Mi az a mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalat?

Mi az a mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalat?

Rövid válasz: Egy MI-vállalat olyan, amelynek fő terméke, értéke vagy versenyelőnye a MI-n alapul – ha eltávolítjuk a MI-t, a kínálat összeomlik vagy drámaian romlik. Ha a MI holnap kudarcot vall, és Ön továbbra is képes táblázatokkal vagy alapvető szoftverekkel teljesíteni, akkor valószínűleg MI-képes, nem pedig MI-natív. A valódi MI-vállalatok az adatok, az értékelés, a telepítés és a szoros iterációs ciklusok révén különböztethetők meg.

Főbb tanulságok:

Alapvető függőség : Ha a mesterséges intelligencia eltávolítása tönkreteszi a terméket, akkor egy mesterséges intelligencián alapuló vállalatról van szó.

Egyszerű teszt : Ha mesterséges intelligencia nélkül is el tudsz sántikálni, akkor valószínűleg mesterséges intelligencia által támogatott vagy.

Működési jelek : Azok a csapatok, amelyek a sodródásról, az értékelési halmazokról, a késleltetésről és a hibamódokról beszélgetnek, általában a nehéz munkát végzik.

Visszaélés elleni védelem : Készítsen védőkorlátokat, monitorozási és visszavonási terveket arra az esetre, ha a modellek meghibásodnának.

Vevői gondosság : Kerülje a mesterséges intelligencia általi manipulációt mechanizmusok, mérőszámok és egyértelmű adatkezelés követelésével.

Mi az a mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalat? Infografika

A „mesterséges intelligencia cég” kifejezést annyira szabadon dobálják, hogy fennáll a veszélye annak, hogy egyszerre mindent és semmit is jelent. Egy startup azért állítja magáról, hogy mesterséges intelligencia státuszú, mert hozzáadott egy automatikus kiegészítés mezőt. Egy másik cég modelleket képez ki, szerszámokat készít, termékeket szállít, és éles környezetbe telepít... és még mindig ugyanabba a vödörbe kerül.

Tehát a címkének élesebb határvonalakra van szüksége. A különbség egy mesterséges intelligencián alapuló vállalkozás és egy gépi tanulással teli, hagyományos vállalkozás között gyorsan megmutatkozik, ha tudjuk, mit kell keresnünk.

Cikkek, amiket esetleg ezután érdemes elolvasnod:

🔗 Hogyan működik a mesterséges intelligencia általi felskálázás
Ismerd meg, hogyan adnak hozzá részleteket a modellek a képek tisztább nagyításához.

🔗 Hogyan néz ki a mesterséges intelligencia által generált kód?
Tekints meg példákat a generált kódra és annak strukturálására.

🔗 Mi az a mesterséges intelligencia algoritmus?
Ismerd meg azokat az algoritmusokat, amelyek segítik a mesterséges intelligenciát a tanulásban, az előrejelzésben és az optimalizálásban.

🔗 Mi az a mesterséges intelligencia általi előfeldolgozás?
Fedezze fel a lépéseket, amelyekkel megtisztíthatja, címkézheti és formázhatja az adatokat a betanításhoz.

Mit jelent egy mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalat? A letisztult, definíció, ami megállja a helyét ✅

Egy gyakorlati definíció:

Egy MI-vel foglalkozó vállalat olyan vállalkozás, amelynek fő terméke, értéke vagy versenyelőnye a mesterséges intelligenciától függ – ami azt jelenti, hogy ha eltávolítjuk a MI-t, a vállalat „dolga” összeomlik, vagy drámaian rosszabb lesz. ( OECD , NIST AI RMF )

Nem az, hogy „egyszer használtunk mesterséges intelligenciát egy hackathonon”. Nem az, hogy „hozzáadtunk egy chatbotot a kapcsolatfelvételi oldalhoz”. Inkább:

  • A termék egy mesterséges intelligencia rendszer (vagy egyetlen végponttól végpontig egyetlen eszközzel működik) ( OECD )

  • A vállalat előnye a modellekből, az adatokból, az értékelésből és az iterációból származik ( Google Cloud MLOps , NIST AI RMF Playbook - Measure ).

  • A mesterséges intelligencia nem egy funkció, hanem a motor 🧠⚙️

Íme egy egyszerű önvizsgálat:

Képzeld el, hogy a mesterséges intelligencia holnap kudarcot vall. Ha az ügyfelek továbbra is fizetnének neked, és te sántítanál a táblázatokkal vagy az alapvető szoftverekkel, akkor valószínűleg mesterséges intelligenciával rendelkező, nem pedig mesterséges intelligencia-natív felhasználó vagy.

És igen, van egy elmosódott középső rész. Mint egy párás ablakon keresztül készített fotó... nem egy jó metafora, de érted a lényeget 😄

A „mesterséges intelligencia által támogatott vállalat” és a „mesterséges intelligencia által támogatott vállalat” közötti különbség (ez a rész vitákat ment meg) 🥊

A legtöbb modern vállalkozás valamilyen formában használ mesterséges intelligenciát. Ez önmagában még nem teszi őket mesterséges intelligenciával működő vállalattá. ( OECD )

Általában egy mesterséges intelligenciával foglalkozó cég:

  • Közvetlenül értékesíti a mesterséges intelligencia képességeit (modellek, másodpilóták, intelligens automatizálás)

  • Saját fejlesztésű mesterséges intelligencia rendszereket épít alaptermékként

  • Komoly mesterséges intelligencia mérnöki, értékelési és telepítési feladatokat lát el alapfunkcióként ( Google Cloud MLOps )

  • Folyamatosan tanul az adatokból, és kulcsfontosságú mérőszámként javítja a teljesítményt 📈 ( Google MLOps tanulmány )

Általában egy mesterséges intelligenciával támogatott vállalat:

  • Belsőleg mesterséges intelligenciát használ a költségek csökkentésére, a munkafolyamatok felgyorsítására vagy a célzottabb működés javítására

  • Még mindig árul valami mást (kiskereskedelmi áruk, banki szolgáltatások, logisztika, média stb.)

  • A mesterséges intelligenciát hagyományos szoftverekkel helyettesítheti, és továbbra is „önmaga maradhat”

Példák (szándékosan általánosak, mivel a márkaviták egyesek számára hobbi):

  • Egy bank, amely mesterséges intelligenciát használ a csalásészlelésben - MI-alapú

  • Egy kiskereskedő, aki mesterséges intelligenciát használ a készletelőrejelzéshez - MI-vel támogatott

  • Egy olyan cég, amelynek terméke mesterséges intelligenciával működő ügyfélszolgálati ügynök – valószínűleg egy mesterséges intelligenciával működő cég

  • Modellfigyelő, -értékelési és -telepítési eszközöket értékesítő platform - MI-cég (infrastruktúra) ( Google Cloud MLOps )

Szóval igen… a fogorvosod használhat mesterséges intelligenciát emlékeztetők ütemezéséhez. Ez még nem teszi őket mesterséges intelligencián alapuló céggé 😬🦷

Mitől lesz egy AI-vállalat jó 🏗️

Nem minden mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalat épül fel ugyanúgy, és néhány valójában többnyire hangulat és kockázati tőke alapú. Egy jó mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalat hajlamos néhány olyan tulajdonsággal rendelkezni, amelyek újra és újra felbukkannak:

  • Egyértelmű problémafelelősség : egy adott problémát oldanak meg, nem pedig a „mindenre való mesterséges intelligencia” megoldását.

  • Mérhető eredmények : pontosság, időmegtakarítás, költségcsökkentés, kevesebb hiba, magasabb konverzió – válassz ki valamit és kövesd nyomon ( NIST AI RMF )

  • Adatfegyelem : az adatminőség, az engedélyek, az irányítás és a visszacsatolási hurkok nem opcionálisak ( NIST AI RMF )

  • Értékelési kultúra : a modelleket felnőttek módjára tesztelik – benchmarkokkal, élkísérletekkel és monitorozással 🔍 ( Google Cloud MLOps , Datadog )

  • Telepítési valóság : a rendszer rendezetlen mindennapi körülmények között is működik, nem csak demókban

  • Védhető előny : domain adatok, disztribúció, munkafolyamat-integráció vagy saját eszközök (nem csak az, hogy „mi API-nak hívjuk”)

Egy meglepően sokatmondó jel:

  • késleltetésről, sodródásról, kiértékelési halmazokról, hallucinációkról és hibamódokról beszél , akkor valószínűleg valódi MI-munkát végeznek. ( IBM - Modell sodródás , OpenAI - hallucinációk , Google Cloud MLOps )

  • Ha többnyire az „intelligens rezgésekkel való szinergia forradalmasításáról” beszélnek, nos… tudod, hogy van ez 😅

Összehasonlító táblázat: gyakori mesterséges intelligencia cégek „típusai” és mit árulnak 📊🤝

Az alábbiakban egy gyors, kissé pontatlan összehasonlító táblázat látható (mint a mindennapi üzleti gyakorlat). Az árak „tipikus árképzési stílusok”, nem pontos számok, mert ezek nagyon eltérőek lehetnek.

Opció / „Típus” Legjobb közönség Ár (átlagos) Miért működik
Alapítványmodell-készítő Fejlesztők, vállalatok, mindenki… nagyjából Használatalapú, nagy szerződések Az erős általános modellek platformmá válnak – az „operációs rendszerhez” hasonló réteggé ( OpenAI API árazás )
Vertikális AI alkalmazás (jogi, orvosi, pénzügyi stb.) Speciális munkafolyamatokkal rendelkező csapatok Előfizetés + ülőhely árak A tartományi korlátok csökkentik a káoszt; a pontosság ugrásszerűen megnőhet (ha jól csinálják)
AI másodpilóta tudásmunkához Értékesítés, támogatás, elemzők, operatív munkatársak Felhasználónként havonta Gyorsan időt takarít meg, integrálódik a mindennapi eszközökbe… ragadós, amikor jó ( Microsoft 365 Copilot árak )
MLOps / Model Ops platform AI-csapatok éles környezetben Vállalati szerződés (néha fájdalmas) Monitorozás, telepítés, irányítás - nem túl szexi, de elengedhetetlen ( Google Cloud MLOps )
Adatok + Címkéző Vállalat Modellépítők, vállalkozások Feladatonként, címkénként, keverten A jobb adatok meglepően gyakran felülmúlják a „divatosabb modelleket” ( MIT Sloan / Andrew Ng az adatközpontú mesterséges intelligenciáról )
Edge AI / Eszközön belüli AI Hardver + IoT, adatvédelmet erősen előtérbe helyező szervezetek Eszközönkénti licencelés Alacsony késleltetés + adatvédelem; offline is működik (nagyszerű ajánlat) ( NVIDIA , IBM )
MI Tanácsadás / Integrátor Nem mesterséges intelligencián alapuló szervezetek Projekt alapú, megtartók Gyorsabban halad, mint a belső felvétel – de a gyakorlatban a tehetségtől függ
Értékelési / biztonsági eszközök Teams szállítási modellek Többszintű előfizetés Segít elkerülni a csendes hibákat - és igen, ez sokat számít ( NIST AI RMF , OpenAI - hallucinációk )

Figyelj meg valamit. A „mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalat” kifejezés nagyon különböző vállalkozásokat jelenthet. Van, aki modelleket árul. Van, aki ásókat árul modellépítőknek. Van, aki késztermékeket árul. Ugyanaz a címke, teljesen más valóság.

A mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalatok fő archetípusai (és mit tévesztenek) 🧩

Menjünk egy kicsit mélyebbre, mert itt botlanak meg az emberek.

1) Modellközpontú vállalatok 🧠

Ezek modelleket építenek vagy finomhangolnak. Erősségük általában:

  • kutatói tehetség

  • számítási optimalizálás

  • kiértékelési és iterációs ciklusok

  • nagy teljesítményű kiszolgáló infrastruktúra ( Google MLOps tanulmány )

Gyakori buktató:

  • Azt feltételezik, hogy a „jobb modell” automatikusan „jobb terméket” is jelent.
    Ez nem így van. A felhasználók nem modelleket vásárolnak, hanem eredményeket.

2) Termékközpontú mesterséges intelligencia cégek 🧰

Ezek mesterséges intelligenciát ágyaznak be a munkafolyamatokba. Az alábbiak révén nyernek:

  • elosztás

  • UX és integráció

  • erős visszacsatolási hurkok

  • megbízhatóság, mint nyers intelligencia

Gyakori buktató:

  • Alábecsülik a modellek viselkedését a valóságban. A valódi felhasználók új és kreatív módokon fogják feltörni a rendszeredet. Naponta.

3) Infrastruktúra MI vállalatok ⚙️

Gondoljon a monitorozásra, a telepítésre, az irányításra, az értékelésre és a vezénylésre. A következők révén nyernek:

  • műtéti fájdalom csökkentése

  • kockázatkezelés

  • a mesterséges intelligencia megismételhetővé és biztonságossá tétele ( NIST AI RMF , Google Cloud MLOps )

Gyakori buktató:

  • Haladó csapatoknak építenek, és mindenki mást figyelmen kívül hagynak, majd azon tűnődnek, miért lassú az adaptáció.

4) Adatközpontú mesterséges intelligencia alapú vállalatok 🗂️

Ezek az adatfolyamatokra, a címkézésre, a szintetikus adatokra és az adatkezelésre összpontosítanak. A következők révén nyernek:

Gyakori buktató:

  • Túlzásba viszik az „adat mindent megold” kijelentést. Az adatnak ereje van, de ehhez jó modellezésre és erős termékgondolkodásra van szükség.

Mi rejlik egy mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalat motorháztetője alatt: a rendszer nagyjából 🧱

Ha bekukkantunk a színfalak mögé, a legtöbb valódi mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalat hasonló belső struktúrával rendelkezik. Nem mindig, de gyakran.

Adatréteg 📥

  • gyűjtés és lenyelés

  • címkézés vagy gyenge felügyelet

  • adatvédelem, engedélyek, megőrzés

  • visszacsatolási hurkok (felhasználói korrekciók, eredmények, emberi felülvizsgálat) ( NIST AI RMF )

Modell réteg 🧠

Termékréteg 🧑💻

  • Bizonytalanságot kezelő felhasználói élmény (bizalmi jelzések, „felülvizsgálati” állapotok)

  • Védőkorlátok (irányelv, elutasítás, biztonságos befejezés) ( NIST AI RMF )

  • munkafolyamat-integráció (e-mail, CRM, dokumentáció, jegykezelés stb.)

Műveleti réteg 🛠️

És az a rész, amit senki sem reklámoz:

  • emberi folyamatok - véleményezők, eszkaláció, minőségbiztosítás és ügyfél-visszajelzési folyamatok.
    A mesterséges intelligencia nem az, hogy „beállítod és elfelejted”. Inkább olyan, mint a kertészkedés. Vagy mint egy mosómedve tartása. Lehet aranyos, de teljesen tönkreteszi a konyhádat, ha nem figyelsz 😬🦝

Üzleti modellek: hogyan keresnek pénzt mesterséges intelligenciával működő vállalatok 💸

A mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalatok általában néhány gyakori bevételszerzési formába sorolhatók:

  • Használatalapú (kérelemenként, tokenenként, percenként, képenként, feladatonként) ( OpenAI API árazás , OpenAI - tokenek )

  • Helyalapú előfizetések (felhasználónként havonta) ( Microsoft 365 Copilot árképzés )

  • Eredményalapú árképzés (ritka, de hatékony - konverziónként vagy megoldott hibajegyenként fizet)

  • Vállalati szerződések (támogatás, megfelelőség, SLA-k, egyedi telepítés)

  • Licencelés (eszközön belüli, beágyazott, OEM stílusú) ( NVIDIA )

Egy feszültség, amivel sok mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalat szembesül:

  • Az ügyfelek kiszámítható költekezést szeretnének 😌

  • A mesterséges intelligencia költségei a használattól és a modellválasztástól függően változhatnak 😵

Tehát a jó mesterséges intelligencia alapú cégek nagyon jók a következőkben:

  • a feladatok olcsóbb modellekre való átirányítása, amikor csak lehetséges

  • gyorsítótárazási eredmények

  • kötegelt kérelmek

  • kontextusméret szabályozása

  • olyan felhasználói élményt tervezzünk, amely megakadályozza a „végtelen promptspirálokat” (mindannyian csináltuk már…)

A döntő kérdés: mi tesz egy mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalatot védhetővé 🏰

Ez a legérdekesebb rész. Sokan azt feltételezik, hogy a várárok azt jelenti, hogy „a mi modellünk jobb”. Néha ez így van, de gyakran… nem.

Gyakori védhető előnyök:

  • Saját tulajdonú adatok (különösen domain-specifikusak)

  • Terjesztés (egy olyan munkafolyamatba ágyazva, amelyben a felhasználók már élnek)

  • Átállási költségek (integrációk, folyamatváltozások, csapatszokások)

  • Márkabizalom (különösen a nagy téttel bíró domainek esetében)

  • Műveleti kiválóság (megbízható mesterséges intelligencia nagymértékű szállítása nehéz) ( Google Cloud MLOps )

  • Ember által vezérelt rendszerek (a hibrid megoldások felülmúlhatják a tiszta automatizálást) ( NIST AI RMF , EU AI törvény - emberi felügyelet (14. cikk) )

Egy kissé kellemetlen igazság:
Két vállalat használhatja ugyanazt az alapul szolgáló modellt, és mégis vadul eltérő eredményeket érhet el. A különbség általában mindenben rejlik, ami a modellt illeti – a terméktervezésben, az értékelésekben, az adathurkokon és abban, hogyan kezelik a hibákat.

Hogyan ismerjük fel a mesterséges intelligencia általi átverést (más néven „csillogást adtunk hozzá és intelligenciának neveztük”) 🚩

Ha egy mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalatot a valóságban értékel, figyeljen ezekre a vészjelzésekre:

  • Nincsenek világosan leírt mesterséges intelligencia képességek : sok marketing, nincs mechanizmus

  • Demo varázslat : lenyűgöző demó, a szélső esetekről szó sem esik

  • Nincs értékelő történet : nem tudják elmagyarázni, hogyan tesztelik a megbízhatóságot ( Google Cloud MLOps )

  • Kézzel írt adatválaszok : nem világos, honnan származnak az adatok, vagy hogyan kezelik őket ( NIST AI RMF )

  • Nincs terv a monitorozásra : úgy tesznek, mintha a modellek nem sodródnának ( IBM - Modell drift )

  • Nem tudják megmagyarázni a meghibásodási módokat : minden „szinte tökéletes” (semmi sem az) ( OpenAI - hallucinációk )

Zöld zászlók (a megnyugtató ellentéte) ✅:

Ha építesz egyet: egy praktikus ellenőrzőlista a mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalattá váláshoz 🧠📝

Ha a „mesterséges intelligencia által támogatott” vállalatról a „mesterséges intelligencia által támogatott vállalat” felé próbálsz elmozdulni, itt van egy járható út:

  • Kezdj egy olyan munkafolyamattal, ami annyira megviseli az embereket, hogy fizetni is hajlandóak a javításáért

  • Korán mérje fel az eredményeket (mielőtt méretezné magát)

  • Valós felhasználói esetekből álló értékelő halmaz létrehozása ( Google Cloud MLOps )

  • Visszajelzési hurkok hozzáadása az első naptól kezdve

  • A korlátokat a terv részévé, ne utólagos szemponttá kell tenni ( NIST AI RMF )

  • Ne építs túl sokat – szállíts egy keskeny, megbízható éket

  • A telepítést termékként, ne pedig utolsó lépésként kezelje ( Google Cloud MLOps )

Valamint egy ellentmondásos tanács, ami működik:

  • Tölts több időt azzal, hogy mi történik, amikor a mesterséges intelligencia téved, mint azzal, amikor igaza van.
    Itt nyerik el vagy veszítik el a bizalmat. ( NIST AI RMF )

Záró összefoglaló 🧠✨

Tehát… egy mesterséges intelligenciával működő vállalat lényege egyszerű gerincoszlopon nyugszik:

Ez egy olyan vállalat, ahol mesterséges intelligencia a motor , nem a dekoráció. Ha eltávolítjuk a mesterséges intelligenciát, és a termék értelmetlenné válik (vagy elveszíti a lendületét), akkor valószínűleg egy valódi mesterséges intelligenciával működő vállalattal van dolgunk. Ha a mesterséges intelligencia csak egy eszköz a sok közül, akkor pontosabb mesterséges intelligenciával működőnek nevezni.

És mindkettő rendben van. A világnak mindkettőre szüksége van. De a címke számít, amikor befektetsz, felveszel, szoftvert vásárolsz, vagy megpróbálod kitalálni, hogy egy robotot vagy egy mágikus szemű kartonpapír kivágást adnak-e el neked 🤖👀

GYIK

Mi számít mesterséges intelligenciával működő vállalatnak a mesterséges intelligenciával támogatott vállalattal szemben?

Egy mesterséges intelligenciával működő vállalat olyan, amelynek alapvető terméke, értéke vagy versenyelőnye a mesterséges intelligenciától függ – a mesterséges intelligencia eltávolítása esetén a kínálat összeomlik vagy drámaian romlik. Egy mesterséges intelligenciával működő vállalat a működés megerősítésére (például előrejelzésre vagy csalásészlelésre) használja a mesterséges intelligenciát, de továbbra is alapvetően nem mesterséges intelligenciával működő termékeket árul. Egy egyszerű teszt: ha a mesterséges intelligencia holnap meghibásodik, és Ön továbbra is működni tud alapvető szoftverekkel, akkor valószínűleg mesterséges intelligenciával működő vállalat.

Hogyan állapíthatom meg gyorsan, hogy egy vállalkozás valóban mesterséges intelligenciával működő vállalat-e?

Gondoljuk át, mi történik, ha a mesterséges intelligencia leáll. Ha az ügyfelek továbbra is fizetnének, és a vállalkozás sántikálva boldogulna táblázatokkal vagy hagyományos szoftverekkel, akkor valószínűleg nem mesterséges intelligencia-alapú. Az igazi mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalatok hajlamosak konkrét működési fogalmakat használni: értékelőkészletek, késleltetés, sodródás, hallucinációk, monitorozás és hibamódok. Ha mindez csak marketing, mechanizmus nélkül, az vészjelzés.

Saját modellt kell betanítanod ahhoz, hogy AI-vállalattá válj?

Nem. Sok mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalat erős termékeket épít meglévő modellekre, és továbbra is mesterséges intelligencián alapulónak minősülnek, ha a mesterséges intelligencia a termék motorja. Az számít, hogy a modellek, az adatok, az értékelés és az iterációs ciklusok elősegítik-e a teljesítményt és a megkülönböztetést. A védett adatok, a munkafolyamatok integrációja és a szigorú értékelés valódi előnyt teremthet még a nulláról történő betanítás nélkül is.

Melyek a mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalatok fő típusai, és miben különböznek egymástól?

Gyakori típusok közé tartoznak az alapmodell-készítők, a vertikális MI-alkalmazások (például jogi vagy orvosi eszközök), a tudásalapú munkához kapcsolódó másodpilóták, a MLOps/modellops platformok, az adat- és címkézővállalkozások, a peremhálózati/eszközön telepített MI, a tanácsadó cégek/integrátorok, valamint az értékelő/biztonsági eszközszolgáltatók. Mindegyik lehet „MI-vállalat”, de nagyon különböző dolgokat árulnak: modelleket, késztermékeket vagy azt az infrastruktúrát, amely megbízhatóvá és irányíthatóvá teszi a termelési MI-t.

Hogyan néz ki egy tipikus mesterséges intelligenciával működő vállalati rendszer a motorháztető alatt?

Sok mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalat egy vázlatos rendszert oszt meg: egy adatréteget (gyűjtés, címkézés, irányítás, visszacsatolási hurkok), egy modellréteget (alapmodell kiválasztása, finomhangolás, RAG/vektor keresés, értékelőcsomagok), egy termékréteget (UX a bizonytalansághoz, védőkorlátok, munkafolyamat-integráció) és egy műveleti réteget (eltolódás monitorozása, incidensekre való reagálás, költségellenőrzés, auditok). Az emberi folyamatok – felülvizsgálók, eszkaláció, minőségbiztosítás – gyakran a kevésbé vonzó gerincet alkotják.

Milyen mutatók mutatják, hogy egy mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalat „valódi munkát” végez, nem csak bemutatókat?

Erősebb jelzést adnak a termékhez kapcsolódó, mérhető eredmények: pontosság, időmegtakarítás, költségcsökkentés, kevesebb hiba vagy magasabb konverzió – mindezt párosítva egy egyértelmű módszerrel ezen mutatók értékelésére és monitorozására. A valódi csapatok benchmarkokat készítenek, élkísérleteket tesztelnek, és nyomon követik a teljesítményt a bevezetés után. Azt is megtervezik, hogy mikor hibás a modell, nem csak azt, hogy mikor helyes, mert a bizalom a hibák kezelésétől függ.

Hogyan keresnek jellemzően pénzt a mesterséges intelligenciával foglalkozó cégek, és milyen árképzési csapdákra kell figyelniük a vásárlóknak?

Az elterjedt modellek közé tartozik a használatalapú árképzés (kérelemenként/tokenenként/feladatonként), a létszámalapú előfizetések, az eredményalapú árképzés (ritkább), a vállalati szerződések SLA-kkal, valamint a beágyazott vagy eszközön telepített mesterséges intelligencia licencelése. A kulcsfontosságú feszültségforrás a kiszámíthatóság: az ügyfelek stabil kiadásokat szeretnének, míg a mesterséges intelligencia költségei a használattal és a modellválasztással együtt változhatnak. Az erős szállítók ezt olcsóbb modellek felé történő irányítással, gyorsítótárazással, kötegelt feldolgozással és a kontextusméret szabályozásával kezelik.

Mitől védhető egy mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalat, ha mindenki hasonló modelleket használhat?

A várárok gyakran nem csak a „jobb modell”. A védhetőség adódhat a zárt domainadatokból, a felhasználók által már használt munkafolyamaton belüli elosztásból, az integrációkból és szokásokból eredő költségekből, a márkabizalomból a nagy téttel bíró területeken, valamint a megbízható mesterséges intelligencia szállításának operatív kiválóságából. Az emberközpontú rendszerek a tiszta automatizálást is felülmúlhatják. Két csapat használhatja ugyanazt a modellt, és nagyon eltérő eredményeket érhet el a körülötte lévő összes tényező alapján.

Hogyan ismerhetem fel a mesterséges intelligencia általi manipulációt egy beszállító vagy startup értékelésekor?

Figyeljen a homályos állításokra, amelyek nem tartalmaznak egyértelmű mesterséges intelligencia-képességeket, a „demo varázslatra” szélsőséges esetek nélkül, valamint az értékelés, az adatkezelés, a monitorozás vagy a hibamódok magyarázatának képtelenségére. A túlzottan magabiztos állítások, mint például a „majdnem tökéletes”, egy másik figyelmeztető jel. A zöld jelzések közé tartozik az átlátható mérés, az egyértelmű korlátozások, az eltérések monitorozási tervei, valamint a jól meghatározott emberi felülvizsgálati vagy eszkalációs útvonalak. Egy olyan vállalat, amely azt mondhatja, hogy „mi ezt nem csináljuk”, gyakran megbízhatóbb, mint amelyik mindent ígér.

Referenciák

  1. OECD - oecd.ai

  2. OECD - oecd.org

  3. Nemzeti Szabványügyi és Technológiai Intézet (NIST) - NIST AI RMF (AI 100-1) - nist.gov

  4. NIST AI kockázatkezelési keretrendszer (AI RMF) kézikönyve - Mérés - nist.gov

  5. Google Cloud - MLOps: Folyamatos szállítási és automatizálási folyamatok a gépi tanulásban - google.com

  6. Google – Gyakorlati útmutató az MLOps-hoz (tanulmány) – google.com

  7. Google Cloud - Mi az MLOps? - google.com

  8. Datadog - LLM értékelési keretrendszer legjobb gyakorlatai - datadoghq.com

  9. IBM - Modell eltolódása - ibm.com

  10. OpenAI - Miért hallucinálnak a nyelvi modellek - openai.com

  11. OpenAI – API árképzés – openai.com

  12. OpenAI Súgóközpont - Mik azok a tokenek és hogyan kell számolni őket - openai.com

  13. Microsoft - Microsoft 365 Copilot árak - microsoft.com

  14. MIT Sloan School of Management - Miért jött el az ideje az adatközpontú mesterséges intelligencia fejlesztésének - mit.edu

  15. NVIDIA - Mi az a peremhálózati mesterséges intelligencia? - nvidia.com

  16. IBM - Edge vs. felhőalapú mesterséges intelligencia - ibm.com

  17. Uber - Új szintre emeli a lécet az ML modellek telepítési biztonsága terén - uber.com

  18. Nemzetközi Szabványügyi Szervezet (ISO) - ISO/IEC 42001 áttekintés - iso.org

  19. arXiv - Visszakereséssel kiterjesztett generálás tudásintenzív NLP feladatokhoz (Lewis et al., 2020) - arxiv.org

  20. Oracle - Vektorkeresés - oracle.com

  21. Mesterséges Intelligencia Törvény (EU) - Emberi felügyelet (14. cikk) - artificialintelligenceact.eu

  22. Európai Bizottság – A mesterséges intelligenciára vonatkozó szabályozási keret (A mesterséges intelligenciáról szóló törvény áttekintése) – europa.eu

  23. YouTube - youtube.com

  24. AI Assistant Store - Hogyan működik az AI felskálázás - aiassistantstore.com

  25. AI Assistant Store - Hogyan néz ki az AI kód ​​- aiassistantstore.com

  26. AI Assistant Store - Mi az a MI algoritmus - aiassistantstore.com

  27. AI Assistant Store - Mi az AI előfeldolgozás - aiassistantstore.com

Találd meg a legújabb mesterséges intelligenciát a hivatalos AI Assistant áruházban

Rólunk

Vissza a bloghoz