企業(yè)如何部署AI實(shí)現(xiàn)價(jià)值最大化

人工智能至關(guān)重要，它不僅是關(guān)鍵的推動(dòng)者，也是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之旅的助推器。它是當(dāng)今和未來(lái)企業(yè)發(fā)展的動(dòng)力。

這是因?yàn)槿斯ぶ悄苡锌赡苤厮茇?cái)富500強(qiáng)，就像互聯(lián)網(wǎng)一樣。已有數(shù)十年歷史的老牌玩家可能會(huì)落敗，而默默無(wú)聞的顛覆性挑戰(zhàn)者可能會(huì)崛起，成為下一個(gè)行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者。

由人工智能驅(qū)動(dòng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)三個(gè)重要的商業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)生了巨大影響。最明顯的是技術(shù)堆棧，以及確保它為人工智能做好準(zhǔn)備。接下來(lái)是人工智能將改變公司業(yè)務(wù)流程和運(yùn)營(yíng)的方式，人工智能具有通過(guò)自動(dòng)化改變既定流程的潛力。第三，或許也是最重要的，是人工智能將對(duì)企業(yè)帶來(lái)的變革。

人工智能的采用和部署將被證明是未來(lái)幾年的一個(gè)關(guān)鍵市場(chǎng)差異化:為了克服即將到來(lái)的經(jīng)濟(jì)逆風(fēng)并領(lǐng)先于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，企業(yè)需要將人工智能作為其數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的關(guān)鍵原則。

隨著技術(shù)的快速發(fā)展，部署人工智能的有效性取決于最大化效益，同時(shí)最小化實(shí)現(xiàn)模型的成本。對(duì)于正在探索如何使用人工智能的企業(yè)來(lái)說(shuō)，有三種方法可以最大化部署的價(jià)值。

1.轉(zhuǎn)移到以數(shù)據(jù)為中心的計(jì)算

許多企業(yè)正在進(jìn)行技術(shù)變革，從以模型為中心的計(jì)算到以數(shù)據(jù)為中心的計(jì)算。簡(jiǎn)單地說(shuō)，我們不需要?jiǎng)?chuàng)建AI模型并將數(shù)據(jù)引入模型，而是需要將模型直接應(yīng)用到數(shù)據(jù)上。由于更廣泛的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，許多企業(yè)已經(jīng)在經(jīng)歷這一過(guò)程，企業(yè)將AI計(jì)算平臺(tái)作為整個(gè)企業(yè)服務(wù)交付的單一交付點(diǎn)。

這不僅帶來(lái)了效率，還為我們提供了更大、更具變革性的人工智能部署，這些部署可以跨部門工作并結(jié)合流程。

2.關(guān)注有價(jià)值的模型

機(jī)器學(xué)習(xí)模型的融合發(fā)生了重大變化。就在三年前，每周都有數(shù)百篇新的研究論文討論新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，這讓人擔(dān)心模型的增長(zhǎng)正在失控。如今，這一趨勢(shì)發(fā)生了逆轉(zhuǎn)。它的專一性和泛化性更少，這導(dǎo)致了模型的數(shù)量更加有限。一個(gè)單一的基于通用的語(yǔ)言模型可以從多個(gè)下游任務(wù)交付功能，而不僅僅是一個(gè)。

隨著模型逐漸縮小，它們實(shí)際上也變得更加標(biāo)準(zhǔn)化。這產(chǎn)生了一個(gè)有趣的次級(jí)效應(yīng)，創(chuàng)造新的AI模型的知識(shí)產(chǎn)權(quán)價(jià)值正在減少。企業(yè)如今意識(shí)到，他們的真正價(jià)值和知識(shí)產(chǎn)權(quán)在于他們持有的數(shù)據(jù)中，這進(jìn)一步突顯了向以數(shù)據(jù)為中心的計(jì)算的轉(zhuǎn)變。

3.結(jié)合模型并部署多模式人工智能

當(dāng)然，人工智能從來(lái)都不是一種特定的、定義明確的技術(shù)。它是許多相關(guān)技術(shù)的廣義術(shù)語(yǔ)。我們今天看到的是組合模型的興起，并將它們部署到不同類型的數(shù)據(jù)上。不同人工智能模型和數(shù)據(jù)類型在單一管道中的融合，將帶來(lái)更高的運(yùn)營(yíng)效率和提供的新服務(wù)。

一個(gè)例子是自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的結(jié)合，這產(chǎn)生了一種基于文本輸入創(chuàng)建圖像的圖像生成算法。

另一個(gè)更實(shí)際的例子是，語(yǔ)言模型將系統(tǒng)日志中提取異常，然后將其輸入推薦算法。電子商務(wù)推薦引擎“您買了這個(gè)，也許您會(huì)喜歡這個(gè)”是很常見(jiàn)的，但在NLP模型的環(huán)境下，可以利用它們?yōu)橹С址治鰩熖峁┫乱粋€(gè)最佳操作的推薦，以糾正文本日志中看到的異常。

人工智能正被跨部門和企業(yè)采用，C套件和領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)不希望被成功實(shí)施該技術(shù)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手甩在后面。隨著人工智能越來(lái)越多地投入使用，那些能夠以最高效率部署人工智能的企業(yè)將獲得下一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

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峰會(huì)預(yù)告

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