Keittokirjan julkaisu
elokuuta 27, 2024
Tulossa pian #
Tekoälyn Käyttöönotto
Data on avainasemassa
elokuuta 27, 2024
Datan jäsentäminen GenAI:lle # Perusteiden luominen tekoälyn menestykselle Generatiivisen tekoälyn (GenAI) maailmassa sanonta “roskaa sisään, roskaa ulos” ei ole koskaan ollut osuvampi. Datasi laatu, rakenne ja hallinta määrittävät perustavanlaatuisesti GenAI-aloitteidesi menestyksen. Tämä osio syventyy datan valmistelun, putkirakenteiden ja hallinnan kriittisiin näkökohtiin, jotka muodostavat tehokkaan GenAI-käyttöönoton perustan. 1. Dataputkien rakentaminen datan valmistelua varten # Vankkoja dataputkia luominen on ratkaisevan tärkeää tasaisen, puhtaan ja relevantin datavirran varmistamiseksi GenAI-järjestelmillesi. Tehokkaiden dataputkien avainkomponentit: # Datan kerääminen: Toteuta järjestelmiä datan keräämiseksi eri lähteistä, mukaan lukien sisäiset tietokannat, API:t ja ulkoiset datantarjoajat. ...
Toteuta ja mittaa
elokuuta 27, 2024
Generatiivinen Tekoäly,
Käyttötapausten Kehittäminen,
Tekoälystrategia,
ROI-Mittaus,
Tekoälyn Käyttöönotto
Sisäisten GenAI-käyttötapausten rakentaminen # Konseptista toteutukseen Vaikka valmiit GenAI-ratkaisut voivat tuoda merkittävää arvoa, tämän teknologian todellinen muutospotentiaali piilee usein räätälöityjen käyttötapausten kehittämisessä, jotka on suunniteltu organisaatiosi ainutlaatuisiin tarpeisiin ja haasteisiin. Tämä osio tutkii sisäisten GenAI-käyttötapausten tunnistamisen, kehittämisen ja toteuttamisen prosessia, varmistaen että ne ovat linjassa liiketoimintatavoitteidesi kanssa ja tuottavat mitattavaa arvoa. 1. Korkean vaikutuksen alueiden tunnistaminen tekoälyn integrointia varten # Ensimmäinen askel sisäisten GenAI-käyttötapausten rakentamisessa on tunnistaa alueet organisaatiossasi, joissa tekoälyllä voi olla merkittävin vaikutus. ...
Rajoitukset
elokuuta 27, 2024
Käyttötapaukset, joissa GenAI jää jälkeen # Tekoälyn rajoitusten navigointi Vaikka generatiivinen tekoäly (GenAI) on osoittanut merkittäviä kykyjä eri aloilla, on organisaatioiden tärkeää ymmärtää sen rajoitukset. Tunnistamalla missä GenAI jää jälkeen, ei ainoastaan estetä resurssien väärää kohdentamista, vaan varmistetaan myös, että vaihtoehtoisia, mahdollisesti tehokkaampia ratkaisuja harkitaan tarvittaessa. Tämä osio tutkii erityisiä käyttötapauksia ja skenaarioita, joissa nykyiset GenAI-teknologiat eivät välttämättä ole optimaalinen valinta. 1. Korkean panoksen päätöksenteko # GenAI-mallit, huolimatta niiden kehittyneisyydestä, eivät todella ymmärrä asioita ja voivat tuottaa itsevarmasti esitettyjä mutta virheellisiä tietoja (ilmiö tunnetaan nimellä “hallusinaatio”). ...