Cum pot afacerile să utilizeze tehnologia AI a Google pentru eficiență operațională și creștere

Liderii de afaceri din scena tehnologică și de startup de astăzi știu importanța stăpânirii inteligenței artificiale și a învățării automate. 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 afaceri poate fi timp-consuming și costisitoare. Cererea de profesioniști AI foarte calificați adaugă o altă provocare. Prin urmare, companiile tehnologice și startup-urile sunt sub presiune să utilizeze în mod înțelept resursele lor atunci când integrează AI în strategiile lor de afaceri.

În acest articol, voi împărtăși o varietate de strategii pe care companiile tehnologice 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 avangardă din zilele noastre 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 conectarea la serviciile de inteligență artificială și învățare automată oferite de furnizorii de cloud, afacerile pot debloca noi oportunități de creștere, pot automatiza procesele și pot direcționa inițiativele de reducere a costurilor. Chiar și companiile mici, ale căror principale obiective nu se concentrează neapărat pe AI, 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 concentrează adesea expertiza tehnică pe proiecte proprii care au un impact direct asupra afacerii. Deși dezvoltarea de tehnologie AI nouă nu poate fi principalul lor obiectiv, integrarea funcțiilor AI în aplicații noi are o valoare considerabilă. În astfel de scenarii, utilizarea API-urilor pre-antrenate oferă 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 integrează inteligență conversațională în produsele și serviciile lor beneficiază de API-urile Google Cloud, cum ar fi Speech-to-Text și Natural Language. Aceste API-uri permit dezvoltatorilor să integreze cu ușurință funcții precum analiza sentimentului, transcrierea, filtrarea profanităților, clasificarea conținutului etc. Prin utilizarea acestei tehnologii puternice, afacerile pot se concentra pe crearea de produse inovatoare în loc de a investi timp și resurse în dezvoltarea tehnologiilor AI subiacente.

Verificați acest articol pentru exemple excelente despre de ce companiile tehnologice optează pentru API-urile de speech ale Google Cloud. Studiile de caz prezentate variază de la extragerea de informații despre clienți la încorporarea de personalități 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 orientează 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 ușor în sus sau în jos, în funcție de cerințele în schimbare.

Prin intermediul Google Cloud, clienții pot utiliza o gamă de opțiuni de infrastructură pentru a ajusta sarcinile de lucru ML. Unii utilizează Unitățile Centrale de Procesare (CPUs) pentru prototiparea versatilă, în timp ce alții folosesc Unitățile de Procesare Grafică (GPUs) pentru proiecte axate pe imagini și modele mai mari – în special cele care necesită operații personalizate TensorFlow care rulează parțial pe CPUs. Alții aleg procesoarele ML proprietare ale Google, Unitățile de Procesare Tensor (TPUs), în timp ce mulți aplică o combinație a acestor opțiuni, adaptate nevoilor lor specifice.

Pe lângă asocierea hardware-ului potrivit cu scenariile dvs. specifice și beneficiind de scalabilitatea și simplitatea operațională a serviciilor gestionate, afacerile ar trebui să ia în considerare funcțiile de configurare care ajută la gestionarea costurilor. De exemplu, Google Cloud oferă funcționalități de partajare a timpului și de instanțe multiple pentru GPU, precum și funcții precum Vertex AI, proiectate în mod explicit pentru a optimiza utilizarea și costurile GPU.

Vertex AI Workbench se integrează cu ușurință cu catalogul NVIDIA NGC, permițând deploy-ul cu un singur clic al 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 reduce costurile prin utilizarea serviciilor gestionate.

Amplificarea eficienței operaționale

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

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

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 informații valoroase din interacțiunile cu centrul de contact. Prin utilizarea acestor instrumente AI, companiile tehnologice 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 acurateței

Companiile tehnologice și startup-urile au nevoie adesea de modele personalizate pentru a extrage informații din datele lor sau pentru a implementa cazuri de utilizare noi. Cu toate acestea, lansarea acestor modele în medii de producție poate fi o provocare și poate necesita resurse semnificative. Platformele cloud gestionate oferă o soluție, permițând organizațiilor să treacă de la prototipare la experimentare scalabilă și la implementarea regulată a modelelor 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. Oferă o suită extinsă de capacități ML Ops, permițând inginerilor ML, oamenilor de știință din domeniul datelor și dezvoltatorilor să contribuie eficient. Cu funcții precum AutoML, chiar și persoanele fără o expertiză profundă în ML pot antrena modele cu performanță ridicată, utilizând funcții cu cod redus și ușor de utilizat.

Utilizarea Vertex AI Workbench a înregistrat o creștere semnificativă, clienții beneficiind de funcții precum accelerarea job-urilor de antrenare a modelului cu factori de zece și îmbunătățirea acurateței modelului de la 80% la 98%. Verificați seria de videoclipuri pentru un ghid pas cu pas despre trecerea de la un notebook la un model ML de producție. În plus, explorați articole care prezintă contribuția Vertex AI la măsurarea schimbărilor climatice, integrarea BigQuery pentru predicții fără cod, sinergia dintre Vertex AI și BigQuery pentru analiza datelor îmbogățită și acest articol despre explicațiile bazate pe exemple Vertex AI pentru a permite iterarea modelului în mod intuitiv și eficient.