Jak podniky mohou využít umělou inteligenci Google pro provozní efektivitu a růst

Lídři podniků v dnešní technologické a startup scéně znají důležitost ovládnutí umělé inteligence a strojového učení. Vědí, jak může pomoci získat cenné informace z dat, optimalizovat provoz prostřednictvím inteligentní automatizace a vytvářet bezprecedentní zákaznické zkušenosti. Nicméně, vývoj těchto technologií umělé inteligence a použití nástrojů, jako je Google Maps API pro podnikové účely, může být časově náročné a nákladné. Poptávka po vysoce kvalifikovaných odbornících v oblasti umělé inteligence přidává další vrstvu této výzvy. Proto jsou technologické firmy a startupy pod tlakem, aby moudře využívaly své zdroje při začleňování umělé inteligence do svých obchodních strategií.

V tomto článku budu sdílet různé strategie, které technologické firmy a startupy mohou použít k podnícení inovace a snížení nákladů prostřednictvím inteligentního využití technologií umělé inteligence Google.

Využití umělé inteligence pro provozní efektivitu a růst

Mnohé z dnešních špičkových firem zavádějí inovativní služby nebo produkty, které by byly bez síly umělé inteligence nemožné. To neznamená, že tyto firmy budují svou infrastrukturu a pracovní postupy od začátku. Díky využití služeb umělé inteligence a strojového učení nabízených poskytovateli cloudových služeb mohou podniky odemknout nové růstové příležitosti, automatizovat své procesy a řídit své iniciativy na snižování nákladů. I malé firmy, jejichž hlavní zaměření nemusí být zaměřeno na umělou inteligenci, mohou těžit z výhod začlenění umělé inteligence do své provozní tkaniny, což pomáhá při efektivní správě nákladů, když expandují.

Zrychlení vývoje produktů

Startupy často cílí na směrování svého technického know-how do vlastních projektů, které přímo ovlivňují jejich podnikání. Ačkoli vývoj nových technologií umělé inteligence nemusí být jejich hlavním cílem, začlenění funkcí umělé inteligence do nových aplikací má značnou hodnotu. V takových případech nabízí použití předem trénovaných API rychlé a nákladově efektivní řešení. To poskytuje organizacím robustní základ pro růst a produkci špičkových prací.

Příklad toho je použití konverzační umělé inteligence v produktech a službách mnoha firem, které využívají API Google Cloud, jako je Speech-to-Text a Natural Language. Tyto API umožňují vývojářům snadno začlenit funkce, jako je sentimentální analýza, transkripce, filtrování obscénnosti, klasifikace obsahu atd. Díky využití této silné technologie mohou podniky soustředit svou pozornost na vytváření inovativních produktů místo investic času a zdrojů do vývoje základních technologií umělé inteligence.

Zkontrolujte tento článek pro skvělé příklady toho, proč technologické firmy preferují API pro řeč Google Cloud. Představené použití se liší, od získávání zákaznických informací až po vytvoření empatických osobností robotů. Pro hlubší pohled prozkoumejte naši stránku produktů umělé inteligence, která nabízí další API, jako je Překlad, Vize a další. Můžete také prozkoumat program Google Cloud Skills Boost, který je speciálně navržen pro API strojového učení a nabízí další podporu a odborné znalosti v tomto oboru.

Optimalizace zátěží a nákladů

Pro řešení problémů s drahými a složitými infrastrukturami strojového učení se mnoho firem stále více obrací na cloudové služby. Cloudové platformy nabízejí výhodu optimalizace nákladů, umožňující podnikům platit pouze za zdroje, které potřebují, a snadno škálovat nahoru nebo dolů na základě měnících se požadavků.

S Google Cloud mohou zákazníci využívat řadu možností infrastruktury pro jemné doladění svých zátěží strojového učení. Některé využívají Centrální procesorové jednotky (CPUs) pro všestranné prototypování, zatímco jiné využívají sílu Grafických procesorových jednotek (GPUs) pro projekty zaměřené na obrázky a větší modely – zejména ty, které vyžadují vlastní TensorFlow operace, které částečně běží na CPU. Některé volí proprietární procesory strojového učení Google, Tensor Processing Units (TPUs), zatímco mnohé aplikují kombinaci těchto možností přizpůsobenou jejich konkrétním případům použití.

Mimo spojení vhodné hardwaru se specifickými scénáři použití a využití výhod škálovatelnosti a operační jednoduchosti spravovaných služeb by podniky měly zvážit konfigurační funkce, které pomáhají se správou nákladů. Například Google Cloud poskytuje časové sdílení a víceinstanční schopnosti pro GPU, spolu s funkcemi, jako je Vertex AI, který je výslovně navržen pro optimalizaci využití GPU a nákladů.

Pracovní prostor Vertex AI se integruje hladce s katalogem NVIDIA NGC, umožňující jedno-kliknutí nasazení rámců, softwarových vývojových kitů a Jupyter Notebooks. Tato integrace, spojená se Snímačem snižování, demonstruje, jak podniky mohou zvýšit efektivitu umělé inteligence a snížit náklady pomocí spravovaných služeb.

Zvýšení provozní efektivnosti

Kromě využití předem trénovaných API a vývoje modelů strojového učení pro tvorbu produktů mohou podniky zvýšit provozní efektivitu, zejména během fáze růstu, přijetím řešení umělé inteligence přizpůsobených specifickým obchodním a funkčním potřebám. Tato řešení, včetně zpracování smluv nebo zákaznické podpory, umožňují podnikům streamlinovat své procesy a lépe rozdělit zdroje.

Vynikajícím příkladem takového řešení je DocumentAI od Google Cloud. Tyto produkty využívají sílu strojového učení k analýze a extrakci informací z textu, zaměřené na různé použití, jako je správa životního cyklu smluv a zpracování hypoték. Díky využití DocumentAI mohou podniky automatizovat dokumentové pracovní postupy, šetří čas a zlepšují přesnost.

Contact Center AI nabízí cennou pomoc pro firmy, které zažívají nárůst potřeb zákaznické podpory. Toto řešení umožňuje organizacím vytvářet inteligentní virtuální agenty, zajišťovat bezproblémový přechod mezi virtuálními a lidskými agenty podle potřeby a získat akční informace z interakcí call center. Díky využití těchto nástrojů umělé inteligence mohou technologické firmy a startupy alokovat více zdrojů na inovace a růst, zatímco zlepšují zákaznickou podporu a optimalizují celkovou efektivitu.

Škálování vývoje strojového učení, streamlinovaný deployment modelů a zlepšení přesnosti

Technologické firmy a startupy často potřebují vlastní modely pro extrakci informací z dat nebo implementaci nových použití. Nicméně, nasazení těchto modelů do produkčních prostředí může být náročné a vyžaduje značné zdroje. Spravované cloudové platformy nabízejí řešení, umožňující organizacím přecházet od prototypování k škálovatelnému experimentování a pravidelnému nasazení produkčních modelů.

Platforma Vertex AI získala rostoucí popularitu mezi klienty, jelikož urychluje vývoj strojového učení, snižuje dobu produkce až o 80 % ve srovnání s alternativními metodami. Nabízí rozsáhlý soubor schopností ML Ops, umožňujících efektivní spolupráci inženýrů strojového učení, datových vědců a vývojářů. Díky zařazení funkcí, jako je AutoML, mohou i jedinci bez hlubokých znalostí strojového učení trénovat vysoce výkonné modely pomocí uživatelsky přívětivých, nízkokódových funkcí.

Použití Vertex AI Workbench zaznamenalo značný růst, s klienty, kteří těží z funkcí, jako je urychlení velkých školicích úloh modelů o desetkrát a zvýšení modelové přesnosti z 80 % na úžasných 98 %. Zkontrolujte video sérii pro krok-za-krokem průvodce přechodem modelů z prototypu do produkce. Kromě toho, ponořte se do článků, které osvětlují příspěvek Vertex AI k měření změny klimatu, začlenění BigQuery pro předpovědi bez kódu, synergii mezi Vertex AI a BigQuery pro obohacenou analýzu dat a tento příspěvek o vysvětlení založeném na příkladech Vertex AI pro intuitivní a efektivní iteraci modelu.