Tehisintellekt
"Ilma andmeteta ei ole tehisintellekti, ilma struktureerimata andmeteta ja ilma struktureerimata andmeteta tehisintellekti," ütles ta. Chet Kapoor andmehaldusettevõtte DataStax president ja tegevjuht.
Kapoor alustas 2024. aasta ümarlauda "uute andmekanalite" teemal kaasaegsete tehisintellekti rakenduste kontekstis, mis hõlmas ka tuulelippssa Larco partner riskikapitalifirmas NEA; ja George Fraser Andmeintegratsiooniplatvormi Fivetran tegevjuht. Kuigi käsitleti mitmeid teemasid, nagu andmekvaliteedi tähtsus ja reaalajas andmete roll generatiivses tehisintellektis, oli üheks oluliseks väljavõtteks tooteturu sobivuse mastaabist eelistamine, kui rääkida sellest, millised on tegelikult endiselt AI algusajad. Nõuanne ettevõtetele, kes soovivad hüpata generatiivse AI kiiresse maailma, on lihtne: ärge olge alguses liiga ambitsioonikas ja keskenduge praktilistele, järkjärgulistele edusammudele. Põhjus? Me tõesti alles mõtleme kogu tuleviku skeemi välja.
"Generatiivse tehisintellekti jaoks on kõige olulisem see, et see kõik taandub inimestele," ütles Kapoor. "SWAT-i meeskonnad, kes tegelikult lähevad välja ja ehitavad esimesi projekte, ei loe juhendit, nad kirjutavad juhendit generatiivsete AI-rakenduste loomise kohta."
Kuigi on tõsi, et andmed ja tehisintellekt käivad käsikäes, on lihtne tunda, et ettevõttel on suur hulk andmeid, millest osa võib olla konfidentsiaalne ja rangelt kaitstud ning võib-olla isegi lugematutes kohtades. Larco, kes töötab ja istub paljude B2C ja B2B idufirmade juhatuses, pakkus välja lihtsa, kuid pragmaatilise lähenemisviisi tõelise väärtuse avamiseks nendel algusaegadel.
"Töötage tagurpidi, et saavutada seda, mida proovite saavutada: mida proovite lahendada ja milliseid andmeid vajate?" ütles Larco. "Leidke need andmed, olenemata sellest, kus need on, ja seejärel kasutage neid sel eesmärgil."
See vastandub sellele, et üritatakse algusest peale levitada generatiivset tehisintellekti kogu ettevõttes, visates kõik oma andmed suurde keelemudelisse (LLM) ja lootes, et see annab lõpuks õige asja. Larco sõnul tekitab see tõenäoliselt kalli ja ebatäpse segaduse. "Sa pead alustama vähehaaval," ütles ta. "Näeme, et ettevõtted alustavad väikestest, sisemiste rakenduste ja väga konkreetsete eesmärkidega ning leiavad seejärel andmed, mis vastavad sellele, mida nad püüavad saavutada."
Fraser, kes on juhtinud andmeliikumise platvormi Fivetran alates selle loomisest 12 aastat tagasi, kogudes samal ajal nimekaid kliente, nagu OpenAI ja Salesforce, soovitas ettevõtetel keskenduda rangelt tegelikele probleemidele, millega nad täna silmitsi seisavad.
"Lihtsalt lahendage probleemid, mis teil täna on; see on mantra," ütles Fraser. „Innovatsioonikulud moodustavad alati 99% asjadest, mis ehitati, mis ei töötanud, mitte asjadest, mis töötasid ja mida oleksite tahtnud suures plaanis ette planeerida. Kuigi need on probleemid, millele me alati tagantjärele mõtleme, ei moodusta need 99% eeldatavatest kuludest.
Sarnaselt veebi algusaegadele ja viimasel ajal ka nutitelefonide revolutsioonile, on generatiivse AI esimesed rakendused ja kasutusjuhtumid aimanud võimsat uut tehisintellekti toega tulevikku. Kuid siiani pole nad ilmtingimata mängureegleid muutnud.
"Ma nimetan seda Angry Birdsi generatiivse AI ajastuks," ütles Kapoor. “See ei muuda mu elu täielikult, keegi ei pese mulle veel pesu. Sel aastal paneb iga ettevõte, kellega ma töötan, midagi tootmisse: väikest, sisemist, kuid nad panevad selle tootmisse, sest nad tegelikult lahendavad probleeme, kuidas luua meeskondi, et see juhtuks. "Järgmine aasta on see, mida ma nimetan ümberkujunemise aastaks, mil inimesed hakkavad looma rakendusi, mis hakkavad tõesti muutma ettevõtte trajektoori, kus nad töötavad."
