ИИ больше не шумиха — это реально. IDC прогнозирует, что 623 миллиарда долларов США могут достигать до 2028 года к 2028 году. Этот тип инвестиций не исходит от шума. Это происходит от компаний, которые видят реальную ценность.
Инструменты KI уже снижают затраты, ускоряют работу и делают нас — честно — честно — рабочие места более приятными. Никто не пропускает повторение вещей. Вместо этого мы делаем больше того, что мы на самом деле хороши: стратегия, творчество и решение проблем.
Теперь, когда компании попробовали эту ценность, многие хотят идти дальше. Сам не только используйте Ai-Aber Suity Abostmy Внутренние решения AI. Шейте несколько моделей вместе, создайте приложение и запустите свои команды. Думаю: если работают готовые инструменты, представьте, насколько это будет здорово, когда мы проверяем все это.
Вот реальность: для большинства компаний, особенно не техно-компаний, это плохой выбор для создания внутренних решений для искусственного интеллекта. Они длятся слишком долго, стоят слишком дорого и редко доставляют то, что на самом деле нужно компании.
Давайте поговорим о том, почему.
SVP развития бизнеса, Templafy.
Содержание
Речь идет не о модели. Речь идет о отсутствии связи между технологиями и эффектами.
Компании уже экспериментируют с моделями. Вы используете GPT, строите ропилоты и тестируют пальто. Это не проблема. Проблема заключается в том, что решение заключается только в выборе или продаже модели. Большинство проектов здесь не терпят неудачу.
Они терпят неудачу, потому что решение — как и в своих рабочих процессах, их системах, своих людях — не очень хорошо продуман. Это фрагментировано. Это не масштабируемо. Это не тормозит. Модель может быть эффективной, но опыт вокруг нее не работает. И без этого значение никогда не материализуется. Вот почему важный слой связующий.
Интерфейс. Оркестровка. Автоматизация. Защитные меры. Это то, что «у нас есть модель» в «Мы ведем результаты». И большинство компаний не обладают внутренними специализированными знаниями, чтобы правильно построить этот уровень.
Соло иди со скрытыми затратами
Попытка построить собственное решение для AI, может показаться смелым. Но если ваша компания не является продуктом и инженерной компанией, шансы против вас будут сложены.
Здесь большинство организаций понимают неправильно:
1. У вас нет мышц UX
ИИ поставляет, только если люди действительно используют его. Это означает бесшовные, интуитивные, заслуживающие доверия интерфейсы. Большинство компаний не имеют функций для дизайна продукта и программного обеспечения UX и функций разработки для создания интерфейсов, с которыми на самом деле участвуют пользователи. Внутренние инструменты часто выглядят — и ведут, как научные эксперименты.
2. Вы летете вслепую
Учебные поставщики из сотен развертывания. Не ты. Если вы запускаете пользовательское решение для ИИ на основе некоторых внутренних тестов и кишечника, вы подозреваете. У вас недостаточно данных, чтобы узнать, как выглядит «хорошо» — или как это нужно внедрить.
3. Они не бюджет на то, что будет дальше
ИИ не статичен. Модели развиваются. Сломать интерфейсы. Пользователь нуждается в изменениях. Если вы не совершаете бюджет или количество сотрудников для постоянной итерации, переподготовки и поддержки, это внутреннее решение будет устаревшим менее чем за год. И он будет сидеть неиспользованным, независимо от того, насколько многообещающе это дело с началом.
4 .. Проблемы безопасности преувеличены
Да, защита данных имеет решающее значение. Но предположение, что инструменты ИИ менее безопасны от поставщиков? Это неисправное отношение. Лучшие поставщики ИИ накапливаются с уверенностью и приверженностью. Если вы доверяете облачной инфраструктуре, вы можете доверять поставщикам ИИ на корпоративном уровнях.
5. «Только мы знаем наш бизнес» упускает суть
Ваша внутренняя команда знает ваш бизнес лучше. Это не может быть и речи. Но вы, вероятно, не знаете, как построить масштабируемый, готовый -для -продукт AI. Поставщик делает это. Вы уже решили технические проблемы, проблемы с данными и ярмарку предоставления. Зачем начинать с фронта?
Если вы не технологическая компания, перестаньте быть одной. Не жаль работать с экспертами — это то, как победители выигрывают быстрее.
Агент ИИ идет — и еще труднее построить должным образом
Следующий этап — агент AI. Эти системы не только создают — они действуют. Вы принимаете решения. Вы учитесь. Они выполняют. Это уже революционизирует рабочие потоки, такие как обслуживание клиентов, отчетность и создание документов.
Однако это не простые функции. Это полные системы — реальная оркестровая, контекстная осведомленность, управление и техническое обслуживание. Вы пытаетесь построить его внутри, без правильного основания? Это не просто неэффективно. Это рискованно.
Вам не нужно строить эти вещи. У вас уже есть те, у кого уже есть.
ИИ — это командный вид спорта, играя с профессионалами
ИИ чувствует, что это проще. И в некотором смысле это. Модели с открытым исходным кодом. Платформы без код. Доступные API.
Но построить решение ИИ, которое на самом деле перемещает иглу? Это все еще сложно. Действительно сложно. И если вы считаете, что ваша внутренняя команда может повторить, какие поставщики идеально подходят в течение многих лет, они тратят время — и, вероятно, деньги.
Самые умные компании не пытаются сделать все сами. Они сосредоточены на том, что они могут сделать лучше всего, и работать для остальных.
ИИ — это командный вид спорта. Играть с профессионалами.
Итак, вы выигрываете.
СВЯЗЬ!
Эта статья была произведена в рамках канала Expert Insights Techradarpro, в котором мы сегодня предлагаем лучшие и умные руководители в технологической индустрии. Взгляды, выраженные здесь, относятся к авторскому и не обязательно мнениям Techradarpro или Future PLC. Если вы заинтересованы в том, чтобы определить больше здесь:
