Làm thế nào các doanh nghiệp có thể tận dụng công nghệ AI của Google

Lãnh đạo doanh nghiệp trong lĩnh vực công nghệ và khởi nghiệp hiện nay đều biết tầm quan trọng của việc掌握 AI và học máy. Họ nhận ra cách nó có thể giúp rút ra những thông tin quý giá từ dữ liệu, tối ưu hóa hoạt động thông qua tự động hóa thông minh và tạo ra những trải nghiệm khách hàng không thể sánh được. Tuy nhiên, việc phát triển những công nghệ AI này và sử dụng các công cụ như Google Maps API cho mục đích kinh doanh có thể tốn thời gian và tốn kém. Nhu cầu về chuyên gia AI có kỹ năng cao thêm một lớp thách thức nữa. Do đó, các công ty công nghệ và khởi nghiệp đang dưới áp lực phải sử dụng tài nguyên của họ một cách thông minh khi tích hợp AI vào chiến lược kinh doanh của họ.

Trong bài viết này, tôi sẽ chia sẻ một loạt các chiến lược mà các công ty công nghệ và khởi nghiệp có thể sử dụng để thúc đẩy đổi mới và giảm chi phí thông qua việc ứng dụng thông minh các công nghệ AI của Google.

Sử dụng AI để tối ưu hóa hiệu quả hoạt động và tăng trưởng

Nhiều công ty hàng đầu hiện nay đang tung ra các dịch vụ hoặc sản phẩm sáng tạo mà không thể thực hiện được nếu không có sức mạnh của AI. Điều này không có nghĩa là những công ty này đang xây dựng cơ sở hạ tầng và quy trình làm việc của họ từ đầu. Bằng cách tận dụng các dịch vụ AI và học máy được cung cấp bởi các nhà cung cấp đám mây, doanh nghiệp có thể mở ra những cơ hội tăng trưởng mới, tự động hóa quy trình và điều hướng các sáng kiến tiết kiệm chi phí. Ngay cả các công ty nhỏ, mà trọng tâm chính của họ không phải là AI, cũng có thể hưởng lợi từ việc tích hợp AI vào cấu trúc hoạt động của họ, giúp quản lý chi phí hiệu quả khi họ mở rộng.

Tăng tốc phát triển sản phẩm

Các công ty khởi nghiệp thường nhằm mục đích định hướng chuyên môn kỹ thuật của họ vào các dự án độc quyền có tác động trực tiếp đến kinh doanh của họ. Mặc dù việc phát triển công nghệ AI mới có thể không phải là mục tiêu chính của họ, nhưng việc tích hợp các tính năng AI vào các ứng dụng mới có giá trị đáng kể. Trong những trường hợp như vậy, sử dụng các API đã được đào tạo trước cung cấp một giải pháp nhanh chóng và tiết kiệm chi phí. Điều này mang lại cho các tổ chức một nền tảng vững chắc để phát triển và tạo ra những thành quả xuất sắc.

Ví dụ, nhiều công ty tích hợp trí tuệ nhân tạo đối thoại vào sản phẩm và dịch vụ của họ tận dụng các API của Google Cloud, như Speech-to-Text và Natural Language. Những API này cho phép các nhà phát triển dễ dàng tích hợp các tính năng như phân tích cảm xúc, chuyển đổi giọng nói thành văn bản, lọc ngôn từ thô tục, phân loại nội dung, v.v. Bằng cách tận dụng công nghệ mạnh mẽ này, doanh nghiệp có thể tập trung vào việc tạo ra các sản phẩm sáng tạo thay vì đầu tư thời gian và tài nguyên vào việc phát triển các công nghệ AI cơ bản.

Hãy xem bài viết này để biết thêm về các ví dụ tuyệt vời về lý do tại sao các công ty công nghệ lại chọn API Giọng nói của Google Cloud. Các trường hợp sử dụng được nêu bật bao gồm từ việc trích xuất thông tin khách hàng đến việc truyền tải nhân cách đồng cảm vào các robot. Để tìm hiểu sâu hơn, hãy truy cập trang sản phẩm AI của chúng tôi, cung cấp các API bổ sung như Dịch, Hình ảnh, và nhiều hơn nữa. Bạn cũng có thể khám phá chương trình Google Cloud Skills Boost, được thiết kế đặc biệt cho API ML, cung cấp hỗ trợ và chuyên môn bổ sung trong lĩnh vực này.

Tối ưu hóa khối lượng công việc và chi phí

Để giải quyết thách thức của cơ sở hạ tầng ML tốn kém và phức tạp, nhiều công ty đang ngày càng chuyển sang các dịch vụ đám mây. Các nền tảng đám mây cung cấp lợi thế của việc tối ưu hóa chi phí, cho phép doanh nghiệp chỉ trả tiền cho tài nguyên họ cần và dễ dàng mở rộng quy mô lên hoặc xuống dựa trên nhu cầu thay đổi.

Với Google Cloud, khách hàng có thể sử dụng nhiều tùy chọn cơ sở hạ tầng để tinh chỉnh khối lượng công việc ML của họ. Một số sử dụng Bộ xử lý Trung tâm (CPUs) cho việc tạo mẫu đa năng, trong khi những người khác khai thác sức mạnh của Bộ xử lý Đồ họa (GPUs) cho các dự án tập trung vào hình ảnh và các mô hình lớn hơn – đặc biệt là những mô hình cần các hoạt động TensorFlow tùy chỉnh chạy một phần trên CPUs. Một số chọn Bộ xử lý Máy học TENSOR (TPU) độc quyền của Google, trong khi nhiều người áp dụng sự kết hợp của những lựa chọn này được điều chỉnh cho các trường hợp sử dụng cụ thể của họ.

Bên cạnh việc kết hợp phần cứng phù hợp với các kịch bản sử dụng cụ thể của bạn và tận dụng lợi thế của khả năng mở rộng và sự đơn giản trong hoạt động của các dịch vụ được quản lý, doanh nghiệp nên xem xét các tính năng cấu hình giúp quản lý chi phí. Ví dụ, Google Cloud cung cấp khả năng chia sẻ thời gian và nhiều thể hiện cho GPU, cùng với các tính năng như Vertex AI, được thiết kế cụ thể để tối ưu hóa việc sử dụng và chi phí GPU.

Bàn làm việc Vertex AI tích hợp mượt mà với danh mục NGC của NVIDIA, cho phép triển khai một lần nhấp vào các khung, bộ kit phát triển phần mềm và Jupyter Notebook. Sự tích hợp này, kết hợp với Máy chủ Giảm, thể hiện cách doanh nghiệp có thể tăng cường hiệu quả AI và giảm chi phí bằng cách tận dụng các dịch vụ được quản lý.

Tăng cường hiệu quả hoạt động

Ngoài việc tận dụng các API đã được đào tạo trước và phát triển mô hình ML cho việc tạo sản phẩm, doanh nghiệp có thể tăng cường hiệu quả hoạt động, đặc biệt là trong giai đoạn tăng trưởng, bằng cách áp dụng các giải pháp AI được thiết kế để đáp ứng nhu cầu kinh doanh và chức năng cụ thể. Những giải pháp này, bao gồm xử lý hợp đồng hoặc dịch vụ khách hàng, mở đường cho các quy trình kinh doanh được sắp xếp hợp lý và phân bổ tài nguyên tốt hơn.

Một ví dụ tuyệt vời về giải pháp như vậy là DocumentAI của Google Cloud. Những sản phẩm này tận dụng sức mạnh của học máy để phân tích và trích xuất thông tin từ văn bản, phục vụ cho các trường hợp sử dụng như quản lý vòng đời hợp đồng và xử lý thế chấp. Bằng cách sử dụng DocumentAI, doanh nghiệp có thể tự động hóa các quy trình liên quan đến tài liệu, tiết kiệm thời gian và cải thiện độ chính xác.

Trung tâm Liên hệ AI cung cấp sự hỗ trợ quý giá cho các công ty đang trải qua sự gia tăng nhu cầu hỗ trợ khách hàng. Giải pháp này cho phép tổ chức xây dựng các đại lý ảo thông minh, thực hiện chuyển giao mượt mà giữa các đại lý ảo và đại lý người thật khi cần, và rút ra những thông tin có giá trị từ các tương tác tại trung tâm cuộc gọi. Bằng cách tận dụng những công cụ AI này, các công ty công nghệ và khởi nghiệp có thể phân bổ nhiều tài nguyên hơn cho đổi mới và tăng trưởng trong khi nâng cao dịch vụ khách hàng và tối ưu hóa hiệu quả tổng thể.

Phát triển ML quy mô lớn, triển khai mô hình tinh gọn và tăng cường độ chính xác

Các công ty công nghệ và khởi nghiệp thường cần các mô hình tùy chỉnh để trích xuất thông tin từ dữ liệu của họ hoặc thực hiện các trường hợp sử dụng mới. Tuy nhiên, việc triển khai những mô hình này vào môi trường sản xuất có thể chứng minh là một thách thức và tốn nhiều tài nguyên. Các nền tảng đám mây được quản lý cung cấp một giải pháp bằng cách cho phép các tổ chức chuyển từ giai đoạn nguyên mẫu sang thí nghiệm có thể mở rộng và triển khai mô hình sản xuất thường xuyên.

Nền tảng Vertex AI đã trở nên phổ biến ngày càng tăng trong số khách hàng vì nó tăng tốc phát triển ML, giảm thời gian sản xuất lên đến 80% so với các phương pháp thay thế. Nó cung cấp một bộ khả năng ML Ops toàn diện, cho phép các kỹ sư ML, nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển đóng góp một cách hiệu quả. Với sự bao gồm của các tính năng như AutoML, ngay cả những cá nhân không có chuyên môn sâu về ML cũng có thể đào tạo các mô hình hiệu suất cao bằng cách sử dụng các chức năng mã thấp, thân thiện với người dùng.

Sự sử dụng Bàn làm việc Vertex AI đã chứng kiến sự tăng trưởng đáng kể, với khách hàng được hưởng lợi từ các tính năng như tăng tốc các công việc đào tạo mô hình lớn gấp 10 lần và tăng độ chính xác của mô hình từ 80% lên đến 98%. Hãy xem chuỗi video để có hướng dẫn từng bước về việc chuyển mô hình từ nguyên mẫu sang sản xuất. Hơn nữa, hãy khám phá các bài viết về những đóng góp của Vertex AI trong việc đo lường biến đổi khí hậu, việc tích hợp BigQuery cho dự đoán không cần mã, sự kết hợp giữa Vertex AI và BigQuery cho phân tích dữ liệu phong phú và bài viết này về giải thích dựa trên ví dụ của Vertex AI để cho phép lặp lại mô hình AI và ML một cách trực quan và hiệu quả.