Hoe bedrijven Google’s AI-technologie kunnen benutten

Bedrijfsleiders in de huidige technologie- en startup-scene weten het belang van het beheersen van AI en machine learning. Ze realiseren zich hoe het waardevolle inzichten uit data kan halen, operaties kan stroomlijnen door slimme automatisering en ongeëvenaarde klantervaringen kan creëren. Echter, het ontwikkelen van deze AI-technologieën en het gebruik van tools zoals Google Maps API voor bedrijfsdoeleinden kan tijdrovend en duur zijn. De vraag naar hooggeschoolde AI-professionals voegt een extra laag toe aan de uitdaging. Daarom staan technologiebedrijven en startups onder druk om hun middelen verstandig te gebruiken bij het integreren van AI in hun bedrijfsstrategieën.

In dit artikel zal ik een reeks strategieën delen die technologiebedrijven en startups kunnen gebruiken om innovatie te stimuleren en uitgaven te verlagen door de slimme toepassing van Google’s AI-technologieën.

AI gebruiken voor operationele efficiëntie en groei

Veel van de hedendaagse baanbrekende bedrijven introduceren innovatieve diensten of producten die onmogelijk zouden zijn zonder de kracht van AI. Dit betekent niet dat deze bedrijven hun infrastructuur en workflows van scratch opbouwen. Door gebruik te maken van AI- en machine learning-diensten die worden aangeboden door cloudproviders, kunnen bedrijven verse groeikansen ontgrendelen, hun processen automatiseren en hun kostenverlagingsinitiatieven sturen. Zelfs kleine bedrijven, waarvan de hoofdfocus mogelijk niet op AI is gericht, kunnen de voordelen van het integreren van AI in hun operationele weefsel plukken, wat helpt bij efficiënt kostenbeheer terwijl ze groeien.

Productontwikkeling versnellen

Startups richten hun technische expertise vaak op eigen projecten die rechtstreeks van invloed zijn op hun bedrijf. Hoewel het ontwikkelen van nieuwe AI-technologie mogelijk niet hun hoofddoel is, heeft de integratie van AI-functies in nieuwe toepassingen aanzienlijke waarde. In dergelijke scenario’s biedt het gebruik van vooraf getrainde API’s een snelle en kostenefficiënte oplossing. Dit geeft organisaties een robuuste basis om vanuit te groeien en uitmuntend werk te produceren.

Veel bedrijven die conversational AI in hun producten en diensten integreren, maken gebruik van Google Cloud API’s, zoals Speech-to-Text en Natural Language. Deze API’s stellen ontwikkelaars in staat om moeiteloos functies zoals sentimentanalyse, transcriptie, profanity-filtering, contentclassificatie enz. in te weven. Door gebruik te maken van deze krachtige technologie, kunnen bedrijven zich richten op het creëren van innovatieve producten in plaats van tijd en middelen te steken in het ontwikkelen van de onderliggende AI-technologieën zelf.

Bekijk dit artikel voor geweldige voorbeelden van waarom technologiebedrijven kiezen voor Google Cloud’s Speech API’s. De gebruikscases variëren van het extraheren van klantinzichten tot het geven van empathische persoonlijkheden aan robots. Voor een diepere duik, blader door onze AI-productpagina, die extra API’s zoals Translation, Vision en meer biedt. U kunt ook het Google Cloud Skills Boost-programma verkennen, specifiek ontworpen voor ML-API’s, dat extra ondersteuning en expertise in dit veld biedt.

Werklasten en kosten optimaliseren

Om de uitdagingen van dure en complexe ML-infrastructuur aan te pakken, kiezen veel bedrijven steeds vaker voor cloudservices. Cloudplatforms bieden het voordeel van kostenoptimalisatie, waardoor bedrijven alleen betalen voor de resources die ze nodig hebben en gemakkelijk kunnen opschalen of afschalen op basis van veranderende vereisten.

Met Google Cloud kunnen klanten een reeks infrastructuur-opties gebruiken om hun ML-werklasten te fine-tunen. Sommigen gebruiken Central Processing Units (CPUs) voor veelzijdig prototyping, terwijl anderen de kracht van Graphics Processing Units (GPUs) gebruiken voor projecten met een focus op afbeeldingen en grotere modellen – vooral die welke aangepaste TensorFlow-bewerkingen nodig hebben die gedeeltelijk op CPUs draaien. Sommigen kiezen voor Google’s eigen ML-processors, Tensor Processing Units (TPU’s), terwijl velen een combinatie van deze opties gebruiken, aangepast aan hun specifieke gebruikscases.

Naast het koppelen van de juiste hardware aan uw specifieke gebruiksscenario’s en het profiteren van de schaalbaarheid en operationele eenvoud van beheerde services, moeten bedrijven configuratie-opties overwegen die helpen bij kostenbeheer. Zo biedt Google Cloud tijdsgedeelde en multi-instance-capaciteiten voor GPUs, evenals functies zoals Vertex AI, specifiek ontworpen om GPU-gebruik en -kosten te optimaliseren.

Vertex AI Workbench integreert naadloos met de NVIDIA NGC-catalogus, waardoor de een-klik-implementatie van frameworks, software development kits en Jupyter Notebooks mogelijk wordt. Deze integratie, in combinatie met de Reduction Server, toont aan hoe bedrijven AI-efficiëntie kunnen verhogen en kosten kunnen verlagen door gebruik te maken van beheerde services.

Operationele efficiëntie verhogen

Naast het gebruik van vooraf getrainde API’s en ML-modelontwikkeling voor productcreatie, kunnen bedrijven hun operationele efficiëntie verhogen, vooral tijdens hun groeifase, door het adopteren van AI-oplossingen die zijn aangepast aan specifieke bedrijfs- en functionele behoeften. Deze oplossingen, waaronder contractverwerking of klantenservice, zorgen voor gestroomlijnde bedrijfsprocessen en betere middelentoewijzing.

Een uitstekend voorbeeld van een dergelijke oplossing is Google Cloud’s DocumentAI. Deze producten gebruiken de kracht van machine learning om informatie uit tekst te analyseren en te extraheren, waardoor ze geschikt zijn voor verschillende gebruikscases zoals contractlevenscyclusbeheer en hypotheekverwerking. Door DocumentAI te gebruiken, kunnen bedrijven documentgerelateerde workflows automatiseren, waardoor ze tijd besparen en de nauwkeurigheid verbeteren.

Contact Center AI biedt waardevolle ondersteuning voor bedrijven die een toename in klantenservicebehoeften ervaren. Deze oplossing stelt organisaties in staat om intelligente virtuele agenten te bouwen, naadloze overdrachten tussen virtuele en menselijke agenten te faciliteren en actiegerichte inzichten uit callcenterinteracties te verkrijgen. Door gebruik te maken van deze AI-hulpmiddelen, kunnen technologiebedrijven en startups meer middelen toewijzen aan innovatie en groei, terwijl ze klantenservice en algehele efficiëntie verbeteren.

ML-ontwikkeling schalen, modelimplementatie stroomlijnen en nauwkeurigheid verhogen

Technologiebedrijven en startups hebben vaak aangepaste modellen nodig om inzichten uit hun data te halen of nieuwe gebruikscases te implementeren. Echter, het lanceren van deze modellen in productieomgevingen kan uitdagend en middelenintensief zijn. Beheerde cloudplatforms bieden een oplossing door organisaties in staat te stellen over te schakelen van prototyping naar schaalbare experimenten en regelmatige implementatie van productiemodellen.

Het Vertex AI-platform heeft aan populariteit gewonnen onder klanten, aangezien het ML-ontwikkeling versnelt, de productietijd met tot 80% verkort in vergelijking met alternatieve methoden. Het biedt een uitgebreide reeks ML Ops-mogelijkheden, waardoor ML-engineers, datawetenschappers en ontwikkelaars efficiënt kunnen bijdragen. Met de inclusie van functies zoals AutoML kunnen zelfs personen zonder diepe ML-kennis hoge prestatie-modellen trainen met behulp van gebruikersvriendelijke, low-code-functies.

Het gebruik van Vertex AI Workbench heeft aanzienlijke groei gezien, waarbij klanten profiteren van functies zoals het versnellen van grote modeltrainingsbanen met een factor tien en het verbeteren van modelnauwkeurigheid van 80% naar een indrukwekkende 98%. Bekijk de video-serie voor een stap-voor-stap-gids over het overzetten van modellen van prototype naar productie. Bovendien, duik in artikelen die de bijdrage van Vertex AI aan klimaatveranderingmeting, de integratie van BigQuery voor no-code-predicties, de synergie tussen Vertex AI en BigQuery voor verrijkte data-analyse en dit artikel over Vertex AI-voorbeeldgebaseerde verklaringen om intuïtieve en efficiënte modeliteratie mogelijk te maken.