ИИ больше не будущее; Это настоящее. Тем не менее, поскольку предприятия стремятся интегрировать ИИ в свои рабочие процессы, они обнаруживают, что усыновление не совсем просто. В дополнение к сложности-перетягивание каната с высокими ставками: такие поставщики, как Openai и Anpropic, хотят, чтобы предприятия ежедневно перемещались на свои платформы AI-первых. С другой стороны, разработчики программного обеспечения стремятся внедрить ИИ как функцию, которая улучшает их существующие продукты и поддерживает пользователей на борту.
Это напряжение подчеркивает критическую истину: ИИ может быть вездесущим и приоритетом для любого достаточно крупного бизнеса, но успех не гарантируется. Недавнее исследование BAIN подчеркивает этот парадокс, сообщая о меньшем количестве решений искусственного интеллекта в производстве, чем четверть ранее, несмотря на рост активности в разработке. Тем временем лидеры стаи расширяют свое лидерство. Что вызывает это узкое место? Привлечение ИИ к производству является сложным, требующим переосмысления стратегий, адаптированных процессов и тщательного управления данными, безопасности и масштабирования.
Новая парадигма развития ИИ
Строительство AI Applications — это баланс. ИИ вероятно, в отличие от традиционного программного обеспечения, где входы и выходы предсказуемы. Это похоже на очень умный малыш, который иногда делает то, что вы просите, и иногда решает вместо этого окрасить ваши стены. Guardrails, в форме контрольного процесса, который следует за следующим и может сократить короткие разговоры, являются вашим способом удержать систему в задаче и из -за неприятностей.
Эта непредсказуемость также изменяет то, как нам нужно думать о разработке приложений для ИИ. Вносить итерационные изменения в системах ИИ сложно, потому что общая точность может легко отодвинуть назад. Чтобы избежать этого, вам нужно придумать заранее о том, что вы хотите, чтобы большая языковая модель (LLM) справилась с тем, что вы хотите управлять собой. Речь идет не только о модели, а о всей системе и варианте использования.
Подумайте достаточно большого, чтобы оказать реальное влияние и безопасное спонсорство руководителя рано. Даже лучшие идеи могут остановиться без него, прежде чем они покинут стартовые ворота.
Построение фундамента
Отправной точкой для любой интеграции ИИ является выбор основополагающей модели. К счастью, большинство моделей совместимы с API, что делает их относительно легко обменять в зависимости от ваших потребностей. Будь то GPT -4O или -O1, Claude или Gemini, каждый поставщик также предлагает свои модели на различных уровнях изысканности и цены. Meta следит за другой стратегией и выпускает свои модели LLAMA как «открытые веса»: модель, которую вы можете скачать и запустить свое собственное (мусовое) оборудование.
Эта взаимозаменяемость означает, что реальные дифференциаторы лежат в другом месте: как вы интегрируете данные вашей компании, безопасность проектирования и ограждения и адаптируют процессы разработки.
Время привлечь данные вашей компании
Истинная сила ИИ заключается в его способности работать с данными вашей компании. Существует две основные стратегии для достижения этого: тонкая настройка и векторная встраиваемая. Точная настройка немного похожа на членство в спортзале AI: все об этом говорят, но лишь немногие на самом деле используют его. Это требует значительных ресурсов, опыта и постоянного обслуживания, что делает его непрактичным для многих компаний.
Вместо этого большинство успешных реализаций используют векторные встраивания. Документы или текст предварительно обработаны в векторы, которые похожи на координаты на карте, указывающих значение их слов. Вместо того, чтобы просто долгота и широта, координаты состоят из тысяч измерений. Предметы близко друг к другу имеют одинаковое значение.
Большие документы содержат много мыслей и значений, которые должны быть разделены на кусочки, достаточно маленькие, чтобы быть эффективно запрашиваемыми, но не такими маленькими, что они теряют контекст. Могут быть использованы различные стратегии подходов, в том числе подходы скользящих окон с перекрывающимися кусочками. Есть много способов выбрать, какие кусочки имеют отношение к разговору и приводятся к ИИ для анализа.
Масштабирование векторной базы данных и поддержание ее актуальной работы по мере развития ваших бизнес -данных — сложные проблемы. Чтобы максимизировать влияние инвестиций в области искусственного интеллекта, обратите внимание на специалистов поставщиков ИТ, которые предлагают эти услуги.
ИИ в производстве: это стоит усилий
Надежный план управления данными лежит в основе успешной интеграции ИИ. Первым шагом является захват всех взаимодействий с ИИ, включая разговоры и неявную или явную обратную связь. Этот непрерывный поток данных предоставляет сырье для создания обучающих наборов данных и повышения производительности с течением времени. Мониторинг ИИ один раз в производстве одинаково критичен. Отслеживание выходов в режиме реального времени гарантирует, что система ведет себя как предполагаемая, идентифицирует аномалии и предоставляет возможности для корректирующих действий. Вместе эти практики образуют основу адаптивной, устойчивой стратегии ИИ.
Привлечь ИИ в производство сложно, но оно того стоит. Основополагающие модели могут получить заголовки, но настоящая магия заключается в том, как предприятия используют свои данные, безопасные и этические системы проектирования и адаптировать рабочие процессы к уникальным требованиям ИИ.
С тщательным планированием и исполнением ИИ может преодолеть шумиху и стать преобразующей силой, которой она должна быть.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Хароен является соучредителем и техническим директором в Лузмо. С более чем 13 -летним опытом визуализации данных и бизнес -аналитики, он видел, как многие предприятия борются с медленным принятием BI. Он взял этот вопрос в свои руки и основал Лузмо: … Подробнее от Хароэна Вермилена
