Hur företag kan utnyttja Googles AI-teknik

Företagsledare i dagens tech- och startupscen känner till vikten av att bemästra AI och maskinlärande. De förstår hur det kan hjälpa till att dra värdefulla insikter från data, strömlinjeforma verksamheten genom smart automatisering och skapa unika kundupplevelser. Men att utveckla dessa AI-teknologier och använda verktyg som Google Maps API för företagsändamål kan vara tidskrävande och dyrt. Kraven på högt kvalificerade AI-proffs lägger till en extra utmaning. Därför är techföretag och startups under tryck att använda sina resurser klokt när de integrerar AI i sina affärsstrategier.

I den här artikeln kommer jag att dela en mängd strategier som techföretag och startups kan använda för att driva innovation och minska utgifterna genom smart tillämpning av Googles AI-teknologier.

Att utnyttja AI för operativ effektivitet och tillväxt

Många av dagens banbrytande företag lanserar innovativa tjänster eller produkter som vore omöjliga utan kraften från AI. Det betyder inte att dessa företag bygger sin infrastruktur och arbetsflöden från scratch. Genom att utnyttja AI- och maskinlärandetjänster som erbjuds av molnleverantörer kan företag låsa upp nya tillväxtmöjligheter, automatisera sina processer och styra sina kostnadsbesparingsinitiativ. Även små företag, vars huvudsakliga fokus kanske inte ligger på AI, kan dra nytta av att väva in AI i sin operativa struktur, vilket hjälper till att hantera kostnader effektivt när de växer.

Att påskynda produktutveckling

Startups syftar ofta till att rikta sin tekniska expertis mot egna projekt som direkt påverkar deras verksamhet. Även om utveckling av ny AI-teknologi kanske inte är deras huvudmål, har integrationen av AI-funktioner i nya applikationer betydande värde. I sådana scenarier erbjuder förtränade API:er en snabb och kostnadseffektiv lösning. Det ger organisationer en robust bas att växa ifrån och producera utmärkt arbete.

Till exempel utnyttjar många företag som integrerar konversations-AI i sina produkter och tjänster Google Cloud API:er, som Speech-to-Text och Natural Language. Dessa API:er låter utvecklare enkelt integrera funktioner som sentimentanalys, transkription, svordomfilter, innehållsklassificering och så vidare. Genom att utnyttja denna kraftfulla teknik kan företag fokusera på att skapa innovativa produkter istället för att lägga tid och resurser på att utveckla de underliggande AI-teknologierna själva.

Läs den här artikeln för utmärkta exempel på varför techföretag väljer Google Clouds Speech API:er. De presenterade användningsfallen varierar, från att extrahera kundinsikter till att införa empatiska personligheter i robotar. För en djupare dykning, bläddra i vår AI-produktssida, som erbjuder ytterligare API:er som Översättning, Vision och mer. Du kan också utforska Google Cloud Skills Boost-programmet, som är specifikt utformat för ML-API:er och erbjuder extra stöd och expertis inom detta område.

Att optimera arbetsbelastningar och kostnader

För att tackla utmaningarna med dyra och komplexa ML-infrastrukturer vänder sig allt fler företag till molntjänster. Molnplattformar erbjuder fördelen med kostnadsoptimering, vilket låter företag betala endast för de resurser de behöver medan de enkelt kan skala upp eller ned baserat på föränderliga krav.

Med Google Cloud kan kunder använda en rad infrastrukturalternativ för att finjustera sina ML-arbetsbelastningar. Vissa använder Central Processing Units (CPU:er) för mångsidig prototypning, medan andra utnyttjar kraften från Graphics Processing Units (GPU:er) för bildcentrerade projekt och större modeller – särskilt de som kräver anpassade TensorFlow-operationer som delvis körs på CPU:er. Vissa väljer Googles egna ML-processorer, Tensor Processing Units (TPU:er), medan många använder en kombination av dessa alternativ anpassade till sina specifika användningsfall.

Förutom att para ihop rätt hårdvara med specifika användningsfall och dra nytta av hanterade tjänsters skalbarhet och operativa enkelhet bör företag överväga konfigurationsfunktioner som hjälper till med kostnadshantering. Till exempel erbjuder Google Cloud tidsdelning och multiinstansfunktioner för GPU:er, tillsammans med funktioner som Vertex AI, som är specifikt utformad för att optimera GPU-användning och kostnader.

Vertex AI Workbench integreras smidigt med NVIDIA NGC-katalogen, vilket möjliggör enklicksdistribution av ramverk, SDK:er och Jupyter-anteckningsböcker. Denna integration, tillsammans med Reduction Server, visar hur företag kan förbättra AI-effektiviteten och minska kostnaderna genom att utnyttja hanterade tjänster.

Att förstärka operativ effektivitet

Förutom att utnyttja förtränade API:er och ML-modellutveckling för produktskapande kan företag förstärka operativ effektivitet, särskilt under tillväxtfasen, genom att anta AI-lösningar anpassade för att möta specifika affärs- och funktionsbehov. Dessa lösningar, inklusive kontraktbehandling eller kundtjänst, banar väg för strömlinjeformade affärsprocesser och bättre resursfördelning.

Ett utmärkt exempel på en sådan lösning är Google Clouds DocumentAI. Dessa produkter utnyttjar kraften från maskinlärande för att analysera och extrahera information från text, vilket omfattar olika användningsfall som kontraktlivscykelhantering och bolånebehandling. Genom att använda DocumentAI kan företag automatisera dokumentrelaterade arbetsflöden, spara tid och förbättra noggrannheten.

Contact Center AI erbjuder värdefull hjälp för företag som upplever en ökning av kundsupportbehov. Denna lösning möjliggör för organisationer att bygga intelligenta virtuella agenter, underlätta smidiga överlämningar mellan virtuella agenter och mänskliga agenter vid behov och dra slutsatser från samtal på kontaktcenter. Genom att utnyttja dessa AI-verktyg kan techföretag och startups tilldela fler resurser till innovation och tillväxt samtidigt som de förbättrar kundtjänsten och optimerar den övergripande effektiviteten.

Att skala ML-utveckling, strömlinjeforma modelldistribution och förbättra noggrannheten

Techföretag och startups behöver ofta anpassade modeller för att dra insikter från sina data eller implementera nya användningsfall. Men att lansera dessa modeller i produktionsmiljöer kan visa sig vara utmanande och resurskrävande. Hanterade molnplattformar erbjuder en lösning genom att möjliggöra för organisationer att gå från prototyp till skalbar experiment och regelbunden distribution av produktionsmodeller.

Vertex AI-plattformen har blivit alltmer populär bland kunder eftersom den accelererar ML-utveckling, vilket minskar produktions­tiden med upp till 80% jämfört med alternativa metoder. Den erbjuder en omfattande uppsättning ML Ops-funktioner som möjliggör att ML-ingenjörer, data­vetare och utvecklare bidrar effektivt. Med funktioner som AutoML kan även personer utan djup ML-expertis träna högpresterande modeller med hjälp av användarvänliga, lågkodsfunktioner.

Användningen av Vertex AI Workbench har sett en betydande ökning, med kunder som drar nytta av funktioner som att accelerera stora modellträningsjobb tiofaldigt och förbättra modellnoggrannheten från 80% till hela 98%. Läs video­serien för en steg-för-steg-guide om hur du går från anteckningsbok till produktions-ML-modell. Dessutom, dyk ner i artiklar som belyser Vertex AI:s bidrag till klimatförändringsmätning, införandet av BigQuery för prediktioner utan kod, samarbetet mellan Vertex AI och BigQuery för berikad dataanalys och den här artikeln om Vertex AI-exempelbaserade förklaringar för att möjliggöra intuitiv och effektiv modelliterering.