Gen AI: Trecerea companiilor de la mărci mari la soluții pentru startup

Inteligența artificială generativă și chatbot-urile nu sunt ceva ce lumea nu a văzut niciodată înainte de 2022. Nici măcar nu este vorba despre Siri sau Alexa, ci despre buna bătrână ELIZA, unul dintre primele exemple de procesare a limbajului natural, care ar fi acum o doamnă de 57 de ani. . Cu toate acestea, la doar o jumătate de secol după, când Chat GPT și alte modele de limbă mari notabile au dovedit că tehnologia este viabilă din punct de vedere comercial într-un spectru vast de industrii, companiile au înțeles că au nevoie de soluții AI generative, cât mai curând posibil.

Cu toate acestea, puțini dintre ei își dau seama pentru ce au nevoie de IA generativă și chiar mai puțini înțeleg complexitatea sarcinii și resursele necesare. Aici intrăm noi – acceleratoare și companii de consultanță.

Confecționat pe măsură sau gata de purtat?

Un costum bun, croit în funcție de măsurătorile individuale din țesătură preferată, culoare și cu o anumită ocazie în minte, este o investiție demnă. Oamenii, purtând astfel de costume, nu își fac griji în privința aspectului lor. Ei știu că arată perfect și se simt în consecință. O soluție tehnologică AI personalizată, care este făcută pentru a atinge anumite obiective de afaceri, are securitate sporită și se integrează perfect în sistemele corporative, este un adevărat costum James Bond.

Aceasta este o comparație bună, care oferă o idee generală. Dar să ne aprofundăm puțin în motivele pentru care majoritatea companiilor preferă să nu implementeze soluții AI gata făcute, chiar și de la liderii de piață:

În primul rând, integrarea eficientă a IA generativă este imposibilă fără o muncă extrem de individuală pentru fiecare companie, care necesită o echipă separată, informată despre planurile de dezvoltare strategică ale companiei, obiectivele și disponibilitatea resurselor. O soluție AI generativă, care părea funcțională pentru o companie, va părea probabil inutilă pentru alta.

În al doilea rând, un startup mai mic se va cufunda pe deplin în specificul companiei și va oferi o soluție personalizată de la o echipă de experți în inteligență artificială, care sunt capabile să lucreze cu modele open-source, să le instruiască în siguranță pe datele corporative și să le plaseze pe serverele clientului. Acest lucru permite crearea unei soluții on-premise și respectarea cerințelor de implementare și stocare a datelor securizate, ceea ce este o prioritate pentru companiile întreprinderilor.

Pentru ce au nevoie companiile de IA generativă?

Întrucât Gen AI este relativ nou venit pe piața corporativă, modalitatea principală de a câștiga experiență și de a face progrese este prin încercare și eroare, ceea ce înseamnă lansarea piloților. Până când vom avea suficiente puncte de referință în diverse sectoare, aceasta este de departe cea mai productivă modalitate de a găsi o soluție care se potrivește perfect nevoilor unice ale companiei.

Cu toate acestea, există anumite tendințe în cererile corporative pentru soluții Generative AI:

1. Boți inteligenți de text și voce bazați pe LLM-uri pentru a oferi asistență de înaltă calitate pentru serviciile pentru clienți și asistență la întrebări de diferite niveluri de complexitate.

2. Asistent AI al angajatului (adică asistentul managerului de vânzări, care analizează o conversație în timp real cu potențialul client și generează simultan idei și oferte pentru clienți pentru un specialist)

3. Copiloți pentru dezvoltatori

4. Soluții de resurse umane pentru automatizarea recrutării și integrării

5. Instrumente de marketing: generarea de imagini și avatare, scrierea de articole și recenzii de produse.

„Nu este nevoie de Gen AI” – aceasta este concluzia la care unii clienți nu se așteaptă să ajungă, dar cu care sunt ușor de acord după ce au analizat starea actuală și obiectivele de afaceri ale companiei. AI de dragul AI este o risipă de resurse, pe care tehnologia este chemată să o elimine.

Oportunități de piață AI generativă

În conformitate cu Estimarea lui PitchBook, piața AI generativă va ajunge la 42,6 miliarde USD până la sfârșitul anului 2023 și este de așteptat să crească la un CAGR de 32% pentru a ajunge la 98,1 miliarde USD până în 2026. Aceste predicții nu iau în considerare potențialul AI generativ de a se extinde piața totală adresabilă a software-ului AI.

Acest lucru este comparat cu 22.6% CAGR pentru industria AI în ansamblu, ceea ce înseamnă că GenAI va continua să aibă performanțe excesive față de industria mai mare.

Dacă estimările nu sunt suficient de convingătoare, iată un fapt ilustrativ din experiența noastră ca accelerator. După 2022 turbulent, care este asociat cu recesiunea economică și cu o scădere rapidă a investițiilor de risc, programele de accelerare Intema și-au schimbat atenția de la strângerea de fonduri la lansarea de proiecte pilot cu corporații.

În 2023, Intema a susținut două programe de accelerare cu tehnologii dominante absolut diferite: Metaverse și Generative AI. De-a lungul programului, punem în legătură startup-urile cu clienți corporativi pentru a discuta potențiale soluții tehnologice, a aranja demonstrații și, dacă reușește, a face acorduri cu privire la potențialii piloți. Programul de accelerare Metaverse a rezultat în 4 piloți cu clienți corporativi, ceea ce este grozav ținând cont de specificul și complexitatea tehnologiei.

Programul Generative AI, chiar și cu câteva săptămâni înainte de terminarea sa, a avut 7 piloți în discuții cu o serie de corporații. Deci, acesta este doar efectul unui hype care obișnuia să înconjoare Blockchain și Metaverse înainte? Sau pentru că Gen AI este un adevărat schimbător de joc?

Totul se reduce la întrebarea: Merită GenAI hype?

În primul rând, nu este neobișnuit ca o nouă tehnologie promițătoare sau o idee să devină exagerată pe termen scurt, poate în dezavantajul perspectivelor sale pe termen lung. Dacă continuăm să facem paralele între GenAI și Blockchain, în faza sa preliminară de maturitate, blockchain a fost descris de mulți ca o revoluție tehnologică, care va remodela lumea, la fel cum GenAI este promovat astăzi. Cu toate acestea, ani mai târziu, în 2018, a anunțat Gartner acel blockchain a intrat în Trough of Dezilusionment, ceea ce corespunde, de asemenea, cu o scădere de peste 30% a interesului consumatorilor de la nivelurile de vârf și o scădere cu 45% a investițiilor în capital de risc din 2018 până în 2019.

Spre deosebire de blockchain, în stadiul său incipient de maturitate, GenAI are deja multe cazuri de utilizare într-un spectru vast de industrii care sunt viabile din punct de vedere comercial. Numărul acestora este de așteptat să crească pe măsură ce mai multe industrii adoptă soluții GenAI. În publicația sa recentă, Gartner a plasat tehnologia AI generativă în vârful așa-numitei „curbe de hype”, ceea ce indică faptul că ar putea exista o corecție a așteptărilor și un fel de deziluzie în viitorul apropiat.

Concluzie

Înseamnă oare că, după o cerere atât de masivă pentru soluții Generative AI, tehnologia este sortită să iasă din radar? Acest scenariu este puțin probabil, deoarece GenAI și-a dovedit deja durabilitatea și flexibilitatea fundamentală în diverse sfere ale activității umane, de la știință la artă la lanțul de aprovizionare.

Cu toate acestea, o încetinire a dezvoltării tehnologiei este inevitabilă, cauza principală fiind necesitatea urgentă de a controla și reglementa utilizarea GenAI. Până în prezent, acest instrument a fost utilizat relativ liber, fără constrângeri legale. Reglementarea legală va stabili o nouă traiectorie în calea evoluției tehnologiei și este greu de prezis unde va ajunge, pentru că GenAI cu abilitățile sale actuale este cu totul fără precedent în istoria umanității.

Celălalt factor, care se așteaptă să limiteze AI generativă în viitor, este, în mod ironic, dimensiunea în creștere a modelelor de limbaj mari. Mai devreme sau mai târziu, capacitățile cipurilor AI nu vor ajunge din urmă cu dezvoltarea tehnologiei, iar aspirația de a construi Inteligența Generală Artificială și volumele tot mai mari de date necesită o inginerie foarte complexă și mult mai multă putere de calcul.

Aceste limitări, totuși, deschid un câmp vast pentru cercetare, experimente și abordări non-standard ale compresiei fără pierderi LLM, creșterea puterii de calcul, stocarea datelor etc.