Генеративный искусственный интеллект открывает огромные перспективы для предприятий. А демократизация инструментов ИИ, которая теперь возможна благодаря GenAI, представляет собой смену парадигмы. Но прежде чем предприятия смогут полностью реализовать потенциал GenAI и обеспечить его широкое внедрение, они должны учитывать несколько ключевых факторов.
Предприятия, которые все еще находятся на ранних стадиях своего пути к GenAI, должны работать по-новому и разрабатывать приложения GenAI с корпоративными функциями, включая безопасность и соответствие требованиям, объяснимость, отслеживаемость и происхождение, масштабируемость и надежность.
Тем, кто этого не сделает, впоследствии будет трудно получить необходимый контроль.
Вот как с самого начала обеспечить готовность ваших усилий по GenAI к корпоративному использованию. Бхарти Патель
Навигация по социальным ссылкам
Старший вице-президент, руководитель технического отдела Hitachi Vantara. Поймите, что GenAI — это не просто IT-технология.
Стрельба и забивание очков с помощью GenAI — это командный вид спорта. ИТ-специалистам определенно необходимо присутствовать на местах, но они — лишь часть большой команды, которая должна внести свой вклад в усилия GenAI.
Бизнес-лидеры должны начать усилия по созданию искусственного интеллекта с определения проблем, которые они хотят решить.
Ученые, работающие с данными, должны помочь, решая критические проблемы, связанные с данными. И ИТ-отделу необходимо поддерживать темп, внедряя и поддерживая технологию для правильного функционирования.
Подпишитесь на информационный бюллетень Ny Breaking и получайте ключевые новости, мнения, особенности и советы, необходимые вашему бизнесу для успеха! Помните, данные — это источник жизненной силы GenAI.
Если вы не используете высококачественные данные в своих усилиях по созданию GenAI, вы не получите ожидаемых результатов. А если вы получите неожиданные результаты, вам нужно будет иметь возможность ответить, как вы этого добились.
Вот почему объяснимость, отслеживаемость и происхождение жизненно важны. Крайне важно убедиться, что данные, лежащие в основе ваших усилий GenAI, заслуживают доверия, чисты и что вы знаете, откуда они взялись.
Обязательно учитывайте безопасность данных, авторские права и затраты в своих усилиях по созданию GenAI.
Общий регламент по защите данных Европейского Союза (GDPR) и другие законы о конфиденциальности требуют от компаний защищать личную информацию своих клиентов (PII). Убедитесь, что в вашей организации имеются необходимые процессы и технологии обеспечения безопасности данных для соблюдения этих правил и защиты личных данных. Примите меры для предотвращения случайного раскрытия и распространения конфиденциальной информации вашей компании. Одним из способов обеспечения кибербезопасности является создание корпоративной осведомленности и политики о том, что приемлемо, а что нет.
Авторское право — это не то, на что большинство компаний тратят много времени. Это должно измениться с появлением GenAI. Пример из моей собственной компании иллюстрирует область, в которой вы, возможно, захотите решить вопросы авторского права. Наша компания использовала Microsoft Copilot для трансформации кодирования. Мы принимаем дополнительные меры предосторожности, чтобы не допустить случайного включения в наш код кода, защищенного авторским правом. Мы делаем это с помощью Microsoft и наших собственных инструментов.
Вычислительные затраты, связанные с GenAI, также могут быть непомерно дорогими. CNBC недавно сообщил, что, по оценкам, чат-бот Microsoft Bing AI, работающий на базе ChatGPT, потребует не менее 4 миллиардов долларов в ИТ-инфраструктуре, чтобы предоставлять ответы всем пользователям Bing. А Gartner утверждает, что к 2025 году рост 90% корпоративных развертываний GenAI замедлится, поскольку затраты перевешивают ценность. Используйте GenAI с умом — используя его для тех случаев, когда он является единственным или абсолютно лучшим выбором — иначе в долгосрочной перспективе он может оказаться для вас слишком дорогим. Держите людей в курсе для проверки и совершенствования GenAI
GenAI может сыграть важную роль в повышении эффективности, управлении сложностью в масштабе, выработке рекомендаций и обеспечении дифференциации бизнеса и продуктов различными способами.
Например, рассмотрим, как GenAI может преобразовать центры обработки данных. В одном центре обработки данных обычно работают тысячи приложений, и для управления аппаратным и программным обеспечением и мониторинга систем требуются группы людей, чтобы обеспечить бесперебойную работу. Поддержание работоспособности центров обработки данных имеет решающее значение, поскольку в этих инфраструктурных центрах используются критически важные приложения для финансовых услуг, правительства и широкого спектра других типов предприятий и организаций.
Но в будущем все эти приложения и компоненты инфраструктуры могут поставляться с агентами GenAI, которые будут постоянно отслеживать события и проблемы в фоновом режиме. Эти агенты GenAI также могут общаться друг с другом, поэтому они могут работать в команде. Благодаря своим бесконечным знаниям и возможностям они могут видеть проблемы и позволять людям и системам принимать меры, например, необходимость балансировки нагрузки, прежде чем они станут проблемами. Однако, когда GenAI дает рекомендации, вы не хотите просто передавать GenAI бразды правления по реализации этих рекомендаций. Вам нужен человек, чтобы проверить и усовершенствовать это.
Вы также можете использовать дополненную генерацию поиска (RAG), чтобы избежать галлюцинаций и предоставить очень конкретную информацию, которая является 100% достоверной. Предоставление актуальной информации повышает точность ваших результатов и сводит к минимуму риск.. После того как вы оптимизировали конвейеры данных и усовершенствовали свою работу для достижения ожидаемых результатов, вы, возможно, захотите сделать следующий шаг и также автоматизировать действие.
Это не произойдет в одночасье, но центры обработки данных могут стать полностью автономными в будущем. Это всего лишь один вариант использования, где GenAI может повысить эффективность, улучшить качество обслуживания клиентов и добиться желаемых результатов в бизнесе. Существует бесчисленное множество других вариантов использования, в которых вы можете использовать GenAI для выявления и устранения проблем до того, как они станут более серьезными, и действовать более активно, и такие быстрые действия могут стать отличительной чертой вашего бизнеса.
На этой самой ранней стадии создания GenAI еще многое предстоит рассмотреть и изучить. Но очевидно, что бизнес-лидеры, специалисты по данным и ИТ-команды должны работать вместе над GenAI – думать и действовать по-новому, чтобы управлять затратами и рисками и извлекать максимальную выгоду из GenAI.
Переход к GenAI начался. Начните прямо сейчас, чтобы убедиться, что ваша стратегия GenAI готова к использованию на предприятии. Мы предоставляем обзор лучших моделей большого языка (LLM).
Эта статья была подготовлена в рамках канала Expert Insights от Ny BreakingPro, где мы сегодня демонстрируем лучшие и самые яркие умы в технологическом секторе. Мнения, выраженные здесь, принадлежат автору и не обязательно отражают точку зрения Ny BreakingPro или Future plc. Если вы хотите внести свой вклад, вы можете прочитать больше здесь: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro.
Статья добавлена ботом, с использованием машинного перевода : https://nybreaking.com/category/tech/
