Kredyty obrazkowe: Google
W tym tygodniu w Las Vegas 30 000 osób zebrało się, aby posłuchać najnowszych i najlepszych informacji o ofercie Google Cloud. Cały czas słyszeli tylko generatywną sztuczną inteligencję. Google Cloud to przede wszystkim dostawca infrastruktury i platformy chmurowej. Jeśli nie wiedziałeś, mogłeś to przeoczyć w napływie wiadomości o sztucznej inteligencji.
Nie umniejszając tego, co pokazał Google, ale podobnie jak Salesforce w zeszłym roku podczas swojego roadshow w Nowym Jorku, firma nie wspomniała jedynie o swojej podstawowej działalności – oczywiście z wyjątkiem kontekstu generatywnej sztucznej inteligencji.
Firma Google ogłosiła szereg ulepszeń sztucznej inteligencji, które mają pomóc klientom wykorzystać model dużego języka Gemini (LLM) i zwiększyć produktywność na całej platformie. Jest to oczywiście cel wartościowy, a podczas przemówienia pierwszego dnia i przemówienia programistów następnego dnia Google zasypał reklamy mnóstwem wersji demonstracyjnych, aby zilustrować siłę tych rozwiązań.
Jednak wiele z nich wydawało się nieco uproszczone, nawet biorąc pod uwagę, że trzeba było wcisnąć słowo kluczowe w ograniczonym czasie. Opierali się głównie na przykładach z ekosystemu Google, gdzie niemal każda firma posiada dużą część swoich danych w magazynach poza Google.
W rzeczywistości wydaje się, że niektóre przykłady można by wdrożyć bez sztucznej inteligencji. Na przykład podczas demonstracji e-commerce prezenter zaprosił sprzedawcę do sfinalizowania transakcji online. Miał on na celu zademonstrowanie możliwości komunikacyjnych bota sprzedażowego, jednak w rzeczywistości kupujący mógł bez problemu wykonać dany krok na stronie internetowej.
Nie oznacza to, że generatywna sztuczna inteligencja nie ma potężnych zastosowań, czy to przy generowaniu kodu, analizowaniu zestawu treści i możliwości wysyłania zapytań, czy też możliwości zadawania pytań na temat danych dziennika, aby zrozumieć, dlaczego witryna internetowa nie działa. Co więcej, zadania i agenci bazujący na rolach, których firma wprowadziła, aby pomóc indywidualnym programistom, twórcom, pracownikom i innym osobom, mogą w namacalny sposób wykorzystywać generatywną sztuczną inteligencję.
Kiedy jednak przyszło do tworzenia narzędzi sztucznej inteligencji w oparciu o modele Google, zamiast wykorzystywać narzędzia stworzone przez Google i innych dostawców dla swoich klientów, nie mogłem oprzeć się wrażeniu, że pomijali wiele przeszkód, które mogły stanąć im na drodze. Jak skutecznie wdrożyć generatywną sztuczną inteligencję. Choć starają się, aby wyglądało to na łatwe, w rzeczywistości wdrożenie jakiejkolwiek zaawansowanej technologii w dużych organizacjach jest nie lada wyzwaniem.
Duża zmiana nie jest łatwa
Podobnie jak w przypadku wielu innych skoków technologicznych w ciągu ostatnich 15 lat — czy to mobilnych, chmurowych, kontenerowych, automatyzacji marketingu, jakkolwiek to nazwać — osiągnięto go, obiecując wiele potencjalnych korzyści. Jednak każdy z tych zmian charakteryzuje się innym poziomem złożoności, a duże firmy postępują ostrożniej, niż nam się wydaje. Sztuczna inteligencja wydaje się być znacznie większym naciskiem niż Google lub, szczerze mówiąc, którykolwiek z dużych dostawców.
Z poprzednich zmian technologicznych nauczyliśmy się, że wiąże się z nimi duży szum i szum Prowadzi to do mnóstwa rozczarowań. Nawet po wielu latach widzieliśmy, że duże firmy, które prawdopodobnie powinny korzystać z tych zaawansowanych technologii, nadal po prostu się nimi bawią, a nawet całkowicie je ignorują, wiele lat po ich wprowadzeniu.
Istnieje wiele powodów, dla których firmy mogą nie wykorzystać innowacji technologicznych, w tym inercja regulacyjna; kruchy stos technologii utrudniający przyjęcie nowszych rozwiązań; Albo grupa korporacyjnych naiwnych, którzy zamykają nawet inicjatywy mające dobre intencje, czy to prawne, HR, IT czy inne grupy, które z różnych powodów, w tym z polityki wewnętrznej, w dalszym ciągu odmawiają merytorycznym zmianom.
Vineet Jain, dyrektor generalny Egnyte, firmy skupiającej się na przechowywaniu danych, zarządzaniu i bezpieczeństwie, widzi dwa typy firm: te, które już znacząco przeszły na chmurę i będzie im łatwiej wdrożyć generatywną sztuczną inteligencję, oraz te, które które poruszają się powoli i prawdopodobnie… Walczą.
Rozmawiał z wieloma firmami, które nadal mają większość technologii we własnym zakresie i mają przed sobą długą drogę, zanim zaczną myśleć o tym, jak sztuczna inteligencja może im pomóc. „Rozmawialiśmy z wieloma „późnymi” użytkownikami chmury, którzy jeszcze nie rozpoczęli lub są na bardzo wczesnym etapie swojej transformacji cyfrowej” – Jain powiedział TechCrunch.
Powiedział, że sztuczna inteligencja może zmusić te firmy do poważnego zastanowienia się nad cyfrową transformacją, ale zaczynając od tyłu, mogą napotkać trudności. „Firmy te będą musiały najpierw rozwiązać te problemy, a następnie wykorzystać sztuczną inteligencję, gdy będą miały dojrzały model bezpieczeństwa danych i zarządzania” – powiedział.
Zawsze były to dane
Duzi dostawcy, tacy jak Google, ułatwiają wdrażanie tych rozwiązań, ale podobnie jak w przypadku wszystkich najnowocześniejszych technologii, prosty wygląd z przodu niekoniecznie oznacza, że jest nieskomplikowany z tyłu. Jak wiele słyszałem w tym tygodniu, jeśli chodzi o dane wykorzystywane do uczenia Gemini i innych dużych modeli językowych, nadal jest to po prostu przypadek „śmieci, śmieci” i ma to znacznie większe zastosowanie, jeśli chodzi o generatywna sztuczna inteligencja.
Zaczyna się od danych. Jeśli nie masz uporządkowanego domu danych, bardzo trudno będzie go zorganizować tak, aby szkolił LLM w zakresie Twojego przypadku użycia. Kashif Rahmatullah, dyrektor Deloitte odpowiedzialny za praktykę Google Cloud w swojej firmie, był pod ogromnym wrażeniem zapowiedzi Google z tego tygodnia, ale mimo to przyznał, że niektóre firmy, którym brakuje czystych danych, będą miały problemy z wdrożeniem generatywnych rozwiązań AI. „Te rozmowy mogą zaczynać się od rozmowy ze sztuczną inteligencją, ale szybko zamieniają się w: «Muszę naprawić moje dane, muszę je wyczyścić, muszę trzymać wszystko w jednym lub prawie jednym miejscu, zanim będę mógł to zrobić ”, Rahma powiedział Bóg: „Zacznij czerpać prawdziwe korzyści z generatywnej sztucznej inteligencji”.
Z punktu widzenia Google firma stworzyła kreatywne narzędzia sztucznej inteligencji, które pomagają inżynierom danych łatwiej budować potoki danych w celu łączenia się ze źródłami danych w ekosystemie Google i poza nim. „Prawdziwym celem tego jest przyspieszenie zespołów zajmujących się inżynierią danych poprzez automatyzację wielu pracochłonnych zadań związanych z przenoszeniem danych i przygotowywaniem ich dla tych modeli” – Gerrit Kazmaier, wiceprezes i dyrektor generalny Database, Data Analytics i Looker w Google, powiedział TechCrunch.
Powinno to być przydatne przy korelowaniu i czyszczeniu danych, zwłaszcza w firmach, które są jeszcze w fazie transformacji cyfrowej. Jednak w przypadku firm takich jak ta, którą wskazał Jain – tych, które nie podjęły znaczących kroków w kierunku transformacji cyfrowej – może to stwarzać większe trudności, nawet w przypadku narzędzi stworzonych przez Google.
Wszystko to nie bierze pod uwagę, że sztuczna inteligencja wiąże się z własnym zestawem wyzwań wykraczających poza samo wdrożenie, niezależnie od tego, czy jest to aplikacja oparta na istniejącym modelu, czy zwłaszcza w przypadku próby zbudowania modelu niestandardowego, mówi Andy Thorai, analityk w Constellation Badania. „Wdrażając którekolwiek rozwiązanie, firmy muszą pomyśleć o zarządzaniu, odpowiedzialności, bezpieczeństwie, prywatności, etycznym i odpowiedzialnym użytkowaniu oraz zgodności takich aplikacji” – powiedział Thorai. Nic z tego nie jest trywialne.
Menedżerowie, specjaliści IT, programiści i inne osoby, które w tym tygodniu odwiedziły GCN, prawdopodobnie szukały nadchodzących nowości w Google Cloud. Gdyby jednak nie szukali sztucznej inteligencji lub byli po prostu nieprzygotowani jako organizacja, mogliby opuścić Sin City nieco zszokowani całkowitym skupieniem się Google na sztucznej inteligencji. Może upłynąć dużo czasu, zanim organizacje pozbawione cyfrowego zaawansowania będą mogły w pełni wykorzystać te technologie, wykraczające poza pakietowe rozwiązania oferowane przez Google i innych dostawców.
„Zła entuzjasta podróży. Irytująco skromny ćpun internetu. Nieprzepraszający alkoholiczek”.
