Sztuczna inteligencja (AI) szybko przekształca świat biznesu dzięki swoim możliwościom automatyzacji, zdolności do usprawniania procesu decyzyjnego i możliwości personalizacji obsługi klienta. Jednak wraz ze wzrostem jej popularności rośnie również jej złożoność. Dzisiejsze firmy korzystają nie tylko z jednego, ale z wielu modeli sztucznej inteligencji jednocześnie. Wymaga to ponownej oceny architektury korporacyjnej AI, jak nigdy dotąd.
Co prowadzi do tej zmiany? Jest to zróżnicowana paleta możliwości AI, z których korzystają obecnie organizacje. Od chatbotów do obsługi klienta po analitykę predykcyjną do podejmowania decyzji, każda funkcja wymaga innego modelu AI. Tradycyjne, silosowe podejście polegające na wykorzystaniu jednego modelu lub systemu AI do wszystkich zadań i procesów nie jest już zrównoważone. Powód? Różne modele AI służą różnym celom, a zmuszanie jednego modelu do dopasowania do wszystkich przypadków użycia jest jak próba dopasowania kwadratowego kołka do okrągłego otworu - to po prostu nie działa.
Co więcej, korzystanie z wielu modeli AI pozwala firmom wyjść poza zwykłe usprawnienia operacyjne i wykorzystać AI do tworzenia nowych modeli biznesowych, strumieni przychodów i możliwości rynkowych. Ponadto, nie ma jednego uniwersalnego modelu AI - unikalne potrzeby organizacji często wymagają dopasowanych modeli AI. Czyż nie na tym polega piękno sztucznej inteligencji? Jej zdolność do adaptacji, uczenia się i rozwiązywania złożonych problemów w unikalny sposób, którego człowiek nie może zrobić sam, jest właśnie powodem, dla którego firmy wdrażają wiele modeli AI jednocześnie.
Jednak ta różnorodność modeli AI niesie ze sobą własny zestaw wyzwań. Integracja różnych modeli AI w jeden solidny system wymaga fundamentalnej zmiany w architekturze korporacyjnej AI. Jak organizacje powinny się do tego zabrać? Nie ma uniwersalnej odpowiedzi, ponieważ zależy to od dojrzałości organizacji w zakresie sztucznej inteligencji, ogólnej strategii i, co być może najważniejsze, konkretnego przypadku użycia.
Pomimo tej złożoności, organizacje zdają sobie sprawę, że potencjalne korzyści przewyższają wyzwania. Dzięki wielomodelowemu podejściu do sztucznej inteligencji firmy mogą dostosować swoje aplikacje AI do obsługi określonych funkcji, wydobyć większą wartość z inwestycji w AI oraz stworzyć bardziej odporne i zwinne firmy. Kluczem jest jednak dopasowanie odpowiedniego modelu do właściwego przypadku użycia i zaaranżowanie tych różnych modeli, aby płynnie ze sobą współpracowały.
Ogólnie rzecz biorąc, przyjęcie wielu modeli sztucznej inteligencji sygnalizuje ważną ewolucję w sposobie, w jaki firmy podchodzą do sztucznej inteligencji. Jest to bliższe temu, jak działa ludzka inteligencja - wykorzystując różne zdolności poznawcze w zależności od sytuacji, zamiast polegać wyłącznie na jednej z nich. Ta zmiana niewątpliwie zmienia krajobraz AI i napędza innowacje w architekturze AI dla przedsiębiorstw, przybliżając nas o krok do bardziej inteligentnej i opartej na AI przyszłości.
