Wie Unternehmen Googles KI-Technologie nutzen können

Unternehmen in der heutigen Technologie- und Startup-Szene wissen, wie wichtig es ist, KI und maschinelles Lernen zu meistern. Sie erkennen, wie es ihnen helfen kann, wertvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, Betriebsabläufe durch intelligente Automatisierung zu optimieren und unvergleichliche Kundenerlebnisse zu schaffen. Allerdings kann die Entwicklung dieser KI-Technologien und die Verwendung von Tools wie der Google Maps API für Geschäftszwecke zeitaufwendig und teuer sein. Die Nachfrage nach hochqualifizierten KI-Experten fügt eine weitere Herausforderung hinzu. Deshalb stehen Technologieunternehmen und Startups unter Druck, ihre Ressourcen bei der Integration von KI in ihre Geschäftsstrategien sinnvoll einzusetzen.

In diesem Artikel werde ich verschiedene Strategien teilen, die Technologieunternehmen und Startups verwenden können, um Innovationen zu fördern und Ausgaben durch die intelligente Anwendung von Googles KI-Technologien zu reduzieren.

KI für betriebliche Effizienz und Wachstum nutzen

Viele der führenden Unternehmen von heute bieten innovative Dienstleistungen oder Produkte an, die ohne die Macht der KI unmöglich wären. Das bedeutet jedoch nicht, dass diese Unternehmen ihre Infrastruktur und Arbeitsabläufe von Grund auf neu aufbauen. Durch die Nutzung von KI- und maschinellen Lern-Diensten, die von Cloud-Anbietern angeboten werden, können Unternehmen frische Wachstumsmöglichkeiten erschließen, ihre Prozesse automatisieren und ihre Kostenreduzierungsinitiativen steuern. Selbst kleine Unternehmen, deren Hauptschwerpunkt möglicherweise nicht auf KI liegt, können die Vorteile der Integration von KI in ihre betriebliche Struktur nutzen, was bei der effizienten Kostenverwaltung hilft, wenn sie wachsen.

Produktentwicklung beschleunigen

Startups zielen oft darauf ab, ihre technischen Fähigkeiten in eigene Projekte zu investieren, die direkt ihre Geschäfte beeinflussen. Obwohl die Entwicklung neuer KI-Technologien möglicherweise nicht ihr Hauptziel ist, hat die Integration von KI-Funktionen in neue Anwendungen erheblichen Wert. In solchen Fällen bietet die Verwendung vorgefertigter APIs eine schnelle und kostengünstige Lösung. Dies gibt Organisationen eine solide Grundlage, um zu wachsen und hervorragende Arbeit zu leisten.

So nutzen beispielsweise viele Unternehmen, die konversationale KI in ihre Produkte und Dienstleistungen integrieren, Google Cloud-APIs wie Speech-to-Text und Natural Language. Diese APIs ermöglichen es Entwicklern, Funktionen wie Sentiment-Analyse, Transkription, Obszönitätsfilterung, Inhaltsklassifizierung usw. mühelos zu integrieren. Durch die Nutzung dieser leistungsstarken Technologie können Unternehmen sich auf die Erstellung innovativer Produkte konzentrieren, anstatt Zeit und Ressourcen in die Entwicklung der zugrunde liegenden KI-Technologien zu investieren.

Lesen Sie diesen Artikel, um großartige Beispiele dafür zu sehen, warum Technologieunternehmen auf Googles Speech-APIs setzen. Die vorgestellten Anwendungsfälle reichen von der Gewinnung von Kundeninsights bis hin zur Implementierung empathischer Persönlichkeiten in Robotern. Für eine tiefergehende Betrachtung besuchen Sie unsere AI-Produktseite, auf der zusätzliche APIs wie Übersetzung, Vision und mehr angeboten werden. Sie können auch das Google Cloud Skills Boost-Programm erkunden, das speziell für ML-APIs entwickelt wurde und zusätzliche Unterstützung und Expertise in diesem Bereich bietet.

Workloads und Kosten optimieren

Um die Herausforderungen teurer und komplexer ML-Infrastrukturen zu bewältigen, wenden sich viele Unternehmen zunehmend an Cloud-Dienste. Cloud-Plattformen bieten den Vorteil der Kostenoptimierung, sodass Unternehmen nur für die Ressourcen bezahlen, die sie benötigen, und leicht auf- oder abskalieren können, basierend auf sich ändernden Anforderungen.

Mit Google Cloud können Kunden eine Reihe von Infrastrukturoptionen nutzen, um ihre ML-Workloads fein abzustimmen. Einige nutzen Central Processing Units (CPUs) für vielseitige Prototyping, während andere die Leistung von Graphics Processing Units (GPUs) für bildzentrierte Projekte und größere Modelle nutzen – insbesondere solche, die benutzerdefinierte TensorFlow-Operationen erfordern, die teilweise auf CPUs ausgeführt werden. Einige wählen Googles eigene ML-Prozessoren, Tensor Processing Units (TPUs), während viele eine Kombination dieser Optionen verwenden, die auf ihre spezifischen Anwendungsfälle zugeschnitten ist.

Über die Kombination der geeigneten Hardware mit Ihren spezifischen Nutzungsszenarien und die Vorteile von Managed Services in Bezug auf Skalierbarkeit und Betriebskomplexität hinaus sollten Unternehmen Konfigurationsfunktionen berücksichtigen, die bei der Kostenverwaltung helfen. So bietet Google Cloud beispielsweise Zeitteilung und Multi-Instanz-Fähigkeiten für GPUs sowie Funktionen wie Vertex AI, die explizit zur Optimierung von GPU-Nutzung und -Kosten entwickelt wurden.

Vertex AI Workbench integriert sich nahtlos in den NVIDIA NGC-Katalog, ermöglicht die Ein-Klick-Deployment von Frameworks, Software-Development-Kits und Jupyter-Notebooks. Diese Integration, kombiniert mit dem Reduction Server, zeigt, wie Unternehmen KI-Effizienz steigern und Kosten senken können, indem sie Managed Services nutzen.

Betriebliche Effizienz steigern

Abgesehen von der Nutzung vorgefertigter APIs und der Entwicklung von ML-Modellen für die Produktentwicklung können Unternehmen ihre betriebliche Effizienz, insbesondere während ihrer Wachstumsphase, steigern, indem sie KI-Lösungen anwenden, die auf spezifische Geschäfts- und Funktionsanforderungen zugeschnitten sind. Diese Lösungen, darunter Vertragsabwicklung oder Kundenservice, ermöglichen gestreamte Geschäftsprozesse und eine bessere Ressourcenverteilung.

Ein hervorragendes Beispiel für eine solche Lösung ist Google Clouds DocumentAI. Diese Produkte nutzen die Macht des maschinellen Lernens, um Informationen aus Texten zu analysieren und zu extrahieren, und decken verschiedene Anwendungsfälle wie Vertragslebenszyklusverwaltung und Hypothekenverarbeitung ab. Durch die Verwendung von DocumentAI können Unternehmen dokumentenbezogene Workflows automatisieren, Zeit sparen und die Genauigkeit verbessern.

Contact Center AI bietet wertvolle Unterstützung für Unternehmen, die mit einem Anstieg der Kundenservice-Anforderungen konfrontiert sind. Diese Lösung ermöglicht es Organisationen, intelligente virtuelle Agenten zu erstellen, nahtlose Übergänge zwischen virtuellen und menschlichen Agenten zu ermöglichen und handlungsfähige Erkenntnisse aus Callcenter-Interaktionen zu gewinnen. Durch die Nutzung dieser KI-Tools können Technologieunternehmen und Startups mehr Ressourcen für Innovation und Wachstum bereitstellen, während sie gleichzeitig den Kundenservice verbessern und die Gesamteffizienz optimieren.

ML-Entwicklung skalieren, Modell-Deployment straffen und Genauigkeit verbessern

Technologieunternehmen und Startups benötigen häufig benutzerdefinierte Modelle, um Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen oder neue Anwendungsfälle umzusetzen. Die Bereitstellung dieser Modelle in Produktionsumgebungen kann jedoch herausfordernd und ressourcenintensiv sein. Managed Cloud-Plattformen bieten eine Lösung, indem sie es Organisationen ermöglichen, von der Prototypisierung zu skalierbaren Experimenten und regelmäßigen Bereitstellungen von Produktionsmodellen überzugehen.

Die Vertex AI-Plattform hat bei Kunden an Popularität gewonnen, da sie die ML-Entwicklung beschleunigt und die Produktionszeit im Vergleich zu alternativen Methoden um bis zu 80 % reduziert. Sie bietet eine umfassende Suite von ML-Ops-Funktionen, die es ML-Ingenieuren, Data Scientists und Entwicklern ermöglichen, effizient beizutragen. Mit der Integration von Funktionen wie AutoML können sogar Personen ohne umfassende ML-Expertenwissen hochleistungsfähige Modelle mit benutzerfreundlichen, low-code-Funktionen trainieren.

Die Nutzung von Vertex AI Workbench hat erheblich zugenommen, und Kunden profitieren von Funktionen wie der Beschleunigung großer Modell-Trainingsaufgaben um das Zehnfache und der Verbesserung der Modellgenauigkeit von 80 % auf 98 %. Lesen Sie die Video-Serie, um eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Überführung von Modellen von der Prototypisierung in die Produktion zu erhalten. Darüber hinaus tauchen Sie in Artikel ein, die Vertex AI’s Beitrag zur Klimawandel-Messung, die Integration von BigQuery für vorcodierte Vorhersagen, die Synergie zwischen Vertex AI und BigQuery für erweiterte Datenanalyse und diesen Beitrag über Vertex AI-Beispiel-basierte Erklärungen, um intuitive und effiziente Modelliterationen zu ermöglichen.