Come le aziende possono sfruttare la tecnologia AI di Google

I leader aziendali nella scena tecnologica e startup di oggi conoscono l’importanza di padroneggiare l’AI e il machine learning. Si rendono conto di come possa aiutare a trarre informazioni preziose dai dati, semplificare le operazioni attraverso l’automazione intelligente e creare esperienze clienti uniche. Tuttavia, sviluppare queste tecnologie AI e utilizzare strumenti come Google Maps API per scopi aziendali può essere tempo-dipendente e costoso. La domanda di professionisti AI altamente qualificati aggiunge un ulteriore livello di sfida. Pertanto, le aziende tecnologiche e le startup sono sotto pressione per utilizzare saggiamente le loro risorse quando incorporano l’AI nelle loro strategie aziendali.

In questo articolo, condividerò una varietà di strategie che le aziende tecnologiche e le startup possono utilizzare per alimentare l’innovazione e ridurre le spese attraverso l’applicazione intelligente delle tecnologie AI di Google.

Utilizzo dell’AI per l’efficienza operativa e la crescita

Molte aziende all’avanguardia di oggi stanno lanciando servizi o prodotti innovativi che sarebbero impossibili senza il potere dell’AI. Ciò non significa che queste aziende stiano costruendo la loro infrastruttura e i loro flussi di lavoro da zero. Sfruttando i servizi di AI e machine learning offerti dai provider cloud, le aziende possono sbloccare nuove opportunità di crescita, automatizzare i processi e guidare le iniziative di riduzione dei costi. Anche le piccole aziende, il cui obiettivo principale potrebbe non essere centrato sull’AI, possono trarre vantaggio dall’integrazione dell’AI nel loro tessuto operativo, il che aiuta nella gestione efficiente dei costi mentre crescono.

Accelerazione dello sviluppo del prodotto

Le startup spesso mirano a dirigere la loro competenza tecnica in progetti proprietari che hanno un impatto diretto sul loro business. Sebbene lo sviluppo di nuove tecnologie AI potrebbe non essere il loro obiettivo principale, l’integrazione di funzionalità AI in applicazioni innovative presenta un valore considerevole. In tali scenari, l’utilizzo di API pre-addestrate rappresenta una soluzione rapida e a basso costo. Ciò fornisce alle organizzazioni una solida base per crescere e produrre lavori di spicco.

Ad esempio, molte aziende che incorporano intelligenza artificiale conversazionale nei loro prodotti e servizi sfruttano le API di Google Cloud, come Speech-to-Text e Natural Language. Queste API consentono agli sviluppatori di integrare facilmente funzionalità come l’analisi del sentimento, la trascrizione, il filtro di profanità, la classificazione del contenuto, ecc. Sfruttando questa potente tecnologia, le aziende possono concentrarsi sulla creazione di prodotti innovativi invece di investire tempo e risorse nello sviluppo delle tecnologie AI sottostanti.

Controlla questo articolo per ottenere grandi esempi di perché le aziende tecnologiche optano per le API di Speech di Google Cloud. I casi di utilizzo evidenziati variano, dalla raccolta di informazioni sui clienti all’instillazione di personalità empatiche nei robot. Per una visione più approfondita, esplora la nostra pagina del prodotto AI, che offre ulteriori API come Traduzione, Visione e altro. Puoi anche esplorare il programma Google Cloud Skills Boost, progettato specificamente per le API di ML, che offre supporto e competenza aggiuntivi in questo campo.

Ottimizzazione dei carichi di lavoro e dei costi

Per affrontare le sfide dell’infrastruttura ML costosa e complessa, molte aziende si rivolgono sempre più ai servizi cloud. Le piattaforme cloud offrono il vantaggio dell’ottimizzazione dei costi, consentendo alle aziende di pagare solo le risorse di cui hanno bisogno mentre possono facilmente scalare verso l’alto o verso il basso in base alle esigenze in evoluzione.

Con Google Cloud, i clienti possono utilizzare una gamma di opzioni di infrastruttura per regolare i loro carichi di lavoro ML. Alcuni utilizzano le Unità Centrali di Elaborazione (CPU) per la prototipazione versatile, mentre altri sfruttano il potere delle Unità di Elaborazione Grafica (GPU) per progetti centrati sull’immagine e modelli più grandi – in particolare quelli che richiedono operazioni personalizzate di TensorFlow che si eseguono parzialmente sulle CPU. Alcuni scelgono i processori ML proprietari di Google, le Unità di Elaborazione del Tensor (TPU), mentre molti applicano una combinazione di queste opzioni adattate ai loro casi di utilizzo specifici.

Oltre ad abbinare l’hardware appropriato con i propri scenari di utilizzo e beneficiare della scalabilità e della semplicità operativa dei servizi gestiti, le aziende dovrebbero considerare le funzionalità di configurazione che aiutano nella gestione dei costi. Ad esempio, Google Cloud fornisce funzionalità di condivisione del tempo e multi-istanza per le GPU, insieme a funzionalità come Vertex AI, progettate esplicitamente per ottimizzare l’utilizzo e i costi delle GPU.

Vertex AI Workbench si integra senza problemi con il catalogo NVIDIA NGC, consentendo il deploy con un solo clic di framework, kit di sviluppo software e notebook Jupyter. Questa integrazione, combinata con il Reduction Server, dimostra come le aziende possano aumentare l’efficienza AI e ridurre i costi sfruttando i servizi gestiti.

Ampliamento dell’efficienza operativa

Oltre a sfruttare le API pre-addestrate e lo sviluppo di modelli ML per la creazione di prodotti, le aziende possono ampliare l’efficienza operativa, in particolare durante la fase di crescita, adottando soluzioni AI personalizzate per soddisfare esigenze aziendali e funzionali specifiche. Queste soluzioni, tra cui l’elaborazione dei contratti o il servizio clienti, aprono la strada a processi aziendali semplificati e a una migliore distribuzione delle risorse.

Un ottimo esempio di tale soluzione è DocumentAI di Google Cloud. Questi prodotti sfruttano il potere del machine learning per analizzare ed estrarre informazioni dal testo, adattandosi a vari casi di utilizzo come la gestione del ciclo di vita dei contratti e l’elaborazione dei mutui. Utilizzando DocumentAI, le aziende possono automatizzare i flussi di lavoro relativi ai documenti, risparmiando tempo e migliorando l’accuratezza.

Contact Center AI offre un aiuto prezioso per le aziende che stanno sperimentando un aumento nelle esigenze di supporto clienti. Questa soluzione consente alle organizzazioni di costruire agenti virtuali intelligenti, facilitare passaggi senza soluzione di continuità tra agenti virtuali e umani come richiesto e trarre informazioni azionabili dalle interazioni del centro di contatto. Sfruttando questi strumenti AI, le aziende tecnologiche e le startup possono allocare più risorse all’innovazione e alla crescita mentre migliorano il servizio clienti e ottimizzano l’efficienza complessiva.

Scalabilità dello sviluppo ML, deploy di modelli semplificato e miglioramento dell’accuratezza

Le aziende tecnologiche e le startup hanno spesso bisogno di modelli personalizzati per estrarre informazioni dai loro dati o implementare nuovi casi di utilizzo. Tuttavia, il lancio di questi modelli in ambienti di produzione può risultare impegnativo e risorse-intensivo. Le piattaforme cloud gestite offrono una soluzione abilitando le organizzazioni a transire dalla prototipazione a esperimenti scalabili e al deploy regolare di modelli di produzione.

La piattaforma Vertex AI ha guadagnato popolarità tra i clienti poiché accelera lo sviluppo ML, riducendo i tempi di produzione fino all’80% rispetto ai metodi alternativi. Offre una suite estesa di capacità ML Ops, consentendo agli ingegneri ML, agli scienziati dei dati e agli sviluppatori di contribuire in modo efficiente. Con l’inclusione di funzionalità come AutoML, anche gli individui senza profonda esperienza in ML possono addestrare modelli ad alte prestazioni utilizzando funzioni a basso codice e user-friendly.

L’utilizzo di Vertex AI Workbench ha visto un notevole aumento, con i clienti che beneficiano di funzionalità come l’accelerazione dei lavori di addestramento dei modelli di grandi dimensioni di dieci volte e il miglioramento dell’accuratezza del modello dall’80% a un impressionante 98%. Controlla la serie di video per una guida passo dopo passo su come trasferire i modelli dalla prototipazione alla produzione. Inoltre, esplora articoli che mettono in luce il contributo di Vertex AI alla misurazione dei cambiamenti climatici, l’integrazione di BigQuery per previsioni senza codice, la sinergia tra Vertex AI e BigQuery per un’analisi dei dati arricchita, e questo post su Vertex AI con spiegazioni basate su esempi per abilitare un’iterazione del modello intuitiva ed efficiente.