Jak przedsiębiorstwa mogą wykorzystywać technologie AI od Google

Liderzy biznesu we współczesnej scenie technologicznej i startupów wiedzą, jak ważne jest opanowanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Zdają sobie sprawę, jak może to pomóc w pozyskaniu cennych informacji z danych, usprawnieniu operacji za pomocą inteligentnej automatyzacji oraz stworzeniu bezprecedensowych doświadczeń klientów. Niemniej jednak, rozwijanie tych technologii AI i korzystanie z narzędzi takich jak Google Maps API do celów biznesowych może być czasochłonne i drogie. Popyt na wysoko wykwalifikowanych specjalistów AI dodaje kolejną warstwę wyzwania. Dlatego też firmy technologiczne i startupy są pod presją, aby mądrze wykorzystywać swoje zasoby przy włączaniu AI do swoich strategii biznesowych.

W tym artykule, będę dzielił się różnymi strategiami, których mogą używać firmy technologiczne i startupy, aby napędzać innowacje i redukować wydatki poprzez inteligentne zastosowanie technologii AI od Google.

Wykorzystywanie AI do efektywności operacyjnej i wzrostu

Wiele firm z dzisiejszej sceny technologicznej wypuszcza innowacyjne usługi lub produkty, które byłyby niemożliwe bez mocy AI. Nie oznacza to, że te firmy budują swoją infrastrukturę i przepływy pracy od podstaw. Poprzez korzystanie z usług AI i uczenia maszynowego oferowanych przez dostawców chmury, biznesy mogą odblokować nowe możliwości wzrostu, zautomatyzować swoje procesy i skierować swoje inicjatywy redukujące koszty. Nawet małe firmy, których główny focus może nie być skoncentrowany wokół AI, mogą odnieść korzyści z włączenia AI do swojej tkanki operacyjnej, co ułatwia efektywne zarządzanie kosztami podczas skalowania.

Przyspieszanie rozwoju produktu

Startupy często starają się skierować swoje umiejętności techniczne na projekty własne, które mają bezpośredni wpływ na ich biznes. Chociaż rozwijanie nowych technologii AI może nie być ich głównym celem, integracja funkcji AI z nowymi aplikacjami ma znaczną wartość. W takich sytuacjach, korzystanie z pre-trenowanych API stanowi szybkie i tanie rozwiązanie. Daje to organizacjom solidną bazę do wzrostu i produkcji wybitnych prac.

Na przykład, wiele firm, które włączają conversational AI do swoich produktów i usług, korzysta z Google Cloud API, takich jak Speech-to-Text i Natural Language. Te API pozwalają deweloperom na łatwe włączenie funkcji takich jak analiza sentymentu, transkrypcja, filtrowanie obsceniczności, klasyfikacja treści itp. Poprzez wykorzystanie tej potężnej technologii, biznesy mogą skoncentrować się na tworzeniu innowacyjnych produktów zamiast poświęcania czasu i zasobów na rozwijanie podstawowych technologii AI.

Optymalizacja obciążeń i kosztów

Aby rozwiązać wyzwania związane z drogą i skomplikowaną infrastrukturą ML, wiele firm coraz częściej zwraca się ku usługom chmury. Platformy chmury oferują zaletę optymalizacji kosztów, pozwalając firmom płacić tylko za potrzebne im zasoby, a także łatwo skalować w górę lub w dół w zależności od ewoluujących wymagań.

Z Google Cloud, klienci mogą wykorzystywać szereg opcji infrastrukturalnych, aby dostosować swoje obciążenia ML. Niektórzy wykorzystują procesory centralne (CPUs) do wszechstronnego prototypowania, podczas gdy inni wykorzystują moc procesorów graficznych (GPUs) do projektów zorientowanych na obrazy i większych modeli – szczególnie tych, które wymagają niestandardowych TensorFlow operacji, które częściowo działają na CPU. Niektórzy wybierają własne procesory ML Google, Tensor Processing Units (TPUs), podczas gdy wielu stosuje kombinację tych opcji dostosowanych do ich konkretnych przypadków użycia.

Poza łączeniem odpowiedniego sprzętu z konkretnymi scenariuszami użycia i korzystaniem z zarządzanych usług ze względu na ich skalowalność i prostotę operacyjną, firmy powinny rozważyć funkcje konfiguracyjne, które pomagają w zarządzaniu kosztami. Na przykład, Google Cloud zapewnia funkcje takie jak czasowe udostępnianie i wieloinstancję dla GPU, a także funkcje takie jak Vertex AI, które są wyraźnie zaprojektowane do optymalizacji użycia i kosztów GPU.

Vertex AI Workbench integruje się płynnie z katalogiem NVIDIA NGC, umożliwiając jednym kliknięciem wdrożenie frameworków, zestawów SDK i notesów Jupyter. Ta integracja, w połączeniu z Reduction Server, pokazuje, jak firmy mogą zwiększyć wydajność AI i ograniczyć koszty, wykorzystując zarządzane usługi.

Zwiększanie efektywności operacyjnej

Poza wykorzystaniem pre-trenowanych API i rozwojem modeli ML do tworzenia produktów, biznesy mogą zwiększyć efektywność operacyjną, szczególnie podczas fazy wzrostu, poprzez przyjęcie rozwiązań AI dostosowanych do konkretnych potrzeb biznesowych i funkcjonalnych. Rozwiązania te, w tym przetwarzanie umów lub obsługa klienta, prowadzą do usprawnionych procesów biznesowych i lepszego rozdziału zasobów.

Doskonałym przykładem takiego rozwiązania jest DocumentAI od Google Cloud. Produkty te wykorzystują moc uczenia maszynowego do analizy i ekstrakcji informacji z tekstu, dostosowując się do różnych przypadków użycia, takich jak zarządzanie cyklem życia umów i przetwarzanie kredytów hipotecznych. Poprzez zastosowanie DocumentAI, biznesy mogą zautomatyzować przepływy pracy związane z dokumentami, oszczędzając czas i poprawiając dokładność.

Contact Center AI oferuje cenną pomoc dla firm doświadczających wzrostu potrzeb wsparcia klienta. To rozwiązanie umożliwia organizacjom budowanie inteligentnych wirtualnych agentów, ułatwiając płynne przeniesienia między wirtualnymi agentami a ludzkimi agentami w razie potrzeby, oraz pozyskiwanie przydatnych informacji z interakcji w centrum kontaktowym. Poprzez wykorzystanie tych narzędzi AI, firmy technologiczne i startupy mogą przeznaczyć więcej zasobów na innowacje i wzrost, jednocześnie poprawiając obsługę klienta i optymalizując ogólną efektywność.

Skalowanie rozwoju ML, usprawnienie wdrożenia modeli i poprawa dokładności

Firmy technologiczne i startupy często potrzebują niestandardowych modeli, aby pozyskać informacje z danych lub wdrożyć nowe przypadki użycia. Niemniej jednak, wdrożenie tych modeli w środowiskach produkcyjnych może okazać się wyzwaniem i wymagać znacznych zasobów. Zarządzane platformy chmury oferują rozwiązanie, umożliwiając organizacjom przejście od prototypowania do skalowalnych eksperymentów i regularnego wdrożenia modeli produkcyjnych.

Platforma Vertex AI zyskała na popularności wśród klientów, przyspieszając rozwój ML, skracając czas produkcji nawet o 80% w porównaniu z alternatywnymi metodami. Oferuje szeroki zestaw możliwości ML Ops, umożliwiając inżynierom ML, naukowcom danych i deweloperom efektywny wkład. Z uwzględnieniem funkcji takich jak AutoML, nawet osoby bez głębokiej wiedzy na temat ML mogą trenować wysoko wydajne modele przy użyciu przyjaznych, niskokodowych funkcji.

Użycie Vertex AI Workbench odnotowało znaczny wzrost, z klientami korzystającymi z funkcji takich jak przyspieszanie dużych zadań szkoleniowych o dziesięć razy i zwiększanie dokładności modelowania z 80% do imponujących 98%. Zobacz serię wideo dla krok po kroku przewodnika po przejściu modeli od prototypu do produkcji. Dodatkowo, zagłębij się w artykuły, które podkreślają wkład Vertex AI w pomiar zmian klimatu, włączanie BigQuery do predykcji bez kodu, synergia między Vertex AI i BigQuery do wzbogacenia analizy danych, oraz ten post na temat wyjaśnień opartych na przykładach Vertex AI, aby umożliwić intuicyjną i efektywną iterację modeli.