Hvordan virksomheder kan udnytte Googles AI-teknologi

Virksomhedsledere i dagens tech- og startup-scene kender vigtigheden af at mestre AI og machine learning. De forstår, hvordan det kan hjælpe med at trække værdifulde indsighter fra data, strømlinje operations gennem smart automatisering og skabe uovertrufne kundeoplevelser. Dog kan udviklingen af disse AI-teknologier og brugen af værktøjer som Google Maps API til erhverv formål være tidskrævende og dyrt. Kravet om højt kvalificerede AI-fagfolk tilføjer endnu en udfordring. Derfor er tech-virksomheder og startups under pres for at bruge deres ressourcer klogt, når de integrerer AI i deres forretningsstrategier.

I denne artikel vil jeg dele en række strategier, som tech-virksomheder og startups kan bruge til at fremme innovation og reducere udgifter gennem den smarte anvendelse af Googles AI-teknologier.

Udnyttelse af AI til operationel effektivitet og vækst

Mange af dagens førende virksomheder lancerer innovative tjenester eller produkter, som ville være umulige uden kraften fra AI. Det betyder ikke, at disse virksomheder bygger deres infrastruktur og arbejdsprocesser fra bunden. Ved at udnytte AI- og machine learning-tjenester fra cloud-leverandører kan virksomheder låse op for nye vækstmuligheder, automatisere deres processer og styre deres omkostningsreduktionsinitiativer. Selv små virksomheder, hvis hovedfokus måske ikke er centreret omkring AI, kan nyde godt af at indarbejde AI i deres operationelle stof, hvilket hjælper med effektiv omkostningsstyring, når de vokser.

Accelerering af produktudvikling

Startups søger ofte at rette deres tekniske ekspertise mod proprietære projekter, der direkte påvirker deres forretning. Selv om udviklingen af ny AI-teknologi måske ikke er deres hovedmål, har integrationen af AI-funktioner i nye applikationer betydelig værdi. I sådanne scenarier tilbyder brugen af forudtrænede API’er en hurtig og omkostningsvenlig løsning. Dette giver organisationer en solid basis at vokse fra og producere fremragende arbejde.

For eksempel udnytter mange virksomheder, der integrerer conversational AI i deres produkter og tjenester, Google Cloud API’er som Speech-to-Text og Natural Language. Disse API’er giver udviklere mulighed for at let indarbejde funktioner som sentimentanalyse, transskription, profantifiltering, indholdsklassificering osv. Ved at udnytte denne kraftfulde teknologi kan virksomheder fokusere på at skabe innovative produkter i stedet for at bruge tid og ressourcer på at udvikle de underliggende AI-teknologier selv.

Se denne artikel for fremragende eksempler på, hvorfor tech-virksomheder vælger Google Clouds Speech API’er. De fremhævede brugsændringer varierer fra at trække kundeindsighter til at indføre empatisk personlighed i robotter. Til en dybere dykning kan du besøge vores AI-produktside, der tilbyder yderligere API’er som Oversættelse, Vision og mere. Du kan også udforske Google Cloud Skills Boost-programmet, der specifikt er designet til ML-API’er og tilbyder ekstra støtte og ekspertise på dette område.

Optimering af arbejdsbyrder og omkostninger

For at imødegå udfordringerne med dyre og komplekse ML-infrastrukturer vender mange virksomheder stadig mere til cloud-tjenester. Cloud-platforme tilbyder fordelene ved omkostningsoptimering, der giver virksomheder mulighed for at betale kun for de ressourcer, de har brug for, samt let skalere op eller ned baseret på udviklende krav.

Med Google Cloud kan kunder benytte en række infrastrukturmuligheder for at finjustere deres ML-arbejdsbyrder. Nogle bruger Central Processing Units (CPU’er) til fleksible prototyper, mens andre udnytter kraften fra Graphics Processing Units (GPU’er) til billedcentrerede projekter og større modeller – især dem, der kræver brug af TensorFlow, der delvist køres på CPU’er. Nogle vælger Googles proprietære ML-processorer, Tensor Processing Units (TPU’er), mens mange anvender en blanding af disse muligheder tilpasset deres specifikke brugsændringer.

Ud over at parre den passende hardware med jeres specifikke brugsændringer og nyde godt af managed services’ skalerbarhed og operationel enkelhed bør virksomheder overveje konfigurationsfunktioner, der hjælper med omkostningsstyring. For eksempel tilbyder Google Cloud tidsdeling og multi-instance-kapaciteter for GPU’er samt funktioner som Vertex AI, der specifikt er designet til at optimere GPU-brug og omkostninger.

Vertex AI Workbench integrerer smukt med NVIDIA NGC-kataloget, hvilket muliggør enklik-deployment af rammer, softwareudviklingskits og Jupyter Notebooks. Denne integration kombineret med Reduction Server viser, hvordan virksomheder kan forbedre AI-effektivitet og reducere omkostninger ved at udnytte managed services.

Forstærkning af operationel effektivitet

Ud over at udnytte forudtrænede API’er og ML-modeludvikling til produktudvikling kan virksomheder forstærke operationel effektivitet, især under deres vækstfase, ved at adoptere AI-løsninger tilpasset til at møde specifikke forretnings- og funktionelle behov. Disse løsninger, herunder kontraktbehandling eller kundeservice, åbner vej for strømlinede forretningsprocesser og bedre ressourcerfordeling.

Et fremragende eksempel på en sådan løsning er Google Clouds DocumentAI. Disse produkter udnytter kraften fra machine learning til at analysere og trække informationer fra tekst, der tilgodeser forskellige brugsændringer som kontraktlivscyklusstyring og boliglånbehandling. Ved at benytte DocumentAI kan virksomheder automatisere dokumentrelaterede arbejdsprocesser, hvilket sparer tid og forbedrer nøjagtighed.

Contact Center AI tilbyder værdifuld assistance til virksomheder, der oplever en stigning i kundesupportbehov. Denne løsning giver organisationer mulighed for at opbygge intelligente virtuelle agenter, facilitere ubesværet overførsel mellem virtuelle agenter og menneskelige agenter efter behov samt trække brugbare indsighter fra callcenter-interaktioner. Ved at udnytte disse AI-værktøjer kan tech-virksomheder og startups allokkere flere ressourcer til innovation og vækst, samtidig med at de forbedrer kundeservice og optimere samlede effektivitet.

Skalering af ML-udvikling, strømlinet modeludlevering og forbedring af nøjagtighed

Tech-virksomheder og startups har ofte brug for brugerdefinerede modeller til at trække indsighter fra deres data eller implementere nye brugsændringer. Dog kan lancering af disse modeller i produktionsmiljøer være udfordrende og ressourcerintensiv. Managed cloud-platforme tilbyder en løsning ved at give organisationer mulighed for at gå fra prototypering til skalerbar eksperimentering og regelmæssig udlevering af produktionsmodeller.

Vertex AI-platformen har vundet stadig større popularitet blandt kunder, da den accelererer ML-udvikling, reducerer produktions tid med op til 80% i forhold til alternative metoder. Den tilbyder et omfattende sæt af ML Ops-kapaciteter, der giver ML-ingeniører, datavidenskabsfolk og udviklere mulighed for at bidrage effektivt. Med inklusionen af funktioner som AutoML kan selv personer uden dyb ML-ekspertise træne højpræsterende modeller ved hjælp af brugervenlige, lavkodefunktioner.

Brugen af Vertex AI Workbench har set betydelig vækst, med kunder, der nyder godt af funktioner som acceleration af store modeltræningsjob ti gange og forbedring af modelnøjagtighed fra 80% til en imponerende 98%. Se videoserien for en trin-for-trin guide til at gå fra en notesbog til en produktions-ML-model. Desuden dyk ned i artikler, der fremhæver Vertex AI’s bidrag til klimaforandringsmåling, integrationen af BigQuery til kodefri forudsigelser, synergien mellem Vertex AI og BigQuery til beriget dataanalyse og denne artikel om Vertex AI-eksempeleksplanationer til at muliggøre intuitiv og effektiv modeliteration.