Jak firmy mogą wykorzystywać technologie AI od Google

Liderzy biznesu we współczesnej scenie technologicznej i startupowej wiedzą, jak ważne jest opanowanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Zdają sobie sprawę, jak może to pomóc w pozyskiwaniu cennych informacji z danych, usprawnianiu operacji za pomocą inteligentnej automatyki oraz tworzeniu niezrównanych doświadczeń klientów. Niemniej jednak, rozwijanie tych technologii AI i korzystanie z narzędzi takich jak Google Maps API do celów biznesowych może być czasochłonne i kosztowne. Popyt na wysoko wykwalifikowanych specjalistów AI dodaje dodatkową warstwę wyzwania. Dlatego też firmy technologiczne i startupy są pod presją, aby mądrze wykorzystywać swoje zasoby przy wdrażaniu 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 awangardy wdraża innowacyjne usługi lub produkty, które byłyby niemożliwe bez mocy AI. Nie oznacza to, że te firmy budują swoją infrastrukturę i procesy pracy od podstaw. Poprzez korzystanie z usług AI i uczenia maszynowego oferowanych przez dostawców chmury, firmy mogą odblokować nowe możliwości wzrostu, zautomatyzować swoje procesy i skierować swoje inicjatywy kosztowe. Nawet małe firmy, których główny focus może nie być skoncentrowany wokół AI, mogą skorzystać na włączeniu AI do swojej tkanki operacyjnej, co pomaga w efektywnym zarządzaniu kosztami podczas skalowania.

Przyspieszanie rozwoju produktu

Startupy często starają się skierować swoje umiejętności techniczne w stronę projektów własnych, które mają bezpośredni wpływ na ich biznes. Chociaż rozwijanie nowych technologii AI może nie być ich głównym celem, integracja funkcji AI do nowych aplikacji ma znaczącą wartość. W takich sytuacjach, korzystanie z pre-trenowanych API jest szybkim i tanim rozwiązaniem. Daje to organizacjom solidną bazę do rozwoju i tworzenia wybitnych prac.

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

Zobacz ten artykuł dla wielu przykładów, dlaczego firmy technologiczne wybierają API mowy Google Cloud. Przedstawione przypadki użycia różnią się, od wydobycia informacji o klientach po nadanie empathicznym osobowościom robotom. Aby uzyskać głębszy wgląd, przeglądaj naszą stronę produktu AI, oferującą dodatkowe API, takie jak Tłumaczenie, Wizja itp. Możesz również zapoznać się z programem Google Cloud Skills Boost, specjalnie zaprojektowanym dla API ML, który oferuje dodatkowe wsparcie i ekspertyzę w tej dziedzinie.

Optymalizacja obciążeń i kosztów

Aby rozwiązać wyzwania związane z drogą i złożoną infrastrukturą ML, wiele firm coraz częściej zwraca się ku usługom chmury. Platformy chmury oferują przewagę optymalizacji kosztów, pozwalając firmom płacić tylko za niezbędne zasoby i 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 (CPU) do wszechstronnego prototypowania, podczas gdy inni wykorzystują procesory graficzne (GPU) 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 (TPU), podczas gdy wielu stosuje kombinację tych opcji dostosowaną do ich konkretnych przypadków użycia.

Ponadto, łącząc odpowiednie sprzęty z konkretnymi przypadkami użycia i korzystając z prostoty operacyjnej usług zarządzanych, firmy powinny wziąć pod uwagę funkcje konfiguracyjne, które pomagają w zarządzaniu kosztami. Na przykład, Google Cloud oferuje możliwości współużytkowania czasu i wielu instancji dla GPU, wraz z funkcjami takimi jak Vertex AI, które są wyraźnie zaprojektowane do optymalizacji użycia GPU i kosztów.

Vertex AI Workbench integruje się płynnie z katalogiem NVIDIA NGC, umożliwiając jednodniowe wdrożenie frameworków, zestawów deweloperskich i notesów Jupyter. Ta integracja, w połączeniu z Reduction Server, pokazuje, jak firmy mogą zwiększyć wydajność AI i ograniczyć koszty, korzystając z usług zarządzanych.

Zwiększanie efektywności operacyjnej

Oprócz wykorzystywania pre-trenowanych API i rozwoju modeli ML do tworzenia produktów, firmy mogą zwiększyć efektywność operacyjną, szczególnie podczas fazy wzrostu, poprzez wdrożenie rozwiązań AI dostosowanych do konkretnych potrzeb biznesowych i funkcjonalnych. Te rozwiązania, w tym przetwarzanie umów lub obsługa klienta, umożliwiają usprawnienie procesów biznesowych i lepsze rozłożenie zasobów.

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

Contact Center AI oferuje cenne wsparcie dla firm doświadczających wzrostu potrzeb wsparcia klienta. To rozwiązanie umożliwia organizacjom budowanie inteligentnych wirtualnych agentów, ułatwia przejścia między wirtualnymi agentami a agentami ludzkimi w razie potrzeby oraz wyprowadzanie działających wniosków z interakcji w centrum kontaktowym. Poprzez korzystanie z tych narzędzi AI, firmy technologiczne i startupy mogą przydzielić więcej zasobów na innowacje i wzrost, jednocześnie poprawiając obsługę klienta i optymalizując ogólną efektywność.

Skalowanie rozwoju ML, uproszczone wdrożenie modeli i poprawa dokładności

Firmy technologiczne i startupy często potrzebują niestandardowych modeli, aby wydobyć 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 zakres możliwości ML Ops, umożliwiając inżynierom ML, naukowcom 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 przedstawiają wkład Vertex AI w pomiar zmian klimatu, włączenie 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.