Приветствуем в мире AI: Как искусственный интеллект меняет бизнес

Привет, меня зовут Сергей Мазур, и это ежедневный обзор использования нейросетей для улучшения бизнеса от сервиса Иноватсон — платформы поддержки отдела продаж на основе контроля качества звонков. 💼➡️💥

Искусственный интеллект и его влияние на бизнес

Искусственный интеллект (AI) стремительно меняет ландшафт различных отраслей, но его истинный потенциал раскрывается только тогда, когда компании интегрируют его в свою инфраструктуру. На конференции NVIDIA’s GTC 2025 в рамках сессии “AI Promise to Profits: Maximize Business ROI with Accelerated Computing” (Session S74483) были озвучены важные идеи о том, как предприятия могут воспользоваться возможностями AI, используя гибридную облачную архитектуру и современные инфраструктурные решения. 🌐

Кто говорит о важности интеграции AI?

В дискуссии принимали участие такие эксперты, как Хиллари Хантер, CTO IBM Infrastructure, Бриана Франк, VP IBM Cloud PaaS и Управления продуктами, и Чандра Рави, старший директор по распределенным системам в Visa. Они обсудили, как компании могут увеличить ROI, повышая эффективность, улучшая управление данными и обеспечивая безопасность через надежное управление. 🔍

Как AI может изменить ваши бизнес-процессы?

• Оптимизация использования ресурсов GPU: Важно максимально эффективно использовать графические процессоры для ускорения работы AI.
• Выбор между открытыми и проприетарными моделями AI: Открытые модели обеспечивают большую гибкость, тогда как проприетарные модели лучше подходят для специализированных задач.
• Этика AI: Необходимо также учитывать этические аспекты внедрения AI в бизнес.

Понимание специфики AI становится ключом к его успешному внедрению. Компании должны интегрировать свои данные в AI-структуры, обеспечивая при этом надлежащую governance. Это помогает сохранить точность моделей, минимизировать предвзятости и гарантировать, что все соответствует целям компании. Без четкой governance проекты AI могут столкнуться с проблемами, такими как неэффективность и уязвимости. ⚖️

Гибридные облачные решения: находка для бизнеса

Чтобы AI работал на полную мощность, нужна гибкость и масштабируемость. Оптимизация ресурсов GPU и создание прямой связи между памятью GPU и хранилищем могут значительно ускорить процесс обучения моделей AI. Это означает, что бизнес может получать более качественные результаты быстрее. ☁️

Управление большими наборами данных становится критически важным. Процесс, известный как data fusion, позволяет компаниям более эффективно обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные. AI-решения должны быть в состоянии анализировать разные типы данных для извлечения значимых инсайтов. Гибкая инфраструктура упрощает использование AI в различных IT-экосистемах.

Инструменты для ускорения внедрения AI

Гибридные облачные решения предоставляют компаниям необходимую гибкость, одновременно обеспечивая безопасность и соблюдение норм по управлению данными. Поскольку AI часто работает с конфиденциальной информацией, важно управлять местом и способом хранения этих данных. Гибридные облачные структуры предлагают оптимальный баланс между производительностью и соблюдением требований, позволяя безопасно и эффективно внедрять AI. 🔒

Использование гибридного облака может ускорить производительность AI, снизить операционные затраты и при этом поддерживать высокую производительность. Инструменты, такие как OpenShift AI и RHEL AI, создают надежную основу для развертывания AI-решений в различных средах. Это значит, что компании могут масштабировать модели AI без ущерба для безопасности или производительности.

Также стоит отметить Red Hat AI InstructLab, который помогает согласовать большие языковые модели (LLMs) с конкретными потребностями бизнеса. Внедрение AI может быть сложным, особенно когда речь идет о безопасности и рисках, таких как «катастрофическое забывание», когда модели теряют приобретенные знания. InstructLab обеспечивает полный контроль над данными и моделями, что позволяет решать эти проблемы. 🔄

Пример на практике: как AI может улучшить результаты

Чтобы продемонстрировать возможности InstructLab, был проведен практический эксперимент, сосредоточенный на производительности марафонцев. Исследование показало, как LLMs могут усваивать специализированные термины, связанные с бегом, обувью и индивидуальными тренировочными данными. AI-модель была обучена на терминологии, связанной с бегом, и генерировала синтетические данные для персонализации рекомендаций. Например, она могла предложить лучшие кроссовки для темповых пробежек на основе результатов спортсмена, показывая, как AI может предоставить конкретные советы вместо общих ответов. 🏃‍♂️

Процесс согласования моделей отделяет базовые AI модели от более специализированных. Общие AI модели дают широкие, обобщенные ответы, тогда как согласованные модели предлагают конкретные, контекстно-осведомленные рекомендации. Например, согласованная модель может рекомендовать беговые кроссовки на основе результатов бегуна, в то время как общая модель просто перечислит все доступные варианты.

Синтетическая генерация данных и ее важность

Синтетическая генерация данных (SDG) играет важную роль в этом процессе. Создавая и валидируя примеры для обучения, SDG помогает уточнить понимание AI модели в специфических областях. Это позволяет компаниям дорабатывать свои AI решения, даже когда реальные данные трудно собрать или они отсутствуют. 📊

Консалтинговые услуги как ключ к успешной интеграции AI

С развитием AI многие компании обращаются к консалтинговым услугам для помощи в интеграции этой технологии в свои бизнес-процессы. Внедрение AI связано с рядом вызовов, таких как обучение персонала, разработка стратегии и развертывание решений. Многие компании обращаются к экспертам за советом о том, как преодолеть эти сложности и максимально эффективно использовать AI.

Консалтинговые услуги предлагают поддержку на всех этапах: от разработки стратегии до управления governance и развертыванием моделей. С ростом проектов AI потребность в экспертной поддержке в этих областях будет только увеличиваться. 📈

Будущее AI: к чему готовиться?

В ближайших событиях запланированы множество захватывающих инноваций в сфере AI, направленных на помощь бизнесу в проведении трансформации с использованием AI. Эти достижения сосредоточены на масштабировании инфраструктуры, внедрении гибридных облачных архитектур и точной настройке согласования моделей для достижения реальных бизнес-результатов. 🚀

Исследовательская и разработческая деятельность в области AI продолжит расширять границы, обеспечивая постоянное развитие и влияние AI на различные отрасли. Правильное сочетание гибридных облачных решений, масштабируемой инфраструктуры и согласования моделей — это ключ к раскрытию полного потенциала AI. Эти технологии позволяют компаниям эффективно использовать AI, сохраняя безопасность и контроль над данными.

Пока AI продолжает эволюционировать, компании, которые стратегически внедряют эти технологии, окажутся в более сильной позиции для инноваций и улучшения бизнес-результатов. Сосредоточив внимание на технических преимуществах AI и согласовав его с конкретными потребностями, компании могут использовать его трансформационные возможности для улучшения своих операций. 🔑

Хотите увеличить прибыль с помощью ИИ? Переходите на наш сайт: https://inovatson.ru/