Terhubung dengan kami

Pemimpin Pikiran

Bagaimana Bisnis Dapat Memanfaatkan Teknologi AI Google

mm

Diterbitkan

 on

Para pemimpin bisnis di dunia teknologi dan startup saat ini memahami pentingnya menguasai AI dan pembelajaran mesin. Mereka menyadari bagaimana hal ini dapat membantu memperoleh wawasan berharga dari data, menyederhanakan operasi melalui otomatisasi cerdas, dan menciptakan pengalaman pelanggan yang tak tertandingi. Namun, mengembangkan teknologi AI ini dan menggunakan alat-alat seperti Google Maps API untuk bisnis tujuan dapat memakan waktu dan mahal. Permintaan akan profesional AI yang sangat terampil menambah lapisan tambahan pada tantangan ini. Oleh karena itu, perusahaan teknologi dan perusahaan rintisan berada di bawah tekanan untuk menggunakan sumber daya mereka dengan bijak saat memasukkan AI ke dalam strategi bisnis mereka.

Dalam artikel ini, saya akan membagikan berbagai strategi yang dapat digunakan oleh perusahaan teknologi dan startup untuk mendorong inovasi dan mengurangi biaya melalui penerapan cerdas teknologi AI Google.

Memanfaatkan AI untuk efisiensi dan pertumbuhan operasional

Banyak perusahaan mutakhir saat ini meluncurkan layanan atau produk inovatif yang tidak mungkin dilakukan tanpa kekuatan AI. Itu tidak berarti perusahaan-perusahaan ini membangun infrastruktur dan alur kerja mereka dari awal. Dengan memanfaatkan AI dan layanan pembelajaran mesin yang ditawarkan oleh penyedia cloud, bisnis dapat membuka peluang pertumbuhan baru, mengotomatiskan proses mereka, dan mengarahkan inisiatif pemotongan biaya mereka. Bahkan perusahaan kecil, yang fokus utamanya mungkin tidak berpusat pada AI, dapat memperoleh manfaat dari menganyam AI ke dalam struktur operasional mereka, yang membantu dalam manajemen biaya yang efisien saat berkembang.

Mempercepat pengembangan produk

Startup sering bertujuan untuk mengarahkan keahlian teknis mereka ke dalam proyek eksklusif yang berdampak langsung pada bisnis mereka. Meskipun mengembangkan teknologi AI baru mungkin bukan tujuan utama mereka, integrasi fitur AI ke dalam aplikasi baru memiliki nilai yang cukup besar. Dalam skenario seperti itu, menggunakan API terlatih menghadirkan solusi yang cepat dan ramah biaya. Ini memberi organisasi dasar yang kuat untuk tumbuh dan menghasilkan karya yang menonjol.

Misalnya, banyak perusahaan yang berbadan hukum AI percakapan ke dalam produk dan layanan mereka memanfaatkan Google Cloud API, seperti Ucapan-ke-Teks dan Bahasa Alami. API ini memungkinkan pengembang untuk dengan mudah menjalin fitur seperti analisis sentimen, transkripsi, pemfilteran kata-kata kotor, klasifikasi konten, dll. Dengan memanfaatkan teknologi canggih ini, bisnis dapat berfokus pada pembuatan produk inovatif alih-alih menghabiskan waktu dan sumber daya untuk mengembangkan sendiri teknologi AI yang mendasarinya.

Beli artikel ini untuk contoh bagus mengapa perusahaan teknologi memilih Google Cloud's Speech API. Kasus penggunaan yang disorot bervariasi, mulai dari mengekstrak wawasan pelanggan hingga menanamkan kepribadian empatik pada robot. Untuk menyelam lebih dalam, telusuri kami halaman produk AI, menawarkan API tambahan seperti Terjemahan, Visi, dan banyak lagi. Anda juga dapat menjelajahi program Google Cloud Skills Boost, yang dirancang khusus untuk ML API, yang menawarkan dukungan dan keahlian ekstra di bidang ini.

Mengoptimalkan beban kerja dan biaya

Untuk mengatasi tantangan infrastruktur ML yang mahal dan kompleks, banyak perusahaan semakin beralih ke layanan cloud. Platform cloud menawarkan keuntungan pengoptimalan biaya, memungkinkan bisnis hanya membayar untuk sumber daya yang mereka butuhkan sambil meningkatkan atau menurunkan skala dengan mudah berdasarkan persyaratan yang berkembang.

Dengan Google Cloud, pelanggan dapat menggunakan berbagai opsi infrastruktur untuk menyempurnakan beban kerja ML mereka. Beberapa menggunakan Unit Pemrosesan Pusat (CPU) untuk pembuatan prototipe serbaguna, sementara yang lain memanfaatkan kekuatan Unit Pemrosesan Grafik (GPU) untuk proyek yang berpusat pada gambar dan model yang lebih besar – terutama yang memerlukan penyesuaian TensorFlow operasi yang sebagian berjalan pada CPU. Beberapa memilih prosesor ML milik Google, Unit Pemrosesan Tensor (TPU), sementara banyak yang menerapkan campuran dari opsi ini yang disesuaikan dengan kasus penggunaan khusus mereka.

Selain memasangkan perangkat keras yang sesuai dengan skenario penggunaan khusus Anda dan memanfaatkan skalabilitas layanan terkelola dan kesederhanaan operasional, bisnis harus mempertimbangkan fitur konfigurasi yang membantu pengelolaan biaya. Misalnya, Google Cloud menyediakan kemampuan berbagi waktu dan multi-instance untuk GPU, bersama dengan fitur seperti Verteks AI, dirancang secara eksplisit untuk mengoptimalkan penggunaan dan biaya GPU.

Vertex AI Workbench terintegrasi dengan lancar dengan katalog NVIDIA NGC, memungkinkan penerapan kerangka kerja, kit pengembangan perangkat lunak, dan Notebook Jupyter dengan sekali klik. Integrasi ini, ditambah dengan Reduction Server, menunjukkan bagaimana bisnis dapat meningkatkan efisiensi AI dan mengurangi biaya dengan memanfaatkan layanan terkelola.

Memperkuat efisiensi operasional

Selain memanfaatkan API terlatih dan pengembangan model ML untuk pembuatan produk, bisnis dapat meningkatkan efisiensi operasional, terutama selama fase pertumbuhannya, dengan mengadopsi solusi AI yang disesuaikan untuk memenuhi kebutuhan bisnis dan fungsional tertentu. Solusi ini, termasuk pemrosesan kontrak atau layanan pelanggan, membuka jalan bagi proses bisnis yang disederhanakan dan distribusi sumber daya yang lebih baik.

Contoh yang sangat baik dari solusi semacam itu adalah Google Cloud Dokumen AI. Produk ini memanfaatkan kekuatan pembelajaran mesin untuk menganalisis dan mengekstrak informasi dari teks, melayani berbagai kasus penggunaan seperti manajemen siklus hidup kontrak dan pemrosesan hipotek. Dengan menggunakan DocumentAI, bisnis dapat mengotomatiskan alur kerja terkait dokumen, menghemat waktu, dan meningkatkan akurasi.

Pusat Kontak AI menawarkan bantuan berharga bagi perusahaan yang mengalami lonjakan kebutuhan dukungan pelanggan. Solusi ini memberdayakan organisasi untuk membangun agen virtual yang cerdas, memfasilitasi peralihan tanpa batas antara agen virtual dan agen manusia sesuai kebutuhan, dan memperoleh wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari interaksi pusat panggilan. Dengan memanfaatkan alat AI ini, perusahaan teknologi dan startup dapat mengalokasikan lebih banyak sumber daya untuk inovasi dan pertumbuhan sekaligus meningkatkan layanan pelanggan dan mengoptimalkan efisiensi secara keseluruhan.

Menskalakan pengembangan ML, penerapan model yang disederhanakan, dan meningkatkan akurasi

Perusahaan teknologi dan perusahaan rintisan sering kali memerlukan model khusus untuk mengekstrak wawasan dari data mereka atau menerapkan kasus penggunaan baru. Namun, peluncuran model ini ke dalam lingkungan produksi terbukti menantang dan intensif sumber daya. Platform cloud terkelola menawarkan solusi dengan memungkinkan organisasi melakukan transisi dari pembuatan prototipe ke eksperimen yang dapat diskalakan dan penerapan model produksi secara reguler.

Platform AI Vertex semakin populer di kalangan klien karena mempercepat pengembangan ML, memangkas waktu produksi hingga 80% dibandingkan dengan metode alternatif. Ini menawarkan rangkaian kemampuan Operasi ML yang luas, memungkinkan insinyur ML, ilmuwan data, dan pengembang untuk berkontribusi secara efisien. Dengan masuknya fitur seperti ML Otomatis, bahkan individu yang tidak memiliki keahlian ML yang mendalam dapat melatih model berperforma tinggi menggunakan fungsi low-code yang mudah digunakan.

Penggunaan Meja Kerja Vertex AI telah melihat pertumbuhan yang cukup besar, dengan pelanggan mendapatkan manfaat dari fitur-fitur seperti mempercepat pekerjaan pelatihan model besar sepuluh kali lipat dan meningkatkan akurasi pemodelan dari 80% menjadi 98%. Lihat seri video untuk panduan langkah demi langkah tentang transisi model dari prototipe ke produksi. Selanjutnya, selami artikel yang menyoroti kontribusi Vertex AI perubahan iklim pengukuran, penggabungan BigQuery untuk prediksi tanpa kode, sinergi antara Vertex AI dan BigQuery untuk analisis data yang diperkaya, dan posting ini pada penjelasan berbasis contoh Vertex AI untuk mengaktifkan iterasi model yang intuitif dan efisien.

Alex adalah peneliti keamanan siber dengan pengalaman lebih dari 20 tahun dalam analisis malware. Dia memiliki keterampilan menghapus malware yang kuat, dan dia menulis untuk berbagai publikasi terkait keamanan untuk berbagi pengalaman keamanannya.