Bagaimana Bisnis Dapat Memanfaatkan Teknologi AI Google

Pemimpin bisnis di kancah teknologi dan startup saat ini memahami pentingnya menguasai AI dan machine learning. Mereka menyadari bagaimana teknologi ini dapat membantu mengambil wawasan berharga dari data, mengoptimalkan operasi melalui otomatisasi cerdas, dan menciptakan pengalaman pelanggan yang tak tertandingi. Namun, mengembangkan teknologi AI ini dan menggunakan alat seperti Google Maps API untuk keperluan bisnis dapat memakan waktu dan biaya. Permintaan akan profesional AI yang sangat terampil menambahkan lapisan tambahan pada tantangan ini. Oleh karena itu, perusahaan teknologi dan startup berada di bawah tekanan untuk menggunakan sumber daya mereka dengan bijak ketika mengintegrasikan AI ke dalam strategi bisnis mereka.

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

Memanfaatkan AI untuk Efisiensi Operasional dan Pertumbuhan

Banyak perusahaan canggih saat ini meluncurkan layanan atau produk inovatif yang mustahil tanpa kekuatan AI. Ini tidak berarti perusahaan tersebut membangun infrastruktur dan alur kerja mereka dari awal. Dengan memanfaatkan layanan AI dan machine learning yang ditawarkan oleh penyedia cloud, bisnis dapat membuka peluang pertumbuhan baru, mengotomatisasi proses, dan mengarahkan inisiatif penghematan biaya. Bahkan perusahaan kecil, yang fokus utamanya mungkin tidak terkait dengan AI, dapat memanfaatkan manfaat dari mengintegrasikan AI ke dalam struktur operasional mereka, yang membantu dalam pengelolaan biaya yang efisien saat mereka berkembang.

Mengakselerasi Pengembangan Produk

Startup sering bertujuan untuk mengarahkan keahlian teknis mereka ke proyek proprietary yang secara langsung mempengaruhi bisnis mereka. Meskipun mengembangkan teknologi AI baru mungkin tidak menjadi tujuan utama mereka, integrasi fitur AI ke dalam aplikasi baru memiliki nilai yang signifikan. Dalam skenario seperti ini, menggunakan API yang sudah dilatih sebelumnya menawarkan solusi yang cepat dan ramah biaya. Ini memberikan organisasi dasar yang kuat untuk tumbuh dan menghasilkan karya yang luar biasa.

Sebagai contoh, banyak perusahaan yang mengintegrasikan conversational AI ke dalam produk dan layanan mereka memanfaatkan API Google Cloud, seperti Speech-to-Text dan Natural Language. API ini memungkinkan pengembang untuk dengan mudah mengintegrasikan fitur seperti analisis sentimen, transkripsi, filtering profanitas, klasifikasi konten, dan lain-lain. Dengan memanfaatkan teknologi ini, bisnis dapat fokus pada menciptakan produk inovatif daripada menghabiskan waktu dan sumber daya untuk mengembangkan teknologi AI dasar mereka sendiri.

Periksa artikel ini untuk contoh-contoh yang luar biasa tentang mengapa perusahaan teknologi memilih API Speech Google Cloud. Kasus penggunaan yang disoroti bervariasi, dari mengambil wawasan pelanggan hingga memberikan kepribadian yang berempati pada robot. Untuk pemahaman yang lebih mendalam, jelajahi halaman produk AI kami, yang menawarkan API tambahan seperti Terjemahan, Visi, dan lain-lain. Anda juga dapat menjelajahi program Google Cloud Skills Boost, yang dirancang khusus untuk API ML, yang menawarkan dukungan dan keahlian tambahan 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 optimasi biaya, memungkinkan bisnis untuk hanya membayar sumber daya yang mereka butuhkan sambil dengan mudah meningkatkan atau menurunkan skala berdasarkan kebutuhan yang berkembang.

Dengan Google Cloud, pelanggan dapat menggunakan berbagai pilihan infrastruktur untuk mengoptimalkan beban kerja ML mereka. Beberapa menggunakan Central Processing Units (CPUs) untuk prototipe yang serbaguna, sementara yang lain memanfaatkan kekuatan Graphics Processing Units (GPUs) untuk proyek yang berfokus pada gambar dan model yang lebih besar – terutama yang memerlukan operasi TensorFlow kustom yang sebagian berjalan di CPUs. Beberapa memilih prosesor ML khusus Google, Tensor Processing Units (TPUs), sementara banyak yang menerapkan kombinasi dari pilihan ini yang disesuaikan dengan kasus penggunaan mereka.

Di luar memasangkan perangkat keras yang tepat dengan skenario penggunaan khusus dan memanfaatkan keunggulan skala dan kesederhanaan operasional dari layanan yang dikelola, bisnis harus mempertimbangkan fitur konfigurasi yang membantu dalam pengelolaan biaya. Sebagai contoh, Google Cloud menyediakan kemampuan time-sharing dan multi-instans untuk GPUs, bersama dengan fitur seperti Vertex AI, yang secara khusus dirancang untuk mengoptimalkan penggunaan dan biaya GPU.

Vertex AI Workbench terintegrasi dengan mulus dengan katalog NVIDIA NGC, memungkinkan penerapan satu-klik dari kerangka kerja, kit pengembangan perangkat lunak, dan Jupyter Notebooks. Integrasi ini, dipasangkan dengan Reduction Server, menunjukkan bagaimana bisnis dapat meningkatkan efisiensi AI dan mengurangi biaya dengan memanfaatkan layanan yang dikelola.

Meningkatkan Efisiensi Operasional

Selain memanfaatkan API yang sudah dilatih sebelumnya dan pengembangan model ML untuk penciptaan produk, bisnis dapat meningkatkan efisiensi operasional, terutama selama fase pertumbuhan, dengan mengadopsi solusi AI yang disesuaikan untuk memenuhi kebutuhan bisnis dan fungsional yang spesifik. Solusi ini, termasuk pengolahan kontrak atau layanan pelanggan, membuka jalan bagi proses bisnis yang dioptimalkan dan distribusi sumber daya yang lebih baik.

Contoh yang sangat baik dari solusi seperti ini adalah DocumentAI dari Google Cloud. Produk ini memanfaatkan kekuatan machine learning untuk menganalisis dan mengekstrak informasi dari teks, memenuhi berbagai kasus penggunaan seperti manajemen siklus hidup kontrak dan pengolahan hipotek. Dengan menggunakan DocumentAI, bisnis dapat mengotomatisasi alur kerja yang terkait dengan dokumen, menyelamatkan waktu dan meningkatkan akurasi.

Contact Center AI menawarkan bantuan yang berharga bagi perusahaan yang mengalami lonjakan kebutuhan dukungan pelanggan. Solusi ini memungkinkan organisasi untuk membangun agen virtual yang cerdas, memfasilitasi transisi yang mulus antara agen virtual dan agen manusia jika diperlukan, dan mengambil wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari interaksi pusat kontak. Dengan memanfaatkan alat AI ini, perusahaan teknologi dan startup dapat mengalokasikan lebih banyak sumber daya untuk inovasi dan pertumbuhan sambil meningkatkan layanan pelanggan dan mengoptimalkan efisiensi secara keseluruhan.

Mengembangkan Pengembangan ML, Penerapan Model yang Dioptimalkan, dan Meningkatkan Akurasi

Perusahaan teknologi dan startup sering memerlukan model kustom untuk mengambil wawasan dari data mereka atau menerapkan kasus penggunaan baru. Namun, meluncurkan model ini ke lingkungan produksi dapat terbukti menantang dan intensif sumber daya. Platform cloud yang dikelola menawarkan solusi dengan memungkinkan organisasi untuk beralih dari prototipe ke eksperimen yang dapat diskalakan dan penerapan model produksi yang teratur.

Platform Vertex AI telah mendapatkan popularitas yang meningkat di kalangan klien karena mempercepat pengembangan ML, mengurangi waktu produksi hingga 80% dibandingkan dengan metode alternatif. Ini menawarkan rangkaian kemampuan ML Ops yang luas, memungkinkan insinyur ML, ilmuwan data, dan pengembang untuk berkontribusi dengan efisien. Dengan penambahan fitur seperti AutoML, bahkan individu yang tidak memiliki keahlian ML yang mendalam dapat melatih model dengan kinerja tinggi menggunakan fungsi yang ramah pengguna dan berbasis kode rendah.

Penggunaan Vertex AI Workbench telah melihat pertumbuhan yang signifikan, dengan pelanggan yang memanfaatkan fitur seperti mempercepat pelatihan model besar hingga sepuluh kali lipat dan meningkatkan akurasi pemodelan dari 80% hingga 98%. Periksa seri video untuk panduan langkah demi langkah tentang cara beralih dari notebook ke model ML produksi. Selain itu, jelajahi artikel yang menyoroti kontribusi Vertex AI pada pengukuran perubahan iklim, integrasi BigQuery untuk prediksi tanpa kode, sinergi antara Vertex AI dan BigQuery untuk analisis data yang diperkaya, dan artikel ini tentang penjelasan berbasis contoh Vertex AI untuk memungkinkan iterasi model yang intuitif dan efisien.