Comment les entreprises peuvent tirer parti de la technologie IA de Google

Les dirigeants d'entreprise du secteur technologique et des startups d'aujourd'hui connaissent l'importance de maîtriser l'IA et l'apprentissage automatique. Ils savent comment ces technologies peuvent permettre d'extraire des informations précieuses des données, de rationaliser les opérations grâce à une automatisation intelligente et de créer des expériences client inégalées. Cependant, le développement de ces technologies d'IA et l'utilisation d'outils tels que API Google Maps pour les entreprises fins peuvent prendre du temps et coûter cher. La demande de professionnels de l'IA hautement qualifiés ajoute une couche supplémentaire au défi. Par conséquent, les entreprises technologiques et les startups sont sous pression pour utiliser judicieusement leurs ressources lorsqu'elles intègrent l'IA dans leurs stratégies commerciales.

Dans cet article, je partagerai une variété de stratégies que les entreprises technologiques et les startups peuvent utiliser pour alimenter l'innovation et réduire les dépenses grâce à l'application intelligente des technologies d'IA de Google.

Utilisation de l'IA pour l'efficacité opérationnelle et la croissance

De nombreuses entreprises de pointe lancent aujourd'hui des services ou produits innovants qui seraient impossibles sans la puissance de l'IA. Cela ne signifie pas pour autant qu'elles construisent leur infrastructure et leurs flux de travail de toutes pièces. En exploitant les services d'IA et de machine learning proposés par les fournisseurs de cloud, les entreprises peuvent saisir de nouvelles opportunités de croissance, automatiser leurs processus et piloter leurs initiatives de réduction des coûts. Même les petites entreprises, dont l'activité principale n'est pas forcément centrée sur l'IA, peuvent bénéficier des avantages de l'intégration de l'IA à leur structure opérationnelle, ce qui contribue à une gestion efficace des coûts à mesure qu'elles évoluent.

Accélération du développement de produits

Les startups visent souvent à diriger leur expertise technique vers des projets propriétaires qui ont un impact direct sur leur activité. Bien que le développement de nouvelles technologies d'IA ne soit peut-être pas leur objectif principal, l'intégration de fonctionnalités d'IA dans de nouvelles applications a une valeur considérable. Dans de tels scénarios, l'utilisation d'API pré-formées présente une solution rapide et économique. Cela donne aux organisations une base solide pour se développer et produire un travail remarquable.

Par exemple, de nombreuses entreprises qui incorporent IA conversationnel dans leurs produits et services tirer parti des API Google Cloud, telles que Speech-to-Text que le béton ey Langage naturel. Ces API permettent aux développeurs d'intégrer sans effort des fonctionnalités telles que l'analyse des sentiments, la transcription, le filtrage des grossièretés, la classification du contenu, etc. En tirant parti de cette technologie puissante, les entreprises peuvent se concentrer sur la conception de produits innovants au lieu de consacrer du temps et des ressources au développement des technologies d'IA sous-jacentes elles-mêmes.

Finalisez la commande cet article Découvrez d'excellents exemples de raisons pour lesquelles les entreprises technologiques choisissent les API Speech de Google Cloud. Les cas d'utilisation présentés sont variés, allant de l'extraction d'informations clients à l'inculcation de personnalités empathiques aux robots. Pour en savoir plus, consultez notre Page produit IA, offrant des API supplémentaires telles que Translation, Vision, etc. Vous pouvez également explorer le programme Google Cloud Skills Boost, spécialement conçu pour les API ML, qui offre une assistance et une expertise supplémentaires dans ce domaine.

Optimisation des charges de travail et des coûts

Pour relever les défis d'une infrastructure ML coûteuse et complexe, de nombreuses entreprises se tournent de plus en plus vers les services cloud. Les plates-formes cloud offrent l'avantage de l'optimisation des coûts, permettant aux entreprises de ne payer que pour les ressources dont elles ont besoin tout en augmentant ou en diminuant facilement en fonction de l'évolution des besoins.

Avec Google Cloud, les clients peuvent utiliser une gamme d'options d'infrastructure pour affiner leurs charges de travail de ML. Certains utilisent des unités centrales de traitement (CPU) pour un prototypage polyvalent, tandis que d'autres exploitent la puissance des unités de traitement graphique (GPU) pour des projets centrés sur l'image et des modèles plus grands, en particulier ceux qui nécessitent une personnalisation. TensorFlow Opérations qui s'exécutent partiellement sur des processeurs. Certains choisissent les processeurs ML propriétaires de Google, les unités de traitement tensorielles (TPU), tandis que beaucoup appliquent une combinaison de ces options adaptées à leurs cas d'utilisation particuliers.

Au-delà de l'adaptation du matériel adapté à vos scénarios d'utilisation spécifiques et de la simplification opérationnelle et de l'évolutivité des services gérés, les entreprises devraient envisager des fonctionnalités de configuration facilitant la gestion des coûts. Par exemple, Google Cloud propose des fonctionnalités de partage de temps et de multi-instances pour les GPU, ainsi que des fonctionnalités telles que IA des sommets, explicitement conçu pour optimiser l'utilisation et les coûts du GPU.

Vertex AI Workbench s'intègre parfaitement au catalogue NVIDIA NGC, permettant le déploiement en un clic de frameworks, de kits de développement logiciel et de Jupyter Notebooks. Cette intégration, associée à Reduction Server, montre comment les entreprises peuvent accroître l'efficacité de l'IA et réduire les coûts en tirant parti des services gérés.

Amplification de l'efficacité opérationnelle

En plus de tirer parti des API pré-formées et du développement de modèles ML pour la création de produits, les entreprises peuvent amplifier l'efficacité opérationnelle, en particulier pendant leur phase de croissance, en adoptant des solutions d'IA adaptées pour répondre à des besoins commerciaux et fonctionnels spécifiques. Ces solutions, y compris le traitement des contrats ou le service client, ouvrent la voie à des processus métier rationalisés et à une meilleure répartition des ressources.

Un excellent exemple d’une telle solution est celui de Google Cloud. DocumentAI. Ces produits tirent parti de la puissance de l'apprentissage automatique pour analyser et extraire des informations du texte, répondant à divers cas d'utilisation tels que la gestion du cycle de vie des contrats et le traitement des hypothèques. En utilisant DocumentAI, les entreprises peuvent automatiser les flux de travail liés aux documents, gagner du temps et améliorer la précision.

Centre de contact AI offre une aide précieuse aux entreprises confrontées à une forte augmentation des besoins de support client. Cette solution permet aux organisations de créer des agents virtuels intelligents, de faciliter des transferts transparents entre les agents virtuels et les agents humains selon les besoins, et de tirer des informations exploitables des interactions du centre d'appels. En tirant parti de ces outils d'IA, les entreprises technologiques et les startups peuvent allouer davantage de ressources à l'innovation et à la croissance tout en améliorant le service client et en optimisant l'efficacité globale.

Mise à l'échelle du développement ML, déploiement simplifié des modèles et amélioration de la précision

Les entreprises technologiques et les startups ont souvent besoin de modèles personnalisés pour extraire des informations de leurs données ou mettre en œuvre de nouveaux cas d'utilisation. Cependant, le lancement de ces modèles dans des environnements de production peut s'avérer difficile et gourmand en ressources. Les plates-formes cloud gérées offrent une solution en permettant aux organisations de passer du prototypage à l'expérimentation évolutive et au déploiement régulier de modèles de production.

La plate-forme Vertex AI a gagné en popularité parmi les clients car elle accélère le développement de ML, réduisant le temps de production jusqu'à 80 % par rapport aux méthodes alternatives. Il offre une suite complète de fonctionnalités ML Ops, permettant aux ingénieurs ML, aux data scientists et aux développeurs de contribuer efficacement. Avec l'inclusion de fonctionnalités telles que AutoML, même les personnes dépourvues d'une expertise approfondie en ML peuvent former des modèles très performants à l'aide de fonctions conviviales à faible code.

L'utilisation de Atelier Vertex AI a connu une croissance considérable, les clients bénéficiant de fonctionnalités telles que la multiplication par dix des tâches de formation de grands modèles et l'augmentation de la précision de la modélisation de 80 % à 98 %. Vérifiez série vidéo pour un guide étape par étape sur la transition des modèles du prototype à la production. Découvrez également des articles mettant en lumière la contribution de Vertex AI à le changement climatique mesure, l'intégration de BigQuery pour les prédictions sans code, la synergie entre Vertex AI et BigQuery pour une analyse enrichie des données, et cet article sur des explications basées sur des exemples Vertex AI pour permettre une itération de modèle intuitive et efficace.