Hvordan bedrifter kan utnytte Google’s AI-teknologi

Ledere i tech- og startup-bransjen i dag vet hvor viktig det er å mestre AI og maskinlæring. De innser hvordan det kan hjelpe til å trekke verdifulle innsikter fra data, strømlinje operasjoner gjennom smart automatisering og skape utenkelige 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 tech-selskaper 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 tech-selskaper og startup-selskaper kan bruke til å drive innovasjon og redusere utgifter gjennom smart anvendelse av Google’s AI-teknologier.

Utnytte AI for operasjonell effisiens og vekst

Mange av dagens fremtredende selskaper lanserer innovative tjenester eller produkter som ville være umulige uten kraften fra AI. Dette betyr ikke at disse selskapene bygger infrastruktur og arbeidsflyter fra scratch. Ved å benytte AI- og maskinlærings-tjenester tilbudt av skytjenesteleverandører, kan bedrifter låse opp ferske vekstmuligheter, automatisere prosessene og styre kostnadsreduksjonsinitiativer. Selv små selskaper, hvis hovedfokus kanskje ikke er sentrert rundt AI, kan nyte godt av å innflette AI i deres operasjonelle stoff, noe som hjelper til effektiv kostnadsforvaltning når de skalerer.

Akselerere produktutvikling

Startup-selskaper har ofte som mål å rette deres tekniske ekspertise mot egenutviklede prosjekter som har direkte innvirkning på 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 presenterer bruk av forhånds-trente API-er en rask og kostnadsvennlig løsning. Dette gir organisasjonene en solid base å vokse fra og produsere fremragende arbeid.

For eksempel tar mange selskaper som inkorporerer conversational AI i sine produkter og tjenester i bruk Google Cloud API-er, som Speech-to-Text og Natural Language. Disse API-ene tillater utviklere å enkelt innflette funksjoner som sentimentanalyse, transkripsjon, uhøflighetsfiltrering, 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 tech-selskaper velger Google Cloud’s Speech API-er. De fremhevede brukstilfellene varierer fra å trekke ut kundeinnsikter til å innføre empatiske personligheter i roboter. For en dypere dykk, bla gjennom vår AI-produkt-side, som tilbyr flere API-er som Oversettelse, Visjon og mer. Du kan også utforske Google Cloud Skills Boost-programmet, som er spesifikt designet for ML-API-er, og som tilbyr ekstra støtte og ekspertise på dette feltet.

Optimere arbeidsbelastning og kostnader

For å møte utfordringene med dyre og komplekse ML-infrastrukturer, vender mange selskaper seg stadig mer mot skytjenester. Skyplattformene tilbyr fordelen av kostoptimalisering, som gjør det mulig for bedrifter å betale bare for de resursene de trenger, samtidig som de enkelt kan skalerer opp eller ned basert på utviklende krav.

Med Google Cloud kan kunder bruke en rekke infrastrukturvalg for å finjustere deres ML-arbeidsbelastninger. Noen bruker Sentralprosessorer (CPUs) for fleksibel prototyping, mens andre utnytter kraften fra Grafikkprosessorer (GPUs) for bilde-sentriske prosjekter og større modeller – spesielt de som trenger tilpassede TensorFlow-operasjoner som delvis kjører på CPUs. Noen velger Google’s egenutviklede ML-prosessorer, Tensor Processing Units (TPUs), mens mange bruker en kombinasjon av disse valgene tilpasset deres spesifikke brukstilfeller.

Foruten å kombinere riktig hårdware med spesifikke bruks-scenarier og å dra nytte av managed services’ skalerbarhet og operasjonell enkelhet, bør bedrifter vurdere konfigurasjonsfunksjoner som hjelper med kostnadsforvaltning. For eksempel tilbyr Google Cloud tid-delings- og multi-eksemplar-funksjoner for GPUs, samt funksjoner som Vertex AI, som er spesifikt designet for å optimere GPU-bruk og kostnader.

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

Forsterke operasjonell effisiens

Foruten å utnytte forhånds-trente API-er og ML-modellutvikling for produktkreering, 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 strømlinjeformede forretningsprosesser og bedre ressursfordeling.

Et utmerket eksempel på en slik løsning er Google Cloud’s DocumentAI. Disse produktene utnytter kraften fra maskinlæring til å analysere og trekke ut informasjon fra tekst, og tilbyr løsninger for ulike brukstilfeller som kontraktlivssyklusforvaltning og hypotekbehandling. Ved å bruke DocumentAI kan bedrifter automatisere dokument-relaterte 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 mellom virtuelle agenter og menneskelige agenter etter behov, og trekke ut handlebare innsikter fra kontaktsentersamhandling. Ved å utnytte disse AI-verktøyene kan tech-selskaper og startup-selskaper allokerer flere ressurser til innovasjon og vekst, samtidig som de forbedrer kundeservice og optimaliserer generell effisiens.

Skalere ML-utvikling, strømlinjeformet modell-utplassering og forbedre nøyaktighet

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

Vertex AI-plattformen har fått økende popularitet blant kunder, og akselerer ML-utvikling, reduserer produksjonstiden med opptil 80% sammenlignet med alternative metoder. Den tilbyr et omfattende sett med ML Ops-kapasiteter, som gjør det mulig for ML-ingeniører, data-vitenskapsmenn og utviklere å bidra effektivt. Med inklusjonen 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 akselererer stor modell-trening opp til ti ganger og forbedrer modell-nøyaktighet fra 80% til hele 98%. Se video-serien for en steg-for-steg guide til å gå fra prototype til produksjon. Videre, dykk inn i artikler som fremhever Vertex AI’s bidrag til klimaendringsmåling, inkorporeringen av BigQuery for kode-frie prediksjoner, samarbeidet 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.