Bergabunglah dengan acara bahwa para pemimpin lembaga telah dipercaya selama hampir dua dekade. VB Transform menggabungkan orang yang membangun strategi AI untuk institusi nyata. Pelajari lebih lanjut
Saat membangun lembaga AI, beberapa perusahaan menemukan bahwa bagian yang paling sulit kadang -kadang menentukan apa yang harus dibangun dan bagaimana mengatasi berbagai operasi yang bersangkutan.
di dalam VentureBeat Transform 2025Kualitas data dan tata kelola berada di garis depan dan pusat, seperti yang dilihat perusahaan di luar tahap eksperimental kecerdasan buatan dan mengeksplorasi cara -cara untuk memproduksi dan memperluas agen dan aplikasi lainnya.
>> Tonton setiap liputan konversi kami 2025 di sini <Praaden Holcht, Direktur Administrasi dan Mitra mengatakan Boston Consulting Group. Dia menambahkan bahwa perusahaan perlu memikirkan serangkaian komplikasi yang terkait dengan paparan data, anggaran kecerdasan buatan dari kepribadian, izin kedatangan, bagaimana mengelola risiko eksternal dan internal.
Terkadang, solusi baru termasuk cara untuk menggunakan data yang tidak dapat digunakan. Berbicara di atas panggung pada Selasa sore, Holstege memberi contoh pelanggan yang menggunakan model bahasa besar (LLM) untuk menganalisis jutaan ide tentang orang -orang yang mendorong orang, keluhan produk dan komentar positif – dan menemukan ide -ide yang tidak mungkin beberapa tahun yang lalu dengan pemrosesan NLP.
“Pelajaran yang lebih luas di sini adalah bahwa data tidak homogen,” kata Hulcheg. “Anda memiliki segalanya mulai dari catatan catatan hingga dokumen hingga catatan pelanggan untuk melacak data yang diproduksi dalam konteks penerapan aplikasi dan sejuta jenis data.”
Beberapa kemungkinan baru ini berkat peningkatan data siap -siap AI.
“Setelah Anda berada di dalamnya, Anda mulai merasakan kemungkinan seni yang mungkin ini,” kata Etelinger. “Ini adalah pekerjaan yang seimbang antara itu dan datang dengan perasaan yang jelas tentang apa yang Anda coba selesaikan. Katakanlah Anda mencoba untuk memecahkan pengalaman pelanggan. Ini bukan kondisi yang tepat, tetapi Anda tidak selalu tahu. Anda mungkin menemukan sesuatu yang lain dalam proses ini.”
Mengapa data siap -siap AI karena sangat penting untuk mengadopsi institusi
Data siap Amnesty International adalah langkah penting untuk mengadopsi proyek kecerdasan buatan. Di Gartner terpisah pengintaianLebih dari 500 direktur manajer manajer manajer selancar dan pemimpin teknologi berukuran sedang mengatakan mereka mengharapkan adopsi infrastruktur siap untuk Amnesty International dalam operasi data yang lebih cepat dan lebih fleksibel.
Ini bisa menjadi proses yang lambat. Hingga 2026, Gartner Mengharapkan Lembaga akan meninggalkan 60 % dari proyek kecerdasan buatan yang tidak didukung oleh data siap siap dari kecerdasan buatan. Ketika perusahaan riset telah mensurvei para pemimpin manajemen data musim panas lalu, 63 % responden mengatakan bahwa lembaga mereka tidak memiliki praktik manajemen data yang berlaku, atau mereka tidak yakin praktik.
Awais Sher Pajwa, Kepala Data dan Layanan Perbankan untuk Amnesty International di Bank of America, mengatakan ketika proses penerbitan menjadi lebih matang, penting untuk mempertimbangkan cara menghadapi tantangan berkelanjutan seperti model pemodelan AI ANGED dari waktu ke waktu. Dia menambahkan bahwa institusi tidak selalu perlu mempercepat sesuatu untuk pengguna tertinggi yang telah meningkatkan batas tertentu bagaimana mereka berpikir tentang kemampuan obrolan berdasarkan obrolan.
“Kita semua dalam kehidupan sehari -hari adalah pengguna aplikasi obrolan di sana,” kata Sher Pajwa. “Pengguna telah sepenuhnya dikembangkan. Dalam hal pelatihan, Anda tidak perlu mendorongnya ke pengguna akhir, tetapi ini juga berarti bahwa itu menjadi proses yang sangat kooperatif. Anda perlu mengetahui elemen implementasi dan ekspansi, yang menjadi tantangan.”
Nyeri dan Komplikasi untuk Akun Kecerdasan Buatan
Perusahaan juga perlu mempertimbangkan peluang dan tantangan aplikasi berbasis aplikasi, aplikasi hibrida dan hibrida. Sher Bajoa mengatakan aplikasi kecerdasan buatan cloud memungkinkan untuk menguji berbagai teknologi dan berkembang dengan cara yang lebih eksperimental. Namun, ia menambahkan bahwa perusahaan perlu mempertimbangkan berbagai masalah infrastruktur seperti keamanan dan biaya – dan bahwa penjual seperti NVIDIA dan AMD memudahkan perusahaan untuk menguji berbagai model dan metode publikasi yang berbeda
Holchteg mengatakan bahwa keputusan tentang penyedia layanan cloud menjadi lebih rumit daripada beberapa tahun yang lalu. Sementara opsi terbaru seperti NeoClouds (penyediaan GPU dan perangkat virtual) kadang-kadang dapat memberikan alternatif yang lebih murah untuk hiperaktif tradisional, dan menunjukkan bahwa banyak pelanggan akan menerbitkan Amnesty International karena data mereka sudah mungkin membuat transformasi infrastruktur utama lebih kecil kemungkinannya. Tetapi bahkan dengan alternatif yang lebih murah, Holstege melihat komputasi, biaya, dan peningkatan. Misalnya, ia menunjukkan bahwa model open source seperti Llama dan Mistral dapat memiliki persyaratan komputasi yang lebih tinggi.
“Apakah Anda membuat biaya akun sepadan dengan semua masalah ini untuk menahan sakit kepala untuk menggunakan model open source dan mendeportasi data Anda?” Permintaan Holcht. “Hanya batas -batas pilihan yang dihadapi orang sekarang jauh lebih luas daripada tiga tahun yang lalu.”
Visi harian tentang kasus penggunaan bisnis dengan VB setiap hari
Jika Anda ingin membujuk bos Anda di tempat kerja, Anda telah membahas VB setiap hari. Kami memberi Anda prioritas jurnalistik internal atas apa yang dilakukan perusahaan dengan kecerdasan buatan kebidanan, dari transformasi organisasi hingga operasi penerbitan praktis, sehingga Anda dapat berbagi visi pengembalian investasi maksimum.
Baca Kebijakan Privasi Kami
Terima kasih telah berlangganan. Periksa lebih banyak buletin VB di sini.
Terjadi kesalahan.
