Генеративный искусственный интеллект открывает большие перспективы для компаний. А демократизация инструментов ИИ, которая теперь возможна благодаря GenAI, — это сдвиг парадигмы. Но прежде чем компании смогут полностью реализовать потенциал GenAI и обеспечить его широкое внедрение, они должны учитывать некоторые важные факторы.
Сегодня компаниям, которые все еще находятся на самых ранних этапах своего пути к GenAI, необходимо принять новые способы работы и разрабатывать приложения GenAI с корпоративными функциями, включая безопасность и соответствие требованиям, объяснимость, отслеживаемость и происхождение, масштабируемость и надежность.
Тем, кто этого не сделает, впоследствии будет трудно получить необходимый контроль.
Это гарантирует, что ваши усилия по созданию GenAI с самого начала будут готовы к использованию на предприятии.
Старший вице-президент, руководитель технического отдела Hitachi Vantara.
Поймите, что GenAI — это не просто IT-технология.
Стрельба и попадание с помощью GenAI — это командный вид спорта. ИТ-специалистам определенно необходимо присутствовать на местах, но они — всего лишь часть более крупной команды, которая должна внести свой вклад в усилия GenAI.
Бизнес-лидеры должны начать свои усилия по созданию искусственного интеллекта с определения проблем, над решением которых они работают.
Ученые, работающие с данными, должны помочь, решая критические проблемы, связанные с данными. И ИТ-отделу необходимо поддерживать темп, внедряя и поддерживая технологию, чтобы она работала должным образом.
Помните, данные — это источник жизненной силы GenAI.
Если вы не используете высококачественные данные в своем проекте GenAI, вы не получите ожидаемых результатов. И когда вы получаете неожиданные результаты, вы хотите иметь возможность ответить, как вы пришли к этому результату.
Вот почему так важны объяснимость, отслеживаемость и происхождение. Крайне важно убедиться, что данные, лежащие в основе ваших усилий GenAI, заслуживают доверия, чисты и что вы знаете, откуда они берутся.
Обязательно учитывайте вопросы безопасности данных, авторских прав и затрат в своих усилиях по созданию GenAI.
Общий регламент по защите данных Европейского Союза (GDPR) и другие законы о защите данных требуют от компаний защищать персональные данные своих клиентов. Убедитесь, что в вашей компании имеются необходимые процессы и технологии обеспечения безопасности данных для соблюдения этих правил и защиты личных данных. Примите меры для предотвращения случайного раскрытия и распространения конфиденциальной информации вашей компании. Одним из способов обеспечения кибербезопасности является повышение осведомленности и политики компании о том, что приемлемо, а что нет.
Авторское право – это то, о чем большинство компаний не особо задумываются. Это должно измениться с появлением GenAI. Пример из моей компании иллюстрирует область, в которой вы, возможно, захотите решить проблемы авторского права. Наша компания внедрила Microsoft Copilot для трансформации кодирования. Мы принимаем дополнительные меры предосторожности, чтобы случайно не включить в наш код код, защищенный авторским правом. Мы делаем это с помощью Microsoft и наших собственных инструментов.
Кроме того, вычислительные затраты, связанные с GenAI, могут быть чрезвычайно высокими. CNBC недавно сообщил, что чат-бот Microsoft Bing AI, работающий на базе ChatGPT, по оценкам, потребует не менее 4 миллиардов долларов в ИТ-инфраструктуре для доставки ответов всем пользователям Bing. По данным Gartner, рост 90% корпоративных внедрений GenAI замедлится к 2025 году, поскольку затраты превысят стоимость. Используйте GenAI разумно — используйте его для тех случаев, когда он является единственным или абсолютно лучшим выбором — в противном случае в долгосрочной перспективе он может стать для вас слишком дорогим.
Держите людей в курсе для проверки и совершенствования GenAI
GenAI может сыграть важную роль в повышении эффективности, решении проблем высокой сложности, предоставлении рекомендаций и обеспечении дифференциации бизнеса и продуктов различными способами.
Например, рассмотрим, как GenAI может преобразовать центры обработки данных. В одном центре обработки данных обычно работают тысячи приложений, и командам требуется управлять оборудованием и программным обеспечением, а также контролировать системы, чтобы обеспечить бесперебойную работу. Поддержание работоспособности центров обработки данных имеет решающее значение, поскольку в этих инфраструктурных центрах используются критически важные приложения для финансовых услуг, правительства и множества других типов предприятий и организаций.
Но в будущем все эти приложения и компоненты инфраструктуры могут быть оснащены агентами GenAI, которые постоянно отслеживают события и проблемы в фоновом режиме. Эти агенты GenAI также смогут общаться друг с другом, что позволит им работать вместе как одна команда. Благодаря своим бесконечным знаниям и возможностям они выявляют проблемы и позволяют людям и системам реагировать на них (например, когда требуется балансировка нагрузки) до того, как они станут проблемами. Однако, когда GenAI дает рекомендации, вы не хотите просто передавать GenAI бразды правления по реализации этих рекомендаций. Вам нужен человек, который будет проверять и совершенствовать рекомендации.
Вы также можете использовать расширенную генерацию поиска (RAG), чтобы избежать галлюцинаций и предоставить очень конкретную информацию, которая на 100% надежна. Предоставление актуальной информации повышает точность результатов и сводит к минимуму риск. После того как вы оптимизировали свои конвейеры данных и усовершенствовали свою работу для достижения ожидаемых результатов, вы, возможно, захотите сделать следующий шаг и автоматизировать и это действие.
Это не произойдет в одночасье, но центры обработки данных могут стать полностью автономными в будущем. Это всего лишь один вариант использования, где GenAI может повысить эффективность, улучшить качество обслуживания клиентов и достичь желаемых бизнес-результатов. Существует бесчисленное множество других случаев использования GenAI для обнаружения и решения проблем до того, как они станут больше. Это позволит вам действовать более активно, и это быстрое действие может стать отличительной чертой вашего бизнеса.
На этом очень раннем этапе GenAI еще многое предстоит рассмотреть и открыть. Но очевидно, что бизнес-лидеры, специалисты по обработке данных и ИТ-команды должны работать вместе над GenAI, а также думать и действовать по-новому, чтобы сдерживать затраты и риски и получать максимальную отдачу от GenAI.
Переход к GenAI начался. Начните прямо сейчас, чтобы убедиться, что ваша стратегия GenAI готова к использованию на предприятии.
Мы перечисляем лучшие модели большого языка (LLM).
Эта статья была создана в рамках канала Expert Insights от TechRadarPro, где мы демонстрируем лучшие и самые яркие умы в области технологий сегодня. Мнения, выраженные здесь, принадлежат автору и не обязательно отражают точку зрения TechRadarPro или Future plc. Если вы заинтересованы в участии, узнайте больше здесь:
