인공 지능은 매우 중요합니다. 이는 기업의 디지털 혁신 여정을 촉진하는 핵심 요소일 뿐만 아니라 촉진제이기도 합니다. 이는 현재와 미래의 비즈니스 발전을 뒷받침하는 원동력입니다.
인터넷처럼 AI도 Fortune 500대 기업을 재편할 수 있는 잠재력을 갖고 있기 때문입니다. 수십 년 동안 자리를 잡은 기존 기업이 입지를 잃을 수도 있고, 무명의 파괴적인 도전자가 차세대 업계 리더가 되기 위해 부상할 수도 있습니다.
인공지능이 주도하는 디지털 혁신은 세 가지 중요한 비즈니스 영역에 큰 영향을 미칩니다. 가장 확실한 것은 기술 스택과 AI 지원을 보장하는 것입니다. 다음은 AI가 회사 비즈니스 프로세스와 운영을 변화시키는 방식입니다. AI는 자동화를 통해 기존 프로세스를 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 셋째, 아마도 가장 중요한 것은 인공 지능이 비즈니스에 가져올 변화입니다.
AI 채택 및 배포는 향후 몇 년 동안 주요 시장 차별화 요소가 될 것입니다. 다가오는 경제적 역풍을 극복하고 경쟁사보다 앞서 나가기 위해 기업은 AI를 디지털 혁신 전략의 핵심 원칙으로 삼아야 합니다.
기술의 급속한 발전과 함께 인공지능 배포의 효율성은 모델 구현 비용을 최소화하면서 이점을 극대화하는 데 달려 있습니다. 인공 지능 사용 방법을 모색하는 기업의 경우 배포 가치를 극대화하는 세 가지 방법이 있습니다.
많은 기업이 모델 중심 컴퓨팅에서 데이터 중심 컴퓨팅으로 기술 변화를 겪고 있습니다. 간단히 말해서, AI 모델을 만들고 모델에 데이터를 도입할 필요가 없고, 오히려 모델을 데이터에 직접 적용하는 것입니다. 광범위한 디지털 혁신 전략의 결과로 많은 기업이 이미 이 프로세스를 진행하고 있으며, 기업은 AI 컴퓨팅 플랫폼을 기업 전체에 서비스 제공을 위한 단일 전달 지점으로 전환하고 있습니다.
이를 통해 효율성이 향상될 뿐만 아니라 여러 부서에서 작업하고 프로세스를 결합하는 더 크고 혁신적인 AI 배포가 가능해집니다.
머신러닝 모델의 통합이 큰 변화를 겪었습니다. 불과 3년 전만 해도 새로운 머신러닝 모델을 논의하는 수백 개의 새로운 연구 논문이 매주 발표되면서 모델의 성장이 통제를 벗어나고 있다는 우려가 제기되었습니다. 오늘날 이러한 추세는 역전되었습니다. 덜 구체적이고 일반화 가능하므로 모델 수가 더 제한됩니다. 단일 공통 기반 언어 모델은 단지 하나가 아닌 여러 다운스트림 작업의 기능을 제공할 수 있습니다.
모델이 작아질수록 실제로는 표준화됩니다. 이는 새로운 AI 모델을 만드는 데 사용되는 지적 재산의 가치가 감소하는 흥미로운 부차적 효과를 가지고 있습니다. 이제 기업은 자신의 진정한 가치와 지적 재산이 보유한 데이터에 있다는 사실을 깨닫고 데이터 중심 컴퓨팅으로의 전환을 더욱 강조하고 있습니다.
물론 인공지능은 구체적이고 잘 정의된 기술이 아니었습니다. 이는 많은 관련 기술을 가리키는 광범위한 용어입니다. 오늘날 우리가 보고 있는 것은 모델을 결합하고 이를 다양한 유형의 데이터에 배포하는 현상입니다. 단일 파이프라인에서 다양한 AI 모델과 데이터 유형을 융합하면 운영 효율성이 향상되고 새로운 서비스가 제공됩니다.
한 가지 예로 자연어 처리와 컴퓨터 비전을 결합하여 텍스트 입력을 기반으로 이미지를 생성하는 이미지 생성 알고리즘을 만들 수 있습니다.
또 다른 실용적인 예는 언어 모델이 시스템 로그에서 예외를 추출한 다음 이를 추천 알고리즘에 제공하는 것입니다. 전자 상거래 추천 엔진 "당신은 이것을 구입했습니다. 아마도 당신은 이것을 좋아할 것입니다"는 일반적이지만 NLP 모델의 맥락에서 이를 활용하여 지원 분석가에게 텍스트 로그에서 수정할 차선책에 대한 권장 사항을 제공할 수 있습니다. .
인공 지능은 부서와 기업 전반에 걸쳐 채택되고 있으며 최고 경영진과 리더십 팀은 기술을 성공적으로 구현하는 경쟁업체에 뒤처지는 것을 원하지 않습니다. AI가 점점 더 많이 활용됨에 따라 AI를 가장 효율적으로 배포할 수 있는 기업은 차세대 경쟁 우위를 확보하게 될 것입니다.
위 내용은 기업이 AI를 배포하여 가치를 극대화하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!