2024年3月，將發布Claude 3系列模型及其在眾多基準測試中的成功表現，對企業來說是個好消息。看起來企業客戶將能夠從更多供應商那裡獲得更多高品質的AI和GenAI工具，以便評估和選擇最佳的解決方案。
在公共工具和服務的品質和種類增加的同時，重要的是要記住，這一切都始於資料。不僅僅是用於訓練為AI和機器學習工具提供動力的基礎模型的數據，還有一些工具用於發現隱藏模式和洞察力的數據分析。
正如我之前解釋的那樣，在讓你的企業準備好利用AI方面，有一些關鍵的準備工作，沒有成功的資料策略，就不能有成功的AI策略。第一步是準備你的數據，使其適合AI，這涉及到評估、整合、保護和策劃你的分散的數位黃金，以便它可以被市場上各種不斷增長的AI工具和服務所存取。
在這篇文章中，我將重點討論：為什麼在你的資料和基於雲端的 AI 服務之間建立高效的管道至關重要，以及這可能為你的業務帶來什麼。
在雲端評估、整合和保護您的資料後，您就會希望策劃與不同群組或用例相關的特定資料集，然後建立一個管道，將這些選定的資料傳輸到您選擇的AI 工具。如果您的資料駐留在 Amazon Simple Storage Service(S3)儲存桶中，您會想要利用 S3 API，它們支援廣泛的 AI 工具和服務，可全面且快速地存取資料。
這兩個工具都應該是優先考慮的——你希望這些工具以高速運行，你希望避免將自己鎖定在特定的供應商或提供者中。你今天選擇的領先 GenAI 工具可能不是三個月後最適合你需求的工具，你可能會希望有彈性來利用來自不同 AI 工具的數據。這個領域變化如此之快。
當你在使用超大規模運算服務時，通常需要避免迫使客戶進入封閉的園區，以免影響其使用體驗。因此，為了確保你的資料駐留在AWS S3中，你可以使用微軟或谷歌的工具。例如，如果你想使用Google Vertex，你可以使用S3 API在你的S3資料集和Google服務之間建立一個管道。
那麼接下來呢?好吧，一旦你的數據適合AI，並且你已經建立或規劃了管道將你選擇的服務連接到你的策劃數據，就是時候看看這些工具實際上能為你的企業做什麼了。我們開始注意到我們的客戶有各種有趣的用例。
如果你經營著一家製造業企業，你可能擁有在整個自動化製造過程中捕獲資料的成像和物聯網設備。如今，在我的公司，我們正在與客戶合作，他們獲取這些掃描和物聯網數據，建立到雲端服務的管道，然後建立最終用戶可以與之互動的機器學習（ML）模型，以便更多地了解其製造、品質保證或組裝現場內部部發生的情況。他們正在發現使用工作流程更有效的方法。他們正在更快地發現和修復產品缺陷。
如果你有一家行銷公司，你可能會想利用像 AWS Rekognition 或 AWS Kendra 這樣的服務來分析和搜尋影片和圖片內容。我們的一位客戶是一家在全球擁有數百個工作室的廣告巨頭，每個工作室都有自己豐富的創意工作歷史。像這樣的全球企業可以利用 AI 工具幫助其創意團隊輕鬆地從過去的專案中找到靈感，並使用 GenAI 服務在向新客戶提案時創造新的活動。
然而，目前我們在企業中看到的最常見的 AI 應用涉及某種變體的聊天介面。這個工具可以用於客戶支援、行銷甚至內部研究，以促進機構知識的傳播。
實作這些服務事實證明出奇地容易。 Google Vertex 是一個非常好的選擇，因為它易於使用、具有成本效益，並且在確保私人資料受到保護的同時利用 Google 的 LLM。亞馬遜 Bedrock 同樣令人印象深刻。
我們的客戶也一直在使用 Microsoft Copilot 和 Copilot Studio，這是一個幫助你創建針對特定需求的聊天機器人的網路應用程序，並以保持資料隱私和合規性的方式進行操作。一家擁有大量知識庫文件的科技公司可以創建由這些文字組成的策劃資料集，訓練一個客製化的Copilot，然後為其客戶或內部用戶提供一個工具，使他們更容易從該知識庫中找到並提取相關資訊.
每個行業和每個企業都有其特定需求，但近年來我所合作的每個企業都有一個共同問題——數據量不斷增長。歸根結底，這些 AI、GenAI 和 ML 工具可以為企業提供將分散式資料轉化為資產的機會，從而幫助提高效率、加速業務流程並創造巨大的競爭優勢。
我們不知道哪些 AI 工具和服務將佔上風，或哪些特定的工具最適合你的業務。然而有一點是明確的：這項技術將改變你的產業，明天的領導企業將是那些今天讓數據適合 AI 並開始建立用於 AI 工具和服務的數據管道的企業。
以上是GenAI如何改變企業對數據的處理方式的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
