Шлях штучного інтелекту: як недосконалі дані впливають на спроможність моделей та сталість витрат
Розвінчання міфів про генеративні системи штучного інтелекту: досвід JBS Dev
Відкриття нових горизонтів у світі технологій завжди супроводжується непорозуміннями. Joe Rose, президент JBS Dev, прагне розвіяти один із них — міф про необхідність ідеальних даних для роботи з генеративними і агентними системами штучного інтелекту (ШІ). “Існує поширена помилка, що ваші дані мають бути ідеальними перед тим, як ви зможете виконувати будь-які з цих типів робочих навантажень,” — зазначає Роуз.
Багато консультантів і постачальників схиляють керівників до ідеї, що без величезних сховищ даних та багаторічних програм перетворення обійтися не можна. Однак, реальність виглядає інакше. Сучасні інструменти можуть ефективно працювати з неякісними даними. “Це майже неймовірно, що LLM може зрозуміти на підставі напівнаписаних запитів,” — підкреслює Роуз.
Навіть якщо вам доступний такий інструмент, не забувайте про важливість людського контролю. Системи можуть видавати неправильний вихід, тому потрібна людина для перевірки і корекції. Важливо розуміти, що ці системи не працюють за принципом «налаштовано і забуто». Їх необхідно активно контролювати і вдосконалювати.
Роуз ділиться прикладом з медичної сфери: клієнт, який переносив дані на нову систему звірки рахунків, зіткнувся з купою змішаних записів. У цій ситуації генеративний ШІ допоміг очистити дані за допомогою OCR і перетворення зображень у текст. Потім агентний підхід допоміг співставити дані клієнта з контрактами страхування.
Системи штучного інтелекту дозволяють поступово автоматизувати процеси: спочатку 20% автоматизації, потім 40%, далі до 80% і більше. У майбутньому ця тенденція продовжиться, але фокус зміститься на вартість та портативність моделей. Роуз зазначає: “Остання миля — це ‘як ми змусимо ці речі працювати на ноутбуці або телефоні, замість того, щоб запускати їх у центрі обробки даних?”
На AI & Big Data Expo, в якій JBS Dev буде приймати участь, Роуз готовий до обговорень та навіть суперечливих думок. Він стверджує: “Припиніть купувати у SaaS постачальників, коли можна зробити це самостійно.” Хмарні ресурси надають всі необхідні інструменти для старту агентних навантажень без нових ліцензій чи спеціального навчання.
Почавши з хмарних технологій, JBS Dev продовжить підтримувати і вдосконалювати ці процеси, допомагаючи інтегрувати ШІ в робочі процеси компаній.
