Hvordan bedrifter kan utnytte Googles AI-teknologi

Bedriftsledere i dagens teknologi- og startup-scene kjenner til betydningen av å mestre AI og maskinlæring. De innser hvordan det kan hjelpe med å trekke verdifulle innsikter fra data, strømlinje operasjoner gjennom smart automatisering og skape ubestridte kundeopplevelser. Imidlertid kan utvikling av disse AI-teknologiene og bruk av verktøy som Google Maps API for bedriftsformål være tidskrevende og dyrt. Etterspørselen etter høyt kvalifiserte AI-eksperter legger til en ekstra utfordring. Derfor er teknologifirmaer og startup-selskaper under press for å bruke resursene sine klokt når de inkorporerer AI i sine forretningsstrategier.

I denne artikkelen vil jeg dele en rekke strategier som teknologifirmaer og startup-selskaper kan bruke til å fremme innovasjon og redusere utgifter gjennom smart anvendelse av Googles AI-teknologier.

Utnytting av AI for operasjonell effisiens og vekst

Mange av dagens banebrytende selskaper lanserer innovative tjenester eller produkter som ville være umulige uten kraften av AI. Dette betyr ikke at disse selskapene bygger sin infrastruktur og arbeidsflyt fra scratch. Ved å benytte AI- og maskinlærings-tjenester tilbudt av skytjenesteleverandører, kan bedrifter låse opp nye vekstmuligheter, automatisere prosessene sine og styre kostnadsreduksjonsinitiativene sine. Selv små selskaper, hvis hovedfokus kanskje ikke er sentrert rundt AI, kan nyte godt av å innarbeide AI i sin operasjonelle struktur, noe som hjelper med effektiv kostnadsstyring når de vokser.

Accelerering av produktutvikling

Startup-selskaper har ofte som mål å rette sin tekniske ekspertise mot proprietære prosjekter som direkte påvirker deres forretning. Selv om utvikling av ny AI-teknologi kanskje ikke er deres hovedmål, har integrering av AI-funksjoner i nye applikasjoner betydelig verdi. I slike scenarioer tilbyr bruk av forhåndstrente API-er en rask og kostnadseffektiv løsning. Dette gir organisasjonene en solid base å vokse fra og produsere fremragende arbeid.

For eksempel tar mange selskaper som inkorporerer konversasjons-AI i sine produkter og tjenester i bruk Googles Cloud-API-er, som Speech-to-Text og Natural Language. Disse API-ene lar utviklere enkelt innarbeide funksjoner som sentimentanalyse, transkripsjon, profanity-filtering, innholdsklassifisering osv. Ved å utnytte denne kraftfulle teknologien, kan bedrifter fokusere på å skape innovative produkter i stedet for å bruke tid og ressurser på å utvikle de underliggende AI-teknologiene selv.

Se denne artikkelen for flotte eksempler på hvorfor teknologiselskaper velger Googles Clouds tale-API-er. De fremhevede brukstilfellene varierer, fra å trekke ut kundeinnsikter til å innføre empatisk personlighet i roboter. For en dypere dykking, se vår AI-produktside, som tilbyr ytterligere API-er som Oversettelse, Visning og mer. Du kan også utforske Googles Cloud Skills Boost-program, som er spesifikt designet for ML-API-er og tilbyr ekstra støtte og ekspertise på dette området.

Optimering av arbeidsbyrde og kostnader

For å møte utfordringene med dyre og komplekse ML-infrastrukturer, vender mange selskaper stadig mer til skytjenester. Skyplattformene tilbyr fordelen av kostoptimalisering, som lar bedrifter betale kun for de resursene de trenger, samtidig som de enkelt kan skaleres opp eller ned basert på endrede krav.

Med Google Cloud kan kunder bruke en rekke infrastrukturvalg for å finjustere sine ML-arbeidsbyrder. Noen bruker sentralprosessorer (CPUs) for fleksibel prototyping, mens andre utnytter kraften av grafikkprosessorer (GPUs) for bilde-sentriske prosjekter og større modeller – spesielt de som trenger tilpasset TensorFlow-operasjoner som delvis kjører på CPUs. Noen velger Googles proprietære ML-prosessorer, Tensor Processing Units (TPUs), mens mange bruker en blanding av disse valgene tilpasset deres spesifikke brukstilfeller.

Utenom å kombinere riktig maskinvare med deres spesifikke bruksområder og å dra nytte av managed services’ skalerbarhet og operasjonell enkelhet, bør bedrifter vurdere konfigurasjonsfunksjoner som hjelper med kostnadsstyring. For eksempel tilbyr Google Cloud tidsdeling og multi-eksemplar-kapasiteter for GPUs, sammen med funksjoner som Vertex AI, som er spesifikt designet for å optimalisere GPU-bruk og kostnader.

Vertex AI Workbench integrerer smidig med NVIDIA NGC-katalogen, som muliggjør enkeltklikk-deployering av rammer, programvareutviklingskit og Jupyter-Notebooks. Denne integreringen, kombinert med Reduction Server, viser hvordan bedrifter kan øke AI-effisiens og redusere kostnader ved å utnytte managed services.

Forsterking av operasjonell effisiens

Utenom å bruke forhåndstrente API-er og ML-modellutvikling for produktutvikling, kan bedrifter forsterke operasjonell effisiens, spesielt under vekstfasen, ved å adoptere AI-løsninger tilpasset å møte spesifikke forretnings- og funksjonelle behov. Disse løsningene, inkludert kontraktbehandling eller kundeservice, åpner vei for strømlinjede forretningsprosesser og bedre ressursfordeling.

Et utmerket eksempel på en slik løsning er Googles DocumentAI. Disse produktene utnytter kraften av maskinlæring til å analysere og trekke ut informasjon fra tekst, og kan brukes i ulike brukstilfeller som kontraktlivssyklusstyring og boliglånbehandling. Ved å bruke DocumentAI kan bedrifter automatisere dokumentrelaterte arbeidsflyter, spare tid og forbedre nøyaktigheten.

Contact Center AI tilbyr verdifull støtte for selskaper som opplever en økning i kundeservicebehov. Denne løsningen muliggjør at organisasjonene kan bygge intelligente virtuelle agenter, lett overføre virtuelle agenter til menneskelige agenter når det er nødvendig, og trekke ut handlingbare innsikter fra kontakt-senter-interaksjoner. Ved å utnytte disse AI-verktøyene kan teknologiselskaper og startup-selskaper tildele flere ressurser til innovasjon og vekst, samtidig som de forbedrer kundeservice og optimaliserer overordnet effisiens.

Skalering av ML-utvikling, strømlinjet modell-deployering og forbedring av nøyaktighet

Teknologiselskaper og startup-selskaper har ofte behov for tilpassede modeller for å trekke ut innsikter fra deres data eller implementere nye brukstilfeller. Imidlertid kan lansering av disse modellene i produksjonsmiljøer være utfordrende og ressurskrevende. Managed skyplattformer tilbyr en løsning ved å muliggjøre at organisasjonene kan gå over fra prototyping til skalerbar eksperimentering og regelmessig deployering av produksjonsmodeller.

Vertex AI-plattformen har fått økende popularitet blant kunder, da den akselerer ML-utvikling, og reduserer produksjonstiden med opptil 80% sammenlignet med alternative metoder. Den tilbyr et omfattende sett av ML Ops-kapasiteter, som muliggjør at ML-ingeniører, data-vitenskapsmenn og utviklere kan bidra effektivt. Med inkludering av funksjoner som AutoML kan selv personer uten dyp ML-ekspertise trene høy-ytende modeller ved hjelp av brukervennlige, lav-kode-funksjoner.

Bruken av Vertex AI Workbench har sett betydelig vekst, med kunder som nyter godt av funksjoner som akselerer store modell-trening-jobber ti ganger og forbedrer modell-nøyaktigheten fra 80% til en imponerende 98%. Se video-serien for en steg-for-steg-guide på hvordan man kan gå over fra en notebook til en produksjons-ML-modell. Videre, dykk inn i artikler som fremhever Vertex AIs bidrag til klimaendringsmåling, inkorporering av BigQuery for kodefrie forutsigelser, synergien mellom Vertex AI og BigQuery for beriket data-analyse, og denne artikkelen om Vertex AI-eksempelel-baserte forklaringer for å muliggjøre intuitiv og effektiv modell-iterasjon.