- AWS›
- Аналитика для руководителей›
- Генеративный искусственный интеллект
Генеративный искусственный интеллект
Знакомство с преимуществами генеративного искусственного интеллекта для бизнес-лидеров
Следующая эволюция в искусственном интеллекте: агентский ИИ
Agentic AI представляет собой новую эволюцию искусственного интеллекта, которая переходит от реактивных помощников к автономным агентам, способным самостоятельно выполнять сложные задачи. В этом руководстве для руководителей рассказывается о том, как искусственный интеллект трансформирует бизнес: от значительного ускорения разработки программного обеспечения до оптимизации разработки лекарственных препаратов. Она также представляет собой практическую дорожную карту, позволяющую бизнес-лидерам извлечь большую пользу из инвестиций в искусственный интеллект — от создания правильных технических основ и организационных структур до внедрения механизмов управления и подготовки рабочей силы к сотрудничеству между человеком и искусственным интеллектом. Вступая в новую эру, успех придут не к тем, у кого самые грандиозные планы, а к организациям, которые начинают с умом, быстро обучаются и тщательно масштабируют сценарии использования агентского искусственного интеллекта.
Сценарий революционера: победа с помощью агентского искусственного интеллекта
Погрузитесь в «мультивселенную искусственного интеллекта» вместе с руководителями-резидентами AWS Джейком Бернсом и Томом Содерстромом и узнайте, почему некоторые организации добиваются значительного повышения производительности благодаря агентскому искусственному интеллекту, в то время как другие с трудом видят в этом пользу. Опираясь на свой обширный корпоративный опыт, они показывают, как отношение к агентам искусственного интеллекта как к членам команды, используя четкие спецификации, повторяющиеся отзывы и надлежащий контекст, может обеспечить беспрецедентный прирост производительности, который намного превышает указанные 30% улучшений. Бернс и Содерстром делятся практическими идеями по формированию культуры экспериментов, подчеркивая, почему традиционные показатели окупаемости инвестиций могут препятствовать инновациям и почему «обратное внимание» может быть лучшим ранним показателем успеха.
Точка зрения технического директора: беседа с генеральным директором об искусственном интеллекте Agentic
Присоединяйтесь к руководителям AWS, проживающим в резиденции, Арвинду Матхуру и Маттиасу Патзаку и узнайте, как технологические лидеры могут эффективно взаимодействовать со своими генеральными директорами по вопросам агентского искусственного интеллекта. В этом выпуске, взятом из недавно опубликованного Маттиасом блога LinkedIn, описываются пять основных шагов к успеху: сосредоточение внимания на влиянии технологий на бизнес, создание межфункциональных команд по трансформации, выбор правильного сценария использования, масштабное параллельное проведение пилотных проектов и оценка реальных бизнес-результатов. Независимо от того, являетесь ли вы технологическим лидером, желающим получить 10-кратную выгоду от внедрения искусственного интеллекта, или руководителем бизнеса, изучающим трансформационный потенциал искусственного интеллекта, эта дискуссия позволит вам получить ценную информацию, которая поможет вам ориентироваться в эпоху агентской революции искусственного интеллекта.
Беседы поколения об ИИ в подкасте Executive Insights
Внедрение изобретений с помощью новейших технологий генеративного искусственного интеллекта AWS
Д‑р Swami Sivasubramanian, вице-президент AWS по искусственному интеллекту и данным, рассказывает о ключевых разработках и стратегиях в области искусственного интеллекта. Он подчеркивает комплексный подход AWS к инновациям в области генеративного искусственного интеллекта, направленный на решение таких проблем, как точность моделей и интеграция данных.
Взгляд директора по искусственному интеллекту на ведущую трансформацию ИИ и управление им
Вместе с исполнительным директором AWS Томом Содерстромом (Tom Soderstrom) он встретится с Роном Кизингом, директором по искусственному интеллекту в Leidos, и обсудите с вами основные направления трансформации корпоративного искусственного интеллекта. Как недавно созданный директор по информационным технологиям, компания Keesing стремится внедрить искусственный интеллект в стратегию Leidos на всех уровнях, перейдя от централизованных проектов искусственного интеллекта к распределенной модели передового опыта в организации.
Стратегия искусственного интеллекта и данных в Формуле-1
Вместе с Ричардом Тейлором он встретится с Рут Бускомб, выдающимся стратегом Формулы-1, которая перешла от аэрокосмической техники к роли ведущего стратега лучших команд Формулы-1. В этой содержательной беседе Бускомб поделилась своим опытом в области принятия решений, командного лидерства и тонкого баланса между стратегиями, основанными на данных, и человеческим фактором в гоночных условиях с высокими ставками.
Фронт развития искусственного интеллекта
В этом чате у камина Том Годден из AWS встречается с Мэттом Фицпатриком, бывшим старшим партнером QuantumBlack, AI by McKinsey и нынешним генеральным директором Invisible Technologies. Основываясь на своем опыте руководства крупными корпоративными инициативами в области искусственного интеллекта, Фицпатрик рассказывает, почему только 8 % моделей искусственного интеллекта добиваются успеха, и излагает практические стратегии масштабирования ИИ в вашей организации.
Изучение возможностей цифрового двойника и искусственного интеллекта на периферии
Д‑р Буркхард Бекем (Burkhard Boeckem), технический директор Hexagon, рассказывает, как компания расширяет границы промышленных инноваций, сочетая искусственный интеллект на периферии с аналитикой цифровых двойников в реальном времени, чтобы получить беспрецедентный уровень оперативной информации непосредственно у источника. Независимо от того, являетесь ли вы технологическим лидером, изучающим внедрение цифровых двойников, или руководителем, желающим использовать периферийные вычисления для получения конкурентного преимущества, эта дискуссия позволит вам получить ценную информацию о будущем цифровой трансформации промышленности.
Основы генеративного искусственного интеллекта
Генеративный искусственный интеллект преобразует каждую отрасль и направление бизнеса. Узнайте от руководителей о важности прочных основ безопасности и облачных технологий, повышения квалификации сотрудников, лидерства в сфере искусственного интеллекта и ответственного внедрения этой технологии для трансформации бизнеса в сфере искусственного интеллекта.
Внедрение генеративного искусственного интеллекта создает серьезные проблемы и риски в области безопасности. Изучите стратегии и рекомендации по смягчению последствий.
Интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения в ваш бизнес требует квалифицированной и разнообразной команды профессионалов, подчеркивающих необходимость инвестиций в повышение квалификации рабочей силы. Узнайте, как руководители готовят свои команды к использованию новых технологий с помощью продуманной корпоративной стратегии искусственного интеллекта.
Э. Рокетт, вице-президент по правовым вопросам Adobe, рассказывает, как его организация начинает с этики искусственного интеллекта, а не с политик и процедур, чтобы создать основу для ответственного внедрения ИИ.
Узнайте, как стимулировать инновации и кардинальную трансформацию ИИ в бизнесе, начав с надежной облачной стратегии.
Агенты искусственного интеллекта: новый рубеж корпоративной безопасности
Изучите будущее корпоративной безопасности вместе с директором по информационным технологиям Abnormal AI Майком Бриттоном, который расскажет, как эволюционируют операции по обеспечению безопасности нового поколения для борьбы с угрозами, связанными со скоростью машин. Будучи лидером в области безопасности и новатором в области искусственного интеллекта, Бриттон делится советами по внедрению эффективного агентского управления искусственным интеллектом при сохранении операционной гибкости.
Генеративный искусственный интеллект в Amazon
Generative AI is the Answer: What Was the Question? (Генеративный искусственный интеллект – это ответ на вопрос: «В чем состоит вопрос?»)
Генеративный искусственный интеллект (ИИ) – это не просто модное слово, а технология, меняющая правила игры наравне с историческими инновациями, такими как печатный станок и электричество. Присоединяйтесь к руководителям-резидентам AWS Тому Годдену, Филу Ле-Брену и Мириам Маклемор и обсудите, как использовать возможности генеративного искусственного интеллекта для получения результатов, ориентированных на ценность.
Как клиенты и партнеры AWS используют генеративный искусственный интеллект и машинное обучение
Узнайте от клиентов и партнеров AWS о том, как их организации думают и внедряют генеративный искусственный интеллект
Ресурсы
Самый простой способ создавать и масштабировать приложения с генеративным искусственным интеллектом на базовых моделях.
Подробнее
Помощник на базе генеративного искусственного интеллекта, предназначенный для выполнения задач, адаптированных к потребностям вашего бизнеса.
Подробнее
Создавайте, обучайте и развертывайте модели машинного обучения для любого стандартного примера использования с полностью управляемыми инфраструктурой, инструментами и рабочими процессами.
Подробнее
Подробнее о генеративном ИИ/машинном обучении
Уточните результаты поиска
Часто задаваемые вопросы о генеративном искусственном интеллекте и машинном обучении
Генеративный искусственный интеллект трансформирует мир бизнеса, привнося новый уровень интеллекта и креативности во все: от повседневных операций до стратегического планирования. Для генеральных директоров и всех руководителей крайне важно понять потенциал, последствия и соображения этой технологии, поскольку это необходимо для ее эффективной реализации.
Модели генеративного искусственного интеллекта обучаются на огромных наборах данных, что позволяет им генерировать согласованные и контекстуально релевантные результаты: от текста до шаблонов проектирования. Они могут предсказывать возможные результаты и даже создавать человекоподобные разговоры и ответы.
Эксплуатационная эффективность – это основное преимущество этой технологии. Генеративный искусственный интеллект может автоматизировать такие задачи, как создание контента, анализ данных и взаимодействие с клиентами, оптимизируя производительность и освобождая сотрудников для выполнения других задач в процессе.
Генеративный искусственный интеллект с точки зрения инноваций предлагает уникальные возможности. Способность компании анализировать сложные данные позволяет получить свежую информацию и помочь генеральным директорам разрабатывать более обоснованные стратегии практически по любой теме. Этот новый уровень прогнозного анализа позволяет выявить тенденции и закономерности, которые в противном случае не были бы обнаружены или упущены из виду.
Кроме того, генеративный искусственный интеллект может значительно улучшить качество обслуживания клиентов, позволяя чат-ботам предоставлять персонализированный и эффективный пользовательский интерфейс без чрезмерной нагрузки на ресурсы сотрудников или пропускную способность.
Важно отметить, что по мере развития генеративного искусственного интеллекта руководители компаний должны стремиться учитывать и решать многочисленные этические вопросы, проблемы конфиденциальности данных и возможности злоупотреблений путем внедрения надежных систем управления и контроля. Ознакомьтесь с нашим информационным бюллетенем об ответственном использовании ИИ на практике.
Генеративный искусственный интеллект предоставляет компаниям уникальные преимущества, кардинально меняя такие аспекты, как операционная эффективность, принятие решений и взаимодействие с клиентами.
- Операционная эффективность: генеративный искусственный интеллект может автоматизировать бизнес-процессы, такие как создание контента и поддержка клиентов, что приводит к повышению производительности. Выполняя повторяющиеся задачи, генеративный искусственный интеллект высвобождает ресурсы сотрудников для стратегических инициатив, помогает оптимизировать операции и повысить общую эффективность.
- Принятие решений: мастерство генеративного искусственного интеллекта в области прогнозного анализа предоставляет компаниям мощный инструмент для более уверенного принятия решений. Анализируя сложные наборы данных, он может выявлять закономерности и тенденции, которые часто выходят за рамки человеческих возможностей. Это позволяет компаниям принимать более активные решения, основанные на данных, улучшая стратегическое планирование и стимулируя инновации.
- Взаимодействие с клиентами: генеративный искусственный интеллект может улучшить качество обслуживания клиентов, расширяя возможности чат-ботов на базе ИИ, которые обеспечивают персонализированное взаимодействие и устранение неполадок.
- Инновации и повышение квалификации: подобно тому, как Центр разработчика на AWS предоставляет ресурсы для инноваций, генеративный искусственный интеллект может стимулировать творческий подход, предлагая уникальные аналитические данные и прогнозные модели, вдохновляющие на новые решения. Он также поощряет культуру непрерывного обучения и повышения квалификации, что крайне важно в быстро меняющемся технологическом ландшафте.
- Экономическая эффективность: автоматизируя определенные процессы и уменьшая зависимость от ручной работы, генеративный искусственный интеллект может привести к значительной экономии средств в долгосрочной перспективе.
Подготовка к использованию генеративного искусственного интеллекта – важнейший шаг для организаций, стремящихся использовать возможности этой революционной технологии. Тем не менее эта подготовка требует стратегического и тщательно спланированного подхода.
Чтобы подготовиться к внедрению генеративного искусственного интеллекта, вашей организации следует рассмотреть следующие шаги.
- Понимание технологии: организации должны сначала понять, что такое генеративный искусственный интеллект и каким образом он может служить их уникальным бизнес-целям. Общение с экспертами по ИИ, участие в семинарах или использование таких платформ, как Центр разработчика на AWS, могут улучшить понимание.
- Оценка потребностей и целей: определение четких целей внедрения генеративного искусственного интеллекта имеет решающее значение. Будь то улучшение обслуживания клиентов с помощью чат-ботов на базе ИИ или автоматизация создания контента, постановка конкретных целей помогает выбрать правильные инструменты и модели.
- Инвестиции в инфраструктуру и навыки: необходима надежная техническая инфраструктура, поддерживающая модели ИИ и доверительное хранение данных. Облачные решения, подобные тем, которые предлагает AWS, могут оказаться жизненно важными на этом этапе. Кроме того, инвестиции в обучение сотрудников для развития соответствующих навыков могут создать среду, готовую использовать возможности генеративного искусственного интеллекта.
- Соответствие требованиям и этические соображения: не следует упускать из виду разработку руководящих принципов этичного использования, конфиденциальности и соблюдения нормативных требований. Сюда входит создание политик и платформ, регулирующих обработку данных и развертывание моделей. Узнайте больше об особенностях ответственного использования ИИ в эпоху генерации.
- Экспериментальное тестирование и итерация: до полномасштабного внедрения запуск пилотных проектов помогает выявить потенциальные проблемы и области для улучшения. Непрерывный мониторинг и итерация обеспечивают соответствие системы целям организации.
- Внедрение культуры инноваций: поощрение технологических инноваций на культурном уровне может обеспечить более плавный переход, предоставляя сотрудникам возможность экспериментировать и внедрять инновации с помощью новых инструментов.