Não é exagero que quase todas as empresas estão explorando IA generativa. 90% das organizações relatam que estão iniciando sua jornada genAI, o que significa que estão priorizando programas de IA, definindo casos de uso e/ou experimentando seus primeiros modelos. Apesar dessa empolgação e investimento, no entanto, poucas empresas têm algo a mostrar por seus esforços de IA, com apenas 13% relatando ter movido com sucesso os modelos genAI para a produção.
Esta inércia está justificadamente fazendo com que muitas organizações questionem sua abordagem, particularmente porque os orçamentos estão apertados. Superar estes desafios genAI de forma eficiente, orientado a resultados Essa maneira exige uma infraestrutura flexível que possa lidar com as demandas de todo o ciclo de vida da IA.
Desafios da transição da IA generativa para a produção
Os desafios que limitam o impacto da IA são diversos, mas podem ser divididos em quatro categorias:
- Habilidades técnicas: As organizações não têm as habilidades e o conhecimento de execução tática para levar os aplicativos de IA de geração para produção, incluindo as habilidades necessárias para construir a infraestrutura de dados para alimentar modelos, as habilidades de TI para implantar modelos com eficiência e as habilidades necessárias para monitorar modelos ao longo do tempo.
- Cultura: As organizações não conseguiram adotar a mentalidade, os processos e as ferramentas necessárias para alinhar as partes interessadas e fornecer valor no mundo actual, o que muitas vezes resulta na falta de uma abordagem definitiva. casos de uso ou objetivos pouco claros.
- Confiança: As organizações precisam de uma maneira de construir, operar e governar com segurança suas soluções de IA e ter confiança nos resultados. Caso contrário, elas correm o risco de implementar modelos de alto risco na produção ou nunca escapar da fase de maturidade de prova de conceito.
- Infraestrutura:As organizações precisam de uma maneira de facilitar o processo de montagem de sua pilha de IA, da aquisição à produção, sem criar fluxos de trabalho desconexos e ineficientes, assumir muita dívida técnica ou gastar demais.
Cada um desses problemas pode atrapalhar projetos de IA e desperdiçar recursos valiosos. Mas com a pilha genAI e a plataforma de IA empresarial certas, as empresas podem construir, operar e governar modelos de IA generativos com confiança.
Construindo a infraestrutura GenAI com uma plataforma de IA empresarial
Atendendo com sucesso às demandas de modelos de IA generativos infraestrutura com o capacidades críticas necessário para gerenciar todo o ciclo de vida da IA.
- Construir:Construir modelos é tudo sobre dados; agregando, transformando e analisando. Uma plataforma de IA empresarial deve permitir que as equipes criem conjuntos de dados prontos para IA (idealmente de dados sujos para uma verdadeira simplicidade), aumente conforme necessário e descubra insights significativos para que os modelos tenham alto desempenho.
- Operar: Modelos operacionais significam colocar modelos em produção, integrar casos de uso de IA em processos de negócios e coletar resultados. As melhores plataformas de IA empresarial permitem
- Governar:
Uma plataforma de IA empresarial resolve uma série de ineficiências de fluxo de trabalho e custos ao unificar esses recursos em uma solução. As equipes têm menos ferramentas para aprender, há menos preocupações com segurança e é mais fácil gerenciar custos.
Aproveitando o Google Cloud e a plataforma de IA DataRobot para o sucesso do GenAI
O Google Cloud fornece uma base poderosa para IA com sua infraestrutura de nuvem, ferramentas de processamento de dados e modelos específicos do setor:
- Nuvem do Google fornece simplicidade, escala e inteligência para ajudar as empresas a construir a base para seu conjunto de IA.
- BigQuery ajuda organizações a aproveitar facilmente seus dados existentes e descobrir novos insights.
- Fusão de dadose Pub/Sub permitir que as equipes tragam facilmente seus dados e os deixem prontos para IA, maximizando o valor de seus dados.
- IA de vértice fornece a estrutura principal para a construção de modelos e o Google Mannequin Backyard fornece mais de 150 modelos para qualquer caso de uso específico do setor.
Essas ferramentas são um ponto de partida valioso para construir e dimensionar um programa de IA que produza resultados reais. A DataRobot potencializa essa base ao dar às equipes uma plataforma de IA empresarial de ponta a ponta que unifica todas as fontes de dados e todos os aplicativos de negócios, ao mesmo tempo em que fornece os recursos essenciais necessários para construir, operar e governar todo o cenário de IA
- Construir: Os dados do BigQuery – e dados de outras fontes – podem ser trazidos para o DataRobot e usados para criar Fluxos de trabalho RAG que, quando combinados com modelos do Google Mannequin Backyard, podem criar projetos genAI completos para qualquer caso de uso. Eles podem ser encenados no Parque de diversões LLM da DataRobot e diferentes combinações podem ser testadas umas contra as outras, garantindo que as equipes lancem as soluções de IA de mais alto desempenho possíveis. A DataRobot também fornece modelos e Aceleradores de IA que ajudam as empresas a se conectarem a qualquer fonte de dados e a acelerar suas iniciativas de IA,
- Operar: Console do DataRobot pode ser usado para monitorar qualquer aplicativo de IA, seja um aplicativo com tecnologia de IA dentro do Looker, Appsheet ou em um aplicativo completamente personalizado. As equipes podem centralizar e monitorar KPIs críticos para cada um de seus modelos preditivos e generativos em produção, facilitando a garantia de que cada implantação esteja funcionando conforme o esperado e permaneça precisa ao longo do tempo.
- Governar: A DataRobot fornece o observabilidade e governança para garantir que toda a organização tenha confiança em seu processo de IA e nos resultados do modelo. As equipes podem criar documentação de conformidade robusta, controlar permissões de usuários e compartilhamento de projetos e garantir que seus modelos sejam completamente testados e encapsulados em ferramentas robustas de mitigação de riscos antes de serem implantados. O resultado é a governança completa de cada modelo, mesmo quando as regulamentações mudam.
Com mais de uma década de experiência em IA empresarial, a DataRobot é a camada de orquestração que transforma a base estabelecida pelo Google Cloud em um pipeline de IA completo. As equipes podem acelerar a implantação de aplicativos de IA no Looker, Information Studio e AppSheet, ou permitir que as equipes criem com confiança aplicativos genAI personalizados.
Casos de uso comuns do GenAI em todos os setores
A DataRobot também permite que as empresas combinem IA generativa com IA preditiva para aplicações de IA verdadeiramente personalizadas. Por exemplo, uma equipe pode construir um painel usando predAI e, em seguida, resumir esses resultados com genAI para relatórios simplificados. As equipes de IA de elite já estão vendo resultados desses recursos poderosos em todos os setores.
Um gráfico mostrando exemplos reais de aplicações genAI para bancos, saúde, varejo, seguros e manufatura.
O Google fornece às empresas os blocos de construção para aproveitar os dados que elas já têm, então a DataRobot fornece às equipes as ferramentas para superar os desafios comuns de genAI para fornecer soluções de IA reais para seus clientes. Seja começando do zero ou um acelerador de IA, o 13% das organizações já perceberam o valor do genAI, o que é prova de que a plataforma certa de IA empresarial pode causar um impacto significativo nos negócios.
Iniciando a jornada GenAI
90% das empresas estão em sua jornada genAI e, independentemente de onde estejam no processo de realização de valor da IA, todas estão enfrentando obstáculos semelhantes. Quando uma organização está lutando com lacunas de habilidades, falta de metas e processos claros, baixa confiança em seus modelos genAI ou infraestrutura cara e extensa, o Google Cloud e o DataRobot oferecem às empresas um caminho claro para o sucesso da IA preditiva e generativa.
Se sua empresa já é cliente do Google Cloud, você pode começar a usar o DataRobot por meio do Mercado do Google Cloud. Agende uma demonstração personalizada para ver o quão rápido você pode começar a criar aplicativos genAI que tenham sucesso.