Wie GenAI die Art und Weise verändert, wie Unternehmen mit Daten umgehen

Die Einführung der Modelle der Claude 3-Serie im März 2024 und ihre erfolgreiche Leistung in zahlreichen Benchmark-Tests sind großartige Neuigkeiten für Unternehmen. Es sieht so aus, als ob Unternehmenskunden Zugriff auf hochwertigere KI- und GenAI-Tools von mehr Anbietern haben werden, um die beste Lösung zu bewerten und auszuwählen.

Während die Qualität und Vielfalt öffentlicher Tools und Dienste zunimmt, ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass alles mit Daten beginnt. Es sind nicht nur die Daten, die zum Trainieren der zugrunde liegenden Modelle verwendet werden, die KI- und maschinelle Lerntools antreiben, sondern es gibt auch Tools zur Datenanalyse, die verborgene Muster und Erkenntnisse aufdecken.

Wie ich bereits erklärt habe, gibt es einige wichtige Vorbereitungen, um Ihr Unternehmen auf den Einsatz von KI vorzubereiten, und ohne eine erfolgreiche Datenstrategie kann es keine erfolgreiche KI-Strategie geben. Der erste Schritt besteht darin, Ihre Daten so vorzubereiten, dass sie für die KI geeignet sind. Dazu gehört die Bewertung, Integration, der Schutz und die Pflege Ihres dezentralen digitalen Goldes, damit die wachsende Vielfalt an KI-Tools und -Diensten auf dem Markt darauf zugreifen kann.

In diesem Artikel konzentriere ich mich darauf, warum eine effiziente Pipeline zwischen Ihren Daten und cloudbasierten KI-Diensten so wichtig ist und was dies für Ihr Unternehmen bedeuten könnte.

Entwerfen einer KI-Pipeline

Sobald Sie Ihre Daten in der Cloud bewertet, konsolidiert und gesichert haben, möchten Sie bestimmte Datensätze kuratieren, die für verschiedene Gruppen oder Anwendungsfälle relevant sind, und dann eine Pipeline erstellen, um die ausgewählten bereitzustellen Daten an die KI-Tools Ihrer Wahl. Wenn sich Ihre Daten in einem Amazon Simple Storage Service (S3)-Bucket befinden, sollten Sie die S3-APIs nutzen, die eine breite Palette von KI-Tools und -Diensten für einen umfassenden und schnellen Zugriff auf Ihre Daten unterstützen.

Beide Tools sollten Priorität haben – Sie möchten, dass diese Tools mit hoher Geschwindigkeit laufen, und Sie möchten vermeiden, dass Sie sich an einen bestimmten Anbieter oder Anbieter binden. Das führende GenAI-Tool, für das Sie sich heute entscheiden, ist in drei Monaten möglicherweise nicht mehr die beste Lösung für Ihre Anforderungen, und Sie wünschen sich möglicherweise die Flexibilität, Daten aus verschiedenen KI-Tools zu nutzen. Dieses Feld verändert sich so schnell.

Wenn Sie Hyperscale-Computing-Dienste nutzen, müssen Sie normalerweise vermeiden, Kunden in geschlossene Campusgelände zu zwingen, um ihr Erlebnis nicht zu beeinträchtigen. Um sicherzustellen, dass Ihre Daten in AWS S3 gespeichert sind, können Sie daher Tools von Microsoft oder Google verwenden. Wenn Sie beispielsweise Google Vertex verwenden möchten, können Sie mithilfe der S3-API eine Pipeline zwischen Ihrem S3-Datensatz und dem Google-Dienst einrichten.

Was kommt als nächstes? Nun, sobald Ihre Daten für KI geeignet sind und Sie Pipelines erstellt oder geplant haben, um Ihre ausgewählten Dienste mit Ihren kuratierten Daten zu verbinden, ist es an der Zeit zu sehen, was diese Tools tatsächlich für Ihr Unternehmen tun können Tun. Wir bemerkten eine Vielzahl interessanter Anwendungsfälle bei unseren Kunden.

Wie Unternehmen heute KI nutzen

Wenn Sie ein Fertigungsunternehmen leiten, verfügen Sie wahrscheinlich über Bildgebungs- und IoT-Geräte, die Daten während des gesamten automatisierten Fertigungsprozesses erfassen. Heute arbeiten wir in meinem Unternehmen mit Kunden zusammen, die diese Scan- und IoT-Daten nutzen, Pipelines zu Cloud-Diensten erstellen und dann Modelle für maschinelles Lernen (ML) erstellen, mit denen Endbenutzer interagieren können, um mehr darüber zu erfahren, was intern auf einem passiert Fertigungs-, Qualitätssicherungs- oder Montagestandort. Sie entdecken effizientere Möglichkeiten, Arbeitsabläufe zu nutzen. Sie entdecken und beheben Produktfehler schneller.

Wenn Sie ein Marketingunternehmen haben, möchten Sie möglicherweise einen Dienst wie AWS Rekognition oder AWS Kendra nutzen, um Video- und Bildinhalte zu analysieren und zu durchsuchen. Einer unserer Kunden ist ein Werbegigant mit Hunderten von Studios auf der ganzen Welt, von denen jedes seine eigene reiche Geschichte kreativer Arbeit vorweisen kann. Globale Unternehmen wie dieses können KI-Tools nutzen, um ihren Kreativteams dabei zu helfen, sich leicht von früheren Projekten inspirieren zu lassen und GenAI-Dienste zu nutzen, um neue Kampagnen zu erstellen, wenn sie neuen Kunden Vorschläge unterbreiten.

Allerdings beinhalten die derzeit häufigsten KI-Anwendungen, die wir in Unternehmen sehen, einige Variationen von Chat-Schnittstellen. Dieses Tool kann zur Kundenbetreuung, zum Marketing und sogar zur internen Forschung eingesetzt werden, um die Verbreitung institutionellen Wissens zu fördern.

Die Implementierung dieser Dienste erwies sich als überraschend einfach. Google Vertex ist eine großartige Option, da es einfach zu verwenden und kostengünstig ist, das LLM von Google nutzt und gleichzeitig den Schutz privater Daten gewährleistet. Das Amazonas-Grundgestein ist ebenso beeindruckend.

Unsere Kunden nutzen außerdem Microsoft Copilot und Copilot Studio, eine Webanwendung, die Ihnen dabei hilft, Chatbots zu erstellen, die auf spezifische Bedürfnisse zugeschnitten sind, und zwar auf eine Weise, die den Datenschutz und die Compliance gewährleistet. Ein Technologieunternehmen mit einer großen Wissensdatenbank an Dokumenten könnte einen kuratierten Datensatz aus diesen Texten erstellen, einen benutzerdefinierten Copiloten schulen und dann seinen Kunden oder internen Benutzern ein Tool zur Verfügung stellen, das es ihnen erleichtert, relevante Informationen zu finden und daraus zu extrahieren diese Wissensdatenbank.

Jede Branche und jedes Unternehmen hat seine spezifischen Bedürfnisse, aber jedes Unternehmen, mit dem ich in den letzten Jahren zusammengearbeitet habe, hatte ein gemeinsames Problem – ständig wachsende Datenmengen. Letztendlich können diese KI-, GenAI- und ML-Tools Unternehmen die Möglichkeit bieten, unterschiedliche Daten in Vermögenswerte umzuwandeln, die dazu beitragen können, die Effizienz zu steigern, Geschäftsprozesse zu beschleunigen und erhebliche Wettbewerbsvorteile zu schaffen.

Wir wissen nicht, welche KI-Tools und -Dienste sich durchsetzen werden oder welche spezifischen Tools für Ihr Unternehmen am besten geeignet sind. Eines ist jedoch klar: Diese Technologie wird Ihre Branche verändern, und die führenden Unternehmen von morgen werden diejenigen sein, die schon heute Daten KI-freundlich machen und mit dem Aufbau von Datenpipelines für KI-Tools und -Dienste beginnen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie GenAI die Art und Weise verändert, wie Unternehmen mit Daten umgehen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!