Rýchly rozvoj technológie AI priviedol k pozornosti generálnych riaditeľov a správnych rád firiem po celom svete. Podľa nedávnej správy spoločnosti PwC sa až 84% riaditeľov pre informačné technológie očakáva, že budú do roku 2024 zahrňovať generatívnu AI (genAI) do svojich obchodných modelov. Zatiaľ čo genAI nepochybne má transformačné schopnosti, je dôležité uvedomiť si, že ide len o jednu stránku AI prostredia a nemusí byť optimálnym riešením pre každý prípad použitia.
Prostredie AI prešlo v priebehu rokov značným vývojom. To, čo kedysi spadalo do kategórie AI, sa výrazne zmenilo, pričom pokrok v technológii mení naše chápanie jeho schopností. V širšom kontexte je možné históriu AI kategorizovať do troch jasných fáz.
Tradičná analytika, prístup, ktorý prevládol počas posledných štyroch desaťročí, využívala analytiku firemných informácií (BI) na analýzu historických údajov a získavanie poznatkov o minulých udalostiach. S pokrokom technológií sa tento termín posunul na analýzu pre lepšie odrážanie jeho stále sa zvyšujúcej sofistikovanosti.
Prediktívna AI na druhej strane využíva historické údaje na identifikáciu vzorov a generovanie presných predpovedí budúcich udalostí. Táto technológia smerujúca do budúcnosti umožňuje organizáciám robiť informované rozhodnutia na základe predpokladaných výsledkov.
GenAI, najnovšie pridaný prvek do oblasti AI, sa zameriava na generovanie obsahu ako textu, obrázkov, zvuku a videa podľa kritérií stanovených používateľom. Zatiaľ čo genAI zohráva významnú úlohu v mnohých prípadoch použitia a modeloch, momentálne predstavuje iba približne 15%, ako potvrdil Thomas Robinson, COO spoločnosti Domino.
Zaujímavo, existujú prípady, kde sa prediktívna a generatívna AI spolupracujú na zlepšení výsledkov. Napríklad kombinácia analýzy rádiologických obrazov s generovaním predbežných diagnostických správ alebo využitie analýzy údajov z oblasti akcií na generovanie správ o potenciálne ziskových investíciách. Táto synergia vyvoláva potrebu jednotného pôsobiska, ktoré uspokojí vývoj kompletného AI.
Našťastie organizácie nemusia pokladať jednotlivé typy AI za izolované subjekty s odlišnými systémami. Vytvorenie a nasadenie kompletného AI vyžaduje spoločnú platformu, ktorá zahrňuje prediktívnu a generatívnu AI. Aj keď genAI možno vyžaduje dodatočný výpočtový výkon a sieťové zdroje, pre väčšinu organizácií nie je potrebné vytvárať úplne novú infraštruktúru, pokiaľ ich nasadenie genAI nie je na masívnej úrovni.
Procesy riadenia a testovania tiež nepotrebujú úplnú revíziu. Samozrejme, existujú rozdiely medzi riadením rizík spojených s prediktívnou AI a genAI, ako je napríklad náchylnosť k „ilúziám“ genAI. Napriek tomu sa zásady prísnych testov, overovania a neustáleho monitorovania vzťahujú na prediktívnu aj generatívnu AI.
Na uľahčenie bezproblémového riadenia nástrojov AI, údajov, tréningu a nasadenia dôveruje mnoho spoločností z Fortune 100 platforme spoločnosti Domino pre podnikové AI. Táto platforma zjednocuje prediktívnu a generatívnu AI pod jedným riadiacim centrom, čím umožňuje tímom na pôde AI a MLOps viesť kompletný vývoj, nasadenie a riadenie AI s jednoduchosťou.
Odblokujte potenciál svojich projektov genAI a zároveň zodpovedne riadte s nimi spojené riziká. Preskúmajte bezplatný článok spoločnosti Domino o zodpovednom genAI, aby ste sa dozvedeli, ako sa pohybovať vo svete AI, a to s výhodami aj výzvami.
Často kladené otázky:
1. Čo je generatívna AI (genAI)?
Generatívna AI, tiež známa ako genAI, je druh umelej inteligencie, ktorý sa zameriava na generovanie obsahu, ako je text, obrázky, zvuk a video na základe kritérií stanovených používateľom. Je to najnovší prídavok do oblasti AI.
2. Aké sú tri fázy AI?
Tri fázy AI sú:
– Tradičná analytika: Tento prístup používa firemnú inteligenciu (BI) na analýzu historických údajov a získavanie poznatkov o minulých udalostiach.
– Prediktívna AI: Tento typ AI využíva historické údaje na identifikáciu vzorov a generovanie presných predpovedí budúcich udalostí.
– Generatívna AI: GenAI sa zameriava na generovanie obsahu na základe kritérií stanovených používateľom.
3. Môžu prediktívna a generatívna AI spolupracovať?
Áno, prediktívna a generatívna AI môžu spolupracovať na zlepšení výsledkov. Napríklad spojenie analýzy rádiologických obrazov s generovaním predbežných diagnostických správ alebo využitie analýzy údajov zo sveta akcií na generovanie správ o potenciálne ziskových investíciách.
4. Je potrebná samostatná infraštruktúra pre nasadenie genAI?
Pre väčšinu organizácií nie je potrebné vytvárať úplne novú infraštruktúru pre nasadenie genAI, pokiaľ nie je na masívnej úrovni. Aj keď genAI môže vyžadovať dodatočný výpočtový výkon a sieťové zdroje, je žiaduce mať spoločnú platformu, ktorá zahŕňa prediktívnu aj generatívnu AI.
5. Ako je možné riadiť nástroje AI, údaje, tréning a nasadzovanie bez problémov?
Mnoho spoločností z Fortune 100 dôveruje platforme spoločnosti Domino pre podnikové AI, aby zabezpečila bezproblémové riadenie nástrojov AI, údajov, tréningu a nasadzovania. Táto platforma zjednocuje prediktívnu a generatívnu AI pod jedným riadiacim centrom, čo umožňuje tímom na pôde AI a MLOps viesť kompletný vývoj, nasadenie a riadenie AI s ľahkosťou.
Kľúčové pojmy / Žargón:
– AI: Umelá inteligencia
– genAI: Generatívna AI
– BI: Firemná inteligencia
– MLOps: Prevádzka strojového učenia
Navrhované súvisiace odkazy:
– Domino: Oficiálna webová stránka spoločnosti Domino, podnikovej AI platformy, ktorá sa spomína v článku.
– Domino Whitepapers: Prístup k bielym knihám spoločnosti Domino, vrátane bezplatnej článku o zodpovednom genAI spomínanej v článku.
The source of the article is from the blog radardovalemg.com