Генеративный ИИ: Пионерство в корпоративной интеграции и извлеченные уроки

Генеративный ИИ, быстро превращаясь из зарождающейся технологии в неотъемлемую часть корпоративных решений, набирает значительное распространение. Неха Гупта, соучредитель Uniphore, отметила эти преобразования: ощущение объединения больших языковых моделей (LLM) и мультимодальных архитектур не только бросает вызов, но и может быть полезным для решения реальных проблем с помощью глубокого обучения. Это движение, которое перевело машины из роли коммуникаторов данных в тех, кто не только понимает, но и генерирует необходимые данные, все еще имеет неограниченное влияние на способность выполнять бизнес-задачи, как это когда-то сделал Интернет.

Проблемы в реальных приложениях

Существуют некоторые ограничения, касающиеся LLM, которые используют одну модель для решения проблем без ручной настройки для конкретного сценария. Бизнес сталкивается с некоторыми фундаментальными проблемами, такими как необходимость иметь дело с различными типами ответов (включая закрытые и открытые домены), вопросами обеспечения безопасности (события, такие как токсичность и оскорбительный контент), и многими усилиями, необходимыми для оценки систем.

Компании часто сталкиваются как с человеческими, так и с процессными проблемами при попытке внедрить эти технологии ИИ в свою работу. Этот спорный вопрос продолжается: должны ли эксперты по ИИ быть централизованы или распределены между несколькими отделами, что делает их эффективными для решения проблем.

Принципы Uniphore составляют основную философию дорожной карты. Эта философия действует как направляющая сила, которая держит предприятия на правильном пути, даже если есть препятствия, которые могут помешать процессу внедрения ИИ. Эта рамочная основа состоит из трех основных слоев, каждый из которых разработан для поддержки и улучшения возможностей других: Три слоя этой рамочной основы расположены снизу вверх, каждый из которых добавляет и обеспечивает готовность и производительность персонала на следующем уровне.

Слой знаний

Этот базовый слой стремится адаптировать модели ИИ для использования предыдущих записей и существующих данных, а не генерировать их из внешних интернет-сайтов. Он сочетает в себе включение загрузчиков документов, которые также действуют как коннекторы данных, и прямое подключение моделей ИИ к конкретным корпоративным базам данных и файлам. На этом этапе услуги ИИ создаются двумя моделями: внутренней и третьей. Однако это не означает, что деликатность будет иметь решение для каждого случая, требующего внимания. Вместо этого следует понимать, что система состоит из пред- и пост-обработки защитных мер, которые относятся к конкретному случаю.

В верхней части списка находятся обязанности, непосредственно связанные с обслуживанием взаимодействия с клиентами; сюда входят чат-боты, услуги перевода языков и инструменты, специфичные для продуктов. Такие программы обычно базируются на более низких уровнях архитектуры, которые, в свою очередь, обеспечивают точные и актуальные данные.

Важно иметь единую систему измерений, чтобы оценивать эффективность работы, а также связывать искусственный интеллект с результатами деятельности. Точность, задержка (latency) и стоимость являются основными параметрами, определяющими максимальную пропускную способность или уровень параллелизма систем ИИ. Ключевые метрики отражают различные области операционной эффективности систем ИИ — от точности выходных данных до вычислительных ресурсов, необходимых для их обработки.

Сбор данных — еще одна важная задача. По мере того как системы ИИ переходят от базовых настроек к более профессиональным, тонко настроенным конфигурациям, выбор релевантных данных становится критически важным. Организациям следует целенаправленно разрабатывать модели машинного обучения на основе данных, принадлежащих компании, данных внешних поставщиков услуг и общедоступных наборов данных, чтобы сделать необходимые модели эффективными и адаптированными к условиям реального мира.

Стратегии с учетом будущего

Предприятия, в отличие от тех, кто просто выживает благодаря этим стратегиям и действиям, успешно адаптируются к постоянным и стремительным изменениям в технологиях искусственного интеллекта. Мудрость таких бизнес-лидеров, как Неха Гупта, является важным шагом к предоставлению компаниям необходимой дорожной карты для максимального использования технологий генеративного ИИ при одновременном избегании возникающих рисков и проблем.

Появление ИИ с его способностью генерировать креативный контент, вероятно, будет иметь далеко идущие последствия для способов функционирования бизнеса, что станет переломным моментом в сфере владения технологиями, вызывая полную трансформацию того, как ведется бизнес — от производства товаров и услуг до маркетинга и даже всей бизнес-модели. Это путешествие, характеризующееся собственным набором вызовов, а также возможностью проложить совершенно новый курс в современном бизнесе, я называю лидерством в бизнес-арене.