plattform er en anerkjent plattform som brukes av mange Fortune 100-selskaper for å håndtere AI-verktøy, data, opplæring og implementering. Den gjør det mulig å overvåke komplett AI-utvikling og implementering fra en enkelt kontrollenhet.
Definisjoner:
– GenAI: Generativ AI, en form for kunstig intelligens som genererer nytt innhold basert på brukerspesifikasjoner.
– Tradisjonell analyse: Forretningsinnsikt som fokuserer på å se tilbake på tidligere data for å avdekke innsikter om historiske hendelser.
– Prediktiv AI: Fremtidsrettet teknologi som analyserer tidligere data for å identifisere mønstre og gjøre nøyaktige prediksjoner om fremtidige hendelser.
– Domino’s Enterprise AI-plattform: En plattform som brukes til håndtering av AI-verktøy, data, opplæring og implementering, og som muliggjør helhetlig AI-utvikling og implementering fra en enkelt kontrollenhet.
Relaterte lenker:
DominosDataLab.com – Hoveddomenet for Domino’s Enterprise AI-plattform for mer informasjon om deres tjenester.
The source of the article is from the blog macnifico.pt