クラウドでの生成 AI: 構築するか、購入するか?

David Linsigao

コンパイル | Yan Zheng

51CTO テクノロジー スタックによって作成 (WeChat ID: blog51cto)

テクノロジーには、書かれていないものがありますこの分野のルール: 誰もが他人のテクノロジーを採用することを好みます。しかし、多くの企業にとって、生成 AI はその型にはまらないようで、生成 AI はいくつかの重要な意思決定を急速に推進しています。すべての組織は、カスタムの生成 AI プラットフォームを社内で構築するか、AI ベンダーから事前にパッケージ化されたソリューション (クラウド サービスとして提供されることが多い) を購入するかという重要な選択に直面しています。機会。奇妙ですが、その理由に驚かれるかもしれません。企業の genAI 戦略を再考するきっかけとなる可能性もあります。人工知能プラットフォームを使用すると、企業はその機能を完全に制御できます。 AI テクノロジーは組織のニーズに正確に適応することができ、企業固有のワークフローへのコンプライアンスを確保し、カスタマイズされたユーザー エクスペリエンスを提供します。 DIY 生成 AI は、パブリック、プライベート、または従来のプラットフォームで実行できることに注意してください。私たちは現在、オンプレミスまたはパブリック クラウドで特定の genAI テクノロジーを使用したオープンソース実装に重点を置いています。

自然言語対話は、静的なビジネス プロセスを処理するためのより「人間的」な方法を提供します。ただし、これらのシステムがすぐにビジネスの中核となる可能性があり、すべての機能を完全に制御しない限り、システムが全体的な価値を提供できなくなるリスクがあるという懸念があります。言い換えれば、誰かがあらゆる付加機能を備えた AI プラットフォームを購入し、それが方向を変えたり、消滅したりした場合、システムの機能不全やビジネスの失敗のリスクにさらされることになります。

2. もっとお金を、もっとお金を。時間とリスクが増える

複雑な生成 AI プラットフォームを構築するには、専門知識を持つ専門家チームが必要ですが、既存の人材プールから十分な専門家を見つけるのは困難です。ビジネスの特定の仕様を満たすカスタム genAI ソリューションを開発するには、データ サイエンティストと AI エンジニアがクラウドおよび非クラウド プラットフォーム エンジニアと協力する必要があります。

そうすることで、複雑さが増す可能性があります。そして、高価な人材を雇用する必要があります。私の友人に CIO がいますが、彼らは優れた工科大学の卒業式に従業員を送り込み、学校の駐車場で従業員に直接アプローチして、公開雇用市場に参入する前に人材を募集しています。これは不安をもたらすと同時に革新的なアプローチです。

ほとんどの企業は、十分な人材を惹きつけるために創造性を発揮する必要があります。人材不足により、一部の企業はプロジェクトを延期したり、システムを自社で構築する代わりにシステムを購入することを選択しなければなりません

3. 購入価値

このシステムを購入すると、迅速な導入が可能になります。および開発 すぐに使える機能。つまり、事前に構築されたソリューションをすぐに使用して迅速に実装できます。即座に価値を獲得し、市場投入までの時間を短縮できます

生成 AI サービスを購入するには、継続的なサポート、アップデート、改善が重要になります。一部のコンポーネントでは DIY の方法でもある程度のサポートは得られますが、主に自分で構築する必要があります

.データベース ベンダーからデータベースを購入する前に、データベースの構築とサポートのコストを検討してください。比較。もちろん、AI システムはより複雑で、より多くのコンポーネントが含まれますが、この例えは適切です。

ビルド アプローチの価値は、以下に基づいてカスタムの 1 回限りのシステムをどのように作成するかに完全に依存します。ビジネスのニーズ ソリューションのニーズコア システムを完全に制御できるようになると、追加のコスト、時間、リスクを賭けても報われます。多くの人にとって、コア システムはビジネスの自動化だけでなく、ビジネスの重要な部分になるでしょう。

genAI を正しく使用することは、今後数年間でビジネスの成功に重要な要素となる可能性があります

4.すべての要素を比較検討する

生成 AI プラットフォームを構築または購入することを決定するときは、すべての長所と短所を考慮する必要があります。まず、生成 AI を社内で構築するにはコストがかかる可能性があります。対照的に、既製のソリューションは実用性と費用対効果を提供します

生成 AI を社内で構築するには、熟練したチームを編成する必要があり、既製のソリューションを使用すると、システムを構築した AI ベンダーの専門知識にアクセスできます。これは、リスクとコストをベンダーまたはプロバイダーに押し付けることを意味します

最後に、AI ソリューションをゼロから作成するということは、完全な創造性と技術プロセスの制御を意味します。これにより、最初から要件を満たすためのコンプライアンス対策と正確な機能の統合が可能になります。私たちは皆、建設がどのように行われるかを知っています。カスタマイズにより、多くの反復と時間のかかる開発が発生する可能性があります。さらに、社内で AI を生成するにはサポートとメンテナンスが重要です。これが自分で行うアプローチを正当化するのに十分な価値を提供しない場合は、リスク、時間、コストを排除する購入を検討してください。将来の決断は最終的に会社の破産につながりました。おそらくそれは、テクノロジーを構築すべきときに間違った機器を購入し、業界が必要とするテクノロジーの価値を提供できなかったからかもしれません。あるいは、人材が不足していて予算が限られていたため、価値のある製品を作成できなかったからかもしれません

基本的に上記の状況が確実に起こることは間違いありません

次のリンクを参照してください: https://www.infoworld.com/article /3711705/build-or-buy-cloud-based-generative-ai.html

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