Com les empreses poden aprofitar la tecnologia d'IA de Google

Els líders empresarials del panorama tecnològic i de les startups actuals coneixen la importància de dominar la IA i l'aprenentatge automàtic. S'adonen de com pot ajudar a extreure coneixements valuosos de les dades, agilitzar les operacions mitjançant l'automatització intel·ligent i crear experiències de client inigualables. Tanmateix, desenvolupant aquestes tecnologies d'IA i utilitzant eines com ara API de Google Maps per a empreses propòsits poden ser llargs i costosos. La demanda de professionals d'IA altament qualificats afegeix una capa addicional al repte. Per tant, les empreses tecnològiques i les startups estan sota pressió per utilitzar els seus recursos amb prudència quan incorporen la IA a les seves estratègies empresarials.

En aquest article, compartiré una varietat d'estratègies que les empreses tecnològiques i les startups poden utilitzar per impulsar la innovació i reduir les despeses mitjançant l'aplicació intel·ligent de les tecnologies d'IA de Google.

Utilitzant la IA per a l'eficiència i el creixement operatius

Moltes de les empreses d'avantguarda actuals estan llançant serveis o productes innovadors que serien impossibles sense el poder de la IA. No vol dir que aquestes empreses estiguin construint la seva infraestructura i els seus fluxos de treball des de zero. En aprofitar els serveis d'IA i d'aprenentatge automàtic que ofereixen els proveïdors de núvol, les empreses poden desbloquejar noves oportunitats de creixement, automatitzar els seus processos i dirigir les seves iniciatives de reducció de costos. Fins i tot les petites empreses, l'enfocament principal de les quals potser no es centra en la IA, poden obtenir els beneficis d'integrar la IA al seu teixit operatiu, cosa que ajuda a una gestió eficient dels costos a mesura que s'escalen.

Accelerar el desenvolupament del producte

Les startups sovint pretenen dirigir la seva experiència tècnica cap a projectes propietaris que afecten directament el seu negoci. Tot i que el desenvolupament de noves tecnologies d'IA podria no ser el seu objectiu principal, la integració de funcions d'IA en aplicacions noves té un valor considerable. En aquests escenaris, l'ús d'API prèviament entrenats presenta una solució ràpida i econòmica. Això ofereix a les organitzacions una base sòlida per créixer i produir treballs destacats.

Per exemple, moltes empreses que incorporen IA conversacional als seus productes i serveis aprofiten les API de Google Cloud, com ara Parla al text i Llenguatge natural. Aquestes API permeten als desenvolupadors integrar-se sense esforç en funcions com ara l'anàlisi de sentiments, la transcripció, el filtratge de blasfemia, la classificació de contingut, etc. Aprofitant aquesta tecnologia potent, les empreses poden centrar-se a crear productes innovadors en lloc de dedicar temps i recursos al desenvolupament de les tecnologies d'IA subjacents.

Fes una ullada a aquest article per trobar grans exemples de per què les empreses tecnològiques opten per les API de parla de Google Cloud. Els casos d'ús destacats varien, des d'extreure coneixements sobre els clients fins a inculcar personalitats empàtiques als robots. Per a una immersió més profunda, consulta el nostre Pàgina del producte AI, que ofereix API addicionals com ara Translation, Vision i molt més. També podeu explorar el Potenciar les habilitats de Google Cloud programa, dissenyat específicament per a API ML, que ofereix suport i experiència addicionals en aquest camp.

Optimització de càrregues de treball i costos

Per abordar els reptes de la costosa i complexa infraestructura de ML, moltes empreses recorren cada cop més als serveis al núvol. Les plataformes al núvol ofereixen l'avantatge de l'optimització de costos, ja que permeten a les empreses pagar només pels recursos que necessiten, alhora que augmenten o redueixen fàcilment en funció de l'evolució dels requisits.

Amb Google Cloud, els clients poden utilitzar una sèrie d'opcions d'infraestructura per ajustar les seves càrregues de treball de ML. Alguns utilitzen unitats de processament central (CPU) per a la creació de prototips versàtils, mentre que altres aprofiten la potència de les unitats de processament gràfic (GPU) per a projectes centrats en imatges i models més grans, especialment aquells que necessiten personalització. TensorFlow operacions que s'executen parcialment a les CPU. Alguns trien els processadors ML propietaris de Google, les unitats de processament de tensor (TPU), mentre que molts apliquen una combinació d'aquestes opcions adaptades als seus casos d'ús particulars.

Més enllà de combinar el maquinari adequat amb els vostres escenaris d'ús específics i beneficiar-vos de l'escalabilitat i la simplicitat operativa dels serveis gestionats, les empreses haurien de tenir en compte les funcions de configuració que ajudin amb la gestió de costos. Per exemple, Google Cloud ofereix capacitats de temps compartit i multi-instància per a les GPU, juntament amb funcions com la Vèrtex AI, dissenyat explícitament per optimitzar l'ús i els costos de la GPU.

Vertex AI Workbench s'integra perfectament amb el catàleg NVIDIA NGC, permetent el desplegament amb un sol clic de marcs, kits de desenvolupament de programari i quaderns Jupyter. Aquesta integració, juntament amb el servidor de reducció, mostra com les empreses poden augmentar l'eficiència de la IA i reduir els costos aprofitant els serveis gestionats.

Amplificació de l'eficiència operativa

A més d'aprofitar les API preformades i el desenvolupament de models ML per a la creació de productes, les empreses poden augmentar l'eficiència operativa, especialment durant la seva fase de creixement, adoptant solucions d'IA adaptades per satisfer necessitats empresarials i funcionals específiques. Aquestes solucions, inclosa la tramitació de contractes o l'atenció al client, obren el camí per a processos empresarials racionalitzats i una millor distribució de recursos.

Un exemple excel·lent d'aquesta solució és Google Cloud DocumentAI. Aquests productes aprofiten el poder de l'aprenentatge automàtic per analitzar i extreure informació del text, atenent diversos casos d'ús com la gestió del cicle de vida del contracte i el processament d'hipoteques. Mitjançant l'ús de DocumentAI, les empreses poden automatitzar els fluxos de treball relacionats amb els documents, estalviant temps i millorant la precisió.

Contact Center AI ofereix una valuosa assistència per a les empreses que experimenten un augment de les necessitats d'atenció al client. Aquesta solució permet a les organitzacions crear agents virtuals intel·ligents, facilitar la transmissió perfecta entre agents virtuals i agents humans segons sigui necessari, i obtenir informació útil a partir de les interaccions del centre de trucades. Aprofitant aquestes eines d'IA, les empreses tecnològiques i les startups poden destinar més recursos a la innovació i al creixement alhora que milloren el servei al client i optimitzen l'eficiència general.

Desenvolupament d'ML a escala, desplegament de models racionalitzat i millora de la precisió

Les empreses tecnològiques i les startups sovint necessiten models personalitzats per extreure informació de les seves dades o implementar casos d'ús nous. No obstant això, llançar aquests models a entorns de producció pot resultar un repte i consumir recursos. Les plataformes de núvol gestionades ofereixen una solució que permeten a les organitzacions la transició de la creació de prototips a l'experimentació escalable i al desplegament regular de models de producció.

La plataforma Vertex AI ha guanyat una popularitat creixent entre els clients, ja que accelera el desenvolupament de ML, reduint el temps de producció fins a un 80% en comparació amb els mètodes alternatius. Ofereix un ampli conjunt de capacitats ML Ops, que permet que els enginyers de ML, els científics de dades i els desenvolupadors contribueixin de manera eficient. Amb la inclusió de funcions com AutoML, fins i tot els individus que no tenen una gran experiència en ML poden entrenar models d'alt rendiment mitjançant funcions fàcils d'utilitzar i de codi baix.

L'ús de Vertex AI Workbench ha experimentat un creixement considerable, amb clients que s'han beneficiat de funcions com l'acceleració de treballs de formació de grans models per deu vegades i l'augment de la precisió del modelatge del 80% al 98%. Consulteu el sèries de videos per obtenir una guia pas a pas sobre la transició dels models del prototip a la producció. A més, submergiu-vos en articles que destaquen la contribució de Vertex AI el canvi climàtic mesura, la incorporació de BigQuery per a prediccions sense codi, la sinergia entre Vertex AI i BigQuery per a l'anàlisi de dades enriquides, i aquest post a les explicacions basades en exemples de Vertex AI per permetre la iteració del model intuïtiva i eficient.