Gen AI: Zhvendosja e korporatave nga markat e mëdha në zgjidhjet fillestare

Inteligjenca artificiale gjeneruese dhe chatbot-et nuk janë diçka që bota nuk e ka parë kurrë para vitit 2022. Nuk bëhet fjalë as për Siri-n apo Alexa-n, por për ELIZA-n e mirë të vjetër, një nga shembujt e parë të Përpunimit të Gjuhës Natyrore, e cila do të ishte një zonjë 57-vjeçare tani . Megjithatë, vetëm gjysmë shekulli më pas, kur Chat GPT dhe modele të tjera të dukshme të gjuhëve të mëdha dëshmuan se teknologjia ishte e qëndrueshme komercialisht në një spektër të gjerë industrish, bizneset e kuptuan se kishin nevojë për zgjidhje gjenerative të AI, sa më shpejt të ishte e mundur.

Megjithatë, pak prej tyre e kuptojnë se për çfarë kanë nevojë Generative AI, dhe akoma më pak e kuptojnë kompleksitetin e detyrës dhe burimet e kërkuara. Ja ku hyjmë ne - përshpejtuesit dhe kompanitë konsulente.

E bërë sipas masës apo e gatshme për t'u veshur?

Një kostum i mirë, i përshtatur sipas matjeve individuale nga pëlhura e preferuar, ngjyra dhe me një rast të veçantë në mendje, është një investim i denjë. Njerëzit, të veshur me kostume të tilla, nuk shqetësohen për pamjen e tyre. Ata e dinë se duken të përsosur dhe ndihen në përputhje me rrethanat. Një zgjidhje teknologjike e personalizuar e AI, e cila është krijuar për të arritur qëllime të veçanta biznesi, ka rritur sigurinë dhe integrohet në mënyrë të përsosur në sistemet e korporatave, është një kostum i vërtetë James Bond.

Ky është një krahasim i mirë, i cili jep një ide të përgjithshme. Por le të zhytemi pak më thellë në arsyet pse shumica e kompanive të ndërmarrjeve preferojnë të mos zbatojnë zgjidhje të gatshme të AI, madje edhe nga liderët e tregut:

Para së gjithash, integrimi efektiv Generative AI është i pamundur pa punë shumë individuale për secilën kompani, e cila kërkon një ekip të veçantë, të informuar për planet strategjike të zhvillimit të kompanisë, qëllimet dhe disponueshmërinë e burimeve. Një zgjidhje gjeneruese e inteligjencës artificiale, e cila dukej e zbatueshme për një kompani, ndoshta do të duket e padobishme për një tjetër.

Së dyti, një startup më i vogël do të zhytet plotësisht në specifikat e kompanisë dhe do të ofrojë një zgjidhje të bërë sipas masës nga një ekip ekspertësh të AI, të cilët janë të aftë të punojnë me modele me burim të hapur, t'i trajnojnë ato në mënyrë të sigurt mbi të dhënat e korporatës dhe t'i vendosin ato në serverët e klientit. Kjo lejon krijimin e një zgjidhjeje në premisë dhe përputhjen me kërkesat e vendosjes dhe ruajtjes së sigurt të të dhënave, që është një prioritet për kompanitë e ndërmarrjeve.

Për çfarë kanë nevojë kompanitë Generative AI?

Duke qenë se Gen AI është relativisht një i sapoardhur në tregun e korporatave, mënyra kryesore për të fituar përvojë dhe për të bërë përparim është përmes provës dhe gabimit, që nënkupton lëshimin e pilotëve. Derisa të kemi standarde të mjaftueshme në sektorë të ndryshëm, kjo është deri tani mënyra më produktive për të gjetur një zgjidhje që i përshtatet në mënyrë të përkryer nevojave unike të kompanisë.

Sidoqoftë, ka tendenca të caktuara në kërkesat e korporatave për zgjidhje gjenerative të AI:

1. Bots inteligjentë me tekst dhe zë të bazuar në LLM për të ofruar ndihmë me cilësi të lartë për shërbimin ndaj klientit dhe për të mbështetur pyetje të niveleve të ndryshme të kompleksitetit.

2. Asistenti i inteligjencës artificiale të punonjësve (dmth. ndihmësi i menaxherit të shitjeve, i cili analizon një bisedë në kohë reale me klientin e mundshëm dhe njëkohësisht gjeneron ide dhe oferta klientësh për një specialist)

3. Kopilotët për zhvilluesit

4. Zgjidhjet e burimeve njerëzore për rekrutimin dhe automatizimin e hyrjes në bord

5. Mjetet e marketingut: krijimi i imazheve dhe avatarit, shkrimi i artikujve dhe rishikimet e produkteve.

'Nuk nevojitet Gen AI' – ky është përfundimi që disa klientë nuk presin të arrijnë, por pajtohen lehtësisht me të pas analizimit të gjendjes aktuale të kompanisë dhe qëllimeve të biznesit. Inteligjenca artificiale për hir të AI është një humbje burimesh, të cilat teknologjia është thirrur t'i eliminojë.

Mundësitë gjeneruese të tregut të AI

Sipas Vlerësimi i PitchBook, tregu gjenerues i AI do të arrijë në 42,6 miliardë dollarë deri në fund të 2023 dhe pritet të rritet me një CAGR prej 32% për të arritur në 98,1 miliardë dollarë deri në vitin 2026. Këto parashikime nuk marrin parasysh potencialin e AI gjeneruese për t'u zgjeruar tregu total i adresueshëm i softuerit të AI.

Kjo krahasohet me 22.6% CAGR për industrinë e AI në tërësi, që do të thotë se GenAI do të vazhdojë të performojë më mirë në krahasim me industrinë më të madhe.

Nëse vlerësimet nuk janë mjaftueshëm bindëse, këtu është një fakt ilustrues nga përvoja jonë si përshpejtues. Pas vitit 2022 të trazuar, i cili shoqërohet me recesionin ekonomik dhe një rënie të shpejtë të investimeve sipërmarrëse, programet e përshpejtimit të Intema kaluan fokusin nga mbledhja e fondeve në nisjen e pilotave me korporatat.

Në vitin 2023, Intema mbajti dy programe përshpejtimi me teknologji dominuese absolutisht të ndryshme: Metaverse dhe Generative AI. Gjatë gjithë programit, ne lidhim startup-et me klientët e korporatave për të diskutuar zgjidhjet e mundshme teknologjike, për të organizuar demonstrime dhe, nëse janë të suksesshme, për të bërë marrëveshje për pilotët e mundshëm. Programi i përshpejtimit Metaverse rezultoi në 4 pilotë me klientë të korporatave, gjë që është e mrekullueshme duke marrë parasysh specifikat dhe kompleksitetin e teknologjisë.

Programi Generative AI, edhe disa javë para përfundimit të tij, kishte 7 pilotë në diskutime me një sërë korporatash. Pra, a është ky vetëm efekti i një zhurme që më parë rrethonte Blockchain dhe Metaverse? Apo është sepse Gen AI është një ndryshim i vërtetë i lojës?

Gjithçka varet nga pyetja: A ia vlen GenAI-i?

Së pari, nuk është e pazakontë që një teknologji e re premtuese ose një ide të mbingarkohet në afat të shkurtër, ndoshta në disavantazh të perspektivave të saj afatgjata. Nëse vazhdojmë të bëjmë paralele midis GenAI dhe Blockchain, në fazën e tij të pjekurisë paraprake, blockchain është përshkruar nga shumë si një revolucion teknologjik, i cili do të riformëojë botën, njësoj si GenAI reklamohet sot. Megjithatë, vite më vonë, në vitin 2018, njoftoi Gartner ai blockchain ka hyrë në luginën e zhgënjimit, i cili gjithashtu korrespondon me një rënie prej më shumë se 30% të interesit të konsumatorit nga nivelet kulmore dhe një rënie prej 45% në investimet e VC nga 2018 në 2019.

Në krahasim me blockchain, në fazën e tij të hershme të pjekurisë, GenAI tashmë ka shumë raste përdorimi në një spektër të gjerë industrish që janë komercialisht të zbatueshme. Numri i tyre pritet të rritet ndërsa më shumë industri miratojnë zgjidhjet GenAI. Në publikimin e tij të fundit, Gartner e vendosi teknologjinë gjeneruese të AI në kulmin e të ashtuquajturës "lakore e hipe", e cila tregon se mund të ketë një korrigjim në pritjet dhe një lloj zhgënjimi në të ardhmen e afërt.

Përfundim

A do të thotë kjo se pas një kërkese kaq masive për zgjidhje gjenerative të AI, teknologjia është e dënuar të largohet nga radari? Ky skenar nuk ka gjasa, sepse GenAI tashmë ka dëshmuar qëndrueshmërinë dhe fleksibilitetin e tij themelor në sfera të ndryshme të veprimtarisë njerëzore, nga shkenca në art e deri te zinxhiri i furnizimit.

Megjithatë, një ngadalësim në zhvillimin e teknologjisë është i pashmangshëm, me shkakun kryesor këtu që është nevoja urgjente për të kontrolluar dhe rregulluar përdorimin e GenAI. Deri më tani, ky instrument është përdorur relativisht lirshëm, pa asnjë kufizim ligjor. Rregullimi ligjor do të vendosë një trajektore të re në rrugën e evolucionit të teknologjisë dhe është e vështirë të parashikohet se ku do të shkojë, sepse GenAI me aftësitë e tij aktuale është krejtësisht i paprecedentë në historinë njerëzore.

Faktori tjetër, që pritet të kufizojë AI gjeneruese në të ardhmen, për ironi është rritja e madhësisë së modeleve të mëdha gjuhësore. Herët a vonë aftësitë e çipave të AI nuk do të arrijnë zhvillimin e teknologjisë dhe aspirata për të ndërtuar Inteligjencën e Përgjithshme Artificiale dhe vëllimet në rritje të të dhënave kërkojnë inxhinieri shumë komplekse dhe shumë më tepër fuqi kompjuterike.

Sidoqoftë, këto kufizime hapin një fushë të gjerë për kërkime, eksperimente dhe qasje jo standarde për kompresimin pa humbje të LLM-ve, rritjen e fuqisë llogaritëse, ruajtjen e të dhënave, etj.