Cum pot afacerile să utilizeze tehnologia AI a Google

Liderii de afaceri din scena actuală de tehnologie și startup-uri știu importanța stăpânirii inteligenței artificiale și a învățării automatizate. Ei realizează cum acestea pot ajuta la extragerea de informații valoroase din date, la optimizarea operațiunilor prin automatizarea inteligentă și la crearea unor experiențe deosebite pentru clienți. Cu toate acestea, dezvoltarea acestor tehnologii AI și utilizarea unor instrumente precum Google Maps API pentru scopuri comerciale poate fi consumatoare de timp și costisitoare. Cererea pentru profesioniști AI foarte calificați adaugă o nouă provocare. Prin urmare, firmele de tehnologie și startup-urile sunt sub presiune pentru a-și utiliza resursele în mod înțelept atunci când incorporează inteligența artificială în strategiile lor de afaceri.

În acest articol, voi împărtăși o varietate de strategii pe care companiile de tehnologie și startup-urile le pot utiliza pentru a stimula inovația și a reduce cheltuielile prin aplicarea inteligentă a tehnologiilor AI ale Google.

Utilizarea AI pentru eficiență operațională și creștere

Multe dintre companiile de ultimă generație lansează servicii sau produse inovatoare care ar fi imposibile fără puterea inteligenței artificiale. Acest lucru nu înseamnă că aceste firme construiesc infrastructura și fluxurile de lucru de la zero. Prin accesarea serviciilor de inteligență artificială și învățare automatizată oferite de furnizorii de cloud, afacerile pot debloca oportunități de creștere proaspătă, pot automatiza procesele și pot direcționa inițiativele de reducere a costurilor. Chiar și companiile mici, a căror principala preocupare nu se axează neapărat pe inteligența artificială, pot beneficia de integrarea inteligenței artificiale în țesătura operațională, ceea ce ajută la gestionarea eficientă a costurilor pe măsură ce se extind.

Accelerarea dezvoltării de produse

Startup-urile își direcționează adesea expertiza tehnică către proiecte proprii care au un impact direct asupra afacerii. Deși dezvoltarea noii tehnologii AI nu poate fi obiectivul principal, integrarea caracteristicilor AI în aplicații noi are o valoare considerabilă. În astfel de situații, utilizarea API-urilor pre-antrenate prezintă o soluție rapidă și ieftină. Acest lucru oferă organizațiilor o bază solidă pentru a crește și a produce lucrări remarcabile.

De exemplu, multe companii care incorporează inteligența conversațională AI în produsele și serviciile lor folosesc API-urile Google Cloud, cum ar fi Speech-to-Text și Natural Language. Aceste API-uri permit dezvoltatorilor să integreze cu ușurință caracteristici precum analiza sentimentului, transcrierea, filtrarea profanităților, clasificarea conținutului etc. Prin valorificarea acestei tehnologii puternice, afacerile pot se concentra asupra creării de produse inovatoare în loc de a-și dedica timpul și resursele pentru a dezvolta tehnologiile AI subiacente.
Verificați acest articol pentru exemple excelente despre de ce companiile de tehnologie optează pentru API-urile Speech ale Google Cloud. Cazurile de utilizare prezentate variază de la extragerea insight-urilor clienților la încorporarea personalităților empatică în roboți. Pentru o analiză mai profundă, navigați pe pagina noastră de produse AI, care oferă API-uri suplimentare, cum ar fi Translation, Vision și multe altele. De asemenea, puteți explora programul Google Cloud Skills Boost, conceput special pentru API-urile ML, care oferă suport și expertiză suplimentară în acest domeniu.

Optimizarea sarcinilor de lucru și a costurilor

Pentru a aborda provocările infrastructurii ML scumpe și complexe, multe companii se îndreaptă tot mai mult către serviciile cloud. Platformele cloud oferă avantajul optimizării costurilor, permițând afacerilor să plătească doar pentru resursele de care au nevoie, în timp ce pot scala cu ușurință în sus sau în jos, în funcție de cerințele în schimbare.

Cu Google Cloud, clienții pot utiliza o gamă de opțiuni de infrastructură pentru a regla sarcinile de lucru ML. Unii utilizează Unitățile Centrale de Procesare (CPUs) pentru prototiparea versatilă, în timp ce alții valorifică puterea Unităților de Procesare Grafică (GPUs) pentru proiecte axate pe imagini și modele mai mari – în special cele care necesită operațiuni personalizate TensorFlow care rulează parțial pe CPUs. Unii aleg procesorii ML proprietari ai Google, Unitățile de Procesare Tensor (TPU), în timp ce mulți aplică o combinație a acestor opțiuni, adaptate scenariilor lor specifice de utilizare.

Dincolo de asocierea hardware-ului potrivit cu scenariile dvs. specifice de utilizare și de a beneficia de scalabilitatea și simplitatea operațională a serviciilor gestionate, afacerile ar trebui să ia în considerare caracteristicile de configurare care ajută la gestionarea costurilor. De exemplu, Google Cloud oferă funcționalități de împărțire a timpului și de instanțe multiple pentru GPU, împreună cu caracteristici precum Vertex AI, concepută în mod explicit pentru a optimiza utilizarea și costurile GPU.

Vertex AI Workbench se integrează cu ușurință cu catalogul NVIDIA NGC, permițând deployarea cu un singur clic a cadrului, kit-urilor de dezvoltare software și a notebook-urilor Jupyter. Această integrare, combinată cu Serverul de Reducere, demonstrează cum afacerile pot îmbunătăți eficiența AI și pot reduce costurile prin utilizarea serviciilor gestionate.

Amplificarea eficienței operaționale

În afara utilizării API-urilor pre-antrenate și a dezvoltării modelului ML pentru crearea de produse, afacerile pot amplifica eficiența operațională, în special în timpul fazei de creștere, prin adoptarea soluțiilor AI personalizate pentru a satisface nevoi specifice de afaceri și funcționale. Aceste soluții, care includ procesarea contractelor sau serviciul clienților, deschid calea către procese de afaceri optimizate și o distribuție mai bună a resurselor.

Un exemplu excelent al unei astfel de soluții este DocumentAI de la Google Cloud. Aceste produse valorifică puterea învățării automate pentru a analiza și a extrage informații din text, satisfăcând diverse cazuri de utilizare, cum ar fi gestionarea ciclului de viață al contractelor și procesarea ipotecară. Prin utilizarea DocumentAI, afacerile pot automatiza fluxurile de lucru legate de documente, economisind timp și îmbunătățind precizia.

Contact Center AI oferă asistență valoroasă pentru companiile care experimentează o creștere a nevoilor de suport clienți. Această soluție permite organizațiilor să creeze agenți virtuali inteligenți, să faciliteze transferurile fără probleme între agenții virtuali și agenții umani, după cum este necesar, și să obțină insight-uri valoroase din interacțiunile din centrul de contact. Prin utilizarea acestor instrumente AI, companiile de tehnologie și startup-urile pot aloca mai multe resurse pentru inovație și creștere, în timp ce îmbunătățesc serviciul clienților și optimizează eficiența generală.

Scalarea dezvoltării ML, implementarea modelului și îmbunătățirea preciziei

Companiile de tehnologie și startup-urile au nevoie adesea de modele personalizate pentru a extrage insight-uri din datele lor sau pentru a implementa cazuri de utilizare noi. Cu toate acestea, lansarea acestor modele în medii de producție poate fi dificilă și consumatoare de resurse. Platformele cloud gestionate oferă o soluție, permițând organizațiilor să treacă de la prototipare la experimentare scalabilă și la implementarea regulată a modelului de producție.

Platforma Vertex AI a câștigat o popularitate tot mai mare printre clienți, deoarece accelerează dezvoltarea ML, reducând timpul de producție cu până la 80% comparativ cu metodele alternative. Ea oferă o suită extinsă de capacități ML Ops, permițând inginerilor ML, oamenilor de știință din domeniul datelor și dezvoltatorilor să contribuie eficient. Prin includerea funcțiilor precum AutoML, chiar și persoanele lipsite de expertiză profundă în ML pot antrena modele de înaltă performanță, utilizând funcții cu cod redus și ușor de utilizat.

Utilizarea Vertex AI Workbench a cunoscut o creștere semnificativă, clienții beneficiind de caracteristici precum accelerarea job-urilor de antrenare a modelului mare de zece ori și îmbunătățirea preciziei modelării de la 80% la 98%. Verificați seria de videoclipuri pentru un ghid pas cu pas despre trecerea modelului de la prototip la producție. Mai mult, explorați articolele care subliniază contribuția Vertex AI la măsurarea schimbărilor climatice și terestre, integrarea BigQuery pentru predicții fără cod, sinergia dintre Vertex AI și BigQuery pentru analiza îmbunătățită a datelor și acest post despre explicațiile bazate pe exemple Vertex AI pentru a permite iterarea modelului în mod intuitiv și eficient.