Як бізнес може використати технології штучного інтелекту Google

Лідери бізнесу в сучасній технологічній та стартап-сцені знають про важливість освоєння штучного інтелекту та машинного навчання. Вони розуміють, як це може допомогти отримувати цінні знання з даних, оптимізувати операції за допомогою розумної автоматизації та створювати неперевершені досвіди клієнтів. Однак розробка цих технологій штучного інтелекту та використання інструментів, таких як Google Maps API для бізнесу, може бути тривалим і дорогим процесом. Попит на висококваліфікованих фахівців штучного інтелекту додає ще один шар до цього виклику. Тому технологічні компанії та стартапи під тиском мудро використовувати свої ресурси при впровадженні штучного інтелекту в свої бізнес-стратегії.

У цій статті я поділюся різними стратегіями, які технологічні компанії та стартапи можуть використовувати для підтримки інновацій та скорочення витрат завдяки розумному застосуванню технологій штучного інтелекту Google.

Використання штучного інтелекту для оперативної ефективності та зростання

Багато сучасних інноваційних компаній запускають нові послуги або продукти, які були б неможливі без потужі штучного інтелекту. Це не означає, що ці компанії будують свою інфраструктуру та робочі процеси з нуля. Використовуючи послуги штучного інтелекту та машинного навчання, які пропонують постачальники хмарних послуг, компанії можуть розблокувати нові можливості зростання, автоматизувати свої процеси та керувати своїми ініціативами з скорочення витрат. Навіть малі компанії, чиєю основною метою може не бути штучний інтелект, можуть отримати вигоду від впровадження штучного інтелекту в свою оперативну тканину, що допомагає в ефективному управлінні витратами під час зростання.

Прискорення розробки продукту

Стартапи часто спрямовують свій технічний досвід на власні проекти, які безпосередньо впливають на їхній бізнес. Хоча розробка нових технологій штучного інтелекту може не бути їхньою основною метою, інтеграція функцій штучного інтелекту в нові програми має велику цінність. У таких випадках використання попередньо натренованих API пропонує швидке та економічне рішення. Це дає організаціям міцну основу для зростання та створення видатних робіт.

Наприклад, багато компаній, які інтегрують конверсаційний штучний інтелект у свої продукти та послуги, використовують API Google Cloud, такі як Speech-to-Text та Natural Language. Ці API дозволяють розробникам легко впроваджувати функції, такі як аналіз настрою, транскрипція, фільтрація нецензурної лексики, класифікація контенту тощо. Використовуючи цю потужну технологію, компанії можуть зосередитися на створенні інноваційних продуктів, а не витрачати час та ресурси на розробку основних технологій штучного інтелекту.

Перегляньте цю статтю для великих прикладів того, чому технологічні компанії обирають API Google Cloud для мови. Вказані випадки використання різноманітні – від отримання клієнтських знань до імплантації емпатичних особистостей роботам. Для глибшого погруження перегляньте нашу сторінку продукту штучного інтелекту, яка пропонує додаткові API, такі як переклад, бачення тощо. Ви також можете дослідити програму Google Cloud Skills Boost, спеціально розроблену для API машинного навчання, яка пропонує додаткову підтримку та експертизу в цій галузі.

Оптимізація робочих навантажень та витрат

Для вирішення проблем дорогих та складних інфраструктур машинного навчання багато компаній все частіше звертаються до хмарних послуг. Хмарні платформи пропонують перевагу оптимізації витрат, дозволяючи компаніям платити лише за необхідні ресурси та легко масштабуватися вгору або вниз залежно від змінюваних вимог.

З Google Cloud клієнти можуть використовувати ряд варіантів інфраструктури для налаштування своїх робочих навантажень машинного навчання. Деякі використовують центральні процесори (CPU) для універсального прототипування, тоді як інші використовують графічні процесори (GPU) для проектів, орієнтованих на зображення, та більших моделей – особливо тих, які потребують налаштованих операцій TensorFlow, які частково виконуються на CPU. Деякі обирають власні процесори машинного навчання Google, Tensor Processing Units (TPU), тоді як багато застосовують комбінацію цих варіантів, адаптовану до їхніх конкретних випадків використання.

Поза поєднанням відповідного апаратного забезпечення з вашими конкретними сценаріями використання та вигодою від масштабованості та оперативної простоти управляемих послуг, компанії повинні розглянути функції конфігурації, які допомагають у управлінні витратами. Наприклад, Google Cloud пропонує можливості спільного використання часу та багатомісткості для GPU, а також функції, такі як Vertex AI, спеціально розроблені для оптимізації використання GPU та витрат.

Vertex AI Workbench інтегрується безшовно з каталогом NVIDIA NGC, дозволяючи однократне розгортання фреймворків, наборів програмного забезпечення для розробки та блокнотів Jupyter. Ця інтеграція, поєднана з сервером скорочення, демонструє, як компанії можуть підвищити ефективність штучного інтелекту та скоротити витрати, використовуючи управляемі послуги.

Повышення оперативної ефективності

Поза використанням попередньо натренованих API та розробки моделей машинного навчання для створення продукту компанії можуть підвищити оперативну ефективність, особливо під час фази зростання, впроваджуючи рішення штучного інтелекту, адаптовані до конкретних бізнесових та функціональних потреб. Ці рішення, включаючи обробку документів або обслуговування клієнтів, створюють умови для оптимізованих бізнес-процесів та кращого розподілу ресурсів.

Відмінним прикладом такого рішення є DocumentAI від Google Cloud. Ці продукти використовують потужність машинного навчання для аналізу та витягування інформації з тексту, задовольняючи різні випадки використання, такі як управління життєвим циклом контрактів та обробка іпотеки. Використовуючи DocumentAI, компанії можуть автоматизувати робочі процеси, пов’язані з документами, зберігаючи час та покращуючи точність.

Contact Center AI пропонує цінну допомогу компаніям, які переживають зростання потреб у підтримці клієнтів. Це рішення дозволяє організаціям створювати інтелектуальних віртуальних агентів, забезпечувати безшовні переходи між віртуальними та людськими агентами за потреби та отримувати дієві знання з взаємодій з центром зв’язку. Використовуючи ці інструменти штучного інтелекту, технологічні компанії та стартапи можуть виділити більше ресурсів на інновації та зростання, одночасно покращуючи обслуговування клієнтів та оптимізуючи загальну ефективність.

Масштабування розробки машинного навчання, оптимізоване розгортання моделей та підвищення точності

Технологічні компанії та стартапи часто потребують налаштованих моделей для отримання знань з даних або реалізації нових випадків використання. Однак запуск цих моделей у середовищі виробництва може бути складним та ресурсоємним процесом. Управляемі хмарні платформи пропонують рішення, дозволяючи організаціям перейти від прототипування до масштабованого експериментування та регулярного розгортання моделей виробництва.

Платформа Vertex AI здобула зростаючу популярність серед клієнтів, прискорюючи розробку машинного навчання та скорочуючи час виробництва до 80% порівняно з альтернативними методами. Вона пропонує широкий набір можливостей ML Ops, дозволяючи інженерам машинного навчання, вченим-даних та розробникам ефективно співпрацювати. З включенням функцій, таких як AutoML, навіть особи без глибоких знань машинного навчання можуть тренувати високопродуктивні моделі, використовуючи зручні, низькокодові функції.

Використання Vertex AI Workbench також зазнало значного зростання, клієнти отримують вигоду від функцій, таких як прискорення великих завдань навчання моделей у десять разів та підвищення точності моделювання з 80% до 98%. Перегляньте відеосеріал для крок за кроком керівництва з переходу моделей від прототипу до виробництва. Крім того, поглибтеся в статті, які висвітлюють внесок Vertex AI у вимірювання змін клімату, впровадження BigQuery для прогнозів без коду, синергію між Vertex AI та BigQuery для збагаченого аналізу даних, та цю статтю про пояснення Vertex AI на основі прикладів для забезпечення інтуїтивної та ефективної ітерації моделі.