Искусственный интеллект в компаниях: как избежать распространенных ошибок

интеллект (ИИ) прошел путь от футуристического обещания до «новой промышленной революции». Однако по мере роста ажиотажа растет и путаница относительно того, что на самом деле представляет собой эта технология и как она может реально изменить финансовые показатели организации.

Недавно, после саммита по искусственному интеллекту The Developers Conference (TDC) в Сан-Паулу, эксперты из Builders by Skyone обсудили основные спорные вопросы и тенденции, формирующие отрасль. Вердикт очевиден: недостаточно просто иметь ИИ; необходима стратегия, надежная инфраструктура и, прежде всего, ориентация на создание бизнес-ценности.

В этой статье мы рассмотрим технические и стратегические нюансы эффективного внедрения ИИ, избегая распространенных ошибок, которые приводят к истощению инвестиций без получения прибыли.

Заблуждение о "самодельном подходе на заднем дворе": что же такое ИИ на самом деле?

Один из самых спорных вопросов, поднятых Ренатой Кляйн, специалистом по анализу данных и архитектором компании Skyone, — это путаница между использованием API и созданием модели обучения языку (LLM).

Многие специалисты считают, что разрабатывают собственные технологии «с нуля», тогда как на самом деле они просто подключают интерфейсы к существующим моделям, таким как OpenAI или Gemini. Для создания обученной модели требуется:

• Глубокие нейронные сети: вот где по-настоящему углубляется искусственный интеллект.
• Надежные машины: высокопроизводительные процессоры (GPU), которых нет в домашних компьютерах.
• Математические и статистические знания: сложные вычисления, выходящие далеко за рамки простой интеграции программного обеспечения.

Для компаний понимание этого различия имеет решающее значение для планирования затрат и обеспечения защиты интеллектуальной собственности.

Разница между «наличием ИИ» и «созданием ценности»

Беатрис Фудзи, аналитик данных в компании Skyone, указывает на скрытую проблему на рынке: многие компании создают агентов на основе ИИ просто для того, чтобы заявить о наличии технологии, не указывая, какие именно проблемы бизнеса они решают и на какие показатели хотят повлиять.

Искусственный интеллект следует рассматривать как для извлечения ценности. Беатрис приводит убедительную аналогию с горнодобывающей промышленностью: хотя основное внимание может быть сосредоточено на кобальте, ИИ может выявлять «драгоценные камни и золото» (данные и показатели), которые в противном случае были бы потеряны в конце производственной линии.

Роль «кода атмосферы» и человеческого восприятия

Ещё одним предметом обсуждения стала концепция Vibe Code и программного обеспечения, генерируемого искусственным интеллектом. Хотя инструменты автоматизации могут сократить время разработки с месяцев до часов, человеческий контроль остаётся незаменимым. Машина выступает в роли инструмента масштабирования, но творческий процесс, дизайн и окончательный контроль качества зависят от квалифицированного специалиста.

Экосистема ИИ: технологические «эксперты по системам»

Подобно тому, как в автомобильной промышленности существуют «системные интеграторы» (компании, производящие конкретные компоненты, такие как приборные панели или шины для автопроизводителей), искусственный интеллект создал аналогичную экосистему.

Skyone позиционирует себя как центральная система, объединяющая различных поставщиков и технологии для предоставления клиенту целостного конечного продукта. Эта экосистема была продемонстрирована на конференции TDC, привлекая внимание всех — от судебных органов и государственных учреждений до крупных банков и стартапов.

От хранилища данных до агента: практика работы со Skyone Studio

Для реализации этой эволюции компания Skyone продемонстрировала потенциал Skyone Studio— платформы, которая интегрирует данные, имеет собственное озеро данных и позволяет ускорить создание агентов искусственного интеллекта.

Основные отличия подхода с использованием минимального количества кода:

1. Объединение команд: устраняет необходимость в разрозненных командах (одна для интеграции, другая для администрирования баз данных и т. д.), позволяя выполнять работу от начала до конца через единый интерфейс.
2. Скорость внедрения: создание полноценных агентов, от интеграции до вывода данных, за считанные минуты.
3. Управление и контроль: централизованное администрирование, гарантирующее, что ИИ не является «черным ящиком», а представляет собой управляемый инструмент.

Skyone Studio поддерживает различные LLM-ы (такие как GPT-4, Llama 3 и Gemini) и фокусируется на прикладном уровне, где инновации действительно происходят благодаря решению реальных, повседневных проблем.

Небольшие решения для больших масштабов

В завершение дискуссии эксперты поделились практическими советами по повышению продуктивности и формированию правильного мышления:

• Открытость к выслушиванию: Рената подчеркивает, что технический и личный успех достигается благодаря открытости к выслушиванию всех аспектов (данных и людей), что позволяет преобразовывать обратную связь в реальную пользу.
• Сомнения и смелость: Беатрис призывает к нонконформизму. «Не делайте что-либо только потому, что это делают все остальные. Задавайте себе вопросы, чтобы делать все наилучшим образом, и не бойтесь выходить за рамки.

Заключение: следующий шаг на вашем пути к искусственному интеллекту

Искусственный интеллект — это не просто технология; это перераспределение талантов в сторону более ценных услуг и автоматизация повторяющихся процессов. Для того чтобы возглавить эту цифровую трансформацию, вашей компании необходима надежная база данных и инструменты, упрощающие сложные задачи.

Послушайте полный подкаст!

Эта статья основана на увлекательной и спорной беседе в нашем подкасте. Чтобы уловить все детали, интонацию и получить исчерпывающие советы от наших экспертов, перейдите по ссылке ниже и послушайте подкаст прямо сейчас на Spotify:

👉 Ссылка на подкаст на Spotify

Автор: Skyone