3 módja annak, hogy biztosítsa a legjobb AI-partnert vállalkozása számára

Így válogathatja ki a búzát a pelyvából, és találhat meg egy IT-partnert, aki segíthet a szervezetének abban, hogy a legtöbbet hozza ki az AI-technológiából.

A mesterséges intelligencia használatának elhatározása csak a kiindulópont. Ha generatív mesterséges intelligenciát és más feltörekvő technológiákat kíván használni vállalkozásában, gondoskodnia kell arról, hogy olyan platformmal rendelkezzen, amely lehetővé teszi az adatok biztonságos és hatékony kiaknázását.

Az ilyen típusú platformokat valószínűleg egy külső technológiai szolgáltató biztosítja. Hogyan válogatják szét a vállalkozások a pelyva búzát, ha mesterséges intelligencia-partnerekről van szó, és hogyan néz ki egy nagyszerű technológiai partner? Három cégvezető mondja el véleményét.

1. Koncentráljon a használati esetére

Carter Cousineau, a Thomson Reuters adat- és modellirányítási alelnöke elismeri, hogy a búza pelyva válogatása kihívást jelent, különösen azokon a területeken, amelyek az elmúlt 12 hónapban gyors ütemben fejlődtek.

"A generatív mesterséges intelligencia terén jelenleg egy kis keveredés tapasztalható" - mondja. "Nagyon nagy a hype, és én személy szerint nagyon kíváncsi vagyok arra, hogy milyen használati esetek maradnak meg."

Ekkora a hírverés, amelyet a Gartner a közelmúltban a generatív mesterséges intelligencia csúcsára helyezett a feltörekvő technológiákra vonatkozó Hype Cycle for Emerging Technologies, 2023-ban.

A technológiai elemző szerint a generatív mesterségesintelligencia-alkalmazások mérete és gyors elterjedése a munkaerő termelékenységének és a gépi kreativitásának új hullámát vetíti előre.

Cousineau úgy véli, hogy a szakembereknek meg kellene lovagolniuk az adatvezérelt innováció ezen hullámát, miközben alaposan át kell gondolniuk, mit jelent az AI és a nagy nyelvi modellek (LLM) bevezetése a vállalkozásukra nézve, különösen akkor, ha technológiát építenek vagy vásárolnak.

"Az első kérdésem sok szakemberhez az, hogy szüksége van egy nagy nyelvi modellre?" - mondja. "Mert ennek költsége meglehetősen jelentős lehet. Tehát ügyelni kell arra, hogy ez egy olyan terület, ahol be kell fektetni egy nagy nyelvi modellbe."

Mint minden más technológiai vásárlásnál, a mesterséges intelligencia-rendszerekbe és -szolgáltatásokba történő befektetés kiindulópontja egy egyértelmű üzleti alap.

Cousineau szerint a Thomson Reuters számos felhasználási esetet vizsgál, és csapata a szervezeten belüli emberekkel dolgozik annak biztosítása érdekében, hogy az adatkezelés prioritást élvezzen.

"Ezeket az eszközöket etikai és ártalomcsökkentési szempontból nézzük" - mondja. "A használati esettől függően megvizsgáljuk, mi történik, és igyekszünk gyorsan enyhíteni a lehetséges problémákat."

A Thomson Reutersnek már van néhány kulcsfontosságú szállítói partnersége. A vállalati információkat a Snowflake Data Cloud tárolja, mint az adatvezérelt innovációk egyetlen igazságforrását.

Cousineau utal a cégének kialakulóban lévő partnerségére is a Microsoft Copilottal, amely egy mesterséges intelligencia asszisztens, amely segít a szakembereknek dokumentumok létrehozásában, prezentációk összefoglalásában stb.

"Vannak felhasználási esetek, és még csak az utolsó szakaszban tartunk a válogatásnak, ami bevált. Megnézzük néhány meglévő termékünket is, és azon gondolkozunk, hogyan vehetnénk fel a csontok egy részét, és hogyan építhetnénk ki egy másik funkciót vagy képességet, jobban kiszolgálná az ügyfeleket” - mondja.

"Még akkor is, ha belsőleg használjuk az LLM-eket, nagyon fontos, hogy munkatársainknak biztonságos környezetük legyen ennek a technológiának a használatához. Tehát külső ügyfeleink és alkalmazottaink szemszögéből nézzük, és minden LLM-környezetet támogatunk."

2. Keress egy rugalmas partnert

Tulia Plumettaz, a Wayfair e-kereskedelmi óriás gépi tanulásért felelős igazgatója elismeri, hogy az üzleti vezetők számára az egyik kényes kérdés, amelyet meg kell fontolnia mesterséges intelligencia kapcsán, hogy jobb-e korán tétet tenni, vagy inkább kivárni. játszma, meccs.

Túl korán lépjen be, és azt kockáztatja, hogy túl sok pénzt költ egy partnerrel, aki lemarad a piac előrehaladtával. De túl későn lépjen be, és versenytársai lemaradhatnak.

Ha hozzáadunk egy sor egyéb megfontolást, például a szállítói bezárkózást és a vállalati adatvagyon kiaknázásával kapcsolatos aggodalmakat, az üzleti vezetők trükkös problémával szembesülnek.

„Gondoljon ma a Gen AI-re” - mondja. "Nagy akadályok és kérdések merülnek fel az adatok tulajdonjogával kapcsolatban, például, hogy kié az eszköz, és hogy a nagy szállítók felhasználják-e az adataidat saját modelljeik képzésére, vagy nem. Erre összpontosítunk most. Tanuljuk a tájkép, amikor az adatokról és a jogszerűségről van szó ezen a területen."

Plumettaz a közelmúltban elmagyarázta a ZDNET-nek, hogy vállalata hogyan dolgozik a Snorkel AI-vel, hogy fokozza a fogyasztók online keresési élményét - és ahogy a Wayfair a gépi tanulással foglalkozik, a vállalat más, gyorsan megjelenő területeket is feltár.

„A párbeszédes AI alkalmazásait vizsgáljuk” - mondja. "Határozottan vannak olyan felhasználási esetek a mi terünkön, amelyekbe úgy gondoljuk, hogy gyorsan bejuthatunk."

A Wayfair és a Snorkel olyan integrált kapcsolatot hozott létre, amely lehetővé teszi Plumettaznak és üzleti kollégáinak, hogy alaposan átgondolják a lehetséges felhasználási eseteket.

"A Snorkelnél sokkal hosszabb távú látásmódunk van ezen a téren, ami arról szól, hogy megpróbáljuk megérteni a különbséget vállalati szinten" - mondja.

A Plumettaz a Snorkellel együttműködve olyan alapmodelleket fejleszt ki, amelyek segítenek a vállalatnak hasznosítani kulcsfontosságú adatvagyonát, például az általa értékesített termékeket és azok meghatározó jellemzőit.

Ezzel a struktúrával a Wayfair képes lesz elgondolkodni azon, hogyan segíthetnének más mesterséges intelligencia-szakemberek az üzletet a hosszú távú céljai elérésében.

"Arra összpontosítunk, hogy megértsük, merre tart ez a terület, miközben alacsonyan csüngő gyümölcsöket faragunk" - mondja.

"Azt kérdezzük, mi lesz az egyetlen dolog, amitől a Wayfair által birtokolt adatvagyon olyan egyedi értékké válik, amelyet nem kapunk meg egy általános, késztermékkel?"

3. Maradjon nyitott a kísérletezésre

Míg a generatív mesterséges intelligencia jelenleg nagy médiafigyelmet kap, Lalo Luna, a Heineken stratégiai és betekintési részlegének globális vezetője szerint az üzleti vezetőknek fel kell ismerniük, hogy a ChatGPT és más társalgási botok messze nem az egyetlen mesterséges intelligencia-játék a városban.

„Úgy gondolom, hogy a vállalatoknak jobban kell foglalkozniuk azzal, hogyan fogják átvenni és átvenni nemcsak a mesterséges intelligenciát, hanem a hagyományos gépi tanulást és más adatintenzív folyamatokat is” - mondja.

Luna ezt helyezi előtérbe a Heinekennél, ahol csapata a Stravito vállalati betekintési platformját használja, hogy megosszon ismereteit egy belső márkanévvel ellátott platformon, a Knowledge & Insight Management (KIM) néven.

Annak ellenére, hogy üzleti társai felismerik az adatok erejét, Luna úgy véli, néhány más vállalat még mindig lemarad az információ értékének megértésében.

Ahelyett, hogy megvárná a piacvezetők megjelenését, szerinte most itt az ideje, hogy a szakemberek elkezdjék kidolgozni, mely szállítók segítik szervezeteiket.

"Az adatok és a mesterséges intelligencia már versenyelőnyt jelent" - mondja Luna.

"Az üzleti vezetőknek nem kell félniük a technológiától. Aggódniuk kell amiatt, hogy hogyan fejlesztik tovább az embereiket, és hogyan fognak olyan technológiai ökoszisztémákat felépíteni, amelyek nemcsak a fogyasztóikat, hanem a belső embereket is segítik abban, hogy hozz jobb döntéseket."

A Stravito a közelmúltban bejelentette, hogy hozzáadott egy szabadalmaztatott, generatív AI-motort, hogy vonzóbb módon biztosítsa a vállalkozások számára ellenőrzött betekintést.

Luna szerint fontos, hogy nyitottak maradjunk az új ötletekre a mesterséges intelligencia terén - és úgy képzeli, Stravito kulcsszerepet játszik abban, hogy segítse cégét abban, hogy a legtöbbet hozza ki a birtokában lévő több ezer jelentésből.

"Egyre többet kell belevágnunk az efféle dolgokba" - mondja. "A siker nem más, mint a kísérletezési fázisba ugrás."