Быстрое развитие технологии искусственного интеллекта захватило внимание генеральных директоров и советов директоров предприятий по всему миру. Согласно последнему отчету компании PwC, 84% главных информационных офицеров планируют внедрить генеративный ИИ (genAI) в свои бизнес-модели к 2024 году. Хотя genAI, несомненно, обладает трансформационными возможностями, важно осознавать, что это всего лишь одна сторона ИИ и может не являться оптимальным решением для каждого случая использования.
Область искусственного интеллекта претерпела заметную эволюцию за последние годы. То, что ранее квалифицировалось как ИИ, существенно изменилось, поскольку прогресс технологий переформатировал наше понимание его возможностей. В общих терминах историю ИИ можно разделить на три отдельных фазы.
Традиционная аналитика, популярная в течение последних четырех десятилетий, использовала бизнес-аналитику (BI) для анализа исторических данных и получения информации о прошлых событиях. По мере развития технологий, этот термин стал называться аналитикой для отражения его все более сложных возможностей.
Предиктивный ИИ, с другой стороны, использует исторические данные для выявления закономерностей и генерации точных прогнозов будущих событий. Эта перспективная технология позволяет организациям принимать обоснованные решения на основе предполагаемых результатов.
GenAI, последнее дополнение к области ИИ, фокусируется на генерации контента, такого как текст, изображения, аудио и видео в соответствии с заданными пользователем критериями. Хотя genAI занимает значительную часть случаев использования и моделей, на данный момент она составляет около 15%, как подтверждает Томас Робинсон, генеральный директор компании Domino.
Интересно, что существуют случаи, когда предиктивный и генеративный ИИ сотрудничают для улучшения результатов. Например, сочетание анализа радиологических изображений с генерацией предварительных диагностических отчетов или использование анализа данных о ценных бумагах для генерации отчетов о потенциально прибыльных инвестициях. Это сотрудничество подразумевает необходимость в единой платформе, которая облегчает разработку полноценного ИИ.
К счастью, организациям не нужно рассматривать каждый тип ИИ как изолированные сущности с отдельными наборами инструментов. Разработка и внедрение полноценного ИИ требуют общей платформы, которая учитывает как предиктивный, так и генеративный ИИ. Хотя genAI может потребовать дополнительной вычислительной мощности и сетевых ресурсов, создание совершенно новой инфраструктуры для большинства организаций является необязательным, если их внедрение genAI не имеет масштабных масштабов.
Также нет необходимости полностью пересматривать процессы управления и тестирования. Разумеется, есть разница в управлении рисками, связанными с предиктивным ИИ и генеративным ИИ, такими как «галлюцинации» у genAI. Тем не менее, принципы тщательного тестирования, валидации и непрерывного мониторинга применимы как к предиктивному, так и к генеративному ИИ.
Для облегчения беспрепятственного управления инструментами ИИ, данными, обучением и внедрением многие компании из списка Fortune 100 доверяют Enterprise AI-платформе Domino. Объединяя предиктивный и генеративный ИИ под одним центром управления, эта платформа дает возможность командам по разработке, внедрению и управлению ИИ и MLOps полностью разрабатывать, внедрять и управлять полноценным ИИ с легкостью.
Разблокируйте потенциал ваших проектов genAI и одновременно ответственно управляйте связанными рисками. Изучите бесплатный белый документ Domino о ответственном genAI, чтобы узнать, как освоить вознаграждения и вызовы в мире ИИ.
Вопросы и ответы (FAQ):
1. Что такое генеративный ИИ (genAI)?
Генеративный ИИ, также известный как genAI, является типом искусственного интеллекта, который фокусируется на генерации контента, такого как текст, изображения, аудио и видео, на основе заданных пользователем критериев. Это последнее дополнение к области ИИ.
2. Каковы три фазы ИИ?
Три фазы ИИ:
— Традиционная аналитика: Этот подход использует бизнес-аналитику (BI) для анализа исторических данных и извлечения информации о прошлых событиях.
— Предиктивный ИИ: Этот тип ИИ использует исторические данные для выявления закономерностей и создания точных прогнозов будущих событий.
— Генеративный ИИ: GenAI фокусируется на генерации контента на основе заданных пользователем критериев.
3. Могут ли предиктивный и генеративный ИИ сотрудничать?
Да, предиктивный и генеративный ИИ могут сотрудничать для улучшения результатов. Например, сочетание анализа радиологических изображений с генерацией предварительных диагностических отчетов или использование анализа данных о ценных бумагах для генерации отчетов о потенциально прибыльных инвестициях.
4. Необходимо ли иметь отдельную инфраструктуру для внедрения genAI?
Для большинства организаций создание совершенно новой инфраструктуры для внедрения genAI является необязательным, если оно не имеет масштабных масштабов. Хотя genAI может потребовать дополнительной вычислительной мощности и сетевых ресурсов, предпочтительно использовать общую платформу, которая учитывает как предиктивный, так и генеративный ИИ.
5. Как можно беспрепятственно управлять инструментами ИИ, данными, обучением и внедрением?
Многие компании из списка Fortune 100 доверяют Enterprise AI-платформе Domino для облегчения беспрепятственного управления инструментами ИИ, данными, обучением и внедрением. Эта платформа объединяет предиктивный и генеративный ИИ под одним центром управления, давая возможность командам по разработке ИИ и MLOps полностью разрабатывать, внедрять и управлять полноценным ИИ с легкостью.
Ключевые термины/жаргон:
— ИИ: искусственный интеллект
— genAI: генеративный ИИ
— BI: бизнес-аналитика
— MLOps: операции машинного обучения
Рекомендуемые связанные ссылки:
— Domino: Официальный сайт Domino, платформы Enterprise AI, упомянутой в статье.
— Белые документы Domino: Получите доступ к белым документам Domino, включая бесплатный белый документ о ответственном genAI, упомянутый в статье.
The source of the article is from the blog windowsvistamagazine.es