IBM спонсировал этот пост.
Поскольку ИИ становится краеугольным камнем цифровой трансформации, ИТ -лидеры находятся под давлением, чтобы обеспечить инновации в масштабе при сохранении контроля, безопасности и эффективности затрат. Но поскольку предприятия используют такие технологии, как LLMS для создания опыта, основанного на ИИ, возникает новая задача: управление использованием модели крупной языковой модели (LLM) по всему предприятию.
AI Enterprise AI: от экспериментов до агентов
Генеративный ИИ (Генай) перешел от шумиха к реальности. Организации в разных отраслях-от финансовых услуг до производства-уже внедряют ИИ в основные процессы и приложения, связанные с клиентами. Справочные архитектуры для применений искусственного интеллекта быстро развивались, от быстрого инженерного до поиска генерации, а в последнее время до агентского искусственного интеллекта.
Будущее ИИ предприятия является агентом. Агенты ИИ являются наиболее перспективной архитектурой для использования ИИ на предприятии. Предприятия в настоящее время создают специализированных агентов для удовлетворения потребностей своих клиентов и сотрудников.
LLM SpralL — это новый риск предприятия
Инновация ИИ больше не ограничивается централизованными ИТ -командами. Деловые подразделения, инновационные лаборатории и даже гражданские разработчики раскручивают свои собственные проекты искусственного интеллекта. Хотя это децентрализованное инновация хорошо подходит для скорости, оно может создавать критические проблемы для него, которые могут быть сгруппированы под зонтиком разрастания LLM:
- Кто называет APIS LLM и как часто?
- Мы разоблачаем конфиденциальные данные на внешние модели?
- Как мы можем отслеживать использование LLM и управлять затратами?
Без надлежащего управления предприятиями предприятия перераспределение, утечка данных и теневые проекты искусственного интеллекта, которые могут подорвать стандарты безопасности и соответствия. ИТ-лидеры должны обеспечить обеспечение, экономически эффективное использование LLM.
Ворота ИИ: централизованное управление и контроль
Подобно тому, как шлюзы API помогают защитить предприятие от входящих угроз, AI Gateway помогает защитить исходящий трафик от услуг искусственного интеллекта. Это становится стратегической точкой управления для того, как доступ к вашему предприятию и управляет LLMS.
Интегрируя шлюз AI в шлюз API, вы можете получить:
- Единственная точка доступа для использования LLMS и Genai API и Genai.
- Управление и обеспечение политики контролировать, кто использует что, как и когда.
- Управление затратами и видимость с помощью аналитики использования и мониторинга.
Речь идет не о замедлении инноваций — речь идет о предоставлении им лидерам инструментов для ответственного управления им.
Что искать в AI Gateway
Есть четыре области, на которых вы должны сосредоточиться, чтобы ваш AI Gateway мог решать проблемы управления AI Enterprise.
1. Управление и оптимизация затрат
Если вы когда -либо беспокоились о затратах на свои проекты по искусственному искусству Enterprise из -за неконтролируемых вызовов монетизированной API LLM, AI Gateway может помочь снять это беспокойство с ваших плеч. Шлюзы предназначены для того, чтобы дать вам контроль, управляя и, возможно, снижая затраты:
- Ограничения ставки и токена помогают избежать перераспределения бюджета путем использования дросселирования на основе определенных порогов.
- Кэширование частых подсказок может помочь обратиться к избыточным вызовам, затратам и срокам отклика.
Это непосредственно поддерживает ваши цели по финансированию ИТ: управлять затратами, прогнозировать затраты и оптимизировать производительность.
2. видимость всего предприятия
Благодаря большему количеству проектов искусственного интеллекта, созданными по всему предприятию, может быть трудно отслеживать различные инициативы ИИ и приписать понесенные они затраты.
Встроенные мониторные панели предоставляют информацию в реальном времени:
- Отслеживайте звонки API по приложению, команде или бизнесу.
- Понять шаблоны использования и обнаружить аномалии.
- Точно приписывайте затраты на правильные проекты.
Эта ясность помогает оправдать инвестиции ИИ и определить, какие инициативы обеспечивают реальную ценность для бизнеса.
3. Разработчик
Вы хотите, чтобы ваши команды быстро строили проекты искусственного интеллекта, но все еще контролируемым образом. Ворота ИИ может дать командам возможности внедрять инновации при приоритете безопасности следующими способами:
- Предлагайте доступ LLM через аккаунт по общему предприятию, поддерживая защитные учетные данные.
- Предоставьте портал самообслуживания, где команды могут обнаружить и использовать утвержденные модели ИИ.
- Обеспечивайте соблюдение политик безопасности и соответствия с помощью маскирования данных, контроля доступа и аудита.
Вместо того, чтобы строить управление с нуля для каждой команды, вы даете им защищенную платформу для быстрого движения.
В случае использования: где шлюз AI добавляет значение
Предприятия имеют широкий спектр проектов искусственного интеллекта, от приложений, ориентированных на клиента до внутренних приложений.
Приложения для клиентов используют ИИ, чтобы помочь улучшить качество обслуживания клиентов. AI Chatbots — это новая форма пользовательского интерфейса, дополнение или замену графических пользовательских интерфейсов (GUI). Например:
- Агенты обслуживания ИИ, которые помогают уменьшить нагрузку на центр вызовов.
- Разговорные путевые агенты, которые заменяют сложные интерфейсы.
Команды по всему предприятию интегрируют ИИ во внутренние рабочие процессы способами, включая:
- HR боты для бронирования отпуска и вопросов заработной платы.
- Он поддерживает агентов для самообслуживания.
Независимо от того, используется ли модель искусственного интеллекта в приложениях, обращенных к клиентам или внутренним приложениям, шлюз искусственного интеллекта может помочь вам управлять доступом, обеспечить видимость и контролировать стоимость.
Глядя в будущее
Агенты ИИ должны действовать разумно, и по этой причине им нужен доступ к API к моделям искусственного интеллекта, таким как LLMS. Но этого недостаточно; Они также нуждаются в защищенном доступе к вашим корпоративным API, чтобы получить данные, запустить рабочие процессы и действовать автономно. Организации должны развиваться от простого «использования LLMS» до стратегического управления доступом к LLMS и Enterprise API.
Вот где появляется такой инструмент, как гибридная интеграция IBM Webmethods. Он предоставляет интегрированное решение, охватывающее оба:
- AI Gateway для управления доступом агента к LLMS.
- API -шлюз и протокол контекста модели (MCP) для управления доступом агента к корпоративным системам.
Вместе они образуют основу для обеспеченного, масштабируемого ИИ и автоматизации. Вы получаете контроль, последовательность и видимость, не замедляя свои команды.
Что он должен делать сейчас, лидеры
Враты AI испытывают экспоненциальный рост — и на то есть веские причины. Если вы хотите, чтобы ваша стратегия ИИ была масштабирована, вы должны регулировать доступ к LLM, как и любые другие предприятия, критически важные для AI Gateway. Чтобы оценить свою зрелость AI Gateway, начните задавать себе следующие вопросы:
- У вас есть видимость в звонках, которые ваши приложения делают в моделях ИИ?
- Вы уверены, что все ваши приложения настроены на использование учетной записи Enterprise AI?
- Вы уверены, что ваши приложения не отправляют конфиденциальную информацию на внешние модели?
Если ответ является чем -то меньшим, чем уверенность, да, пришло время оценить вашу потребность в AI Gateway.
Исследуйте IBM AI Gateway
Гибридная интеграция IBM Webmethods и возможности AI Gateway в IBM API Connect предлагают ИТ -лидерам инструменты для решения этой проблемы, обеспечивая обеспеченную, управляемую и эффективную интеграцию ИИ по всему предприятию.
Предприятие, управляемое ИИ, не видение будущего-оно уже здесь. Как ИТ -лидер, ваша роль состоит в том, чтобы убедиться, что она управляется, масштабируется и построена в течение длительного времени. IBM AI Gateway помогает вам добраться туда.
Сделайте следующий шаг:
- Откройте для себя AI Gateway для IBM API Connect.
- Запросить бесплатную пробную версию.
- Поговорите с экспертом IBM об AI Gateway.
IBM помогает организациям преодолеть сложность ИТ-операций с помощью стратегии автоматизации, которая плавно соединяет приложения и системы с помощью API-управляемой автоматизации, обеспечивая динамическую, масштабируемую и интеллектуальную систему интеграции с помощью унифицированного опыта. Узнайте больше последних из IBM Trending Stories YouTube.com/thenewstack Tech Moving быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Matthias — это технологии, в глубине души с опытом в API, ИИ, безопасности и разработке программного обеспечения. Он руководил крупномасштабными инициативами API в бизнес-ролях и технологиях. В настоящее время он использует свой технический опыт, чтобы помочь компаниям определить свои цифровые технологии … Подробнее от Матиаса Биля
