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IA générative : intégration d'entreprise pionnière et enseignements tirés

Dans cet article :

  • L'IA générative transforme les entreprises en intégrant l'apprentissage profond pour résoudre les défis du monde réel.
  • Le cadre d'Uniphore guide l'intégration de l'IA, en mettant l'accent sur les couches de connaissances et l'utilisation précise des données.
  • L’évolution de l’IA dans le monde des affaires prédit des changements majeurs dans les modèles de production, de marketing et d’affaires.

L’IA générative, qui passe rapidement d’une technologie naissante à une partie intégrante des solutions entreprenantes, gagne du trac . Neha Gupta, co-fondatrice d'Uniphore a marqué ces transformations : la sensation d'unifier les LLM et les architectures multimodales non seulement relève des défis mais peut également être utile pour résoudre des défis réels en utilisant le deep learning. Ce mouvement, qui a fait passer les machines du rôle de communicateurs de données à celui de celles qui non seulement comprenaient mais généraient également les données nécessaires, a toujours une influence illimitée sur la capacité de mener à bien les activités, tout comme l'était autrefois Internet.

Défis dans les applications du monde réel

Certaines limitations existent concernant les LI qui utilisent un modèle unique pour résoudre des problèmes sans le former manuellement pour un scénario spécifique. Les entreprises sont confrontées à des problèmes fondamentaux, comme devoir gérer différents types de réponses (y compris les domaines fermés et ouverts), parler de la manière dont la sécurité est assurée (événements tels que la toxicité et le contenu offensant) et bon nombre des efforts nécessaires pour les évaluations du système.

Les entreprises sont souvent confrontées à des problèmes à la fois liés aux personnes et aux processus lorsqu'elles tentent d'intégrer ces technologies d'IA dans leur travail. Cette question reste controversée quant à savoir si les experts en IA doivent être centralisés ou répartis entre plusieurs départements, ce qui les rend efficaces pour résoudre les problèmes.

Les principes d’Uniphore constituent la philosophie principale de la feuille de route. Cette philosophie agit comme une force directrice qui maintient les entreprises sur trac , même s’il existe un obstacle susceptible d’entraver le processus de mise en œuvre de l’IA. Ce cadre se compose de trois niveaux principaux, chacun étant conçu pour soutenir et améliorer les capacités des autres : Les trois niveaux de ce cadre sont disposés de bas en haut, chacun d'entre eux renforçant et permettant la préparation et la performance des militaires, hommes et femmes. le niveau suivant.

Couche de connaissances

Cette couche de base cherche à adapter les modèles d’IA pour qu’ils soient au service des enregistrements antérieurs et des données existantes plutôt que d’être générés à partir de sites Internet externes. Il combine à la fois l’inclusion d’ingesteurs de documents qui agissent également comme connecteurs de données et la liaison directe de modèles d’IA à des bases de données et fichiers spécifiques à l’entreprise. À ce stade, les services d’IA sont créés par les deux modèles, le modèle interne et le troisième. Cela ne signifie cependant pas que ce mets délicat aura une solution pour chaque cas nécessitant une attention particulière. Cela devrait plutôt impliquer que le système soit constitué de garanties avant et après traitement adaptées au cas particulier.

En tête de liste se trouvent les responsabilités directement liées au service d’interaction client, notamment les chatbots, les services de traduction et les outils spécifiques aux produits. Ces programmes reposent généralement sur des couches inférieures qui, à leur tour, offrent des données précises et mises à jour.

Il est important de disposer d’un système de mesure unique pour déterminer qui est bon et pour lier l’IA à la performance. La précision, la latence et le coût sont les principaux paramètres qui déterminent les performances du débit maximal ou de la simultanéité des systèmes d'IA. Les indicateurs clés reflètent les différents domaines d’efficacité opérationnelle des systèmes d’IA, de la précision des résultats aux performances informatiques requises.

La collecte de données constitue une autre tâche importante. Les systèmes d'IA émergents passent des premiers réglages à des configurations plus professionnelles et affinées, puis le choix du matériel de données pertinent devient important. Les organisations doivent délibérément développer des modèles d'apprentissage automatique basés sur des données appartenant à l'entreprise, sur les données de fournisseurs de services externes et sur des ensembles de données accessibles au public pour rendre les modèles requis efficaces et fonctionner comme le font les paramètres du monde réel.

Stratégies prospectives

Les entreprises, au lieu de survivre uniquement grâce à ces stratégies et actions, auront réussi à s’adapter aux développements incessants et constants de la technologie de l’intelligence artificielle. La sagesse de chefs d’entreprise tels que Neha Gupta est une étape essentielle pour fournir aux entreprises la feuille de route indispensable pour utiliser au maximum la technologie de l’IA générative tout en évitant les risques et les défis qui en résultent.

L'avènement de l'IA, avec sa capacité à générer du contenu créatif, aura probablement des implications considérables sur le fonctionnement de l'entreprise, ce qui marquerait un tournant dans la propriété technologique, entraînant une transformation complète de la manière dont l'entreprise est menée depuis la production. des biens et services au marketing et même à l'ensemble du modèle économique. Ce parcours, caractérisé par son propre ensemble de défis ainsi que par la possibilité de tracer une voie complètement nouvelle dans la manière de faire des affaires modernes, est ce que j'appelle le leadership dans le domaine des affaires.

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