Как бизнес может использовать технологию ИИ от Google

Лидеры бизнеса в современной технологической и стартап-сцене знают важность освоения ИИ и машинного обучения. Они понимают, как это может помочь извлечь ценные данные, оптимизировать операции за счет умной автоматизации и создать беспрецедентные опыт для клиентов. Однако разработка этих технологий ИИ и использование инструментов, таких как Google Maps API для бизнеса, может быть трудоемкой и дорогой. Требование высококвалифицированных специалистов по ИИ добавляет дополнительный слой сложности. Поэтому технологические компании и стартапы находятся под давлением, чтобы мудро использовать свои ресурсы при интеграции ИИ в свои бизнес-стратегии.

В этой статье я поделюсь различными стратегиями, которые технологические компании и стартапы могут использовать для стимулирования инноваций и снижения расходов за счет умного применения технологий ИИ от Google.

Использование ИИ для операционной эффективности и роста

Многие современные компании вводят инновационные услуги или продукты, которые были бы невозможны без силы ИИ. Это не означает, что эти компании строят свою инфраструктуру и рабочие процессы с нуля. Используя услуги ИИ и машинного обучения, предлагаемые облачными провайдерами, бизнес может открыть новые возможности для роста, автоматизировать свои процессы и направить свои инициативы по снижению затрат. Даже небольшие компании, чья основная направленность может не быть сосредоточена вокруг ИИ, могут получить выгоду от интеграции ИИ в свою операционную ткань, что помогает в эффективном управлении затратами при масштабировании.

Ускорение разработки продукта

Стартапы часто направляют свою техническую экспертизу на собственные проекты, которые напрямую влияют на их бизнес. Хотя разработка новой технологии ИИ может не быть их основной целью, интеграция функций ИИ в новые приложения имеет значительную ценность. В таких сценариях использование предварительно обученных API представляет собой быстрое и экономически эффективное решение. Это дает организациям прочную основу для роста и создания выдающихся работ.

Например, многие компании, которые интегрируют конверсационный ИИ в свои продукты и услуги, используют API Google Cloud, такие как Speech-to-Text и Natural Language. Эти API позволяют разработчикам легко интегрировать функции, такие как анализ настроений, транскрипция, фильтрация нецензурной лексики, классификация контента и т. д. Используя эту мощную технологию, бизнес может сосредоточиться на создании инновационных продуктов, вместо того, чтобы тратить время и ресурсы на разработку основных технологий ИИ.

Ознакомьтесь с этой статьей для отличных примеров того, почему технологические компании выбирают API Speech от Google Cloud. Представленные случаи использования варьируются от извлечения информации о клиентах до наделения эмпатичными личностями роботов. Для более глубокого погружения посетите нашу страницу продукта ИИ, предлагающую дополнительные API, такие как Translation, Vision и многое другое. Вы также можете изучить программу Google Cloud Skills Boost, специально разработанную для API ML, которая предлагает дополнительную поддержку и экспертизу в этой области.

Оптимизация рабочих нагрузок и затрат

Для решения проблем дорогой и сложной инфраструктуры ML многие компании все чаще обращаются к облачным сервисам. Облачные платформы предлагают преимущество оптимизации затрат, позволяя бизнесу платить только за необходимые ресурсы, а также легко масштабироваться вверх или вниз в зависимости от меняющихся требований.

С помощью Google Cloud клиенты могут использовать ряд вариантов инфраструктуры для тонкой настройки своих рабочих нагрузок ML. Некоторые используют Центральные Процессоры (ЦП) для универсального прототипирования, в то время как другие используют силу Графических Процессоров (ГП) для проектов, ориентированных на изображения, и более крупных моделей – особенно тех, которые требуют пользовательских операций TensorFlow, которые частично выполняются на ЦП. Некоторые выбирают проприетарные процессоры ML Google, Tensor Processing Units (TPU), в то время как многие применяют комбинацию этих вариантов, адаптированную к их конкретным случаям использования.

Помимо сочетания подходящего оборудования с вашими конкретными сценариями использования и получения выгоды от масштабируемости и операционной простоты управляемых сервисов, бизнес должен учитывать функции конфигурации, которые помогают в управлении затратами. Например, Google Cloud предоставляет функции времени и многократного использования для ГП, а также функции, такие как Vertex AI, специально разработанные для оптимизации использования ГП и затрат.

Vertex AI Workbench интегрируется без проблем с каталогом NVIDIA NGC, позволяя развертывать фреймворки, комплекты разработки программного обеспечения и ноутбуки Jupyter всего за один клик. Этот интеграл, в сочетании с Reduction Server, демонстрирует, как бизнес может повысить эффективность ИИ и снизить затраты, используя управляемые сервисы.

Усиление операционной эффективности

Помимо использования предварительно обученных API и разработки моделей ML для создания продуктов, бизнес может усилить операционную эффективность, особенно в фазе роста, принимая решения ИИ, адаптированные к конкретным бизнес- и функциональным потребностям. Эти решения, включая обработку контрактов или обслуживание клиентов, открывают путь для оптимизированных бизнес-процессов и лучшего распределения ресурсов.

Отличным примером такого решения является DocumentAI от Google Cloud. Эти продукты используют силу машинного обучения для анализа и извлечения информации из текста, обслуживая различные случаи использования, такие как управление жизненным циклом контрактов и обработка ипотеки. Используя DocumentAI, бизнес может автоматизировать документооборот, экономя время и улучшая точность.

Contact Center AI предлагает ценную помощь компаниям, испытывающим рост потребностей в поддержке клиентов. Это решение позволяет организациям создавать интеллектуальных виртуальных агентов, обеспечивать беспрепятственный переход между виртуальными и человеческими агентами по мере необходимости и получать действенные идеи из взаимодействий с контакт-центром. Используя эти инструменты ИИ, технологические компании и стартапы могут выделить больше ресурсов на инновации и рост, одновременно улучшая обслуживание клиентов и оптимизируя общую эффективность.

Масштабирование разработки ML, оптимизация развертывания моделей и повышение точности

Технологические компании и стартапы часто нуждаются в настраиваемых моделях для извлечения информации из своих данных или реализации новых случаев использования. Однако запуск этих моделей в производственной среде может оказаться сложным и ресурсоемким. Управляемые облачные платформы предлагают решение, позволяя организациям перейти от прототипирования к масштабируемому экспериментированию и регулярному развертыванию моделей производства.

Платформа Vertex AI приобрела растущую популярность среди клиентов, поскольку она ускоряет разработку ML, сокращая время производства до 80% по сравнению с альтернативными методами. Она предлагает широкий набор возможностей ML Ops, позволяя инженерам ML, ученым-данным и разработчикам вносить свой вклад эффективно. С включением функций, таких как AutoML, даже лица, не обладающие глубокими знаниями в области ML, могут обучать высокопроизводительные модели, используя удобные, низкокодовые функции.

Использование Vertex AI Workbench значительно выросло, и клиенты получают выгоду от функций, таких как ускорение крупных задач обучения моделей в десять раз и повышение точности моделирования с 80% до 98%. Посмотрите видео-серию для пошагового руководства по переходу моделей от прототипа к производству. Кроме того, погрузитесь в статьи, которые подчеркивают вклад Vertex AI в измерение изменений климата, включение BigQuery для прогнозов без кода, синергию между Vertex AI и BigQuery для обогащенного анализа данных, и эту статью об объяснениях, основанных на примерах, Vertex AI для интуитивного и эффективного итерирования моделей.