Използване на мултимоделни AI стратегии в корпоративна среда
Възходът на изкуствения интелект (AI) накара предприятията да преоценят своите стратегии и инфраструктура, за да използват тази технология ефективно. Перспективата на IBM, споделена в скорошна статия на VentureBeat, подчертава нарастващата тенденция сред корпоративните клиенти да приемат мултимоделни AI стратегии вместо да разчитат на един-единствен AI или доставчик на големи езикови модели (LLM).
Мултимоделният подход
Традиционно организациите може да са се привързвали към един доставчик на AI, което води до потенциално заключване към доставчика и ограничена гъвкавост. Въпреки това, както отбелязва вицепрезидентът на IBM за AI платформи, Арманд Руис, предприятията се насочват към мултимоделни стратегии, целящи използването на специфични LLM за конкретни случаи на употреба. Тази промяна в парадигмата подчертава гъвкавостта при избора на оптималния AI модел за всяка задача, повишавайки ефективността и ефикасността.
Предимства на мултимоделните стратегии
- Гъвкавост: Позволява на организациите да сменят модели в зависимост от изискванията на проекта, вместо да принуждават всички приложения да се вписват в един модел.
- Оптимизация: Предоставя възможност за фина настройка на моделите за конкретни задачи, максимизирайки възможностите и производителността на AI.
- Управление и наблюдаемост: Централизираният надзор над различните модели помага за поддържането на стандартизирани практики в спектъра от AI решения.
Руис обяснява, че корпоративните клиенти предпочитат тази гъвкавост, за да съчетават различни модели, като Anthropic за кодиране и серията Granite на IBM или Mistral за персонализиране на LLM.
Технически иновации в разгръщането на AI
IBM отговори на разнообразните нужди от AI на своите клиенти, като въведе иновативен моделен шлюз, който предлага единен API за превключване между различни LLM. Това гарантира, че основни елементи като наблюдаемостта и управлението остават непокътнати при разгръщанията.
Инфраструктура за разработка на AI
- Моделен шлюз: Внедрява решение с единен API, намалявайки сложността при управлението на различни AI модели и улеснявайки преходите между променящите се нужди от AI.
- Отворени модели: Позволява на организациите да изпълняват персонализирани модели с контролирано внедряване, повишавайки сигурността за приложения с чувствителни данни.
Тази система с отворени модели отразява по-широките движения в индустрията към оперативна съвместимост, където разработчиците на AI се насърчават да изграждат в рамки, които се свързват безпроблемно между доставчиците.
Протоколи за комуникация: Основа за мащабируем AI
IBM прокарва пътя със стандартизирани протоколи за оркестрация на агенти. Чрез разработването на Протокола за комуникация на агенти (ACP) и приноса към Linux Foundation, IBM подчертава значението на стандартизираните комуникации за AI агентите.
Защо стандартизацията е важна
- Намалено персонализирано разработване: Минимизира нуждата от специфични инженерни усилия в комуникациите между агенти, което е ключово за предприятия, управляващи стотици AI агенти.
- Оперативна съвместимост: Улеснява безпроблемното взаимодействие между различни AI агенти, намалявайки оперативното триене.
Тези усилия са в съответствие с протокола Agent2Agent (A2A) на Google, насочен към евентуална конвергенция към универсални комуникационни стандарти.
AI в трансформацията на работните процеси
Както обясни Руис, интеграцията на AI трябва да надхвърли традиционните роли, като чатботове или просто мерки за спестяване на разходи. Тази технология трябва фундаментално да трансформира работните процеси и естеството на работата в бизнес процесите.
Практически приложения и стратегически промени
- Отвъд чатботовете: AI не е просто инструмент за обслужване на клиенти; той е готов да ръководи сложни, многостъпкови корпоративни решения, които предефинират съществуващите работни процеси.
- Дълбока автоматизация на процесите: Промяната в използването на AI в предприятията е насочена към цялостна автоматизация, където AI агентите са оркестрирани да обработват значителни натоварвания от край до край, подобрявайки ефективността драматично.
Стратегически последици за инвестициите в корпоративен AI
Извличайки от прозренията на IBM, предприятията трябва да обмислят следните стратегически инвестиции:
- Цялостен AI за работни процеси: Приоритет на подобренията на цели работни процеси чрез елиминиране на излишните стъпки в интерфейса човек-компютър.
- Гъвкава AI инфраструктура: Инвестиране в системи, позволяващи смяна и интеграция на модели с гъвкавост, като същевременно се придържат към стандартите за управление и съответствие.
- Ангажираност към стандартите: Използване на AI инструменти, подкрепящи нововъзникващи протоколи, насърчавайки дългосрочна мащабируемост и оперативна съвместимост.
Заключението на Руис относно използването на AI в предприятията обобщава трансформационния потенциал, който AI притежава, когато се изпълнява със стратегически, гъвкав и стандартизиран подход.
Заключение
Прозренията на IBM предлагат завладяващ поглед върху бъдещето на разгръщането на AI в предприятията, фокусирайки се върху мултимоделни подходи, стандартизирани протоколи и пълна интеграция на работните процеси. Такива стратегии не само подобряват интеграцията на AI, но и напълно използват потенциала на персонализираните AI решения, като тези, предоставени от Encorp.ai. Като се съобразят с тези тенденции, бизнесите могат да трансформират своите операции и да използват пълните предимства, които AI технологиите предлагат.
Референции
- Стратегия за AI на IBM - IBM
- VentureBeat за тенденциите в AI - VentureBeat
- Протокол за комуникация на агенти - Linux Foundation
- Протокол Agent2Agent на Google - Developers Google Blog
- Иновация в моделния шлюз за AI - IBM AI Gateway
Martin Kuvandzhiev
CEO and Founder of Encorp.io with expertise in AI and business transformation