Prezes Infosys przewiduje, że modele AI staną się powszechne, a wartość zostanie przeniesiona na aplikacje

Nandan Nilekani, współzałożyciel i prezes Infosys, przewiduje znaczącą zmianę w obszarze sztucznej inteligencji (AI).

Według Nilekaniego przyszła wartość sztucznej inteligencji nie będzie tkwić w samych modelach, lecz w aplikacjach zbudowanych na ich bazie.

W miarę jak modele sztucznej inteligencji, takie jak duże modele językowe (LLM), będą stawać się coraz bardziej powszechne i powszechne, prawdziwa innowacja i korzyści ekonomiczne będą wynikać z tworzenia praktycznych aplikacji zorientowanych na przedsiębiorstwa, przeznaczonych do konkretnych przypadków użycia i regionów.

Perspektywa Nilekaniego podkreśla ewolucyjną dynamikę sztucznej inteligencji (AI), w ramach której firmy przenoszą swoją uwagę z podstawowych modeli AI na rozwiązania klasy korporacyjnej.

Zmiana ta podkreśla potrzebę skupienia się firm na praktycznych zastosowaniach, które przynoszą wymierne korzyści, wykraczając poza szum medialny wokół modeli sztucznej inteligencji.

Regionalne modele AI mogą odblokować nowe rynki

LLM, podobnie jak te stosowane w popularnych aplikacjach AI, takich jak ChatGPT, to systemy AI trenowane na ogromnych zbiorach danych.

Wiodący giganci technologiczni, tacy jak OpenAI, Meta i Google, zainwestowali ogromne środki w rozwój tych modeli, tworząc konkurencyjny rynek.

Jednak Nilekani przewiduje, że w miarę rozwoju technologii modele te staną się powszechne i dostosowane do potrzeb regionalnych.

Na przykład w Indiach przedsiębiorstwa opracowują już programy nauczania LLM specjalnie zaprojektowane dla języków indyjskich i lokalnych zbiorów danych.

Ta regionalna dywersyfikacja jest kluczowa, ponieważ modele sztucznej inteligencji działają lepiej, gdy są trenowane na danych istotnych dla regionu, w którym działają.

Zdaniem ekspertów firmy skupiające się na modelach sztucznej inteligencji specyficznych dla danego regionu mogą odblokować nowe rynki i napędzać innowacje, oferując rozwiązania dostosowane do lokalnych potrzeb.

Rozwiązania AI dla przedsiębiorstw wymagają dostosowanego podejścia

Nilekani twierdzi, że w miarę jak modele LLM i AI staną się bardziej ujednolicone i dostępne, prawdziwa wartość AI przesunie się na warstwę aplikacji, gdzie przedsiębiorstwa będą mogły się wyróżnić, integrując AI ze swoimi podstawowymi działaniami.

Eksperci sugerują, że branże takie jak finanse, opieka zdrowotna i handel detaliczny są gotowe odnieść znaczne korzyści z aplikacji opartych na sztucznej inteligencji, które optymalizują przepływy pracy, ulepszają doświadczenia klientów i usprawniają procesy podejmowania decyzji.

Nilekani podkreśla, że przedsiębiorstwa muszą skupić się na integrowaniu sztucznej inteligencji z istniejącymi procesami, aby uzyskać maksymalny efekt.

Podczas gdy konsumenckie aplikacje AI, takie jak chatboty, można wdrożyć szybko, rozwiązania AI dla przedsiębiorstw wymagają bardziej strategicznego i dostosowanego podejścia.

Zdaniem ekspertów z branży, skupienie się na zastosowaniach doprowadzi do bardziej zrównoważonej i efektywnej adopcji technologii AI w różnych branżach.

Złożony cykl adopcji sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie

Choć aplikacje AI przeznaczone dla konsumentów cieszą się coraz większą popularnością, Nilekani podkreśla, że cykl adopcji sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach jest dłuższy i bardziej złożony.

Włączenie sztucznej inteligencji do podstawowych operacji biznesowych wymaga od organizacji ponownego przemyślenia swoich przepływów pracy, zarządzania danymi i infrastruktury technologicznej.

Choć taka transformacja jest czasochłonna, oferuje znaczącą przewagę konkurencyjną firmom, które z powodzeniem wdrożą korporacyjną sztuczną inteligencję.

Eksperci twierdzą, że firmy, które chcą wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach, muszą inwestować w rozwój wewnętrznych możliwości i udoskonalanie swoich zestawów technologicznych.

W miarę jak przedsiębiorstwa coraz częściej dostrzegają potencjał sztucznej inteligencji w zakresie zwiększania wydajności i innowacyjności, popyt na dostosowane do potrzeb danej branży aplikacje AI będzie nadal rósł.