Czym jest firma AI? [Wideo i quiz]

Krótka odpowiedź: Firma AI to taka, której główny produkt, wartość lub przewaga konkurencyjna opierają się na AI – po jej usunięciu oferta załamie się lub ulegnie drastycznemu pogorszeniu. Jeśli AI zawiedzie jutro, a Ty nadal będziesz mógł dostarczać produkty za pomocą arkuszy kalkulacyjnych lub podstawowego oprogramowania, prawdopodobnie działasz w oparciu o AI, a nie natywnie. Prawdziwe firmy AI wyróżniają się dzięki danym, ocenie, wdrożeniu i ścisłym pętlom iteracyjnym.

Najważniejsze wnioski:

Zależność podstawowa: Jeśli usunięcie sztucznej inteligencji zepsuje produkt, mamy do czynienia z firmą zajmującą się sztuczną inteligencją.

Prosty test: jeśli potrafisz obejść się bez sztucznej inteligencji, to prawdopodobnie sztuczna inteligencja ci pomaga.

Sygnały operacyjne: Zespoły omawiające dryf, zestawy ewaluacyjne, opóźnienia i tryby awarii zwykle wykonują ciężką pracę.

Odporność na niewłaściwe użycie: twórz zabezpieczenia, monitoring i plany wycofywania na wypadek awarii modeli.

Staranność wobec kupującego: unikaj podstępu AI, wymagając mechanizmów, metryk i jasnego zarządzania danymi.

Termin „firma AI” jest tak swobodnie używany, że grozi mu jednoczesne znaczenie wszystkiego i niczego. Jeden startup twierdzi, że jest firmą AI, ponieważ dodał pole autouzupełniania. Inna firma szkoli modele, tworzy narzędzia, dostarcza produkty i wdraża je w środowiskach produkcyjnych… i wciąż jest wrzucana do jednego worka.

Dlatego etykieta potrzebuje ostrzejszych krawędzi. Różnica między firmą opartą na sztucznej inteligencji a standardową firmą z lekką domieszką uczenia maszynowego jest widoczna szybko, gdy tylko wiesz, czego szukać.

Artykuły, które mogą Ci się spodobać po przeczytaniu tego:

🔗 Jak działa skalowanie AI
Dowiedz się, w jaki sposób modele dodają szczegóły, aby wyraźnie powiększyć obrazy.

🔗 Jak wygląda kod AI
Zobacz przykłady wygenerowanego kodu i jego strukturę.

🔗 Czym jest algorytm sztucznej inteligencji (AI)
Poznaj algorytmy, które pomagają sztucznej inteligencji uczyć się, przewidywać i optymalizować.

🔗 Czym jest wstępne przetwarzanie AI?
Poznaj kroki, które czyszczą, etykietują i formatują dane na potrzeby szkolenia.

Czym jest firma AI: jasna i aktualna definicja ✅

Definicja praktyczna:

Firma zajmująca się sztuczną inteligencją to przedsiębiorstwo, którego główny produkt, wartość lub przewaga konkurencyjna zależą od sztucznej inteligencji – co oznacza, że ​​jeśli usuniesz sztuczną inteligencję, „rzecz” firmy ulegnie załamaniu lub stanie się znacznie gorsza. (OECD, NIST AI RMF)

Nie „użyliśmy sztucznej inteligencji raz na hackathonie”. Nie „dodaliśmy chatbota do strony kontaktowej”. Raczej:

• Produkt jest systemem sztucznej inteligencji (lub jest obsługiwany przez taki system od początku do końca) (OECD)

• Przewaga firmy wynika z modeli, danych, oceny i iteracji (Google Cloud MLOps, NIST AI RMF Playbook - Measure)

• Sztuczna inteligencja to nie funkcja – to silnik 🧠⚙️

Oto prosty test:

Wyobraź sobie, że sztuczna inteligencja zawodzi jutro. Gdyby klienci nadal płacili, a ty mógłbyś sobie radzić z arkuszami kalkulacyjnymi lub prostym oprogramowaniem, prawdopodobnie jesteś wspierany przez sztuczną inteligencję, a nie wręcz nią obdarzony.

I tak, jest tam rozmazany fragment w środku. Jak zdjęcie zrobione przez zaparowane okno... niezbyt dobra metafora, ale rozumiesz, o co chodzi 😄

Różnica między „firmą AI” a „firmą wykorzystującą AI” (ta część oszczędza dyskusji) 🥊

Większość współczesnych firm korzysta z jakiejś formy sztucznej inteligencji. Samo to nie czyni ich firmami AI. (OECD)

Zwykle firma zajmująca się sztuczną inteligencją:

• Sprzedaje bezpośrednio możliwości sztucznej inteligencji (modele, piloci, inteligentna automatyzacja)

• Tworzy zastrzeżone systemy AI jako główny produkt

• Posiada poważną funkcję inżynierii, oceny i wdrażania sztucznej inteligencji (Google Cloud MLOps)

• Ciągła nauka na podstawie danych i poprawa wydajności jako kluczowy wskaźnik 📈 (dokument techniczny Google MLOps)

Zwykle firma wykorzystująca sztuczną inteligencję:

• Wykorzystuje sztuczną inteligencję wewnętrznie, aby obniżyć koszty, przyspieszyć przepływy pracy lub poprawić targetowanie

• Nadal sprzedaje coś innego (towary detaliczne, usługi bankowe, logistykę, media itp.)

• Można zastąpić sztuczną inteligencję tradycyjnym oprogramowaniem i nadal „być sobą”

Przykłady (celowo ogólne, ponieważ debaty na temat marek są dla niektórych hobby):

• Bank wykorzystujący sztuczną inteligencję do wykrywania oszustw – wspomagany sztuczną inteligencją

• Sprzedawca detaliczny wykorzystujący sztuczną inteligencję do prognozowania zapasów – z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

• Firma, której produktem jest agent obsługi klienta oparty na sztucznej inteligencji (AI) – prawdopodobnie firma wykorzystująca sztuczną inteligencję

• Platforma sprzedająca narzędzia do monitorowania, oceny i wdrażania modeli - firma zajmująca się sztuczną inteligencją (infrastruktura) (Google Cloud MLOps)

Więc tak… Twój dentysta może używać sztucznej inteligencji do planowania przypomnień. To nie znaczy, że jest firmą AI 😬🦷

Co sprawia, że ​​firma zajmująca się sztuczną inteligencją jest dobra?

Nie wszystkie firmy zajmujące się sztuczną inteligencją są zbudowane tak samo, a niektóre, tak naprawdę, opierają się głównie na wibracjach i kapitale wysokiego ryzyka. Dobra wersja firmy zajmującej się sztuczną inteligencją ma zazwyczaj kilka wspólnych cech, które powtarzają się wielokrotnie:

• Jasne określenie odpowiedzialności za problem: rozwiązują konkretny problem, a nie „sztuczna inteligencja do wszystkiego”

• Mierzalne rezultaty: dokładność, oszczędność czasu, obniżone koszty, mniej błędów, wyższa konwersja – wybierz coś i śledź to (NIST AI RMF)

• Dyscyplina danych: jakość danych, uprawnienia, zarządzanie i pętle sprzężenia zwrotnego nie są opcjonalne (NIST AI RMF)

• Kultura ewaluacji: testują modele jak dorośli – za pomocą testów porównawczych, przypadków brzegowych i monitorowania 🔍 (Google Cloud MLOps, Datadog)

• Rzeczywistość wdrożenia: system działa w nieuporządkowanych warunkach codziennego użytkowania, a nie tylko w wersjach demonstracyjnych

• Obronna przewaga: dane domeny, dystrybucja, integracja przepływu pracy lub zastrzeżone narzędzia (nie tylko to, co „nazywamy API”)

Zaskakująco wymowny znak:

• Jeśli zespół rozmawia o opóźnieniach, dryfcie, zestawach ewaluacyjnych, halucynacjach i trybach awarii, prawdopodobnie wykonuje prawdziwą pracę nad sztuczną inteligencją. (IBM – dryf modelu, OpenAI – halucynacje, Google Cloud MLOps)

• Jeśli głównie mówią o „zrewolucjonizowaniu synergii z inteligentnymi wibracjami”, cóż… wiesz, jak to jest 😅

Tabela porównawcza: popularne „typy” firm zajmujących się sztuczną inteligencją i co sprzedają 📊🤝

Poniżej znajduje się krótka, nieco niedoskonała tabela porównawcza (jak w codziennej działalności). Ceny to „typowe style cenowe”, a nie konkretne liczby, ponieważ bardzo się różnią.

Zauważ coś. „Firma AI” może oznaczać bardzo różne firmy. Niektóre sprzedają modele. Inne sprzedają łopaty dla modelarzy. Jeszcze inne sprzedają gotowe produkty. Ta sama etykieta, a zupełnie inna rzeczywistość.

Główne archetypy firm zajmujących się sztuczną inteligencją (i ich błędy) 🧩

Przyjrzyjmy się temu bliżej, bo to właśnie tutaj ludzie wpadają w kłopoty.

1) Firmy stawiające na model 🧠

Te narzędzia służą do budowy lub dostrajania modeli. Ich mocną stroną jest zazwyczaj:

• talent badawczy

• optymalizacja obliczeniowa

• pętle oceny i iteracji

• infrastruktura usług o wysokiej wydajności (dokument techniczny Google MLOps)

Częsta pułapka:

• Zakładają, że „lepszy model” automatycznie równa się „lepszemu produktowi”.
  Tak nie jest. Użytkownicy nie kupują modeli, kupują rezultaty.

2) Firmy zajmujące się sztuczną inteligencją, które na pierwszym miejscu stawiają produkty 🧰

Wdrażają one sztuczną inteligencję w ramach procesu pracy. Wygrywają dzięki:

• dystrybucja

• UX i integracja

• silne pętle sprzężenia zwrotnego

• niezawodność ważniejsza niż sama inteligencja

Częsta pułapka:

• Nie doceniają zachowań modelowych w środowisku naturalnym. Prawdziwi użytkownicy będą psuć Twój system na nowe i kreatywne sposoby. Codziennie.

3) Firmy infrastrukturalne AI ⚙️

Pomyśl o monitorowaniu, wdrażaniu, zarządzaniu, ocenie i orkiestracji. Wygrywają dzięki:

• zmniejszanie bólu operacyjnego

• zarządzanie ryzykiem

• uczynienie sztucznej inteligencji powtarzalną i bezpieczną (NIST AI RMF, Google Cloud MLOps)

Częsta pułapka:

• Tworzą zaawansowane zespoły i ignorują wszystkich innych, a potem dziwią się, dlaczego adopcja jest powolna.

4) Firmy zajmujące się sztuczną inteligencją, które koncentrują się na danych 🗂️

Koncentrują się one na przepływach danych, etykietowaniu, danych syntetycznych i zarządzaniu danymi. Osiągają sukces dzięki:

• poprawa jakości sygnału treningowego

• redukcja hałasu

• umożliwianie specjalizacji (MIT Sloan / Andrew Ng o sztucznej inteligencji zorientowanej na dane)

Częsta pułapka:

• Przesadzają, mówiąc, że „dane rozwiązują wszystko”. Dane są potężne, ale nadal potrzebne jest dobre modelowanie i solidne myślenie o produkcie.

Co kryje się pod maską firmy zajmującej się sztuczną inteligencją: stos, mniej więcej 🧱

Jeśli zajrzysz za kulisy, większość prawdziwych firm zajmujących się sztuczną inteligencją ma podobną strukturę wewnętrzną. Nie zawsze, ale często.

Warstwa danych 📥

• zbieranie i przyjmowanie

• etykietowanie lub słaby nadzór

• prywatność, uprawnienia, przechowywanie

• pętle sprzężenia zwrotnego (korekty użytkowników, wyniki, przegląd ludzki) (NIST AI RMF)

Warstwa modelu 🧠

• wybieranie modeli bazowych (lub trenowanie od podstaw)

• dostrajanie, destylacja, szybka inżynieria (tak, to się nadal liczy)

• systemy wyszukiwania (wyszukiwanie + ranking + bazy danych wektorowe) (artykuł RAG (Lewis i in., 2020), Oracle - wyszukiwanie wektorowe)

• pakiety ewaluacyjne i zestawy testowe (Google Cloud MLOps)

Warstwa produktu 🧑💻

• UX, który radzi sobie z niepewnością (sygnały pewności, stany „przeglądu”)

• bariery ochronne (polityka, odmowa, bezpieczne ukończenie) (NIST AI RMF)

• integracja przepływu pracy (poczta e-mail, CRM, dokumenty, zgłoszenia itp.)

Warstwa operacyjna 🛠️

• monitorowanie dryfu i degradacji (IBM - dryf modelu, Google Cloud MLOps)

• reagowanie na incydenty i wycofywanie (Uber - bezpieczeństwo wdrożenia)

• zarządzanie kosztami (komputery mogą być małym, głodnym potworem)

• zarządzanie, audyty, kontrola dostępu (NIST AI RMF, przegląd ISO/IEC 42001)

A część, której nikt nie reklamuje:

• Procesy ludzkie – recenzenci, eskalacja, kontrola jakości i kanały informacji zwrotnej od klientów.
  Sztuczna inteligencja nie działa na zasadzie „ustaw i zapomnij”. To bardziej jak ogrodnictwo. Albo posiadanie domowego szopa. Może być urocza, ale kompletnie zniszczy ci kuchnię, jeśli nie będziesz jej pilnować 😬🦝

Modele biznesowe: jak firmy zajmujące się sztuczną inteligencją zarabiają pieniądze 💸

Firmy zajmujące się sztuczną inteligencją zazwyczaj przyporządkowują się do kilku typowych schematów monetyzacji:

• Oparte na wykorzystaniu (na żądanie, na token, na minutę, na obraz, na zadanie) (cennik OpenAI API, OpenAI - tokeny)

• Subskrypcje oparte na liczbie stanowisk (na użytkownika miesięcznie) (cennik usługi Microsoft 365 Copilot)

• Cennik oparty na wynikach (rzadki, ale skuteczny – płatność za konwersję lub rozwiązane zgłoszenie)

• Umowy korporacyjne (wsparcie, zgodność, umowy SLA, wdrażanie niestandardowe)

• Licencjonowanie (na urządzeniu, wbudowane, w stylu OEM) (NVIDIA)

Napięcie, z którym mierzy się wiele firm zajmujących się sztuczną inteligencją:

• Klienci chcą przewidywalnych wydatków 😌

• Koszty sztucznej inteligencji mogą się wahać w zależności od sposobu użytkowania i wyboru modelu 😵

Firmy zajmujące się sztuczną inteligencją stają się bardzo dobre w:

• kierowanie zadań do tańszych modeli, gdy jest to możliwe

• buforowanie wyników

• żądania grupowe

• kontrolowanie rozmiaru kontekstu

• projektowanie UX, które zniechęca do „nieskończonych spirali podpowiedzi” (wszyscy to robiliśmy…)

Pytanie o fosę: co sprawia, że ​​firma zajmująca się sztuczną inteligencją jest bezpieczna 🏰

To jest pikantna część. Wiele osób zakłada, że ​​fosą jest „nasz model jest lepszy”. Czasami tak jest, ale często… nie.

Typowe obronne zalety:

• Dane zastrzeżone (szczególnie dotyczące konkretnej domeny)

• Dystrybucja (osadzona w przepływie pracy, w którym już uczestniczą użytkownicy)

• Koszty przejścia (integracje, zmiany procesów, nawyki zespołowe)

• Zaufanie do marki (szczególnie w przypadku domen o dużej wartości)

• Doskonałość operacyjna (dostarczanie niezawodnej sztucznej inteligencji na dużą skalę jest trudne) (Google Cloud MLOps)

• Systemy z udziałem człowieka (rozwiązania hybrydowe mogą być skuteczniejsze niż czysta automatyzacja) (NIST AI RMF, ustawa UE o sztucznej inteligencji – nadzór ludzki (artykuł 14))

Nieco niewygodna prawda:
dwie firmy mogą korzystać z tego samego modelu bazowego i mimo to osiągać skrajnie różne wyniki. Różnica zazwyczaj dotyczy wszystkiego, co dotyczy modelu – projektu produktu, ewaluacji, pętli danych i sposobu radzenia sobie z awariami.

Jak rozpoznać mycie AI (czyli „dodaliśmy blasku i nazwaliśmy to inteligencją”) 🚩

Jeśli zastanawiasz się nad tym, czym jest firma zajmująca się sztuczną inteligencją, zwróć uwagę na następujące sygnały ostrzegawcze:

• Brak wyraźnego opisu możliwości sztucznej inteligencji: dużo marketingu, brak mechanizmu

• Demo Magic: imponująca demonstracja, zero wzmianki o skrajnych przypadkach

• Brak historii ewaluacyjnej: nie potrafią wyjaśnić, w jaki sposób testują niezawodność (Google Cloud MLOps)

• Niejasne odpowiedzi na pytania dotyczące danych: niejasne, skąd pochodzą dane ani w jaki sposób są zarządzane (NIST AI RMF)

• Brak planu monitorowania: zachowują się tak, jakby modele nie dryfowały (IBM - dryfowanie modeli)

• Nie potrafią wyjaśnić przyczyn awarii: wszystko jest „prawie idealne” (nic nie jest) (OpenAI – halucynacje)

Zielone flagi (uspokajające przeciwieństwo) ✅:

• Pokazują, jak mierzą wydajność

• Mówią o ograniczeniach bez paniki

• Posiadają ścieżki przeglądu i eskalacji dokonywanej przez człowieka (NIST AI RMF, ustawa UE o sztucznej inteligencji – nadzór ludzki (artykuł 14))

• Rozumieją potrzeby dotyczące prywatności i zgodności (NIST AI RMF, przegląd ustawy UE o sztucznej inteligencji)

• Mogą powiedzieć „tego nie robimy” bez załamania emocjonalnego 😅

Jeśli budujesz firmę: praktyczna lista kontrolna dla firm zajmujących się sztuczną inteligencją 🧠📝

Jeśli chcesz przejść od „firmy wykorzystującej sztuczną inteligencję” do „firmy wykorzystującej sztuczną inteligencję”, oto praktyczna ścieżka:

• Zacznij od jednego przepływu pracy, który przeszkadza na tyle osobom, że będą chcieli zapłacić za jego naprawę

• Wczesne pomiary wyników (przed skalowaniem)

• Zbuduj zestaw ewaluacyjny na podstawie rzeczywistych przypadków użytkowników (Google Cloud MLOps)

• Dodaj pętle sprzężenia zwrotnego od pierwszego dnia

• Uczyń bariery ochronne częścią projektu, a nie dodatkiem (NIST AI RMF)

• Nie przesadzaj – wyślij wąski klin, który jest niezawodny

• Traktuj wdrożenie jak produkt, a nie ostatni krok (Google Cloud MLOps)

A oto kontrintuicyjna rada, która działa:

• Poświęć więcej czasu na to, co się dzieje, gdy sztuczna inteligencja się myli, niż na to, co się dzieje, gdy ma rację.
  To właśnie tam zdobywa się lub traci zaufanie. (NIST AI RMF)

Podsumowanie końcowe 🧠✨

Tak więc… firma zajmująca się sztuczną inteligencją sprowadza się do prostej zasady:

To firma, w której sztuczna inteligencja jest siłą napędową, a nie ozdobą. Jeśli pozbędziesz się sztucznej inteligencji, a produkt przestanie mieć sens (lub straci na atrakcyjności), prawdopodobnie masz do czynienia z prawdziwą firmą AI. Jeśli sztuczna inteligencja jest tylko jednym z wielu narzędzi, trafniej byłoby nazwać ją firmą opartą na sztucznej inteligencji.

I oba są w porządku. Świat potrzebuje obu. Ale etykieta ma znaczenie, gdy inwestujesz, zatrudniasz, kupujesz oprogramowanie lub próbujesz ustalić, czy sprzedaje ci się robota, czy tekturową figurkę z wyłupiastymi oczami 🤖👀

Przykład z życia wzięty: Budowanie firmy zajmującej się triażem wsparcia AI 

Scenariusz

Wyobraź sobie mały startup, który tworzy asystenta triażu wsparcia opartego na sztucznej inteligencji dla sklepów e-commerce w stylu Shopify. To fikcyjny przykład, a nie prawdziwe studium przypadku firmy.

Produkt nie tylko dodaje chatbota do działu pomocy technicznej. Jego głównym zadaniem jest odczytywanie zgłoszeń przychodzących od klientów, klasyfikowanie problemów, proponowanie odpowiedzi, oznaczanie przypadków ryzyka zwrotu pieniędzy i kierowanie wszelkich poufnych informacji do konsultanta.

Bez sztucznej inteligencji produkt sprowadza się głównie do prostego narzędzia do tagowania. To sprawia, że ​​jest on znacznie bliższy firmie wykorzystującej sztuczną inteligencję niż dodatkowi do działu pomocy technicznej opartemu na sztucznej inteligencji, ponieważ główna wartość zależy od klasyfikacji, predykcji, wyszukiwania i ciągłego doskonalenia.

Czego potrzebuje asystent

Aby asystent był skuteczny, zespół będzie potrzebował:

Zgłoszenia do obsługi klienta z ostatnich 3–6 miesięcy, z usuniętymi danymi prywatnymi

Lista zatwierdzonych zasad dotyczących zwrotów, reklamacji, wysyłki i rabatów

Przykłady „dobrych” odpowiedzi ludzkich

Zestaw kategorii biletów, takich jak uszkodzony przedmiot, opóźniona dostawa, prośba o zwrot pieniędzy, brakujące zamówienie, pytanie dotyczące produktu i niezadowolony klient

Zasady dotyczące sytuacji, w których sztuczna inteligencja musi eskalować zamiast odpowiadać

Prosty przycisk do przesyłania opinii dla agentów: „zaakceptowano”, „edytowano” lub „odrzucono”

Przykładowa instrukcja

Jesteś asystentem ds. triażu wsparcia w sklepie e-commerce. Przeczytaj każdą wiadomość klienta i zwróć cztery rzeczy: kategorię zgłoszenia, poziom pilności, sugerowaną odpowiedź oraz informację, czy człowiek musi ją sprawdzić przed wysłaniem.

Zawsze eskaluj spory dotyczące zwrotów pieniędzy, groźby prawne, roszczenia medyczne, problemy z płatnościami, obraźliwe wiadomości i przypadki, gdy brakuje szczegółów zamówienia klienta.

Korzystaj wyłącznie z zatwierdzonych dokumentów regulaminu sklepu. Jeśli nie znajdziesz odpowiedzi w regulaminie, powiedz, że wymagana jest weryfikacja przez człowieka. Nie wymyślaj zasad zwrotów, dat dostawy, kodów rabatowych ani informacji o śledzeniu.

Jak to przetestować

Zanim zespół sprzeda produkt jako oryginalny, powinien przeprowadzić małą próbę ewaluacyjną.

Na przykład:

Przetestuj 100 starych zgłoszeń pomocy technicznej, w których znana jest już prawidłowa kategoria

W jednej wiadomości umieść co najmniej 20 niedoskonałych biletów z błędami ortograficznymi, brakującymi numerami zamówień, językiem emocjonalnym lub wieloma problemami

Porównaj kategorię AI z kategorią ludzką

Sprawdź, czy przestrzegano zasad eskalacji

Poproś dwóch agentów pomocy technicznej o ocenę sugerowanych odpowiedzi jako „nadających się do wysłania”, „wymagających edycji” lub „błędnych”

Śledź wynik co tydzień, a nie tylko raz w wersji demonstracyjnej

Wynik

Wynik poglądowy: na podstawie pomiaru czasu 100 przykładowych biletów przed i po użyciu przepływu pracy.

Selekcja ręczna: 100 biletów × 2,5 minuty każdy = 250 minut

Triaż wspomagany sztuczną inteligencją: 100 zgłoszeń × 45 sekund czasu przeglądu każdego = 75 minut

Szacunkowa oszczędność czasu: 175 minut na 100 biletów, czyli 70%

Dokładność kategorii przed uruchomieniem: co najmniej 90 na 100 zgłoszeń zostanie poprawnie sklasyfikowanych

Cel bezpieczeństwa eskalacji: 0 pominiętych eskalacji w wymaganych kategoriach recenzji przez ludzi

Kupujący może zweryfikować te liczby, uruchamiając taki sam test 100 zgłoszeń w swoim dziale pomocy technicznej i porównując klasyfikacje sztucznej inteligencji z historycznymi etykietami nadanymi przez ludzi.

Co może pójść nie tak

Największe ryzyko nie polega na tym, że sztuczna inteligencja brzmi źle. Chodzi o to, że brzmi pewnie, choć się myli.

Do typowych błędów zalicza się:

Pozwolenie sztucznej inteligencji na obiecanie zwrotów pieniędzy, których nie może zatwierdzić

Korzystanie z nieaktualnych dokumentów polityki

Mierzenie tylko „ładnie wyglądających odpowiedzi” zamiast prawidłowego routingu

Ignorowanie skrajnych przypadków, takich jak obciążenia zwrotne, groźby lub podatni na zagrożenia klienci

Pomijanie przeglądu przez człowieka w przypadku zgłoszeń wysokiego ryzyka

Twierdzenie o „95% automatyzacji” bez wyjaśnienia, co zostało przetestowane

Poważna firma zajmująca się sztuczną inteligencją potraktowałaby to jako problemy z projektem produktu, a nie niezręczne przypisy.

Praktyczne wskazówki

Ten przykład pokazuje różnicę między prawdziwą wartością AI a ozdobą AI. Firma nie jest „AI”, ponieważ wykorzystuje model gdzieś w stosie. Jest firmą AI, ponieważ klasyfikacja, wyszukiwanie, ocena, eskalacja i pętle sprzężenia zwrotnego stanowią silnik produktu.

Często zadawane pytania

Które przedsiębiorstwo uznaje się za firmę wykorzystującą sztuczną inteligencję, a które za firmę wykorzystującą sztuczną inteligencję?

Firma AI to taka, w której główny produkt, wartość lub przewaga konkurencyjna zależą od AI – usunięcie AI powoduje załamanie się oferty lub jej drastyczne pogorszenie. Firma wykorzystująca AI wykorzystuje AI do usprawnienia operacji (takich jak prognozowanie czy wykrywanie oszustw), ale nadal sprzedaje coś, co zasadniczo nie jest AI. Prosty test: jeśli AI zawiedzie jutro, a Ty nadal będziesz mógł korzystać z podstawowego oprogramowania, prawdopodobnie masz do czynienia z AI.

Jak mogę szybko stwierdzić, czy dana firma faktycznie zajmuje się sztuczną inteligencją?

Zastanówmy się, co się stanie, jeśli sztuczna inteligencja przestanie działać. Jeśli klienci nadal będą płacić, a firma będzie mogła funkcjonować z arkuszami kalkulacyjnymi lub tradycyjnym oprogramowaniem, prawdopodobnie nie jest to sztuczna inteligencja natywna. Firmy specjalizujące się w prawdziwej sztucznej inteligencji często posługują się również konkretnymi terminami operacyjnymi: zestawy ewaluacyjne, opóźnienia, dryft, halucynacje, monitorowanie i tryby awarii. Jeśli to tylko marketing i brak mechanizmu, to sygnał ostrzegawczy.

Czy aby stać się firmą zajmującą się sztuczną inteligencją, trzeba samemu wytrenować swój model?

Nie. Wiele firm zajmujących się sztuczną inteligencją (AI) tworzy solidne produkty w oparciu o istniejące modele i nadal kwalifikuje się jako natywne dla AI, mimo że to właśnie AI jest motorem napędowym produktu. Ważne jest, czy modele, dane, ewaluacja i pętle iteracyjne napędzają wydajność i wyróżniają produkt. Własne dane, integracja przepływów pracy i rygorystyczna ewaluacja mogą zapewnić realną przewagę nawet bez szkolenia od podstaw.

Jakie są główne typy firm zajmujących się sztuczną inteligencją i czym się one różnią?

Do typowych typów należą: twórcy modeli bazowych, pionowe aplikacje AI (takie jak narzędzia prawne lub medyczne), współpiloci w pracy z wiedzą, platformy MLOps/model ops, firmy zajmujące się danymi i etykietowaniem, AI na urządzeniach brzegowych/na urządzeniach, firmy konsultingowe/integratorskie oraz dostawcy narzędzi do ewaluacji/bezpieczeństwa. Wszystkie te firmy mogą być „firmami AI”, ale sprzedają zupełnie inne produkty: modele, gotowe produkty lub infrastrukturę, która zapewnia niezawodność i łatwość zarządzania AI w produkcji.

Jak wygląda typowy stos rozwiązań AI w firmie?

Wiele firm zajmujących się sztuczną inteligencją ma wspólny, ogólny zestaw: warstwę danych (gromadzenie, etykietowanie, zarządzanie, pętle sprzężenia zwrotnego), warstwę modelu (wybór modelu bazowego, dostrajanie, wyszukiwanie RAG/wektorów, pakiety ewaluacyjne), warstwę produktu (UX w zakresie niepewności, zabezpieczenia, integracja przepływu pracy) oraz warstwę operacyjną (monitorowanie dryfu, reagowanie na incydenty, kontrola kosztów, audyty). Procesy ludzkie – recenzenci, eskalacja, kontrola jakości – często stanowią mało efektowny kręgosłup.

Jakie wskaźniki pokazują, że firma zajmująca się sztuczną inteligencją wykonuje „prawdziwą pracę”, a nie tylko prezentuje rozwiązania demonstracyjne?

Silniejszym sygnałem są mierzalne rezultaty powiązane z produktem: dokładność, oszczędność czasu, niższe koszty, mniej błędów lub wyższa konwersja – w połączeniu z jasną metodą oceny i monitorowania tych wskaźników. Prawdziwe zespoły tworzą testy porównawcze, testują przypadki skrajne i śledzą wydajność po wdrożeniu. Planują również działania na wypadek, gdyby model okazał się błędny, a nie tylko wtedy, gdy okaże się poprawny, ponieważ zaufanie zależy od radzenia sobie z awariami.

W jaki sposób firmy zajmujące się sztuczną inteligencją zazwyczaj zarabiają pieniądze i na jakie pułapki cenowe powinni uważać kupujący?

Typowe modele obejmują cennik oparty na użytkowaniu (za żądanie/token/zadanie), subskrypcje oparte na liczbie stanowisk, cennik oparty na wynikach (rzadsze), umowy korporacyjne z umowami SLA oraz licencjonowanie sztucznej inteligencji wbudowanej lub na urządzeniu. Kluczowym problemem jest przewidywalność: klienci oczekują stabilnych wydatków, podczas gdy koszty sztucznej inteligencji mogą się wahać w zależności od użytkowania i wyboru modelu. Doświadczeni dostawcy radzą sobie z tym, wybierając tańsze modele, buforując, przetwarzając wsadowo i kontrolując rozmiar kontekstu.

Co sprawia, że ​​firma zajmująca się sztuczną inteligencją jest bezpieczna, skoro wszyscy mogą korzystać z podobnych modeli?

Często fosą nie jest po prostu „lepszy model”. Obronność może wynikać z zastrzeżonych danych domenowych, dystrybucji w ramach przepływu pracy, w którym użytkownicy już funkcjonują, kosztów przełączania wynikających z integracji i nawyków, zaufania do marki w obszarach o wysokim ryzyku oraz doskonałości operacyjnej w dostarczaniu niezawodnej sztucznej inteligencji. Systemy z udziałem człowieka w pętli mogą również przewyższać czystą automatyzację. Dwa zespoły mogą korzystać z tego samego modelu i uzyskiwać bardzo różne rezultaty w oparciu o wszystko, co go otacza.

Jak rozpoznać przypadki wykorzystywania sztucznej inteligencji (AI-washingu) podczas oceny dostawcy lub startupu?

Uważaj na niejasne twierdzenia bez wyraźnego potencjału sztucznej inteligencji, „magię demonstracyjną” bez przypadków skrajnych oraz brak możliwości wyjaśnienia oceny, zarządzania danymi, monitorowania lub trybów awarii. Zbyt pewne siebie twierdzenia, takie jak „prawie idealne”, to kolejny sygnał ostrzegawczy. Zielone flagi to przejrzyste pomiary, jasne ograniczenia, plany monitorowania odchyleń oraz dobrze zdefiniowane ścieżki weryfikacji lub eskalacji przez człowieka. Firma, która może powiedzieć „tego nie robimy”, jest często bardziej godna zaufania niż ta, która obiecuje wszystko.

Odniesienia

1. OECD - oecd.ai

2. OECD - oecd.org

3. Narodowy Instytut Norm i Technologii (NIST) – NIST AI RMF (AI 100-1) – nist.gov

4. Podręcznik NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) – Pomiar – nist.gov

5. Google Cloud – MLOps: Ciągłe dostarczanie i potoki automatyzacji w uczeniu maszynowym – google.com

6. Google – Praktyczny przewodnik po MLOps (dokument techniczny) – google.com

7. Google Cloud – czym jest MLOps? – google.com

8. Datadog – najlepsze praktyki w zakresie ram oceny LLM – datadoghq.com

9. IBM – Dryf modelu – ibm.com

10. OpenAI – Dlaczego modele językowe wywołują halucynacje – openai.com

11. OpenAI - Cennik API - openai.com

12. Centrum pomocy OpenAI – Czym są tokeny i jak je liczyć – openai.com

13. Microsoft – Cennik usługi Microsoft 365 Copilot – microsoft.com

14. MIT Sloan School of Management – ​​Dlaczego nadszedł czas na sztuczną inteligencję skoncentrowaną na danych – mit.edu

15. NVIDIA – Czym jest edge AI? - nvidia.com

16. IBM – Sztuczna inteligencja na krawędzi a chmura – ibm.com

17. Uber – Podnosimy poprzeczkę w zakresie bezpieczeństwa wdrażania modelu uczenia maszynowego – uber.com

18. Międzynarodowa Organizacja Normalizacyjna (ISO) – Przegląd normy ISO/IEC 42001 – iso.org

19. arXiv – Generowanie danych wspomagane wyszukiwaniem dla zadań przetwarzania języka naturalnego wymagających dużej wiedzy (Lewis i in., 2020) – arxiv.org

20. Oracle – wyszukiwanie wektorowe – oracle.com

21. Ustawa o sztucznej inteligencji (UE) – nadzór ludzki (art. 14) – artificialintelligenceact.eu

22. Komisja Europejska – Ramy regulacyjne dotyczące sztucznej inteligencji (przegląd ustawy o sztucznej inteligencji) – europa.eu

23. YouTube - youtube.com

24. Sklep z asystentami AI – Jak działa skalowanie AI – aiassistantstore.com

25. Sklep z asystentami AI – Jak wygląda kod AI – aiassistantstore.com

26. Sklep z asystentami AI – Czym jest algorytm AI? – aiassistantstore.com

27. Sklep z asystentami AI – Czym jest wstępne przetwarzanie AI – aiassistantstore.com

Znajdź najnowszą sztuczną inteligencję w oficjalnym sklepie z asystentami AI

O nas