Kaj je podjetje za umetno inteligenco?

Kaj je podjetje za umetno inteligenco?

Kratek odgovor: Podjetje, ki se ukvarja z umetno inteligenco, je tisto, katerega osnovni izdelek, vrednost ali konkurenčna prednost temelji na umetni inteligenci – če odstranite umetno inteligenco, se ponudba sesuje ali pa se dramatično poslabša. Če umetna inteligenca jutri odpove in bi še vedno lahko dobavljali s preglednicami ali osnovno programsko opremo, verjetno uporabljate umetno inteligenco, ne pa jo sami razvijate. Prava podjetja, ki se ukvarjajo z umetno inteligenco, se razlikujejo po podatkih, vrednotenju, uvajanju in tesnih iteracijskih zankah.

Ključne ugotovitve:

Odvisnost od jedra : Če odstranitev umetne inteligence pokvari izdelek, gre za podjetje, ki se ukvarja z umetno inteligenco.

Preprost preizkus : Če lahko šepate brez umetne inteligence, verjetno imate omogočeno umetno inteligenco.

Operativni signali : Ekipe, ki razpravljajo o odnašanju, eval nizih, zakasnitvi in ​​načinih odpovedi, običajno opravljajo najtežje delo.

Odpornost proti zlorabi : Zgradite varovalne ograje, načrte za spremljanje in vračanje na prejšnje stanje v primeru odpovedi modelov.

Skrbnost kupca : Izogibajte se izkoriščanju umetne inteligence z zahtevnimi mehanizmi, meritvami in jasnim upravljanjem podatkov.

Kaj je podjetje z umetno inteligenco? Infografika

»Podjetje za umetno inteligenco« se tako prosto premetava naokoli, da tvega, da bo pomenilo vse in nič hkrati. Eno zagonsko podjetje si lasti status umetne inteligence, ker je dodalo polje za samodejno dokončanje. Drugo podjetje usposablja modele, gradi orodja, pošilja izdelke in jih uvaja v produkcijska okolja ... in še vedno je žrtev istega sistema.

Torej oznaka potrebuje ostrejše robove. Razlika med podjetjem, ki uporablja umetno inteligenco, in standardnim podjetjem z rahlim pridihom strojnega učenja se hitro pokaže, ko veste, na kaj morate biti pozorni.

Članki, ki jih boste morda želeli prebrati po tem:

🔗 Kako deluje povečanje velikosti z umetno inteligenco
Naučite se, kako modeli dodajo podrobnosti za čisto povečanje slik.

🔗 Kako izgleda koda umetne inteligence
Oglejte si primere ustvarjene kode in njeno strukturo.

🔗 Kaj je algoritem umetne inteligence
Razumevanje algoritmov, ki pomagajo umetni inteligenci pri učenju, napovedovanju in optimizaciji.

🔗 Kaj je predobdelava z umetno inteligenco?
Odkrijte korake, ki čistijo, označujejo in oblikujejo podatke za učenje.

Kaj je podjetje z umetno inteligenco: jasna definicija, ki vzdrži ✅

Praktična definicija:

Podjetje , ki se ukvarja z umetno inteligenco, je podjetje, katerega osrednji izdelek, vrednost ali konkurenčna prednost je odvisna od umetne inteligence – kar pomeni, da če odstranite umetno inteligenco, se »stvar« podjetja sesuje ali pa se dramatično poslabša. ( OECD , NIST AI RMF )

Ne »na hekatonu smo enkrat uporabili umetno inteligenco.« Ne »na stran za stike smo dodali klepetalni robot.« Bolj kot:

  • Izdelek je sistem umetne inteligence (ali pa ga poganja en sam sistem od začetka do konca) ( OECD )

  • Prednost podjetja izhaja iz modelov, podatkov, vrednotenja in iteracije ( Google Cloud MLOps , NIST AI RMF Playbook - Measure ).

  • Umetna inteligenca ni funkcija - to je motor 🧠⚙️

Tukaj je preprost pregled:

Predstavljajte si, da bo jutri odpovedala umetna inteligenca. Če bi vam stranke še vedno plačevale in bi se lahko spopadali s preglednicami ali osnovno programsko opremo, verjetno uporabljate umetno inteligenco, ne pa jo uporabljate kot izvorno različico.

In ja, tam je zamegljen srednji del. Kot fotografija, posneta skozi megleno okno ... ni ravno dobra metafora, ampak razumete, kaj mislim 😄

Razlika med "podjetjem z umetno inteligenco" in "podjetjem, ki ga omogoča umetna inteligenca" (ta del prihrani prepire) 🥊

Večina sodobnih podjetij uporablja neko obliko umetne inteligence. Samo to jih še ne naredi za podjetja z umetno inteligenco. ( OECD )

Običajno podjetje za umetno inteligenco:

  • Neposredno prodaja zmogljivosti umetne inteligence (modeli, kopiloti, inteligentna avtomatizacija)

  • Gradi lastniške sisteme umetne inteligence kot osrednji izdelek

  • Ima resno inženirstvo, evalvacijo in uvajanje umetne inteligence kot osnovno funkcijo ( Google Cloud MLOps )

  • Nenehno se uči iz podatkov in izboljšuje učinkovitost kot ključno metriko 📈 ( Bela knjiga Google MLOps )

Običajno podjetje, ki uporablja umetno inteligenco:

  • Uporablja umetno inteligenco interno za zmanjšanje stroškov, pospešitev delovnih procesov ali izboljšanje ciljanja

  • Še vedno prodaja nekaj drugega (maloprodajno blago, bančne storitve, logistiko, medije itd.)

  • Lahko bi nadomestila umetno inteligenco s tradicionalno programsko opremo in še vedno "ostala sama s seboj"

Primeri (namerno generični, ker so razprave o blagovnih znamkah za nekatere ljudi hobi):

  • Banka uporablja umetno inteligenco za odkrivanje goljufij - z umetno inteligenco

  • Trgovec na drobno, ki uporablja umetno inteligenco za napovedovanje zalog – z umetno inteligenco

  • Podjetje, katerega izdelek je agent za podporo strankam na osnovi umetne inteligence – verjetno podjetje na področju umetne inteligence

  • Platforma, ki prodaja orodja za spremljanje, vrednotenje in uvajanje modelov - podjetje za umetno inteligenco (infrastruktura) ( Google Cloud MLOps )

Torej ... vaš zobozdravnik morda uporablja umetno inteligenco za razporejanje opomnikov. To pa jih še ne naredi za podjetje z umetno inteligenco 😬🦷

Kaj naredi dobro različico podjetja z umetno inteligenco 🏗️

Vsa podjetja za umetno inteligenco niso zgrajena enako, nekatera pa so v resnici večinoma viri in tvegani kapital. Dobra različica podjetja za umetno inteligenco ima običajno nekaj skupnih lastnosti, ki se pojavljajo znova in znova:

  • Jasna odgovornost za problem : rešujejo specifično težavo, ne pa »umetne inteligence za vse«

  • Merljivi rezultati : natančnost, prihranjen čas, nižji stroški, manj napak, višja konverzija – izberite nekaj in to sledite ( NIST AI RMF )

  • Podatkovna disciplina : kakovost podatkov, dovoljenja, upravljanje in povratne zanke niso neobvezne ( NIST AI RMF )

  • Kultura evalvacije : modele testirajo kot odrasli – z merili uspešnosti, robnimi primeri in spremljanjem 🔍 ( Google Cloud MLOps , Datadog )

  • Realnost uvajanja : sistem deluje v neurejenih vsakodnevnih pogojih, ne le v demonstracijskih različicah.

  • Branljiva prednost : podatki o domeni, distribucija, integracija delovnega toka ali lastniška orodja (ne le »mi temu pravimo API«)

Presenetljivo zgovoren znak:

  • Če ekipa govori o zakasnitvi, odmiku, eval nizih, halucinacijah in načinih odpovedi , verjetno opravlja pravo delo z umetno inteligenco. ( IBM - odmik modela , OpenAI - halucinacije , Google Cloud MLOps )

  • Če večinoma govorijo o "revolucioniranju sinergije z inteligentnimi vibracijami", no ... veste, kako je 😅

Primerjalna tabela: pogoste »vrste« podjetij za umetno inteligenco in kaj prodajajo 📊🤝

Spodaj je kratka, nekoliko nepopolna primerjalna tabela (kot pri vsakodnevnem poslovanju). Cene so »tipični slogi oblikovanja cen«, ne natančne številke, saj se zelo razlikujejo.

Možnost / »Vrsta« Najboljše občinstvo Cena (približno tipična) Zakaj deluje
Graditelj temeljnih modelov Razvijalci, podjetja, vsi ... nekako Velike pogodbe, ki temeljijo na uporabi Močni splošni modeli postanejo platforma - plast, ki spominja na operacijski sistem ( cene OpenAI API-ja )
Vertikalna aplikacija umetne inteligence (pravna, medicinska, finančna itd.) Ekipe s specifičnimi delovnimi procesi Cena naročnine + sedeža Omejitve domene zmanjšujejo kaos; natančnost lahko poskoči (če je pravilno narejeno)
AI Copilot za delo z znanjem Prodaja, podpora, analitiki, operacije Mesečno na uporabnika Hitro prihrani čas, integrira se v vsakodnevna orodja ... ostane uporabno, ko je dobro ( cenik za Microsoft 365 Copilot )
Platforma MLOps / Model Ops Ekipe umetne inteligence v produkciji Podjetniška pogodba (včasih boleča) Spremljanje, uvajanje, upravljanje - neprivlačno, a bistveno ( Google Cloud MLOps )
Podjetje za podatke in označevanje Modelarji, podjetja Na nalogo, na oznako, mešano Boljši podatki presenetljivo pogosto premagajo »domiselnejši model« ( MIT Sloan / Andrew Ng o podatkovno osredotočeni umetni inteligenci )
Umetna inteligenca na robu / Umetna inteligenca na napravi Strojna oprema + internet stvari, organizacije, ki dajejo velik poudarek zasebnosti Licenciranje na napravo Nizka latenca + zasebnost; deluje tudi brez povezave (izjemna prednost) ( NVIDIA , IBM )
Svetovanje / integrator za umetno inteligenco Organizacije, ki niso izvorno povezane z umetno inteligenco Projektno zasnovani, začasni delavci Hitreje kot interno zaposlovanje – vendar je v praksi odvisno od talentov
Orodja za ocenjevanje / varnost Modeli pošiljanja Teams Večstopenjska naročnina Pomaga preprečiti tihe napake – in ja, to je zelo pomembno ( NIST AI RMF , OpenAI – halucinacije )

Bodite pozorni na nekaj. »Podjetje za umetno inteligenco« lahko pomeni zelo različna podjetja. Nekatera prodajajo modele. Nekatera prodajajo lopate za modelarje. Nekatera prodajajo končne izdelke. Ista oznaka, popolnoma drugačna realnost.

Glavni arhetipi podjetij, ki se ukvarjajo z umetno inteligenco (in kaj delajo narobe) 🧩

Pojdimo malo globlje, saj se ljudje tukaj spotikajo.

1) Podjetja, ki dajejo prednost modelom 🧠

Ti gradijo ali izpopolnjujejo modele. Njihova moč je običajno:

  • raziskovalni talent

  • optimizacija računanja

  • zanke vrednotenja in iteracije

  • visokozmogljiva strežniška infrastruktura ( bela knjiga Google MLOps )

Pogosta past:

  • Predvidevajo, da »boljši model« samodejno pomeni »boljši izdelek«.
    To ne drži. Uporabniki ne kupujejo modelov, ampak rezultate.

2) Podjetja z umetno inteligenco, ki so osredotočena na izdelke 🧰

Ti v delovni tok vgrajujejo umetno inteligenco. Uspešno delujejo z:

  • distribucija

  • UX in integracija

  • močne povratne zanke

  • zanesljivost bolj kot surova inteligenca

Pogosta past:

  • Podcenjujejo vedenje modelov v praksi. Pravi uporabniki bodo vaš sistem razbijali na nove in ustvarjalne načine. Vsak dan.

3) Podjetja za infrastrukturno umetno inteligenco ⚙️

Pomislite na spremljanje, uvajanje, upravljanje, vrednotenje, orkestracijo. Zmagujejo z:

Pogosta past:

  • Gradijo za napredne ekipe in ignorirajo vse ostale, nato pa se sprašujejo, zakaj je sprejemanje počasno.

4) Podjetja z umetno inteligenco, osredotočena na podatke 🗂️

Ti se osredotočajo na podatkovne cevovode, označevanje, sintetične podatke in upravljanje podatkov. Uspešno delujejo z:

Pogosta past:

  • Precenjujejo trditev, da »podatki rešujejo vse«. Podatki so močni, vendar še vedno potrebujete dobro modeliranje in močno razmišljanje o izdelkih.

Kaj se skriva v podjetju za umetno inteligenco pod pokrovom: sklad, približno 🧱

Če pokukate za zaveso, ima večina pravih podjetij za umetno inteligenco podobno notranjo strukturo. Ne vedno, ampak pogosto.

Podatkovna plast 📥

  • zbiranje in zaužitje

  • označevanje ali slab nadzor

  • zasebnost, dovoljenja, hramba

  • povratne zanke (popravki uporabnikov, rezultati, človeški pregled) ( NIST AI RMF )

Modelna plast 🧠

Plast izdelka 🧑💻

  • UX, ki obravnava negotovost (znaki zaupanja, stanja »pregleda«)

  • varovalne ograje (politika, zavrnitev, varno dokončanje) ( NIST AI RMF )

  • integracija delovnih procesov (e-pošta, CRM, dokumenti, sistem za izdajo vstopnic itd.)

Operativna plast 🛠️

In del, ki ga nihče ne oglašuje:

  • človeški procesi – pregledovalci, eskalacija, zagotavljanje kakovosti in povratne informacije strank.
    Umetna inteligenca ni "nastavi in ​​pozabi". Je bolj kot vrtnarjenje. Ali kot imeti hišnega rakuna. Lahko je ljubko, ampak če ne gledaš, ti bo popolnoma uničilo kuhinjo 😬🦝

Poslovni modeli: kako podjetja z umetno inteligenco služijo denar 💸

Podjetja, ki se ukvarjajo z umetno inteligenco, se običajno uvrščajo v nekaj pogostih oblik monetizacije:

  • Na podlagi uporabe (na zahtevo, na žeton, na minuto, na sliko, na opravilo) ( cene OpenAI API-ja , OpenAI - žetoni )

  • Naročnine na sedeže (na uporabnika na mesec) ( cenik za Microsoft 365 Copilot )

  • Cenovna politika na podlagi rezultatov (redka, a učinkovita – plačilo na konverzijo ali rešeno zahtevo)

  • Pogodbe za podjetja (podpora, skladnost, SLA, uvajanje po meri)

  • Licenciranje (na napravi, vgrajeno, v slogu OEM) ( NVIDIA )

Napetost, s katero se sooča veliko podjetij z umetno inteligenco:

  • Stranke si želijo predvidljive porabe 😌

  • Stroški umetne inteligence se lahko spreminjajo glede na uporabo in izbiro modela 😵

Dobra podjetja za umetno inteligenco so torej zelo dobra v:

  • usmerjanje nalog k cenejšim modelom, kadar je to mogoče

  • predpomnjenje rezultatov

  • zahteve za paketno združevanje

  • nadzor velikosti konteksta

  • oblikovanje uporabniške izkušnje, ki odvrača od "neskončnih spiral pozivov" (vsi smo to že počeli ...)

Vprašanje jarka: kaj naredi podjetje z umetno inteligenco branljivo 🏰

To je pikanten del. Mnogi ljudje domnevajo, da je jarek "naš model boljši". Včasih je, pogosto pa ... ne.

Skupne obrambne prednosti:

  • Lastniški podatki (zlasti specifični za domeno)

  • Distribucija (vdelana v delovni tok, v katerem uporabniki že živijo)

  • Stroški prehoda (integracije, spremembe procesov, navade ekipe)

  • Zaupanje v blagovno znamko (zlasti pri domenah z visokimi vložki)

  • Operativna odličnost (zagotavljanje zanesljive umetne inteligence v velikem obsegu je težko) ( Google Cloud MLOps )

  • Sistemi s človekom v zanki (hibridne rešitve lahko prekašajo čisto avtomatizacijo) ( NIST AI RMF , EU AI Act - človeški nadzor (člen 14) )

Nekoliko neprijetna resnica:
Dve podjetji lahko uporabljata isti osnovni model in imata še vedno zelo različne rezultate. Razlika je običajno v vsem, kar je povezano z modelom – zasnova izdelka, evalvacije, podatkovne zanke in način ravnanja z napakami.

Kako opaziti pranje z umetno inteligenco (oz. »dodali smo bleščice in temu rekli inteligenca«) 🚩

Če ocenjujete, kaj je podjetje z umetno inteligenco v praksi, bodite pozorni na te opozorilne znake:

  • Ni jasno opisane zmogljivosti umetne inteligence : veliko trženja, nobenega mehanizma

  • Demo magija : impresivna predstavitev, brez omembe robnih primerov

  • Brez zgodbe o evalvaciji : ne morejo razložiti, kako testirajo zanesljivost ( Google Cloud MLOps )

  • Odgovori na valovite podatke : ni jasno, od kod prihajajo podatki ali kako so upravljani ( NIST AI RMF )

  • Ni načrta za spremljanje : obnašajo se, kot da modeli ne driftajo ( IBM - Driftanje modela )

  • Ne morejo razložiti načinov odpovedi : vse je "skoraj popolno" (nič ni) ( OpenAI - halucinacije )

Zelene zastave (pomirjujoče nasprotje) ✅:

Če ga gradite: praktičen kontrolni seznam za to, da postanete podjetje z umetno inteligenco 🧠📝

Če poskušate preiti iz »podjetja z umetno inteligenco« v »podjetje z umetno inteligenco«, je tukaj izvedljiva pot:

  • Začnite z enim delovnim procesom, ki škoduje dovolj ljudem, da so pripravljeni plačati za njegovo popravilo

  • Zgodaj instrumentirajte rezultate (preden začnete s skaliranjem)

  • Iz resničnih uporabniških primerov sestavite nabor evalvacij ( Google Cloud MLOps )

  • Dodajte povratne zanke že od prvega dne

  • Varnostne ograje naj bodo del zasnove, ne le naknadna misel ( NIST AI RMF )

  • Ne pretiravajte z gradnjo - pošljite ozek klin, ki je zanesljiv

  • Obravnavajte uvajanje kot izdelek, ne kot zadnji korak ( Google Cloud MLOps )

Pa še kontraintuitivni nasvet, ki deluje:

  • Več časa posvetite temu, kaj se zgodi, ko se umetna inteligenca moti, kot temu, kaj se zgodi, ko ima prav.
    Tu se zaupanje pridobi ali izgubi. ( NIST AI RMF )

Zaključni povzetek 🧠✨

Torej ... kaj je podjetje z umetno inteligenco, se zreducira na preprosto hrbtenico:

To je podjetje, kjer je umetna inteligenca motor , ne okras. Če odstranite umetno inteligenco in izdelek preneha biti smiseln (ali izgubi svojo ostrino), verjetno gledate na pravo podjetje z umetno inteligenco. Če je umetna inteligenca le eno od mnogih orodij, je natančneje reči, da jo podpira umetna inteligenca.

In oboje je v redu. Svet potrebuje oboje. Toda oznaka je pomembna, ko vlagate, najemate, kupujete programsko opremo ali poskušate ugotoviti, ali vam prodajajo robota ali kartonsko figurico z izrezljanimi očmi 🤖👀

Pogosta vprašanja

Kaj se šteje za podjetje z umetno inteligenco v primerjavi s podjetjem, ki uporablja umetno inteligenco?

Podjetje, ki uporablja umetno inteligenco, je tisto, pri katerem je osrednji izdelek, vrednost ali konkurenčna prednost odvisna od umetne inteligence – če odstranite umetno inteligenco, se ponudba sesuje ali pa se dramatično poslabša. Podjetje, ki uporablja umetno inteligenco, uporablja umetno inteligenco za izboljšanje poslovanja (kot so napovedovanje ali odkrivanje goljufij), vendar še vedno prodaja nekaj, kar v osnovi ni umetna inteligenca. Preprost preizkus: če umetna inteligenca jutri odpove in še vedno lahko delujete z osnovno programsko opremo, verjetno uporabljate umetno inteligenco.

Kako lahko hitro ugotovim, ali je podjetje res podjetje z umetno inteligenco?

Razmislite, kaj se zgodi, če umetna inteligenca preneha delovati. Če bi stranke še vedno plačevale in bi podjetje lahko šepalo skupaj s preglednicami ali tradicionalno programsko opremo, verjetno ni izvorno zasnovano za umetno inteligenco. Prava podjetja z umetno inteligenco ponavadi govorijo tudi v konkretnih operativnih izrazih: nabori ocenjevanj, zakasnitev, odnašanje, halucinacije, spremljanje in načini napak. Če gre le za trženje in nobenega mehanizma, je to rdeča zastavica.

Ali morate za podjetje z umetno inteligenco izuriti svoj model?

Ne. Številna podjetja, ki se ukvarjajo z umetno inteligenco, gradijo močne izdelke na obstoječih modelih in se še vedno uvrščajo med podjetja, ki uporabljajo umetno inteligenco, kadar je umetna inteligenca motor izdelka. Pomembno je, ali modeli, podatki, vrednotenje in iteracijske zanke spodbujajo učinkovitost in diferenciacijo. Lastniški podatki, integracija delovnega toka in natančno vrednotenje lahko ustvarijo resnično prednost tudi brez usposabljanja iz nič.

Katere so glavne vrste podjetij za umetno inteligenco in kako se razlikujejo?

Med pogostejše tipe spadajo graditelji osnovnih modelov, vertikalne aplikacije umetne inteligence (kot so pravna ali medicinska orodja), kopiloti za delo z znanjem, platforme MLOps/model ops, podjetja za podatke in označevanje, umetna inteligenca na robu/na napravi, svetovalna podjetja/integratorji in ponudniki orodij za evalvacijo/varnost. Vsi so lahko »podjetja za umetno inteligenco«, vendar prodajajo zelo različne stvari: modele, končne izdelke ali infrastrukturo, zaradi katere je produkcijska umetna inteligenca zanesljiva in obvladljiva.

Kako izgleda tipičen sklad podjetij za umetno inteligenco pod pokrovom?

Številna podjetja, ki se ukvarjajo z umetno inteligenco, imajo grob sklad: podatkovno plast (zbiranje, označevanje, upravljanje, povratne zanke), modelno plast (izbira osnovnega modela, natančno nastavljanje, iskanje RAG/vektorjev, paketi za vrednotenje), plast izdelka (uporabniška izkušnja za negotovost, zaščitne ograje, integracija delovnega toka) in operativno plast (spremljanje odnašanja, odzivanje na incidente, nadzor stroškov, revizije). Človeški procesi – pregledovalci, eskalacija, zagotavljanje kakovosti – so pogosto neglamurozna hrbtenica.

Katere metrike kažejo, da podjetje za umetno inteligenco opravlja »resnično delo«, ne le predstavitvenih posnetkov?

Močnejši signal so merljivi rezultati, povezani z izdelkom: natančnost, prihranjen čas, nižji stroški, manj napak ali višja stopnja konverzije – skupaj z jasno metodo za ocenjevanje in spremljanje teh meritev. Prave ekipe gradijo primerjalne teste, testirajo robne primere in spremljajo učinkovitost po uvedbi. Prav tako načrtujejo, kdaj je model napačen, ne le kdaj je pravilen, saj je zaupanje odvisno od obvladovanja napak.

Kako podjetja z umetno inteligenco običajno zaslužijo denar in na katere cenovne pasti bi morali biti kupci pozorni?

Med pogoste modele spadajo cene na podlagi uporabe (na zahtevo/žeton/nalogo), naročnine na podlagi števila sedežev, cene na podlagi rezultatov (redkeje), poslovne pogodbe s SLA in licenciranje za vgrajeno ali na napravi nameščeno umetno inteligenco. Ključna napetost je predvidljivost: stranke si želijo stabilne porabe, medtem ko se stroški umetne inteligence lahko spreminjajo glede na uporabo in izbiro modela. Močni ponudniki to obvladujejo z usmerjanjem k cenejšim modelom, predpomnjenjem, paketnim združevanjem in nadzorom velikosti konteksta.

Kaj naredi podjetje z umetno inteligenco upravičeno, če lahko vsi uporabljajo podobne modele?

Pogosto jarek ni le »boljši model«. Branljivost lahko izvira iz lastniških podatkov domene, distribucije znotraj delovnega toka, v katerem uporabniki že živijo, preusmeritve stroškov z integracij in navad, zaupanja v blagovno znamko na področjih z visokimi vložki in operativne odličnosti pri zagotavljanju zanesljive umetne inteligence. Sistemi s človekom v zanki lahko prekašajo tudi čisto avtomatizacijo. Dve ekipi lahko uporabljata isti model in dosežeta zelo različne rezultate glede na vse okoli njega.

Kako opazim AI-pranje pri ocenjevanju prodajalca ali zagonskega podjetja?

Bodite pozorni na nejasne trditve brez jasne zmogljivosti umetne inteligence, »demo magijo« brez robnih primerov in nezmožnost razlage vrednotenja, upravljanja podatkov, spremljanja ali načinov napak. Preveč samozavestne trditve, kot je »skoraj popolno«, so še en opozorilni znak. Zelene zastavice vključujejo pregledne meritve, jasne omejitve, načrte spremljanja odstopanj in dobro opredeljene poti človeškega pregleda ali eskalacije. Podjetje, ki lahko reče »tega ne počnemo«, je pogosto bolj zaupanja vredno kot tisto, ki obljublja vse.

Reference

  1. OECD - oecd.ai

  2. OECD - oecd.org

  3. Nacionalni inštitut za standarde in tehnologijo (NIST) - NIST AI RMF (AI 100-1) - nist.gov

  4. Priročnik za okvir NIST za upravljanje tveganj umetne inteligence (AI RMF) - Ukrep - nist.gov

  5. Google Cloud - MLOps: Neprekinjena dostava in avtomatizacija cevovodov v strojnem učenju - google.com

  6. Google - Vodnik za praktike o MLOps (bela knjiga) - google.com

  7. Google Cloud - Kaj je MLOps? - google.com

  8. Datadog - Najboljše prakse ogrodja za evalvacijo LLM - datadoghq.com

  9. IBM - Premik modela - ibm.com

  10. OpenAI - Zakaj jezikovni modeli halucinirajo - openai.com

  11. OpenAI - API cene - openai.com

  12. Center za pomoč OpenAI - Kaj so žetoni in kako jih prešteti - openai.com

  13. Microsoft – Cenik storitve Microsoft 365 Copilot – microsoft.com

  14. MIT Sloan School of Management - Zakaj je čas za podatkovno osredotočeno umetno inteligenco - mit.edu

  15. NVIDIA - Kaj je robna umetna inteligenca? - nvidia.com

  16. IBM - Rob v primerjavi z umetno inteligenco v oblaku - ibm.com

  17. Uber - Dvigujemo standarde varnosti uvajanja modelov strojnega učenja - uber.com

  18. Mednarodna organizacija za standardizacijo (ISO) - pregled standarda ISO/IEC 42001 - iso.org

  19. arXiv - Generiranje z razširjenim iskanjem za naloge NLP, ki zahtevajo veliko znanja (Lewis et al., 2020) - arxiv.org

  20. Oracle - Iskanje vektorjev - oracle.com

  21. Zakon o umetni inteligenci (EU) - Človeški nadzor (člen 14) - artificialintelligenceact.eu

  22. Evropska komisija - Regulativni okvir za umetno inteligenco (pregled zakona o umetni inteligenci) - europa.eu

  23. YouTube - youtube.com

  24. Trgovina z AI Assistant - Kako deluje nadgradnja umetne inteligence - aiassistantstore.com

  25. Trgovina z AI Assistant - Kako izgleda koda AI - aiassistantstore.com

  26. Trgovina z umetno inteligenco - Kaj je algoritem umetne inteligence - aiassistantstore.com

  27. Trgovina z umetno inteligenco – Kaj je predobdelava z umetno inteligenco – aiassistantstore.com

Poiščite najnovejšo umetno inteligenco v uradni trgovini z umetno inteligenco

O nas

Nazaj na blog