30.08.2024 Экспертиза, Безопасность, Искусственный интеллект, МенеджментЛюди склонны искать быстрые и легкие решения жизненных проблем. Склонность к расчетливости, вероятно, запрограммирована в нашей ДНК. Но когда дело доходит до успеха в области генеративного искусственного интеллекта (GenAI), серебряных пуль не существует. Однако, сосредоточившись на таких основах, как правильное управление данными и организационные изменения, вы сможете приблизиться к цели внедрения GenAI, считают опрошенные порталом Datanami эксперты. Не так давно Hadoop считался технологическим прорывом, который выведет всех на путь к вечному богатству больших данных. «Есть такая идея: „Эй, у меня есть все эти данные, давайте возьмем банку с Hadoop и намажем им все наши данные“», — так образно выразился отраслевой аналитик Эддисон Снелл, генеральный директор Intersect360, на одной из конференций Tabor Communications в 2019 г. С тех пор как в конце 2022-го OpenAI выпустила в мир ChatGPT, технологическим прорывом стал GenAI. Компании разных отраслей бросились разрабатывать и использовать большие языковые модели (LLM) для создания чат-ботов, «вторых пилотов» и других приложений GenAI, которые упростят бизнес-операции и повысят производительность труда. Это стало началом крупнейшей технологической золотой лихорадки с тех пор, как Apple выпустила свой смартфон в 2007 г. Но где-то на пути к славе генеративного, предобученного ИИ мы столкнулись с реальностью. Так же как эксперимент с Hadoop выявил некоторые острые углы, оказалось, что получить реальную пользу для бизнеса ...
читать далее.
