Wyobraź sobie, że ze świata chemii biofizycznej stajesz się szanowanym liderem w dziedzinie sztucznej inteligencji. Dr Ryan Ries, główny naukowiec ds. sztucznej inteligencji i danych w firmie Misja, właśnie to zrobił. Z doktoratem UCLA i Caltech, jego wkład w rozwój i wdrażanie sztucznej inteligencji w ciągu ostatnich dwudziestu lat jest godny uwagi. Rzut oka na jego portfolio ujawnia imponującą współpracę z Departamentem Obrony USA i gigantami z listy Fortune 500. Zespół, któremu przewodzi w Mission, nieustannie pracuje nad rozwojem złożonych, opartych na AWS rozwiązań w zakresie sztucznej inteligencji i danych.
Droga do jego obecnej pozycji wcale nie była prosta. Dr Ries przypisuje gwałtowny rozwój sztucznej inteligencji zjawisku, które nazywa “renesansem sztucznej inteligencji”, wywołanemu przełomowymi innowacjami infrastrukturalnymi, takimi jak AWS, oraz zwiększonym dostępem do skalowalnych zasobów technologicznych. W początkowym okresie rozwój sztucznej inteligencji był hamowany przez żmudne procesy kodowania i ograniczone zasoby. Biblioteki open source i język Python przyniosły wprawdzie pewną ulgę, ale prawdziwe przyspieszenie nastąpiło wraz z pojawieniem się hiper-skalerów, takich jak AWS.
W firmie Mission silny nacisk na bezpieczeństwo i skalowalność wyznacza kierunek rozwoju jej usług chmurowych. Koncepcja bezpieczeństwa jest tak głęboko zakorzeniona w kulturze organizacyjnej, że nie istnieje oddzielny zespół ds. bezpieczeństwa; zamiast tego odpowiedzialność za ten obszar jest równomiernie rozłożona między wszystkich interesariuszy. Takie podejście przyniosło firmie tytuł „Partnera Roku AWS w dziedzinie bezpieczeństwa” przez dwa kolejne lata. Firma Mission korzysta z AWS Bedrock w celu ochrony wrażliwych danych w ekosystemie AWS, w tym danych osobowych (PII).
Jeśli chodzi o skalowalność sztucznej inteligencji, Mission jest biegła w tworzeniu bezpiecznych i wydajnych potoków MLOps. Chociaż generatywna sztuczna inteligencja jest kojarzona z modelami na dużą skalę, takimi jak ChatGPT, dr Ries zauważa, że większość przypadków użycia w przedsiębiorstwach jest skromna i wewnętrzna. Warstwa API AWS Bedrock jest wykorzystywana do wspierania elastyczności i wydajności potrzebnej do obsługi tych rzeczywistych aplikacji.
Każde zaangażowanie klienta w Mission jest wyjątkowe, ale wspólnym wątkiem jest głębokie zagłębienie się w cele biznesowe na samym początku. Pomaga to w identyfikacji obciążeń, które wymagają migracji, wycofania lub refaktoryzacji, a tym samym zapewnia efektywność kosztową i skalowalność podczas migracji do chmury. Zwłaszcza w przypadku generatywnej sztucznej inteligencji, Mission zajmuje się nie tylko projektowaniem i rozwiązaniami pilotażowymi, ale także dostrajaniem podpowiedzi, rozwiązywaniem przypadków skrajnych i podejmowaniem migracji danych w celu uzyskania optymalnych wyników.
Dr Ries wskazuje na interesujący związek między innowacyjnością a zaufaniem. Jego zdaniem kompetencje i zaufanie, które charakteryzują zespół Mission, pozwalają nie tylko na śmiałe wprowadzanie innowacji, ale także zapewniają bezpieczeństwo i zgodność z celami biznesowymi. Omawiając wpływ i ograniczenia sztucznej inteligencji, skupia się na obszarach, w których generatywna sztuczna inteligencja przyniosła znaczące zmiany, takich jak inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP) i chatboty, oraz na tych, w których nie sprawdza się ona najlepiej, na przykład w tworzeniu generatywnych obrazów i filmów, które znajdują zastosowanie wyłącznie w branżach kreatywnych i marketingowych.
Wraz z ewolucją sztucznej inteligencji zmieniła się również rola urzędników ds. sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach. Dr Ries opowiada się przeciwko nadawaniu symbolicznych tytułów bez faktycznego mandatu. Niezależnie od tego, czy jest to Chief AI Officer, Chief Data Officer czy CTO, kluczowe znaczenie ma upoważnienie do kierowania wielofunkcyjną strategią AI, która obejmuje dane, infrastrukturę i wyniki biznesowe.
Nie umyka mu również kwestia tworzenia kompetentnych zespołów zajmujących się sztuczną inteligencją. W środowiskach, gdzie stawka jest wysoka, prawdziwa wiedza specjalistyczna i ciekawość mają pierwszeństwo. Ponadto organizacje, które chcą przejść od fazy weryfikacji koncepcji do rzeczywistej produkcji, muszą zapewnić spójność działań między działami. Niezbędna jest solidna infrastruktura MLOps, a w przypadku generatywnej sztucznej inteligencji wiąże się to również z wyzwaniami inżynieryjnymi, związanymi z zapewnieniem zgodności z przepisami oraz z procesami produkcyjnymi. Dzięki współpracy z firmami takimi jak Mission start-upy stawiające na sztuczną inteligencję mogą przyspieszyć swój rozwój, zapewnić sobie strategiczne doradztwo i mieć pewność co do walidacji swoich produktów.
Zastanawiając się nad błyskawicznym rozwojem sztucznej inteligencji, dr Ries zachęca start-upy do zawężenia zakresu działalności. Tworzenie prostych nakładek na ChatGPT może przynieść krótkoterminowe rezultaty, ale prawdziwy sukces polega na zidentyfikowaniu istotnych problemów, opracowaniu innowacyjnych rozwiązań oraz wdrażaniu od samego początku systemów gotowych do produkcji. Zapoznaj się z oryginalnym wywiadem tutaj.
Ta strona używa plików cookie.