วิธีการที่ธุรกิจสามารถใช้เทคโนโลยี AI ของ Google

ผู้นำธุรกิจในวงการเทคโนโลยีและสตาร์ทอัพในปัจจุบันรู้ถึงความสำคัญของการควบคุม AI 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 แม้กระทั่งบริษัทขนาดเล็กที่มุ่งเน้นหลักไม่ได้围繞 AI ก็สามารถได้รับประโยชน์จากการผสมผสาน AI เข้ากับเนื้อหาในการดำเนินงาน ซึ่งช่วยในการจัดการต้นทุนอย่างมีประสิทธิภาพเมื่อเติบโต

การเร่งพัฒนาผลิตภัณฑ์

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

ตัวอย่างเช่น บริษัทหลายแห่งที่รวม การเรียนรู้ของเครื่องจักรแบบสนทนา 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 ตั้งแต่การดึงข้อมูลเชิงลึกจากลูกค้าไปจนถึงการสร้างบุคลิกที่มีใจให้กับหุ่นยนต์ สำหรับการดูรายละเอียดเพิ่มเติม คุณสามารถเยี่ยมชม หน้าผลิตภัณฑ์ AI ของเรา ซึ่งให้บริการ API เพิ่มเติม เช่น Translation, Vision และอื่นๆ คุณยังสามารถสำรวจโปรแกรม Google Cloud Skills Boost ซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับ ML APIs และให้การสนับสนุนและความเชี่ยวชาญเพิ่มเติมในด้านนี้

การปรับใช้การทำงานและต้นทุนให้เหมาะสม

เพื่อแก้ไขปัญหาของโครงสร้างพื้นฐาน ML ที่มีค่าใช้จ่ายสูงและซับซ้อน บริษัทหลายแห่งหันไปใช้บริการคลาวด์มากขึ้น แพลตฟอร์มคลาวด์ให้ประโยชน์ในการปรับใช้ต้นทุน 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 ให้ความสามารถในการใช้ร่วมกันและหลายอินสแตนซ์สำหรับ GPUs พร้อมด้วยคุณสมบัติ เช่น Vertex AI ซึ่งออกแบบมาเพื่อปรับใช้การใช้ GPU และต้นทุน

Vertex AI Workbench รวมเข้ากับแคตตาล็อก NVIDIA NGC ได้อย่างราบรื่น ทำให้สามารถใช้งานเฟรมเวิร์ก ซอฟต์แวร์สำหรับการพัฒนา 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 การติดตั้งแบบสตรีมไลน์ และการเพิ่มความแม่นยำ

บริษัทเทคโนโลยีและสตาร์ทอัพบ่อยครั้งต้องการโมเดลที่กำหนดเองเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลของตนหรือใช้กรณีการใช้งานใหม่ๆ อย่างไรก็ตาม การเปิดตัวโมเดลเหล่านี้ใน môi trườngการผลิตอาจเป็นเรื่องที่ท้าทายและต้องใช้ทรัพยากรมาก แพลตฟอร์มคลาวด์ที่จัดการให้คำตอบโดยทำให้องค์กรสามารถเปลี่ยนจากการทดลองไปสู่การทดลองขนาดใหญ่และติดตั้งโมเดลการผลิตได้อย่างง่ายดาย

แพลตฟอร์ม Vertex AI ได้รับความนิยมอย่างมากในหมู่ลูกค้า เนื่องจากสามารถเร่งการพัฒนา ML ได้ โดยลดเวลาในการผลิตลงถึง 80% เมื่อเทียบกับวิธีการอื่นๆ มันให้ความสามารถของ ML Ops อย่างกว้างขวาง ซึ่งช่วยให้工程师 ML นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และนักพัฒนาสามารถมีส่วนร่วมได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยคุณสมบัติ เช่น AutoML แม้แต่บุคคลที่ไม่มีประสบการณ์ในการเรียนรู้ของเครื่องจักรลึกก็สามารถฝึกโมเดลที่มีประสิทธิภาพสูงได้โดยใช้ฟังก์ชัน 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 เพื่อทำให้การสร้างโมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพและง่ายต่อการใช้งาน