ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಉತ್ತರ: AI ಕಂಪನಿಯು ತನ್ನ ಪ್ರಮುಖ ಉತ್ಪನ್ನ, ಮೌಲ್ಯ ಅಥವಾ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಪ್ರಯೋಜನವು AI ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ - AI ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿದ ತಕ್ಷಣ ಕೊಡುಗೆ ಕುಸಿಯುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಕೆಟ್ಟದಾಗುತ್ತದೆ. AI ನಾಳೆ ವಿಫಲವಾದರೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಇನ್ನೂ ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್ಗಳು ಅಥವಾ ಮೂಲ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನೊಂದಿಗೆ ತಲುಪಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ನೀವು AI-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದವರಾಗಿರಬಹುದು, AI-ಸ್ಥಳೀಯರಲ್ಲ. ನಿಜವಾದ AI ಕಂಪನಿಗಳು ಡೇಟಾ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ನಿಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಬಿಗಿಯಾದ ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಲೂಪ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ.
ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು:
ಮೂಲ ಅವಲಂಬನೆ : AI ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದರಿಂದ ಉತ್ಪನ್ನವು ಮುರಿದರೆ, ನೀವು AI ಕಂಪನಿಯನ್ನು ನೋಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ.
ಸರಳ ಪರೀಕ್ಷೆ : ನೀವು AI ಇಲ್ಲದೆಯೂ ಕುಂಟುತ್ತಾ ನಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ನೀವು ಬಹುಶಃ AI-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದ್ದೀರಿ ಎಂದರ್ಥ.
ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಸಂಕೇತಗಳು : ಡ್ರಿಫ್ಟ್, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸೆಟ್ಗಳು, ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಮತ್ತು ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುವ ತಂಡಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಠಿಣ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತವೆ.
ದುರುಪಯೋಗ ಪ್ರತಿರೋಧ : ಮಾದರಿಗಳು ವಿಫಲವಾದಾಗ ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳು, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ರೋಲ್ಬ್ಯಾಕ್ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ.
ಖರೀದಿದಾರರ ಶ್ರದ್ಧೆ : ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು, ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ದತ್ತಾಂಶ ಆಡಳಿತವನ್ನು ಬೇಡಿಕೆಯಿಡುವ ಮೂಲಕ AI- ತೊಳೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ.
"AI ಕಂಪನಿ" ಎಷ್ಟು ಮುಕ್ತವಾಗಿ ಓಡಾಡುತ್ತದೆಯೆಂದರೆ ಅದು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಮತ್ತು ಯಾವುದನ್ನೂ ಒಂದೇ ಬಾರಿಗೆ ಅರ್ಥೈಸುವ ಅಪಾಯವನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಸ್ಟಾರ್ಟ್ಅಪ್ ಸ್ವಯಂಪೂರ್ಣ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿದ್ದರಿಂದ AI ಸ್ಥಾನಮಾನವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಇನ್ನೊಂದು ಕಂಪನಿಯು ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ, ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ರವಾನಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ... ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ಅದೇ ಬಕೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗುತ್ತದೆ.
ಆದ್ದರಿಂದ ಲೇಬಲ್ಗೆ ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ ಅಂಚುಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. AI-ಸ್ಥಳೀಯ ವ್ಯವಹಾರ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸ್ವಲ್ಪ ಧೂಳು ಹಿಡಿಯುವ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯವಹಾರದ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ನೀವು ಏನನ್ನು ನೋಡಬೇಕೆಂದು ತಿಳಿದ ನಂತರ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಗೋಚರಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದರ ನಂತರ ನೀವು ಓದಲು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದಾದ ಲೇಖನಗಳು:
🔗 AI ಅಪ್ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ
ಮಾದರಿಗಳು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛವಾಗಿ ದೊಡ್ಡದಾಗಿಸಲು ವಿವರಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸೇರಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ.
🔗 AI ಕೋಡ್ ಹೇಗಿರುತ್ತದೆ
ರಚಿಸಿದ ಕೋಡ್ನ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅದು ಹೇಗೆ ರಚನೆಯಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಿ.
🔗 AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಎಂದರೇನು
AI ಕಲಿಯಲು, ಊಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
🔗 AI ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಎಂದರೇನು?
ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವ, ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡುವ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ.
AI ಕಂಪನಿ ಎಂದರೇನು: ಸ್ಥಿರವಾದ ಸ್ಪಷ್ಟ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ✅
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ:
AI ಕಂಪನಿಯು ಒಂದು ವ್ಯವಹಾರವಾಗಿದ್ದು, ಅದರ ಪ್ರಮುಖ ಉತ್ಪನ್ನ, ಮೌಲ್ಯ ಅಥವಾ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಪ್ರಯೋಜನವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ - ಅಂದರೆ ನೀವು AI ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿದರೆ, ಕಂಪನಿಯ "ವಿಷಯ" ಕುಸಿಯುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಕೆಟ್ಟದಾಗುತ್ತದೆ. ( OECD , NIST AI RMF )
"ನಾವು ಹ್ಯಾಕಥಾನ್ನಲ್ಲಿ ಒಮ್ಮೆ AI ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ" ಎಂದಲ್ಲ. "ನಾವು ಸಂಪರ್ಕ ಪುಟಕ್ಕೆ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿದ್ದೇವೆ" ಎಂದಲ್ಲ. ಇನ್ನಷ್ಟು ಹಾಗೆ:
-
ಈ ಉತ್ಪನ್ನವು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ (ಅಥವಾ ಒಂದು ತುದಿಯಿಂದ ತುದಿಗೆ ಚಾಲಿತವಾಗಿದೆ) ( OECD )
-
ಕಂಪನಿಯ ಲಾಭವು ಮಾದರಿಗಳು, ಡೇಟಾ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ ( Google Cloud MLOps , NIST AI RMF ಪ್ಲೇಬುಕ್ - ಅಳತೆ )
-
AI ಒಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಲ್ಲ - ಅದು ಎಂಜಿನ್ 🧠⚙️
ಸುಲಭವಾದ ಹೃದಯ ಪರೀಕ್ಷೆ ಇಲ್ಲಿದೆ:
ನಾಳೆ AI ವಿಫಲವಾಗುವುದನ್ನು ಊಹಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಗ್ರಾಹಕರು ಇನ್ನೂ ನಿಮಗೆ ಹಣ ಪಾವತಿಸಿದರೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್ಗಳು ಅಥವಾ ಮೂಲ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದರೆ, ನೀವು ಬಹುಶಃ AI-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದವರಾಗಿದ್ದೀರಿ, AI-ಸ್ಥಳೀಯರಲ್ಲ.
ಮತ್ತು ಹೌದು, ಅಲ್ಲಿ ಒಂದು ಮಸುಕಾದ ಮಧ್ಯದ ಪ್ರದೇಶವಿದೆ. ಮಂಜಿನ ಕಿಟಕಿಯಿಂದ ತೆಗೆದ ಫೋಟೋದಂತೆ... ಉತ್ತಮ ರೂಪಕವಲ್ಲ, ಆದರೆ ನಿಮಗೆ ಕಲ್ಪನೆ ಅರ್ಥವಾಗುತ್ತದೆ 😄
“AI ಕಂಪನಿ” vs “AI-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದ ಕಂಪನಿ” ವ್ಯತ್ಯಾಸ (ಈ ಭಾಗವು ವಾದಗಳನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ) 🥊
ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಧುನಿಕ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಯಾವುದೋ ಒಂದು ರೀತಿಯ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಹಾಗೆ ಮಾಡುವುದರಿಂದಲೇ ಅವು AI ಕಂಪನಿಯಲ್ಲ. ( OECD )
ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ AI ಕಂಪನಿ:
-
AI ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಮಾರಾಟ ಮಾಡುತ್ತದೆ (ಮಾದರಿಗಳು, ಸಹ-ಪೈಲಟ್ಗಳು, ಬುದ್ಧಿವಂತ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ)
-
ಪ್ರಮುಖ ಉತ್ಪನ್ನವಾಗಿ ಸ್ವಾಮ್ಯದ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ
-
ಗಂಭೀರವಾದ AI ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಯವಾಗಿ ಹೊಂದಿದೆ ( Google Cloud MLOps )
-
ಡೇಟಾದಿಂದ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ 📈 ( Google MLOps ವೈಟ್ಪೇಪರ್ )
ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ AI-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದ ಕಂಪನಿ:
-
ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಕಡಿತಗೊಳಿಸಲು, ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಅಥವಾ ಗುರಿಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಆಂತರಿಕವಾಗಿ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ
-
ಇನ್ನೂ ಬೇರೆ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಮಾರಾಟ ಮಾಡುತ್ತದೆ (ಚಿಲ್ಲರೆ ಸರಕುಗಳು, ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಸೇವೆಗಳು, ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್, ಮಾಧ್ಯಮ, ಇತ್ಯಾದಿ)
-
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನೊಂದಿಗೆ AI ಅನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ "ಸ್ವತಃ" ಆಗಿರಬಹುದು
ಉದಾಹರಣೆಗಳು (ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯ, ಏಕೆಂದರೆ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಚರ್ಚೆಗಳು ಕೆಲವು ಜನರಿಗೆ ಹವ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ):
-
ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ AI ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ಬ್ಯಾಂಕ್ - AI-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ
-
ದಾಸ್ತಾನು ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಾಗಿ AI ಬಳಸುವ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿ - AI-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ
-
AI ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ಏಜೆಂಟ್ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕಂಪನಿ - ಬಹುಶಃ AI ಕಂಪನಿ
-
ಮಾದರಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನಾ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಮಾರಾಟ ಮಾಡುವ ವೇದಿಕೆ - AI ಕಂಪನಿ (ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ) ( Google Cloud MLOps )
ಹೌದು... ನಿಮ್ಮ ದಂತವೈದ್ಯರು ಜ್ಞಾಪನೆಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಆದರೆ ಅದು ಅವರನ್ನು AI ಕಂಪನಿಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ 😬🦷
AI ಕಂಪನಿಯ ಉತ್ತಮ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಯಾವುದು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ 🏗️
ಎಲ್ಲಾ AI ಕಂಪನಿಗಳು ಒಂದೇ ರೀತಿ ನಿರ್ಮಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಕೆಲವು, ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವೈಬ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಹಸೋದ್ಯಮ ಬಂಡವಾಳಗಳಾಗಿವೆ. ಉತ್ತಮ ಆವೃತ್ತಿಯು ಮತ್ತೆ ಮತ್ತೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಕೆಲವು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ:
-
ಮಾಲೀಕತ್ವದ ಸಮಸ್ಯೆ ಸ್ಪಷ್ಟ : ಅವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತವೆ, "ಎಲ್ಲದಕ್ಕೂ AI" ಅಲ್ಲ.
-
ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು : ನಿಖರತೆ, ಸಮಯ ಉಳಿತಾಯ, ವೆಚ್ಚ ಕಡಿತ, ಕಡಿಮೆ ದೋಷಗಳು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿವರ್ತನೆ - ಏನನ್ನಾದರೂ ಆರಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ ( NIST AI RMF )
-
ದತ್ತಾಂಶ ಶಿಸ್ತು : ದತ್ತಾಂಶ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಅನುಮತಿಗಳು, ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಕುಣಿಕೆಗಳು ಐಚ್ಛಿಕವಲ್ಲ ( NIST AI RMF )
-
ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸಂಸ್ಕೃತಿ : ಅವರು ವಯಸ್ಕರಂತೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ - ಮಾನದಂಡಗಳು, ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯೊಂದಿಗೆ 🔍 ( Google Cloud MLOps , Datadog )
-
ನಿಯೋಜನಾ ವಾಸ್ತವ : ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಡೆಮೊಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ದಿನನಿತ್ಯದ ಅಶುದ್ಧ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
-
ರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕ ಅಂಚು : ಡೊಮೇನ್ ಡೇಟಾ, ವಿತರಣೆ, ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಏಕೀಕರಣ, ಅಥವಾ ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಪರಿಕರ ("ನಾವು API ಎಂದು ಕರೆಯುವುದಿಲ್ಲ")
ಆಶ್ಚರ್ಯಕರವಾಗಿ ಹೇಳುವ ಚಿಹ್ನೆ:
-
ಲೇಟೆನ್ಸಿ, ಡ್ರಿಫ್ಟ್, ಇವಾಲ್ಯೂಷನ್ ಸೆಟ್ಗಳು, ಭ್ರಮೆಗಳು ಮತ್ತು ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡಿದರೆ , ಅವರು ಬಹುಶಃ ನಿಜವಾದ AI ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ( IBM - ಮಾಡೆಲ್ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ , ಓಪನ್ಎಐ - ಭ್ರಮೆಗಳು , ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ MLOps )
-
ಅವರು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ "ಬುದ್ಧಿವಂತ ಕಂಪನಗಳೊಂದಿಗೆ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ಸಿನರ್ಜಿ" ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಸರಿ... ಅದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ 😅
ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕ: ಸಾಮಾನ್ಯ AI ಕಂಪನಿ “ಪ್ರಕಾರಗಳು” ಮತ್ತು ಅವರು ಏನು ಮಾರಾಟ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ 📊🤝
ಕೆಳಗೆ ಒಂದು ಸಣ್ಣ, ಸ್ವಲ್ಪ ಅಪೂರ್ಣ ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕವಿದೆ (ದೈನಂದಿನ ವ್ಯವಹಾರದಂತೆ). ಬೆಲೆಗಳು "ವಿಶಿಷ್ಟ ಬೆಲೆ ಶೈಲಿಗಳು", ನಿಖರ ಸಂಖ್ಯೆಗಳಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಒಂದು ಟನ್ಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ.
| ಆಯ್ಕೆ / "ಪ್ರಕಾರ" | ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು | ಬೆಲೆ (ಸಾಮಾನ್ಯ) | ಅದು ಏಕೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ |
|---|---|---|---|
| ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾದರಿ ಬಿಲ್ಡರ್ | ಡೆವಲಪರ್ಗಳು, ಉದ್ಯಮಗಳು, ಎಲ್ಲರೂ... ಸ್ವಲ್ಪ ಮಟ್ಟಿಗೆ | ಬಳಕೆ ಆಧಾರಿತ, ದೊಡ್ಡ ಒಪ್ಪಂದಗಳು | ಬಲವಾದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಗಳು ವೇದಿಕೆಯಾಗುತ್ತವೆ - “ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್-ಇಶ್” ಪದರ ( ಓಪನ್ಎಐ API ಬೆಲೆ ನಿಗದಿ ) |
| ಲಂಬ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ (ಕಾನೂನು, ವೈದ್ಯಕೀಯ, ಹಣಕಾಸು, ಇತ್ಯಾದಿ) | ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ತಂಡಗಳು | ಚಂದಾದಾರಿಕೆ + ಸೀಟು ಬೆಲೆ ನಿಗದಿ | ಡೊಮೇನ್ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಅವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ; ನಿಖರತೆಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಬಹುದು (ಸರಿಯಾಗಿ ಮಾಡಿದಾಗ) |
| ಜ್ಞಾನ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ AI ಸಹ-ಪೈಲಟ್ | ಮಾರಾಟ, ಬೆಂಬಲ, ವಿಶ್ಲೇಷಕರು, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು | ಪ್ರತಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಮಾಸಿಕ | ಸಮಯವನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಉಳಿಸುತ್ತದೆ, ದೈನಂದಿನ ಪರಿಕರಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ... ಅದು ಚೆನ್ನಾಗಿದ್ದಾಗ ಜಿಗುಟಾಗಿರುತ್ತದೆ ( ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ 365 ಕೊಪಿಲಟ್ ಬೆಲೆ ನಿಗದಿ ) |
| MLOps / ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ವೇದಿಕೆ | ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ AI ತಂಡಗಳು | ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಒಪ್ಪಂದ (ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ನೋವಿನಿಂದ ಕೂಡಿದೆ) | ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ನಿಯೋಜನೆ, ಆಡಳಿತ - ಮಾದಕವಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ( ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ MLOps ) |
| ಡೇಟಾ + ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಕಂಪನಿ | ಮಾದರಿ ನಿರ್ಮಾಪಕರು, ಉದ್ಯಮಗಳು | ಪ್ರತಿ-ಕಾರ್ಯ, ಪ್ರತಿ-ಲೇಬಲ್, ಮಿಶ್ರಣ | ಉತ್ತಮ ಡೇಟಾವು ಆಶ್ಚರ್ಯಕರವಾಗಿ "ಫ್ಯಾನ್ಸಿಯರ್ ಮಾದರಿ" ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತದೆ ( ಡೇಟಾ-ಕೇಂದ್ರಿತ AI ಕುರಿತು MIT ಸ್ಲೋನ್ / ಆಂಡ್ರ್ಯೂ ಎನ್ಜಿ ) |
| ಎಡ್ಜ್ AI / ಸಾಧನದಲ್ಲಿನ AI | ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ + ಐಒಟಿ, ಗೌಪ್ಯತೆ-ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು | ಪ್ರತಿ ಸಾಧನಕ್ಕೆ, ಪರವಾನಗಿ ನೀಡುವಿಕೆ | ಕಡಿಮೆ ಸುಪ್ತತೆ + ಗೌಪ್ಯತೆ; ಆಫ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿಯೂ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ (ದೊಡ್ಡ ಒಪ್ಪಂದ) ( NVIDIA , IBM ) |
| AI ಕನ್ಸಲ್ಟೆನ್ಸಿ / ಇಂಟಿಗ್ರೇಟರ್ | AI-ಸ್ಥಳೀಯವಲ್ಲದ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು | ಯೋಜನೆ ಆಧಾರಿತ, ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವವರು | ಆಂತರಿಕ ನೇಮಕಾತಿಗಿಂತ ವೇಗವಾಗಿ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ - ಆದರೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಪ್ರತಿಭೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ |
| ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ / ಸುರಕ್ಷತಾ ಪರಿಕರಗಳು | ತಂಡಗಳ ಸಾಗಣೆ ಮಾದರಿಗಳು | ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಚಂದಾದಾರಿಕೆ | ಮೌನ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ - ಮತ್ತು ಹೌದು, ಅದು ತುಂಬಾ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ ( NIST AI RMF , OpenAI - ಭ್ರಮೆಗಳು ) |
ಒಂದು ವಿಷಯವನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. "AI ಕಂಪನಿ" ಎಂದರೆ ತುಂಬಾ ವಿಭಿನ್ನ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಎಂದರ್ಥ. ಕೆಲವರು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮಾರಾಟ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಕೆಲವರು ಮಾದರಿ ತಯಾರಕರಿಗೆ ಸಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾರಾಟ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಕೆಲವರು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಮಾರಾಟ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಅದೇ ಲೇಬಲ್, ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ವಾಸ್ತವ.
AI ಕಂಪನಿಗಳ ಮುಖ್ಯ ಮಾದರಿಗಳು (ಮತ್ತು ಅವರು ಏನು ತಪ್ಪು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ) 🧩
ಸ್ವಲ್ಪ ಆಳಕ್ಕೆ ಹೋಗೋಣ, ಏಕೆಂದರೆ ಜನರು ಎಡವಿ ಬೀಳುವುದು ಇಲ್ಲಿಯೇ.
1) ಮಾದರಿ-ಮೊದಲ ಕಂಪನಿಗಳು 🧠
ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ:
-
ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರತಿಭೆ
-
ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್
-
ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಕುಣಿಕೆಗಳು
-
ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸೇವೆ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ( Google MLOps ಶ್ವೇತಪತ್ರ )
ಸಾಮಾನ್ಯ ದೋಷ:
-
ಅವರು "ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿ" ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ "ಉತ್ತಮ ಉತ್ಪನ್ನ" ಕ್ಕೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಆದರೆ ಹಾಗಲ್ಲ. ಬಳಕೆದಾರರು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಅವರು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸುತ್ತಾರೆ.
2) ಉತ್ಪನ್ನ-ಮೊದಲ AI ಕಂಪನಿಗಳು 🧰
ಇವು AI ಅನ್ನು ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನೊಳಗೆ ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಅವು ಗೆಲ್ಲುತ್ತವೆ:
-
ವಿತರಣೆ
-
UX ಮತ್ತು ಏಕೀಕರಣ
-
ಬಲವಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಕುಣಿಕೆಗಳು
-
ಕಚ್ಚಾ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗಿಂತ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಹೆಚ್ಚು
ಸಾಮಾನ್ಯ ದೋಷ:
-
ಅವರು ಪ್ರಕೃತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ನಿಜವಾದ ಬಳಕೆದಾರರು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹೊಸ ಮತ್ತು ಸೃಜನಶೀಲ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮುರಿಯುತ್ತಾರೆ. ಪ್ರತಿದಿನ.
3) ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ AI ಕಂಪನಿಗಳು ⚙️
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ನಿಯೋಜನೆ, ಆಡಳಿತ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಸಂಯೋಜನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಿ. ಅವರು ಗೆಲ್ಲುತ್ತಾರೆ:
-
ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನೋವು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು
-
ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆ
-
AI ಅನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತನೀಯ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿಸುವುದು ( NIST AI RMF , Google Cloud MLOps )
ಸಾಮಾನ್ಯ ದೋಷ:
-
ಅವರು ಮುಂದುವರಿದ ತಂಡಗಳಿಗಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲರನ್ನೂ ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ, ನಂತರ ದತ್ತು ಏಕೆ ನಿಧಾನವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಆಶ್ಚರ್ಯ ಪಡುತ್ತಾರೆ.
4) ಡೇಟಾ-ಕೇಂದ್ರಿತ AI ಕಂಪನಿಗಳು 🗂️
ಇವು ದತ್ತಾಂಶ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು, ಲೇಬಲಿಂಗ್, ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಆಡಳಿತದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತವೆ. ಅವು ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳ ಮೂಲಕ ಗೆಲ್ಲುತ್ತವೆ:
-
ತರಬೇತಿ ಸಿಗ್ನಲ್ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು
-
ಶಬ್ದ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು
-
ವಿಶೇಷತೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದು ( MIT ಸ್ಲೋನ್ / ಡೇಟಾ-ಕೇಂದ್ರಿತ AI ಕುರಿತು ಆಂಡ್ರ್ಯೂ ಎನ್ಜಿ )
ಸಾಮಾನ್ಯ ದೋಷ:
-
"ಡೇಟಾ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ" ಎಂದು ಅವರು ಅತಿಯಾಗಿ ಮಾರಾಟ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಡೇಟಾ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ನಿಮಗೆ ಇನ್ನೂ ಉತ್ತಮ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಬಲವಾದ ಉತ್ಪನ್ನ ಚಿಂತನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಒಂದು AI ಕಂಪನಿಯ ಹುಡ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಏನಿದೆ: ಸ್ಟ್ಯಾಕ್, ಸರಿಸುಮಾರು 🧱
ನೀವು ಪರದೆಯ ಹಿಂದೆ ಇಣುಕಿದರೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಜವಾದ AI ಕಂಪನಿಗಳು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಆಂತರಿಕ ರಚನೆಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಯಾವಾಗಲೂ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ.
ಡೇಟಾ ಪದರ 📥
-
ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಸೇವನೆ
-
ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅಥವಾ ದುರ್ಬಲ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ
-
ಗೌಪ್ಯತೆ, ಅನುಮತಿಗಳು, ಧಾರಣ
-
ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಕುಣಿಕೆಗಳು (ಬಳಕೆದಾರರ ತಿದ್ದುಪಡಿಗಳು, ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆ) ( NIST AI RMF )
ಮಾದರಿ ಪದರ 🧠
-
ಮೂಲ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು (ಅಥವಾ ಮೊದಲಿನಿಂದ ತರಬೇತಿ)
-
ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್, ಡಿಸ್ಟಿಲೇಷನ್, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ (ಹೌದು, ಇನ್ನೂ ಎಣಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ)
-
ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು (ಹುಡುಕಾಟ + ಶ್ರೇಯಾಂಕ + ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು) ( RAG ಪೇಪರ್ (ಲೆವಿಸ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2020) , ಒರಾಕಲ್ - ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟ )
-
ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸೂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್ಗಳು ( Google Cloud MLOps )
ಉತ್ಪನ್ನ ಪದರ 🧑💻
-
ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವ UX (ವಿಶ್ವಾಸ ಸೂಚನೆಗಳು, "ವಿಮರ್ಶೆ" ಸ್ಥಿತಿಗಳು)
-
ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳು (ನೀತಿ, ನಿರಾಕರಣೆ, ಸುರಕ್ಷಿತ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆ) ( NIST AI RMF )
-
ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಏಕೀಕರಣ (ಇಮೇಲ್, CRM, ಡಾಕ್ಸ್, ಟಿಕೆಟಿಂಗ್, ಇತ್ಯಾದಿ)
ಓಪ್ಸ್ ಲೇಯರ್ 🛠️
-
ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಮತ್ತು ಅವನತಿಗಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ( IBM - ಮಾದರಿ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ , Google Cloud MLOps )
-
ಘಟನೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ರೋಲ್ಬ್ಯಾಕ್ ( ಉಬರ್ - ನಿಯೋಜನೆ ಸುರಕ್ಷತೆ )
-
ವೆಚ್ಚ ನಿರ್ವಹಣೆ (ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಹಸಿದ ಪುಟ್ಟ ದೈತ್ಯನಾಗಿರಬಹುದು)
-
ಆಡಳಿತ, ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಗಳು, ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ ( NIST AI RMF , ISO/IEC 42001 ಅವಲೋಕನ )
ಮತ್ತು ಯಾರೂ ಜಾಹೀರಾತು ಮಾಡದ ಭಾಗ:
-
ಮಾನವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು - ವಿಮರ್ಶಕರು, ಏರಿಕೆ, QA, ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು.
AI "ಅದನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ ಮರೆತುಬಿಡಿ" ಅಲ್ಲ. ಇದು ತೋಟಗಾರಿಕೆಯಂತೆ. ಅಥವಾ ಸಾಕುಪ್ರಾಣಿ ರಕೂನ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಂತೆ. ಇದು ಮುದ್ದಾಗಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ನೀವು ನೋಡದಿದ್ದರೆ ಅದು ನಿಮ್ಮ ಅಡುಗೆಮನೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹಾಳು ಮಾಡುತ್ತದೆ 😬🦝
ವ್ಯವಹಾರ ಮಾದರಿಗಳು: AI ಕಂಪನಿಗಳು ಹೇಗೆ ಹಣ ಗಳಿಸುತ್ತವೆ 💸
AI ಕಂಪನಿಗಳು ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಹಣಗಳಿಕೆಯ ಆಕಾರಗಳಲ್ಲಿ ಬರುತ್ತವೆ:
-
ಬಳಕೆ ಆಧಾರಿತ (ಪ್ರತಿ ವಿನಂತಿಗೆ, ಪ್ರತಿ ಟೋಕನ್ಗೆ, ಪ್ರತಿ ನಿಮಿಷಕ್ಕೆ, ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ, ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ) ( OpenAI API ಬೆಲೆ ನಿಗದಿ , OpenAI - ಟೋಕನ್ಗಳು )
-
ಸೀಟು ಆಧಾರಿತ ಚಂದಾದಾರಿಕೆಗಳು (ಪ್ರತಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ತಿಂಗಳಿಗೆ) ( ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ 365 ಕೊಪಿಲಟ್ ಬೆಲೆ ನಿಗದಿ )
-
ಫಲಿತಾಂಶ ಆಧಾರಿತ ಬೆಲೆ ನಿಗದಿ (ಅಪರೂಪದ, ಆದರೆ ಶಕ್ತಿಯುತ - ಪ್ರತಿ ಪರಿವರ್ತನೆಗೆ ಪಾವತಿಸಲಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ಪರಿಹರಿಸಲಾದ ಟಿಕೆಟ್)
-
ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಒಪ್ಪಂದಗಳು (ಬೆಂಬಲ, ಅನುಸರಣೆ, SLA ಗಳು, ಕಸ್ಟಮ್ ನಿಯೋಜನೆ)
-
ಪರವಾನಗಿ ನೀಡುವಿಕೆ (ಸಾಧನದಲ್ಲಿ, ಎಂಬೆಡೆಡ್, OEM ಶೈಲಿ) ( NVIDIA )
ಅನೇಕ AI ಕಂಪನಿಗಳು ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ಒತ್ತಡ:
-
ಗ್ರಾಹಕರು ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಖರ್ಚು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ 😌
-
ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯೊಂದಿಗೆ AI ವೆಚ್ಚಗಳು ಏರಿಳಿತಗೊಳ್ಳಬಹುದು 😵
ಆದ್ದರಿಂದ ಉತ್ತಮ AI ಕಂಪನಿಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ:
-
ಸಾಧ್ಯವಾದಾಗಲೆಲ್ಲಾ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಅಗ್ಗದ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುವುದು
-
ಕ್ಯಾಶಿಂಗ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು
-
ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ವಿನಂತಿಗಳು
-
ಸಂದರ್ಭ ಗಾತ್ರವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದು
-
"ಅನಂತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಸುರುಳಿಗಳನ್ನು" ನಿರುತ್ಸಾಹಗೊಳಿಸುವ UX ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು (ನಾವೆಲ್ಲರೂ ಅದನ್ನು ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ...)
ಕಂದಕದ ಪ್ರಶ್ನೆ: AI ಕಂಪನಿಯನ್ನು ಸಮರ್ಥನೀಯವಾಗಿಸುವುದು ಯಾವುದು 🏰
ಇದು ಖಾರದ ಭಾಗ. ಅನೇಕ ಜನರು ಕಂದಕವನ್ನು "ನಮ್ಮ ಮಾದರಿ ಉತ್ತಮ" ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅದು ಹಾಗೆ ಇರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ... ಅಲ್ಲ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕ ಅನುಕೂಲಗಳು:
-
ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಡೇಟಾ (ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ)
-
ವಿತರಣೆ (ಬಳಕೆದಾರರು ಈಗಾಗಲೇ ವಾಸಿಸುವ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿ ಹುದುಗಿಸಲಾಗಿದೆ)
-
ವೆಚ್ಚ ಬದಲಾವಣೆ (ಏಕೀಕರಣಗಳು, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳು, ತಂಡದ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು)
-
ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ನಂಬಿಕೆ (ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪಣತೊಟ್ಟ ಡೊಮೇನ್ಗಳಿಗೆ)
-
ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಶ್ರೇಷ್ಠತೆ (ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ AI ಅನ್ನು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಸಾಗಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ) ( Google Cloud MLOps )
-
ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು (ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಪರಿಹಾರಗಳು ಶುದ್ಧ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಮೀರಿಸಬಹುದು) ( NIST AI RMF , EU AI ಕಾಯಿದೆ - ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ (ಲೇಖನ 14) )
ಸ್ವಲ್ಪ ಅಹಿತಕರ ಸತ್ಯ:
ಎರಡು ಕಂಪನಿಗಳು ಒಂದೇ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ವಿಭಿನ್ನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು. ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾದರಿಯ ಸುತ್ತಲಿನ ಎಲ್ಲವೂ - ಉತ್ಪನ್ನ ವಿನ್ಯಾಸ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು, ಡೇಟಾ ಲೂಪ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅವು ವೈಫಲ್ಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತವೆ.
AI-ವಾಷಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಗುರುತಿಸುವುದು (ಅಕಾ "ನಾವು ಹೊಳಪನ್ನು ಸೇರಿಸಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಎಂದು ಕರೆದಿದ್ದೇವೆ") 🚩
ನೀವು ಒಂದು AI ಕಂಪನಿಯು ಮೂಲತಃ ಏನೆಂದು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಈ ಕೆಂಪು ಧ್ವಜಗಳಿಗಾಗಿ ನೋಡಿ:
-
ಸ್ಪಷ್ಟ AI ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ವಿವರಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ : ಸಾಕಷ್ಟು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್, ಯಾವುದೇ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವಿಲ್ಲ.
-
ಡೆಮೊ ಮ್ಯಾಜಿಕ್ : ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ಡೆಮೊ, ಎಡ್ಜ್ ಪ್ರಕರಣಗಳ ಯಾವುದೇ ಉಲ್ಲೇಖವಿಲ್ಲ.
-
ಯಾವುದೇ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಕಥೆ ಇಲ್ಲ : ಅವರು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ( Google Cloud MLOps )
-
ಕೈ ಅಲೆಯಂತೆ ಕಾಣುವ ದತ್ತಾಂಶ ಉತ್ತರಗಳು : ದತ್ತಾಂಶ ಎಲ್ಲಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ ( NIST AI RMF )
-
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗೆ ಯಾವುದೇ ಯೋಜನೆ ಇಲ್ಲ : ಅವು ಮಾದರಿಗಳು ಅಲೆಯದಂತೆ ವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ ( ಐಬಿಎಂ - ಮಾದರಿ ಅಲೆಯುವಿಕೆ )
-
ಅವರು ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ : ಎಲ್ಲವೂ "ಪರಿಪೂರ್ಣತೆಯ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆ" (ಏನೂ ಇಲ್ಲ) ( ಓಪನ್ಎಐ - ಭ್ರಮೆಗಳು )
ಹಸಿರು ಧ್ವಜಗಳು (ಶಾಂತಗೊಳಿಸುವ ವಿರುದ್ಧ) ✅:
-
ಅವರು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಳೆಯುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತಾರೆ
-
ಅವರು ಮಿತಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಭಯಪಡದೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಾರೆ
-
ಅವು ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆ ಮಾರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ಏರಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ( NIST AI RMF , EU AI ಕಾಯಿದೆ - ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ (ಲೇಖನ 14) )
-
ಅವರು ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ( NIST AI RMF , EU AI ಕಾಯ್ದೆಯ ಅವಲೋಕನ )
-
ಅವರು ಭಾವನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕುಸಿಯದೆ "ನಾವು ಹಾಗೆ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ" ಎಂದು ಹೇಳಬಹುದು 😅
ನೀವು ಒಂದನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ: AI ಕಂಪನಿಯಾಗಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ 🧠📝
ನೀವು “AI-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದ” ನಿಂದ “AI ಕಂಪನಿ” ಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಇಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಮಾರ್ಗವಿದೆ:
-
ಒಂದು ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ಅದು ಸಾಕಷ್ಟು ಜನರಿಗೆ ನೋವುಂಟು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಅವರು ಪಾವತಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ
-
ಉಪಕರಣದ ಆರಂಭಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು (ನೀವು ಅಳೆಯುವ ಮೊದಲು)
-
ನಿಜವಾದ ಬಳಕೆದಾರ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಂದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ ( Google Cloud MLOps )
-
ಮೊದಲ ದಿನದಿಂದಲೇ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ
-
ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳನ್ನು ನಂತರದ ಚಿಂತನೆಯಲ್ಲ, ವಿನ್ಯಾಸದ ಭಾಗವಾಗಿಸಿ ( NIST AI RMF )
-
ಅತಿಯಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಬೇಡಿ - ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾದ ಕಿರಿದಾದ ವೆಡ್ಜ್ ಅನ್ನು ಸಾಗಿಸಿ
-
ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಕೊನೆಯ ಹಂತದಂತೆ ಅಲ್ಲ, ಬದಲಾಗಿ ಉತ್ಪನ್ನದಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸಿ ( Google Cloud MLOps )
ಅಲ್ಲದೆ, ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ವಿರೋಧಾಭಾಸದ ಸಲಹೆ:
-
AI ಸರಿಯಾಗಿದ್ದಾಗ ಏನಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಬದಲು ಅದು ತಪ್ಪಾದಾಗ ಏನಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ಕಳೆಯಿರಿ.
ಅಲ್ಲಿಯೇ ವಿಶ್ವಾಸ ಗೆಲ್ಲುವುದು ಅಥವಾ ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು. ( NIST AI RMF )
ಮುಕ್ತಾಯ ಸಾರಾಂಶ 🧠✨
ಹಾಗಾದರೆ... AI ಕಂಪನಿ ಎಂದರೇನು ಎಂಬುದು ಸರಳವಾದ ವಿವರಣೆಯಾಗಿದೆ:
AI ಎಂಬುದು ಅಲಂಕಾರವಲ್ಲ ಆಗಿರುವ ಕಂಪನಿ . ನೀವು AI ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿದರೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನವು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಿದರೆ (ಅಥವಾ ಅದರ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಂಡರೆ), ನೀವು ಬಹುಶಃ ನಿಜವಾದ AI ಕಂಪನಿಯನ್ನು ನೋಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ. AI ಅನೇಕ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸಾಧನವಾಗಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು AI-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಕರೆಯುವುದು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿದೆ.
ಮತ್ತು ಎರಡೂ ಚೆನ್ನಾಗಿವೆ. ಜಗತ್ತಿಗೆ ಎರಡೂ ಬೇಕು. ಆದರೆ ನೀವು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುವಾಗ, ನೇಮಕ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ, ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಖರೀದಿಸುವಾಗ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮನ್ನು ರೋಬೋಟ್ ಆಗಿ ಮಾರಾಟ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಗೂಗ್ಲಿ ಕಣ್ಣುಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಡ್ಬೋರ್ಡ್ ಕಟೌಟ್ ಆಗಿ ಮಾರಾಟ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂದು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವಾಗ ಲೇಬಲ್ ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ 🤖👀
ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
AI ಕಂಪನಿ vs AI-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದ ಕಂಪನಿ ಎಂದು ಏನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ?
AI ಕಂಪನಿ ಎಂದರೆ ಪ್ರಮುಖ ಉತ್ಪನ್ನ, ಮೌಲ್ಯ ಅಥವಾ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಪ್ರಯೋಜನವು AI ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ - AI ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ ಮತ್ತು ಕೊಡುಗೆ ಕುಸಿಯುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಕೆಟ್ಟದಾಗುತ್ತದೆ. AI-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದ ಕಂಪನಿಯು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಬಲಪಡಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ (ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಅಥವಾ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ಮುಂತಾದವು) ಆದರೆ ಇನ್ನೂ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ AI ಅಲ್ಲದದ್ದನ್ನು ಮಾರಾಟ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸರಳ ಪರೀಕ್ಷೆ: AI ನಾಳೆ ವಿಫಲವಾದರೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಇನ್ನೂ ಮೂಲ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದರೆ, ನೀವು AI-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದವರಾಗಿರಬಹುದು.
ಒಂದು ವ್ಯವಹಾರವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ AI ಕಂಪನಿಯೇ ಎಂದು ನಾನು ಹೇಗೆ ಬೇಗನೆ ಹೇಳಬಹುದು?
AI ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಿದರೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಗ್ರಾಹಕರು ಇನ್ನೂ ಪಾವತಿಸಲು ಸಿದ್ಧರಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರವು ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್ಗಳು ಅಥವಾ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕುಂಟುತ್ತಾ ಸಾಗಿದರೆ, ಅದು ಬಹುಶಃ AI-ಸ್ಥಳೀಯವಲ್ಲ. ನಿಜವಾದ AI ಕಂಪನಿಗಳು ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪದಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತನಾಡುತ್ತವೆ: ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸೆಟ್ಗಳು, ಲೇಟೆನ್ಸಿ, ಡ್ರಿಫ್ಟ್, ಭ್ರಮೆಗಳು, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳು. ಇದೆಲ್ಲವೂ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಅದು ಕೆಂಪು ಧ್ವಜ.
AI ಕಂಪನಿಯಾಗಲು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬೇಕೇ?
ಇಲ್ಲ. ಅನೇಕ AI ಕಂಪನಿಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಮಾದರಿಗಳ ಮೇಲೆ ಬಲವಾದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು AI ಉತ್ಪನ್ನದ ಎಂಜಿನ್ ಆಗಿರುವಾಗಲೂ AI-ಸ್ಥಳೀಯ ಎಂದು ಅರ್ಹತೆ ಪಡೆಯುತ್ತವೆ. ಮಾದರಿಗಳು, ಡೇಟಾ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಲೂಪ್ಗಳು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆಯೇ ಎಂಬುದು ಮುಖ್ಯ. ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಡೇಟಾ, ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಏಕೀಕರಣ ಮತ್ತು ಕಠಿಣ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ತರಬೇತಿ ಇಲ್ಲದೆಯೂ ನಿಜವಾದ ಅಂಚನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಬಹುದು.
AI ಕಂಪನಿಗಳ ಮುಖ್ಯ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಯಾವುವು ಮತ್ತು ಅವು ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ?
ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಗಳಲ್ಲಿ ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾಡೆಲ್ ಬಿಲ್ಡರ್ಗಳು, ಲಂಬವಾದ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು (ಕಾನೂನು ಅಥವಾ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪರಿಕರಗಳಂತೆ), ಜ್ಞಾನ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಸಹ-ಪೈಲಟ್ಗಳು, MLOps/ಮಾದರಿ ಆಪ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು, ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಲೇಬಲಿಂಗ್ ವ್ಯವಹಾರಗಳು, ಎಡ್ಜ್/ಆನ್-ಡಿವೈಸ್ AI, ಸಲಹಾ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು/ಸಂಯೋಜಕರು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ/ಸುರಕ್ಷತಾ ಪರಿಕರ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಸೇರಿವೆ. ಅವೆಲ್ಲವೂ "AI ಕಂಪನಿಗಳು" ಆಗಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಅವು ವಿಭಿನ್ನ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಮಾರಾಟ ಮಾಡುತ್ತವೆ: ಮಾದರಿಗಳು, ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಅಥವಾ ಉತ್ಪಾದನೆ AI ಅನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕವಾಗಿಸುವ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ.
ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ AI ಕಂಪನಿಯ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಹುಡ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ?
ಅನೇಕ AI ಕಂಪನಿಗಳು ಸ್ಥೂಲವಾದ ಸ್ಟಾಕ್ ಅನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ: ಡೇಟಾ ಲೇಯರ್ (ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಲೇಬಲಿಂಗ್, ಆಡಳಿತ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ಗಳು), ಮಾದರಿ ಲೇಯರ್ (ಮೂಲ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ, ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್, RAG/ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸೂಟ್ಗಳು), ಉತ್ಪನ್ನ ಲೇಯರ್ (ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಗಾಗಿ UX, ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳು, ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ ಏಕೀಕರಣ), ಮತ್ತು ops ಲೇಯರ್ (ಡ್ರಿಫ್ಟ್, ಘಟನೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ, ವೆಚ್ಚ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು, ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಗಳಿಗಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ). ಮಾನವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು - ವಿಮರ್ಶಕರು, ಏರಿಕೆ, QA - ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆಕರ್ಷಕವಲ್ಲದ ಬೆನ್ನೆಲುಬಾಗಿರುತ್ತವೆ.
ಒಂದು AI ಕಂಪನಿಯು ಕೇವಲ ಡೆಮೊಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ "ನಿಜವಾದ ಕೆಲಸ" ಮಾಡುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಯಾವ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ?
ಉತ್ಪನ್ನಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಬಲವಾದ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ: ನಿಖರತೆ, ಸಮಯ ಉಳಿತಾಯ, ವೆಚ್ಚ ಕಡಿತ, ಕಡಿಮೆ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿವರ್ತನೆ - ಆ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಸ್ಪಷ್ಟ ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ನೈಜ ತಂಡಗಳು ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತವೆ, ಎಡ್ಜ್ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಯ ನಂತರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಮಾದರಿ ಸರಿಯಾಗಿದ್ದಾಗ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಅದು ತಪ್ಪಾದಾಗಲೂ ಅವರು ಯೋಜಿಸುತ್ತಾರೆ, ಏಕೆಂದರೆ ನಂಬಿಕೆಯು ವೈಫಲ್ಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
AI ಕಂಪನಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಹಣ ಗಳಿಸುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಖರೀದಿದಾರರು ಯಾವ ಬೆಲೆ ಬಲೆಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಬೇಕು?
ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಕೆ-ಆಧಾರಿತ ಬೆಲೆ ನಿಗದಿ (ಪ್ರತಿ ವಿನಂತಿ/ಟೋಕನ್/ಕಾರ್ಯ), ಸೀಟ್-ಆಧಾರಿತ ಚಂದಾದಾರಿಕೆಗಳು, ಫಲಿತಾಂಶ-ಆಧಾರಿತ ಬೆಲೆ ನಿಗದಿ (ವಿರಳ), SLA ಗಳೊಂದಿಗಿನ ಉದ್ಯಮ ಒಪ್ಪಂದಗಳು ಮತ್ತು ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಅಥವಾ ಆನ್-ಡಿವೈಸ್ AI ಗಾಗಿ ಪರವಾನಗಿ ಸೇರಿವೆ. ಪ್ರಮುಖ ಒತ್ತಡವೆಂದರೆ ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕತೆ: ಗ್ರಾಹಕರು ಸ್ಥಿರವಾದ ಖರ್ಚು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ ಆದರೆ AI ವೆಚ್ಚಗಳು ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಏರಿಳಿತವಾಗಬಹುದು. ಬಲವಾದ ಮಾರಾಟಗಾರರು ಅಗ್ಗದ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ರೂಟಿಂಗ್, ಕ್ಯಾಶಿಂಗ್, ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭ ಗಾತ್ರವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಎಲ್ಲರೂ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದಾದರೆ, AI ಕಂಪನಿಯನ್ನು ಸಮರ್ಥನೀಯವಾಗಿಸುವುದು ಹೇಗೆ?
ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಂದಕವು ಕೇವಲ "ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿ" ಅಲ್ಲ. ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಡೊಮೇನ್ ಡೇಟಾ, ಬಳಕೆದಾರರು ಈಗಾಗಲೇ ವಾಸಿಸುವ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನೊಳಗೆ ವಿತರಣೆ, ಏಕೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಅಭ್ಯಾಸಗಳಿಂದ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು, ಹೆಚ್ಚಿನ-ಹಕ್ಕು ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ನಂಬಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ AI ಅನ್ನು ಸಾಗಿಸುವಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಯಿಂದ ರಕ್ಷಣೆ ಬರಬಹುದು. ಮಾನವ-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಶುದ್ಧ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಮೀರಿಸಬಹುದು. ಎರಡು ತಂಡಗಳು ಒಂದೇ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದರ ಸುತ್ತಲಿನ ಎಲ್ಲದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಭಿನ್ನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು.
ಮಾರಾಟಗಾರ ಅಥವಾ ಸ್ಟಾರ್ಟ್ಅಪ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವಾಗ AI-ವಾಷಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ಗುರುತಿಸುವುದು?
ಸ್ಪಷ್ಟ AI ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿಲ್ಲದ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಹಕ್ಕುಗಳು, ಯಾವುದೇ ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಲ್ಲದ "ಡೆಮೊ ಮ್ಯಾಜಿಕ್" ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಡೇಟಾ ಆಡಳಿತ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಅಥವಾ ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಅಸಮರ್ಥತೆಗಾಗಿ ನೋಡಿ. "ಪರಿಪೂರ್ಣತೆಯ ಹತ್ತಿರ" ದಂತಹ ಅತಿಯಾದ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಹಕ್ಕುಗಳು ಮತ್ತೊಂದು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ. ಹಸಿರು ಧ್ವಜಗಳಲ್ಲಿ ಪಾರದರ್ಶಕ ಮಾಪನ, ಸ್ಪಷ್ಟ ಮಿತಿಗಳು, ಡ್ರಿಫ್ಟ್ಗಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಯೋಜನೆಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆ ಅಥವಾ ಏರಿಕೆ ಮಾರ್ಗಗಳು ಸೇರಿವೆ. "ನಾವು ಹಾಗೆ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ" ಎಂದು ಹೇಳಬಹುದಾದ ಕಂಪನಿಯು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಭರವಸೆ ನೀಡುವ ಕಂಪನಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಉಲ್ಲೇಖಗಳು
-
ಓಇಸಿಡಿ - ಓಇಸಿಡಿ.ಐ
-
ಓಇಸಿಡಿ - oecd.org
-
ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸಂಸ್ಥೆ (NIST) - NIST AI RMF (AI 100-1) - nist.gov
-
NIST AI ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟು (AI RMF) ಪ್ಲೇಬುಕ್ - ಅಳತೆ - nist.gov
-
ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ - MLOps: ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ನಿರಂತರ ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು - google.com
-
ಗೂಗಲ್ - MLOps ಗೆ ಪ್ರಾಕ್ಟೀಷನರ್ಗಳ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ (ಶ್ವೇತಪತ್ರ) - google.com
-
ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ - ಎಂಎಲ್ಓಪ್ಸ್ ಎಂದರೇನು? - google.com
-
ಡೇಟಾಡಾಗ್ - ಎಲ್ಎಲ್ಎಂ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಚೌಕಟ್ಟು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು - datadoghq.com
-
ಐಬಿಎಂ - ಮಾದರಿ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ - ibm.com
-
OpenAI - ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಏಕೆ ಭ್ರಮೆಯನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ - openai.com
-
OpenAI - API ಬೆಲೆ - openai.com
-
OpenAI ಸಹಾಯ ಕೇಂದ್ರ - ಟೋಕನ್ಗಳು ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಎಣಿಸುವುದು - openai.com
-
ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ - ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ 365 ಕೋಪಿಲಟ್ ಬೆಲೆ ನಿಗದಿ - microsoft.com
-
MIT ಸ್ಲೋನ್ ಸ್ಕೂಲ್ ಆಫ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್ಮೆಂಟ್ - ಡೇಟಾ-ಕೇಂದ್ರಿತ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಇದು ಏಕೆ ಸಮಯ - mit.edu
-
NVIDIA - ಎಡ್ಜ್ AI ಎಂದರೇನು? - nvidia.com
-
IBM - ಎಡ್ಜ್ vs. ಕ್ಲೌಡ್ AI - ibm.com
-
ಉಬರ್ - ML ಮಾದರಿ ನಿಯೋಜನೆ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು - uber.com
-
ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ ಸಂಸ್ಥೆ (ISO) - ISO/IEC 42001 ಅವಲೋಕನ - iso.org
-
arXiv - ಜ್ಞಾನ-ತೀವ್ರ NLP ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ವರ್ಧಿತ ಪೀಳಿಗೆ (ಲೂಯಿಸ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2020) - arxiv.org
-
ಒರಾಕಲ್ - ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟ - oracle.com
-
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕಾಯ್ದೆ (EU) - ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ (ಲೇಖನ 14) - artificialintelligenceact.eu
-
ಯುರೋಪಿಯನ್ ಆಯೋಗ - AI ಮೇಲಿನ ನಿಯಂತ್ರಕ ಚೌಕಟ್ಟು (AI ಕಾಯಿದೆಯ ಅವಲೋಕನ) - europa.eu
-
ಯೂಟ್ಯೂಬ್ - ಯೂಟ್ಯೂಬ್.ಕಾಮ್
-
AI ಸಹಾಯಕ ಅಂಗಡಿ - AI ಅಪ್ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ - aiassistantstore.com
-
AI ಸಹಾಯಕ ಅಂಗಡಿ - AI ಕೋಡ್ ಹೇಗಿರುತ್ತದೆ - aiassistantstore.com
-
AI ಸಹಾಯಕ ಅಂಗಡಿ - AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಎಂದರೇನು - aiassistantstore.com
-
AI ಸಹಾಯಕ ಅಂಗಡಿ - AI ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಎಂದರೇನು - aiassistantstore.com