3 способа найти лучшего партнера по искусственному интеллекту для вашего бизнеса
Вот как отделить зерна от плевел и найти ИТ-партнера, который поможет вашей организации максимально эффективно использовать технологии искусственного интеллекта.
Решение заняться искусственным интеллектом — это только отправная точка. Если вы собираетесь использовать генеративный искусственный интеллект и другие новые технологии в своем бизнесе, вам необходимо убедиться, что у вас есть платформа, позволяющая безопасно и эффективно использовать данные.
Платформы такого типа, скорее всего, будут предоставлены внешним поставщиком технологий. Итак, как компании отделяют зерна от плевел, когда дело касается партнеров по искусственному интеллекту, и как выглядит отличный технологический партнер? Три бизнес-лидера поделились с нами своим мнением.
1. Сосредоточьтесь на своем варианте использования
Картер Кузино, вице-президент по управлению данными и моделями Thomson Reuters, признает, что отделить зерна от плевел — это непростая задача, особенно в областях, которые развивались быстрыми темпами в течение последних 12 месяцев.
«В отношении генеративного искусственного интеллекта сейчас наблюдается некоторая путаница», — говорит она. «Здесь много ажиотажа, и мне лично очень любопытно, какие варианты использования приживутся».
Уровень ажиотажа настолько высок, что Gartner недавно поместил генеративный искусственный интеллект на пик завышенных ожиданий в своем цикле хайпа для новых технологий в 2023 году.
Технический аналитик говорит, что масштабы и быстрое внедрение генеративных приложений ИИ предвещают новую волну производительности труда и креативности машин.
Кузино считает, что профессионалы должны осваивать эту волну инноваций, основанных на данных, а также тщательно продумывать, что внедрение искусственного интеллекта и моделей больших языков (LLM) означает для их бизнеса, особенно когда они хотят создать или купить технологию.
«Мой первый вопрос ко многим профессионалам: нужна ли вам большая языковая модель?» — говорит она. «Потому что затраты на это могут быть весьма значительными. Поэтому будьте осторожны, поскольку в этой области вам нужно инвестировать в большую языковую модель».
Как и при покупке любой другой технологии, отправной точкой для инвестирования в системы и услуги искусственного интеллекта должно быть четкое экономическое обоснование.
Кузино говорит, что Thomson Reuters изучает ряд вариантов использования, и ее команда работает с людьми во всей организации, чтобы обеспечить приоритетность управления данными.
«Мы смотрим на эти инструменты с точки зрения этики и снижения вреда», — говорит она. «В зависимости от варианта использования мы смотрим на то, что происходит, и стараемся быстро устранить потенциальные проблемы».
Thomson Reuters уже заключила партнерские отношения с парой ключевых поставщиков. Корпоративная информация хранится в облаке данных Snowflake как едином источнике достоверной информации об инновациях, основанных на данных.
Кузино также упоминает о зарождающемся партнерстве ее компании с Microsoft Copilot, ИИ-помощником, который помогает профессионалам создавать документы, обобщать презентации и многое другое.
«Есть варианты использования, и мы как раз находимся на заключительной стадии их сортировки. И мы также рассматриваем некоторые из наших существующих продуктов и думаем, как мы можем взять некоторые из них и создать другую функцию или возможность, которая будет лучше обслуживать клиентов», — говорит она.
«Даже когда мы используем LLM внутри компании, очень важно, чтобы у наших сотрудников была безопасная среда для использования этой технологии. Поэтому мы смотрим на это с точки зрения наших внешних клиентов и наших сотрудников, и мы рассматриваем поддержку всех сред LLM».
2. Найдите гибкого партнера
Тулия Плуметтаз, директор по машинному обучению гиганта электронной коммерции Wayfair, признает, что один из сложных вопросов, которые бизнес-лидеры должны учитывать, когда дело доходит до искусственного интеллекта, заключается в том, лучше ли сделать ставку на ранней стадии или больше играть в ожидание. игра.
Входите слишком рано, и вы рискуете потратить слишком много денег с одним партнером, который останется позади по мере движения рынка. Но если вы начнете действовать слишком поздно, ваши конкуренты могут оставить вас позади.
Если добавить к этому ряд других соображений, таких как привязка к поставщику и опасения по поводу использования корпоративных информационных активов, то лидеры бизнеса столкнутся со сложной загадкой.
«Подумайте о Gen AI сегодня», — говорит она. «Существуют большие препятствия и вопросы относительно владения данными, например, кто владеет активом и будут ли крупные поставщики использовать ваши данные для обучения своих собственных моделей или нет. Это то, на чем мы сейчас концентрируемся. Мы изучаем ландшафт, когда дело доходит до данных и законности в этом пространстве».
Плюметтаз недавно объяснила ZDNET, как ее компания сотрудничает с Snorkel AI , чтобы улучшить качество онлайн-поиска для потребителей. И так же, как Wayfair занимается машинным обучением, компания исследует другие быстро развивающиеся области.
«Мы изучаем возможности применения диалогового искусственного интеллекта», — говорит она. «В нашей сфере определенно есть варианты использования, которые, как мы полагаем, мы сможем быстро освоить».
Wayfair и Snorkel создали интегрированные отношения, которые позволяют Плюметтаз и ее коллегам по бизнесу тщательно продумывать потенциальные варианты использования.
«С помощью Snorkel мы смотрим на эту сферу гораздо более долгосрочно, то есть пытаемся понять различия на уровне предприятия», — говорит она.
Плюметтаз работает со Snorkel над разработкой основополагающих моделей, которые помогут компании использовать свои ключевые активы данных, такие как продукты, которые она продает, и их определяющие характеристики.
Имея такую структуру, Wayfair сможет подумать о том, как другие специалисты по искусственному интеллекту могут помочь бизнесу в достижении его долгосрочных целей.
«Мы сосредоточены на том, чтобы понять, куда движется эта область, и в то же время добиваться легко висящих плодов», — говорит она.
«Мы спрашиваем: «Что именно сделает ресурс данных, который есть у Wayfair, уникальной ценностью, которую мы не сможем получить с помощью универсального, готового продукта?»
3. Оставайтесь открытыми для экспериментов
В то время как генеративный ИИ сейчас привлекает большое внимание средств массовой информации, Лало Луна, руководитель глобального отдела стратегии и аналитики Heineken, говорит, что бизнес-лидеры должны признать, что ChatGPT и другие диалоговые боты — далеко не единственная игра с искусственным интеллектом в городе.
«Я думаю, что компаниям следует больше беспокоиться о том, как они собираются внедрять и использовать не только ИИ, но и традиционное машинное обучение и другие процессы, требующие больших объемов данных», — говорит он.
Это то, что Луна уделяет приоритетное внимание в Heineken, где его команда использует платформу корпоративного анализа Stravito для обмена информацией через платформу под собственным брендом, известную как Knowledge & Insight Management (KIM).
Несмотря на то, что сила данных признается его коллегами по бизнесу, Луна считает, что некоторые другие компании все еще отстают в понимании ценности информации.
По его словам, вместо того, чтобы ждать появления лидеров рынка, сейчас настало время для профессионалов начать решать, какие поставщики помогут их организациям.
«Данные и искусственный интеллект уже являются конкурентным преимуществом», — говорит Луна.
«Бизнес-лидеры не должны бояться технологий. Они должны быть обеспокоены тем, как они собираются повышать квалификацию своих сотрудников и как они собираются создавать технологические экосистемы, которые помогут не только их потребителям, но и их внутренним сотрудникам принимать лучшие решения».
Stravito недавно объявил, что добавил запатентованный генеративный механизм искусственного интеллекта , чтобы предоставлять предприятиям проверенную информацию более привлекательным способом.
Луна говорит, что важно оставаться открытым для новых идей в области искусственного интеллекта, и он считает, что Стравито станет ключевым игроком, помогающим его компании извлечь максимальную пользу из тысяч отчетов, которые она хранит.
«Нам нужно все больше и больше заниматься подобными вещами», — говорит он. «Успех - это переход к этапу экспериментирования».