7 conseils pour réussir son entrée dans l’IA générative

Intelligence artificielle. Au cours des six derniers mois, je n’ai pas eu une seule conversation avec des clients, des partenaires commerciaux ou des collègues dans laquelle ce sujet, notamment celui de l’IA générative, n’ait pas été évoqué. Les entreprises adoptent déjà des approches axées sur l’IA pour de nouveaux cas d’utilisation, essayant principalement de résoudre des problèmes commerciaux et techniques grâce à l’IA générative. Et certains y parviennent déjà. Nous avons des clients qui peuvent signaler les avantages pour l’ensemble de leur entreprise après seulement quelques semaines. D’autres explorent la technologie avec prudence, créent des groupes de travail et s’approprient la technologie. "Innovationslabore" et testez l’IA générative pour voir comment elle peut les aider à repenser leur entreprise.

L’avantage d’une approche agile à court terme

Certaines entreprises ont raison d’être prudentes et conscientes des limites et faiblesses de l’IA générative. Cependant, je crois qu’ils envisagent la technologie dans une perspective qui conduit à une vision plus large. "Impasse de la transformation numérique" pourrait mener.

Qu’est-ce que je veux dire par là ? Les entreprises qui adoptent une vision globale et descendante d’une transformation concluent souvent que les bénéfices pour l’entreprise sont considérables. doit être. Vous envisagez peut-être une approche pluriannuelle, multi-étapes et multi-acteurs. Même si cela est bon pour la planification à long terme, l’IA générative est difficile à calculer. L’IA est une technologie agile et en constante évolution qui, comme la plupart des technologies d’IA, est conçue pour évoluer et changer à un rythme que nous avons rarement, voire jamais, connu auparavant. Elle échoue rapidement, apprend, applique ce qu’elle a appris et essaie. encore. À chaque fois "apprend" et "développé" il continue d’évoluer et de devenir meilleur que la génération précédente. Mais contrairement aux générations humaines, les générations d’IA peuvent être mesurées en mois, semaines, jours et même minutes. Il est important d’adopter une approche descendante lors du développement d’une solution d’IA et de déterminer où vous pouvez déployer la solution pour générer rapidement de la valeur pour votre entreprise. Passer à une méthode agile signifie que vous pouvez réagir avec flexibilité à mesure que de nouvelles avancées techniques en matière d’IA générative émergent.

En fait, je dirais qu’une approche agile plus pratique, à court terme, est nécessaire. En d’autres termes : une approche qui traite initialement de petits changements progressifs, peut-être initialement des processus métier internes. Au fil du temps, ces changements se traduiront par des économies significatives, de meilleurs produits professionnels et de nouvelles façons pour les clients d’utiliser vos produits et services.

7 conseils testés pour : r Démarrer avec l’IA

Dans cet esprit, j’aimerais partager avec vous certaines choses que j’ai observées avec nos entreprises clientes et qui peuvent vous aider à planifier et exécuter votre IA générative et d’autres projets d’IA pourraient vous aider.

1. Commencez petit. Recherchez des cas d’utilisation dans votre organisation qui pourraient être réalisés en quelques semaines ou mois, plutôt que de planifier des projets pluriannuels.
2. Adoptez une approche agile, étape par étape et rapide. Au départ, l’IA générative que vous choisissez peut ne pas fournir la bonne solution ; elle peut se tromper. Découvrez pourquoi, essayez de nouveaux modèles d’IA générative, personnalisez l’invite tout en gardant une portée limitée et surveillez régulièrement les progrès.
3. Ne comptez pas sur une seule GenAI. GenAI et les modèles sous-jacents qu’il utilise évoluent rapidement et deviennent plus puissants à chaque nouvelle version.
4. Assurez-vous que votre pile technologique peut évoluer avec GenAI. Choisissez une plate-forme de données évolutive, sécurisée et flexible en ce qui concerne les données que vous partagez avec GenAI.
5. Vos données, votre IA. L’IA générative accessible au public n’est pas formée sur vos propres données privées. Vous devez trouver un moyen d’alimenter l’IA générative avec vos propres données afin qu’elle puisse fournir une solution plus nuancée et plus précise à votre requête. Donc un Architecture basée sur RAG avec des données sécurisées connectées dans un graphe de connaissances pris en charge par une plate-forme de hub de données si importante.
6. Assurez-vous que vos données sont non seulement exemptes d’erreurs, mais également mises en réseau. C’est le nœud de votre mode grand langage (LLM) s’il n’est pas utilisé correctement. est fourni avec des données structurées et sans erreur. Une plate-forme de données capable de modéliser les données, de les organiser pour l’application et de gérer ce travail à grande échelle est essentielle.
7. Analysez vos données pour obtenir des informations sur votre entreprise. Bien que cette tâche soit généralement entreprise par des ingénieurs de données/informations, ils ne disposent pas toujours de l’expertise nécessaire pour savoir ce que signifient réellement les informations. Avec une plate-forme de données d’IA sémantique, cette préparation d’informations peut être automatisée et adaptée au niveau requis par les LLM et les IA. Cela permet à GenAI d’accéder à des données étiquetées, étiquetées et classées avec des métadonnées avancées – avec des faits liés à un modèle de connaissances sémantique orienté métier, basé sur des règles. De cette manière, l’expertise humaine de vos experts en la matière est exploitée, mécanisée et appliquée à votre ensemble de données à grande échelle.

Dans l’ensemble, ces conseils fournissent une une base solide pour votre projet d’IA générative. Cependant, une chose est claire : pour développer une IA générative agile, fiable et précise, vous avez besoin d’une plate-forme de données moderne avec une base de données multimodèle capable de traiter des données sémantiquement liées qui peuvent être utilisées avec des métadonnées liées au contexte sur les données stockées. étendu. C’est là qu’intervient le Progress Data Platform dans Spiel, qui est basé sur Progress MarkLogic et Progress Semaphore. Les deux technologies fonctionnent ensemble pour créer une base pour votre application GenAI et une plate-forme pour les futures innovations basées sur l’IA.

Nous avons examiné de manière approfondie l’IA générative basée sur RAG, en nous concentrant sur la façon dont la plateforme de données Progress peut prendre en charge l’IA générative. efforts dans l’ensemble de l’entreprise. Dans notre playlist YouTube sur l’IA générative, vous trouverez une série de courts webinaires à la demande.

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