Dawno minęły czasy, gdy firmy mogły sobie poradzić z obsługą wszystkiego za pomocą jednej, wszechmocnej platformy AI. Jeśli zajrzysz do wnętrza dzisiejszych wiodących przedsiębiorstw, zauważysz coś innego: przejście od uniwersalnej sztucznej inteligencji do zestawu wyspecjalizowanych modeli, z których każdy jest dostosowany do konkretnego zadania. Niezależnie od tego, czy chodzi o udzielanie klientom szybkich odpowiedzi, przetwarzanie gór danych czy wykrywanie cyberzagrożeń, organizacje ręcznie wybierają odpowiednią sztuczną inteligencję do właściwego zadania. Stare podejście nie tylko ewoluowało, ale zostało praktycznie obalone, a firmy ponownie analizują swoje strategie od podstaw.
W praktyce oznacza to, że duże przedsiębiorstwa faworyzują obecnie ekosystemy wypełnione różnymi modelami sztucznej inteligencji. Nie wszystkie modele są sobie równe; niektóre są mistrzami w rozumieniu języka, podczas gdy inne koncentrują się na szybszym działaniu, obsłudze określonych branż lub kontrolowaniu kosztów. Wybór idealnego modelu do każdej roli nie zawsze jest jednak prosty. Dlatego też wiele firm inwestuje w inteligentne warstwy koordynacyjne - systemy, które mogą żonglować, przełączać się i optymalizować różne modele na żądanie. Nie chodzi tylko o posiadanie najlepszych narzędzi, ale także o wiedzę, jak i kiedy z nich korzystać.
Ten nowy, wielomodelowy kierunek wymaga poważnych zmian architektonicznych. Te stare, sztywne systemy sztucznej inteligencji? Po prostu nie są zbudowane tak, aby umożliwić płynną współpracę dziesiątek modeli. Dzisiejsze firmy stosują bardziej elastyczne, modułowe struktury - przypominające raczej klocki Lego niż beton. Te nowsze architektury ułatwiają mieszanie i dopasowywanie, skalowanie w górę lub w dół oraz podłączanie nowych modeli w odpowiedzi na szybko zmieniający się krajobraz technologiczny. Elastyczność, zdolność do adaptacji i umiejętność gry z innymi - to jedyny sposób, aby pozostać na czele.
IBM mocno zaangażował się w ten pomysł. Podczas niedawnego wydarzenia branżowego podkreślili, że ich klienci nie wybierają już między narzędziami AI - używają ich wszystkich. Oznacza to modele open-source, rozwiązania wewnętrzne i worek API innych firm, które współpracują ze sobą, tworząc środowiska hybrydowe. Dla IBM przyszłość nie polega na tym, aby wszyscy pasowali do tego samego pudełka. Zamiast tego chodzi o bycie sprytnym i celowym, dostosowywanie wyborów AI do unikalnych potrzeb biznesowych.
Patrząc w przyszłość, trend jest jasny: firmy będą dodawać więcej modeli i inteligentniejsze narzędzia do ich wybierania, zarządzania i łączenia. Organizacje, które opanują ten rodzaj orkiestracji - i potrafią łączyć kreatywność, strukturę i personalizację - są tymi, które najprawdopodobniej uwolnią pełną wartość biznesową sztucznej inteligencji.
Przeczytaj oryginalny artykuł na VentureBeat: IBM widzi, że klienci korporacyjni używają wszystkiego, jeśli chodzi o sztuczną inteligencję - wyzwaniem jest dopasowanie LLM do właściwego przypadku użycia.
This website uses cookies.