วิธีการที่ธุรกิจสามารถใช้เทคโนโลยี AI ของ Google

ผู้นำธุรกิจในวงการเทคโนโลยีและสตาร์ทอัพในปัจจุบันรู้ถึงความสำคัญของการใช้งาน AI อย่างเชี่ยวชาญ และการเรียนรู้ของเครื่องจักร พวกเขาตระหนักถึงความสามารถในการดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าจากข้อมูล การทำให้กระบวนการทำงานเป็นอัตโนมัติผ่านการทำงานอัตโนมัติแบบฉลาด และการสร้างประสบการณ์สำหรับลูกค้าที่ไม่มีใครเทียบได้ อย่างไรก็ตาม การพัฒนาเทคโนโลยี AI เหล่านี้และการใช้เครื่องมือ เช่น Google Maps API สำหรับธุรกิจ อาจใช้เวลาและต้นทุนค่อนข้างสูง ความต้องการผู้เชี่ยวชาญ AI ที่มีทักษะสูงยิ่งเพิ่มความท้าทายให้กับธุรกิจเหล่านี้ ดังนั้น บริษัทเทคโนโลยีและสตาร์ทอัพจึงต้องใช้ทรัพยากรของตนอย่างชาญฉลาดเมื่อผสมผสาน AI เข้ากับกลยุทธ์ทางธุรกิจ

ในบทความนี้ ผมจะแบ่งปันกลยุทธ์ต่างๆ ที่บริษัทเทคโนโลยีและสตาร์ทอัพสามารถใช้เพื่อกระตุ้นนวัตกรรมและลดค่าใช้จ่ายผ่านการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI ของ Google อย่างชาญฉลาด

การใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและเติบโต

หลายบริษัทที่มีความก้าวหน้าในปัจจุบันกำลังเปิดตัวบริการหรือผลิตภัณฑ์ใหม่ที่ไม่สามารถทำได้หากไม่มีพลังของ AI ไม่ได้หมายความว่าบริษัทเหล่านี้กำลังสร้างโครงสร้างพื้นฐานและกระบวนการทำงานจากศูนย์ โดยการเชื่อมต่อกับบริการ AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่มีให้โดยผู้ให้บริการคลาวด์ ธุรกิจสามารถปลดล็อกโอกาสในการเติบโตใหม่ๆ อัตโนมัติกระบวนการ และชี้นำการลดต้นทุนของตนได้ แม้กระทั่งบริษัทขนาดเล็กที่มุ่งเน้นหลักไม่ได้เกี่ยวข้องกับ AI ก็สามารถได้รับประโยชน์จากการผสมผสาน AI เข้ากับกระบวนการดำเนินงาน ซึ่งช่วยในการจัดการต้นทุนอย่างมีประสิทธิภาพเมื่อเติบโต

การเร่งพัฒนาผลิตภัณฑ์

สตาร์ทอัพมักมุ่งเน้นไปที่การนำทักษะทางเทคนิคไปสู่โครงการที่เป็นเอกลักษณ์ของตนเอง ซึ่งส่งผลกระทบโดยตรงต่อธุรกิจของพวกเขา แม้ว่าการพัฒนาเทคโนโลยี AI ใหม่อาจไม่ใช่เป้าหมายหลัก แต่การรวมคุณสมบัติ AI เข้ากับแอปพลิเคชันใหม่นั้นมีคุณค่าอย่างมาก ในสถานการณ์ดังกล่าว การใช้ API ที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าเป็นวิธีแก้ปัญหาที่รวดเร็วและคุ้มค่า ทำให้องค์กรต่างๆ มีฐานที่มั่นที่จะเติบโตและสร้างผลงานที่โดดเด่น

ตัวอย่างเช่น บริษัทหลายแห่งที่รวม AI เชิงสนทนา เข้ากับผลิตภัณฑ์และบริการของตนได้รับประโยชน์จาก Google Cloud APIs เช่น Speech-to-Text และ Natural Language APIs เหล่านี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถรวมคุณสมบัติ เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก การถอดเสียง การกรองคำที่ไม่เหมาะสม การจัดประเภทเนื้อหา เป็นต้น โดยการนำเทคโนโลยีที่ทรงพลังนี้มาใช้ ธุรกิจสามารถมุ่งเน้นไปที่การสร้างผลิตภัณฑ์นวัตกรรมใหม่ๆ แทนที่จะใช้เวลาและทรัพยากรในการพัฒนาเทคโนโลยี AI พื้นฐาน

ดูบทความ นี้ สำหรับตัวอย่างที่ดีของเหตุผลที่บริษัทเทคโนโลยีเลือกใช้ Speech APIs ของ Google Cloud ตัวอย่างที่เน้นย้ำนั้นแตกต่างกันไป ตั้งแต่การดึงข้อมูลเชิงลึกจากลูกค้าไปจนถึงการสร้างบุคลิกที่เข้าอกเข้าใจมนุษย์ให้กับหุ่นยนต์ สำหรับการดูรายละเอียดเพิ่มเติม คุณสามารถเยี่ยมชม หน้าผลิตภัณฑ์ AI ของเรา ซึ่งให้บริการ API เพิ่มเติม เช่น Translation, Vision และอื่นๆ คุณยังสามารถสำรวจโปรแกรม Google Cloud Skills Boost ซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับ ML APIs และให้การสนับสนุนและความเชี่ยวชาญเพิ่มเติมในด้านนี้

การปรับภาระงานและต้นทุนให้เหมาะสม

เพื่อแก้ไขปัญหาของโครงสร้างพื้นฐาน ML ที่มีค่าใช้จ่ายสูงและซับซ้อน บริษัทหลายแห่งหันไปใช้บริการคลาวด์มากขึ้น แพลตฟอร์มคลาวด์ให้ประโยชน์ในการเพิ่มประสิทธิภาพด้านต้นทุน ทำให้ธุรกิจสามารถจ่ายเฉพาะทรัพยากรที่ต้องการเท่านั้น และปรับขนาดขึ้นหรือลงได้อย่างง่ายดายตามความต้องการที่เปลี่ยนแปลง

ด้วย Google Cloud ลูกค้าสามารถใช้ตัวเลือกโครงสร้างพื้นฐานต่างๆ เพื่อปรับให้เหมาะสมกับงาน ML ของตน บางคนใช้หน่วยประมวลผลกลาง (CPUs) สำหรับการสร้างแบบจำลองที่หลากหลาย ในขณะที่คนอื่นๆ ใช้หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPUs) สำหรับโครงการที่เน้นไปที่ภาพและโมเดลขนาดใหญ่ โดยเฉพาะโมเดลที่ต้องการการดำเนินการ TensorFlow ที่บางส่วนทำงานบน CPUs บางคนเลือกใช้เครื่องประมวลผล ML ที่เป็นเอกลักษณ์ของ Google คือ Tensor Processing Units (TPUs) ในขณะที่หลายคนใช้การผสมผสานตัวเลือกเหล่านี้ตามกรณีการใช้งานของตน

นอกเหนือจากการจับคู่ฮาร์ดแวร์ที่เหมาะสมกับการใช้งานเฉพาะและได้รับประโยชน์จากความสามารถในการปรับขนาดและความเรียบง่ายในการดำเนินงานของบริการที่จัดการแล้ว ธุรกิจควรพิจารณาคุณสมบัติการกำหนดค่าที่ช่วยในการจัดการต้นทุน ตัวอย่างเช่น Google Cloud ให้ความสามารถในการแบ่งเวลาใช้งานและใช้หลายอินสแตนซ์สำหรับ GPU พร้อมด้วยคุณสมบัติ เช่น Vertex AI ซึ่งออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งาน GPU และลดต้นทุน

Vertex AI Workbench รวมเข้ากับแคตตาล็อก NVIDIA (NVDA ) NGC ได้อย่างราบรื่น ทำให้สามารถใช้งานเฟรมเวิร์ก ชุดพัฒนาซอฟต์แวร์ (SDK) และ Jupyter Notebooks ได้ด้วยการคลิกเพียงครั้งเดียว การผสมผสานนี้ร่วมกับ Reduction Server แสดงให้เห็นว่าธุรกิจสามารถเพิ่มประสิทธิภาพ AI และลดต้นทุนได้อย่างไรโดยการใช้บริการที่จัดการ

การเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน

นอกเหนือจากการใช้ API ที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าและการพัฒนาโมเดล ML สำหรับการสร้างผลิตภัณฑ์แล้ว ธุรกิจสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานได้ โดยเฉพาะในช่วงการเติบโต โดยการนำโซลูชัน AI ที่ออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจและฟังก์ชันเฉพาะของตน ซึ่งรวมถึงการประมวลผลสัญญาหรือการบริการลูกค้า ซึ่งเป็นทางเลือกในการทำให้กระบวนการทางธุรกิจเป็นระบบและจัดสรรทรัพยากรได้ดีขึ้น

ตัวอย่างที่ดีของโซลูชันประเภทนี้คือ DocumentAI ของ Google Cloud ผลิตภัณฑ์เหล่านี้ใช้พลังของการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อวิเคราะห์และดึงข้อมูลจากข้อความ โดยให้บริการในหลายกรณีการใช้งาน เช่น การจัดการวงจรชีวิตสัญญาและการประมวลผลจำนอง โดยการนำ DocumentAI มาใช้ ธุรกิจสามารถอัตโนมัติกระบวนการทำงานที่เกี่ยวข้องกับเอกสารได้ ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและเพิ่มความแม่นยำ

Contact Center AI ให้ความช่วยเหลือที่มีคุณค่าสำหรับบริษัทที่ประสบกับการเพิ่มขึ้นของความต้องการในการสนับสนุนลูกค้า โซลูชันนี้ช่วยให้องค์กรสามารถสร้างตัวแทนเสมือนอัจฉริยะได้ ทำให้สามารถส่งต่อระหว่างตัวแทนเสมือนและตัวแทนมนุษย์ได้อย่างไม่มีปัญหา และดึงข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้ได้จากปฏิสัมพันธ์ของศูนย์บริการลูกค้า โดยการนำเครื่องมือ AI เหล่านี้มาใช้ บริษัทเทคโนโลยีและสตาร์ทอัพสามารถจัดสรรทรัพยากรให้กับการนวัตกรรมและการเติบโตมากขึ้น ในขณะเดียวกันก็เพิ่มการบริการลูกค้าและเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวม

การขยายการพัฒนา ML การนำโมเดลไปใช้งานอย่างคล่องตัว และการเพิ่มความแม่นยำ

บริษัทเทคโนโลยีและสตาร์ทอัพบ่อยครั้งต้องการโมเดลที่กำหนดเองเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลของตนหรือใช้กรณีการใช้งานใหม่ๆ อย่างไรก็ตาม การเปิดตัวโมเดลเหล่านี้ในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริงอาจเป็นเรื่องที่ท้าทายและต้องใช้ทรัพยากรมาก แพลตฟอร์มคลาวด์ที่จัดการให้คำตอบโดยทำให้องค์กรสามารถเปลี่ยนจากการทดลองไปสู่การทดลองขนาดใหญ่และติดตั้งโมเดลการผลิตได้อย่างง่ายดาย

แพลตฟอร์ม Vertex AI ได้รับความนิยมอย่างมากในหมู่ลูกค้า เนื่องจากสามารถเร่งการพัฒนา ML ได้ โดยลดเวลาในการผลิตลงถึง 80% เมื่อเทียบกับวิธีการอื่นๆ มันให้ความสามารถของ ML Ops อย่างกว้างขวาง ซึ่งช่วยให้วิศวกร ML นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และนักพัฒนาสามารถมีส่วนร่วมได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยคุณสมบัติ เช่น AutoML แม้แต่บุคคลที่ไม่มีความเชี่ยวชาญเชิงลึกด้านการเรียนรู้ของเครื่องก็สามารถฝึกโมเดลที่มีประสิทธิภาพสูงได้โดยใช้ฟังก์ชัน low-code ที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้

การใช้ Vertex AI Workbench ได้เพิ่มขึ้นอย่างมาก โดยที่ลูกค้าได้รับประโยชน์จากคุณสมบัติ เช่น การเร่งการฝึกโมเดลขนาดใหญ่ถึง 10 เท่า และการเพิ่มความแม่นยำของโมเดลจาก 80% เป็น 98% ที่น่าประทับใจ คุณสามารถดู ซีรีส์วิดีโอ สำหรับคำแนะนำทีละขั้นตอนเกี่ยวกับการเปลี่ยนโมเดลจากโพรโทไทป์ไปสู่การผลิต นอกจากนี้ คุณสามารถดูบทความที่เน้นย้ำถึงการมีส่วนร่วมของ Vertex AI ในการวัด การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ การรวม BigQuery สำหรับการทำนายโดยไม่ต้องเขียนโค้ด ความสัมพันธ์ระหว่าง Vertex AI และ BigQuery สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีขึ้น และ บทความนี้ เกี่ยวกับคำอธิบายตามตัวอย่างของ Vertex AI เพื่อให้ปรับปรุงโมเดลซ้ำได้อย่างเข้าใจง่ายและมีประสิทธิภาพ