Şirketeke AI çi ye?

Şirketeke AI çi ye?

Bersiva kurt: Şîrketeke AI ew şîrket e ku berhema wê ya bingehîn, nirx, an avantaja wê ya pêşbaziyê bi AI ve girêdayî ye - AI-ê derxînin û pêşniyar hilweşe an jî bi awayekî dramatîk xirabtir bibe. Ger AI sibê têk biçe û hûn hîn jî bikaribin bi pelên hesaban an nermalava bingehîn radest bikin, dibe ku hûn bi AI-yê çalak bin, ne bi AI-yê xwemalî bin. Şîrketên AI-yê yên rastîn bi rêya daneyan, nirxandin, bicihkirin û çerxên dubarekirina teng ji hev cuda dibin.

Xalên sereke:

Girêdayîbûna bingehîn : Ger rakirina AI hilberê xera bike, hûn li pargîdaniyek AI-ê dinêrin.

Testeke hêsan : Heke hûn dikarin bêyî AI-ê şil bibin, dibe ku AI-ya we çalak be.

Sînyalên operasyonel : Tîmên ku li ser drift, setên nirxandinê, derengmayînê, û modên têkçûnê nîqaş dikin, bi gelemperî karê dijwar dikin.

Berxwedana li dijî bikaranîna xelet : Ji bo dema ku model têk diçin, planên parastinê, çavdêrîkirin û vegerandinê ava bikin.

Hişyariya Kirrûbir : Bi daxwaza mekanîzmayan, pîvanan û rêveberiya daneyên zelal, ji şuştina AI dûr bisekinin.

Şîrketa AI çi ye? Infografîk

"Şîrketa AI" ewqas bi azadî tê bikaranîn ku ew xetereya wateya her tiştî û tiştekî di carekê de dide. Yek ji destpêkeran statuya AI îdîa dike ji ber ku qutiyek oto-temamkirinê lê zêde kiriye. Şîrketek din modelan perwerde dike, amûran çêdike, hilberan dişîne, û di jîngehên hilberînê de bi kar tîne… û dîsa jî di heman qefesê de tê kom kirin.

Ji ber vê yekê etîket hewceyê qiraxên tûjtir e. Cûdahiya di navbera karsaziyek xwemalî ya AI û karsaziyek standard de bi hûrguliyek sivik a fêrbûna makîneyê zû xuya dibe gava ku hûn bizanin li çi bigerin.

Gotarên ku hûn dikarin piştî vê yekê bixwînin:

🔗 Zêdekirina pîvana AI çawa dixebite
Fêr bibin ka model çawa hûrguliyan zêde dikin da ku wêneyan bi zelalî mezin bikin.

🔗 Koda AI çawa xuya dike
Nimûneyên koda çêkirî û çawaniya avakirina wê bibînin.

🔗 Algorîtmaya AI çi ye
Algorîtmayên ku alîkariya AI dikin fêm bikin da ku fêr bibin, pêşbînî bikin û çêtir bikin.

🔗 Pêş-pêvajoya AI çi ye
Gavên ku daneyan ji bo perwerdeyê paqij dikin, etîket dikin û format dikin kifş bikin.

Şirketa AI çi ye: pênaseya paqij a ku li ser piyan e ✅

Pênasînek pratîkî:

Şirketeke AI karsaziyek e ku berhema wê ya bingehîn, nirx, an avantaja wê ya pêşbaziyê bi îstîxbarata sûnî ve girêdayî ye - ev tê vê wateyê ku heke hûn AI-ê jê bikin, "tiştê" şirketê hilweşe an jî bi awayekî dramatîk xirabtir bibe. ( OECD , NIST AI RMF )

Ne "me carekê di hackathonekê de AI bi kar anî." Ne "me chatbotek li rûpela têkiliyê zêde kir." Zêdetir mîna:

Li vir kontrolkirinek hêsan a zikê heye:

Xeyal bike ku AI sibê têk diçe. Ger xerîdar hîn jî pereyan bidin te û tu bikaribî bi pelên hesaban an nermalava bingehîn şil bibî, îhtîmal e ku tu bi AI-yê çalak bî, ne bi AI-yê xwemalî.

Belê, deverek navîn a nezelal heye. Mîna wêneyek ku ji pencereyek mijdar hatiye kişandin... ne metaforek baş e, lê hûn fikrê fêm dikin 😄

Cûdahiya "şîrketa AI" û "şîrketa bi AI-ê çalak" (ev beş argumanan diparêze) 🥊

Piraniya karsaziyên nûjen hin cureyên AI bikar tînin. Ev bi tena serê xwe wan nake şîrketek AI. ( OECD )

Bi gelemperî şîrketek AI:

  • Kapasîteya AI rasterast difiroşe (model, hevpîlot, otomasyona aqilmend)

  • Sîstemên AI yên taybet wekî berhema bingehîn ava dike

  • Endezyariya AI, nirxandin û bicîhkirina wê wekî fonksiyonek bingehîn heye ( Google Cloud MLOps ).

  • Bi berdewamî ji daneyan fêr dibe û performansê wekî pîvanek sereke baştir dike 📈 ( Whitepaper-a Google MLOps )

Bi gelemperî pargîdaniyek ku bi AI-ê çalak e:

  • Ji bo kêmkirina lêçûnan, lezandina herikîna kar, an baştirkirina hedefgirtinê, AI-ê bi navxweyî bikar tîne

  • Hîn jî tiştekî din difiroşe (kelûpelên firotanê, xizmetên bankayê, lojîstîk, medyayê, hwd.)

  • Dikare nermalava kevneşopî biguhezîne AI-ê û dîsa jî "xwe be"

Mînak (bi zanebûn giştî ne, ji ber ku nîqaşên li ser marqeyan ji bo hin kesan hobiyek in):

  • Bankek ji bo tespîtkirina sextekariyê AI bikar tîne - bi hêza AI

  • Firoşkarek ku ji bo pêşbîniya stokê AI-ê bikar tîne - bi AI-ê ve çalak e

  • Şirketek ku berhema wê ajanek piştgiriya xerîdar a AI ye - muhtemelen şirketek AI ye

  • Platformek ku amûrên çavdêrîkirin, nirxandin û bicihkirina modelan difiroşe - Şirketa AI (binesaziyê) ( Google Cloud MLOps )

Belê… dibe ku diranpisporê we ji bo plansazkirina bîranînan AI bikar bîne. Ev yek wan nake şîrketek AI 😬🦷

Çi dike ku şîrketeke AI guhertoyek baş be 🏗️

Ne hemû şîrketên AIyê wek hev hatine avakirin, û hin ji wan, di rastiyê de, bi piranî li ser bingeha vibes û sermayeya xetereyê ne. Versiyoneke baş a şîrketeke AIyê çend taybetmendiyên hevpar hene ku dîsa û dîsa derdikevin holê:

  • Xwedîderketina pirsgirêkê ya zelal : ew êşek taybetî çareser dikin, ne "AI ji bo her tiştî"

  • Encamên pîvanbar : rastbûn, dem hatiye teserûfkirin, lêçûna kêmkirî, kêm xeletî, veguherîna bilindtir - tiştek hilbijêrin û bişopînin ( NIST AI RMF )

  • Dîsîplîna daneyan : qalîteya daneyan, destûr, rêvebirin û çerxên bersivê ne vebijarkî ne ( NIST AI RMF )

  • Çanda nirxandinê : ew modelan mîna mezinan diceribînin - bi pîvanan, rewşên berbiçav, û çavdêriyê 🔍 ( Google Cloud MLOps , Datadog )

  • Rastiya bicihkirinê : pergal di şert û mercên rojane yên ne rêkûpêk de dixebite, ne tenê di demoyan de.

  • Berjewendiyek parastinê : daneyên domainê, belavkirin, entegrasyona herikîna kar, an amûrên taybet (ne tenê "em jê re API dibêjin")

Nîşanek ecêb eşkere:

  • Ger tîmek li ser latency, drift, setên nirxandinê, halûsînasyon û modên têkçûnê , ew muhtemelen karê rastîn ê AI dikin. ( IBM - Model drift , OpenAI - halûsînasyon , Google Cloud MLOps )

  • Ger ew bi piranî li ser "şoreşkirina sinerjiyê bi vibên aqilmend re" biaxivin, baş e... hûn dizanin ka ew çawa ye 😅

Tabloya Berawirdkirinê: "cureyên" şîrketên AI yên hevpar û tiştên ku ew difiroşin 📊🤝

Li jêr tabloyeke berawirdkirinê ya bilez û hinekî ne temam heye (wek karûbarên rojane). Biha "şêwazên bihayê yên tîpîk" in, ne hejmarên rast in, ji ber ku ew pir diguherin.

Vebijêrk / "Cure" Baştirîn temaşevan Biha (bi qasî asayî) Çima ew dixebite
Avakerê Modela Bingehê Pêşdebir, pargîdanî, her kes… hinekî Peymanên mezin, li ser bingeha karanînê Modelên giştî yên bihêz dibin platformek - qata "dişibihe pergala xebitandinê" ( bihayê API-ya OpenAI )
Serlêdana AI ya Vertical (yasayî, bijîşkî, darayî, hwd.) Tîmên bi rêkarên kar ên taybet Abonetî + bihayê kursiyan Astengkirinên domainê kaosê kêm dikin; rastbûn dikare bizivire (dema ku bi awayekî rast were kirin)
Hev-pîlotê AI ji bo Xebata Zanînê Firotin, piştgirî, analîst, operasyon Her bikarhêner mehane Zû demê teserûf dike, di nav amûrên rojane de entegre dibe… dema ku baş be asê dibe ( nirxa Microsoft 365 Copilot )
Platforma MLOps / Model Ops Tîmên AI di hilberînê de Peymana karsaziyê (carinan bi êş) Çavdêrîkirin, bicihkirin, rêvebirin - ne seksî lê girîng ( Google Cloud MLOps )
Kompaniya Daneyan + Etîketkirinê Avakerên modelan, pargîdanî Li gorî kar, li gorî etîketê, tevlihevkirî Daneyên çêtir bi awayekî ecêb pir caran ji "modela xweşiktir" çêtir in ( MIT Sloan / Andrew Ng li ser AI-ya navendî ya daneyan )
AI ya Qiraxê / AI ya li ser cîhazê Amûrên Hişyariyê + IoT, rêxistinên ku pir girîngiyê didin nepenîtiyê Lîsanskirina ji bo her cîhazê Derengiya kêm + nepenî; her weha negirêdayî jî dixebite (pir girîng e) ( NVIDIA , IBM )
Şêwirmendiya AI / Entegrator Saziyên ne-xwemalî yên AI Parastina li ser bingeha projeyê Ji karmendgirtina navxweyî zûtir tevdigere - lê di pratîkê de bi jêhatîbûnê ve girêdayî ye
Nirxandin / Amûrên Ewlehiyê Modelên şandina Tîman Abonetiya asta-astkirî Alîkariya dûrketina ji têkçûnên bêdeng dike - û erê, ev pir girîng e ( NIST AI RMF , OpenAI - halûsînasyon )

Tiştekî bala xwe bidinê. "Şîrketa AI" dikare ji karsaziyên pir cuda cuda be. Hin modelan difiroşin. Hin ji bo modelçêkeran şovan difiroşin. Hin jî berhemên qedandî difiroşin. Etîketa heman, rastiya bi tevahî cuda.

Arketipên sereke yên şîrketên AI (û tiştên ku ew xelet dikin) 🧩

Werin em hinekî kûrtir biçin, ji ber ku ev der e ku mirov dikevin tengasiyê.

1) Şîrketên ku modela pêşîn digirin 🧠

Ev modelan ava dikin an jî bi awayekî baştir mîheng dikin. Hêza wan bi gelemperî ev e:

  • jêhatîbûna lêkolînê

  • baştirkirina hesabkirinê

  • lûpên nirxandin û dubarekirinê

  • binesaziya xizmetguzariya performansa bilind ( Whitepaper Google MLOps )

Xeletiya hevpar:

  • Ew difikirin ku "modela çêtir" bixweber wekhevî "berhemeke çêtir" e.
    Lê ne wisa ye. Bikarhêner modelan nakirin, ew encaman dikirin.

2) Şîrketên AI yên ku berheman pêşî diafirînin 🧰

Ev AI di nav herikîna kar de bicîh dikin. Ew bi rêya van bi ser dikevin:

  • belavkirinî

  • UX û entegrasyon

  • lûpên bersivê yên bihêz

  • pêbawerî ji aqilê xav bêtir

Xeletiya hevpar:

  • Ew tevgera modelê di rewşa xwe ya xwezayî de kêm dinirxînin. Bikarhênerên rastîn dê pergala we bi awayên nû û afirîner bişkînin. Rojane.

3) Şîrketên AI yên binesaziyê ⚙️

Li ser çavdêrîkirin, bicihkirin, rêvebirin, nirxandin û orkestrasyonê bifikirin. Ew bi rêya van tiştan bi ser dikevin:

Xeletiya hevpar:

  • Ew ji bo tîmên pêşketî ava dikin û her kesê din paşguh dikin, dûv re meraq dikin çima pejirandin hêdî ye.

4) Şîrketên AI yên navendî yên daneyan 🗂️

Ev li ser rêyên daneyan, etîketkirin, daneyên sentetîk û rêveberiya daneyan disekinin. Ew bi rêya van tiştan bi ser dikevin:

Xeletiya hevpar:

  • Ew zêde dibêjin "dane her tiştî çareser dikin." Dane bi hêz in, lê dîsa jî hûn hewceyê modelek baş û ramanek hilberê ya bihêz in.

Di hundirê şîrketeke AI de çi heye: bi qasî 🧱

Eger hûn li pişt perdeyê binêrin, piraniya şîrketên AI yên rastîn xwedî avahiyek navxweyî ya dişibin hev in. Ne her tim, lê pir caran.

Qata daneyan 📥

  • berhevkirin û daqurtandin

  • etîketkirin an çavdêriya qels

  • nepenî, destûr, parastin

  • çerxên bersivê (sererastkirinên bikarhêner, encam, nirxandina mirovî) ( NIST AI RMF )

Qata modelê 🧠

Qata Berhemê 🧑💻

  • UX ku nezelaliyê birêve dibe (nîşanên baweriyê, rewşên "nirxandinê")

  • parêzvanên parastinê (polîtîka, redkirin, temamkirina ewle) ( NIST AI RMF )

  • entegrasyona herikîna kar (e-name, CRM, belge, bilêtfiroşî, hwd.)

Qata Operasyonan 🛠️

Û beşa ku kes reklamê nake:

  • pêvajoyên mirovî - nirxandinvan, zêdekirin, QA, û rêzikên nirxandina xerîdaran.
    AI ne "saz bike û ji bîr bike" ye. Ew bêtir dişibihe baxçevaniyê. An jî mîna xwedîkirina raccoonek heywanî ye. Ew dikare xweşik be, lê heke hûn temaşe nekin ew ê bi tevahî metbexa we xirab bike 😬🦝

Modelên karsaziyê: Şîrketên AI çawa pere qezenc dikin 💸

Şîrketên AI-ê bi gelemperî dikevin çend şêwazên monetîzasyonê yên hevpar:

  • Li gorî bikaranînê (li gorî daxwazê, li gorî nîşanekê, li gorî deqîqeyê, li gorî wêneyê, li gorî peywirê) ( Bihayê API-ya OpenAI , nîşanekan - OpenAI )

  • Aboneyên li ser bingeha kursiyan (ji bo her bikarhênerek û her meh) ( Bihayê Microsoft 365 Copilot )

  • Nirxandina li ser bingeha encamê (kêm, lê bi bandor - li gorî veguherînê an bilêta çareserkirî tê dayîn)

  • Peymanên pargîdaniyê (piştgirî, pabendbûn, SLA, bicihkirina xwerû)

  • Lîsans (li ser cîhazê, çêkirî, bi şêwaza OEM) ( NVIDIA )

Gengeşeyek ku gelek pargîdaniyên AI-ê pê re rû bi rû dimînin:

  • Xerîdar xercên pêşbînîkirî dixwazin 😌

  • Mesrefên AI dikarin li gorî karanîn û hilbijartina modelê biguherin 😵

Ji ber vê yekê şîrketên AI-ê yên baş di van waran de pir baş dibin:

  • ger gengaz be, karan ber bi modelên erzantir ve birêxistin bikin

  • encamên keşkirinê

  • daxwazên komkirinê

  • kontrolkirina mezinahiya çarçoveyê

  • sêwirandina UX-ê ku "spiralên bilez ên bêdawî" asteng dike (me hemûyan ev kiriye…)

Pirsa sereke: çi dike ku şîrketek AI parastî be 🏰

Ev beşa herî balkêş e. Gelek kes difikirin ku xendeka "modela me çêtir e" ye. Carinan wisa ye, lê pir caran… na.

Avantajên hevpar ên parastinê:

  • Daneyên taybet (bi taybetî yên domainê)

  • Belavkirin (di nav rêbaza kar de ku bikarhênerên berê tê de dijîn hatiye bicîhkirin)

  • Mesrefên guheztinê (entegrasyon, guhertinên pêvajoyê, adetên tîmê)

  • Baweriya bi marqeyê (bi taybetî ji bo domainên bi xetereyên bilind)

  • Serkeftina operasyonel (veguhestina AI-ya pêbawer di pîvanek mezin de dijwar e) ( Google Cloud MLOps )

  • Sîstemên Mirov-di-çerxê de (çareseriyên hîbrîd dikarin ji otomasyona saf çêtir performansê nîşan bidin) ( NIST AI RMF , Qanûna AI ya YE - çavdêriya mirovan (Benda 14) )

Rastiyek hinekî nerehet:
Du şîrket dikarin heman modela bingehîn bikar bînin û dîsa jî encamên pir cuda bidin. Cûdahî bi gelemperî her tiştê li dora modelê ye - sêwirana hilberê, nirxandin, çerxên daneyan, û ka ew çawa têkçûnê çareser dikin.

Meriv çawa şuştina AI-ê tespît dike (ango "me şewq lê zêde kir û jê re got îstîxbarat") 🚩

Ger hûn nirxandinek dikin ka pargîdaniyek AI di xwezayê de çi ye, li van alên sor temaşe bikin:

  • Tu şiyana AI ya zelal nehatiye vegotin : gelek kirrûbirra, bê mekanîzmayek

  • Demo magic : demoyeke balkêş, bê behskirina dozên qiraxê

  • Çîrokeke nirxandinê tune : ew nikarin rave bikin ka ew çawa pêbaweriyê diceribînin ( Google Cloud MLOps )

  • Bersivên daneyên bi destan pêçayî : ne diyar e ku daneyên ji ku tên an çawa têne birêvebirin ( NIST AI RMF )

  • Ti planek ji bo çavdêriyê tune : ew tevdigerin mîna ku model naçilmisin ( IBM - Model drift )

  • Ew nikarin awayên têkçûnê rave bikin : her tişt "nêzîkî bêkêmasî" ye (tiştek ne bêkêmasî ye) ( OpenAI - halûsînasyon )

Alayên kesk (berevajiyê aramker) ✅:

Eger hûn yekê ava dikin: lîsteyek kontrolê ya pratîkî ji bo bibûna şîrketek AI 🧠📝

Eger hûn hewl didin ku ji "şirketa AI-çalak" ber bi "şirketa AI" ve biçin, li vir rêyeke karîger heye:

  • Bi rêyeke xebatê dest pê bike ku ewqas zirarê dide mirovan ku ew ê ji bo sererastkirina wê pere bidin

  • Encamên amûran zû (berî pîvandinê)

  • Ji dozên bikarhênerên rastîn komek nirxandinê ava bike ( Google Cloud MLOps )

  • Ji roja yekem ve lûpên nirxandinê lê zêde bikin

  • Parastina rêhesinan bikin beşek ji sêwiranê, ne wekî ramanek paşîn ( NIST AI RMF )

  • Zêde ava nekin - perçeyek teng a pêbawer bişînin

  • Belavkirinê wek berhemekê bibîne, ne wek gaveke dawî ( Google Cloud MLOps )

Her weha, şîreta dijberî ya ku dixebite:

  • Dema ku AI xelet be, ji dema ku rast be bêtir dem bidin ser tiştên ku diqewimin.
    Li wir bawerî tê qezenckirin an windakirin. ( NIST AI RMF )

Kurteya dawî 🧠✨

Ji ber vê yekê ... şîrketek AI çi ye, bi kurtasî tê wateya:

Ew şîrketek e ku AI motora wê ye , ne xemilandin. Ger hûn AI-ê jê bikin û berhem êdî mantiqî nebe (an jî hêza xwe winda bike), hûn dibe ku li şîrketek AI-ya rastîn binêrin. Ger AI tenê amûrek di nav gelek amûran de be, rasttir e ku meriv jê re bibêje ku AI-çalak e.

Her du jî baş in. Cîhan pêdivî bi herduyan jî heye. Lê dema ku hûn veberhênanê dikin, kar digirin, nermalavê dikirin, an jî hewl didin ku fêm bikin ka robotek ji we re tê firotin an jî qutiyek kartonî ya bi çavên ecêb tê firotin, etîket girîng e 🤖👀

Pirsên Pir tên Pirsîn

Çi wekî şîrketek AI-ê li hember şîrketek ku AI-ya wê çalak e tê hesibandin?

Şirketeke AI ew şîrket e ku berhema wê ya bingehîn, nirx, an avantaja pêşbaziyê bi AI ve girêdayî ye - heke AI were rakirin, pêşniyar têk diçe an jî bi awayekî dramatîk xirabtir dibe. Şirketeke ku AI bikar tîne da ku operasyonan xurt bike (wek pêşbînîkirin an tespîtkirina sextekariyê) AI bikar tîne lê dîsa jî tiştek ku bi bingehîn ne-AI ye difiroşe. Testeke hêsan: heke AI sibê têk biçe û hûn hîn jî dikarin bi nermalava bingehîn bixebitin, îhtîmal e ku hûn bi AI-ê ve girêdayî bin.

Ez çawa dikarim zû bibînim ka karsaziyek bi rastî şîrketek AI ye?

Bifikirin ka çi dibe ger AI dev ji xebatê berde. Ger xerîdar hîn jî bidin û karsazî bi pelên hesaban an nermalava kevneşopî şil bibe, dibe ku ew ne xwemalî AI be. Şîrketên rastîn ên AI jî meyla wan heye ku bi şertên operasyonel ên berbiçav biaxivin: setên nirxandinê, derengketin, guherîn, halûsînasyon, çavdêrîkirin û modên têkçûnê. Ger ew hemî kirrûbirra be û mekanîzmayek tune be, ev ala sor e.

Ma divê hûn modela xwe perwerde bikin da ku bibin pargîdaniyek AI?

Na. Gelek şîrketên AI li ser modelên heyî berhemên bihêz ava dikin û hîn jî wekî xwemalî yên AI têne hesibandin dema ku AI motora hilberê be. Ya girîng ew e ku gelo model, dane, nirxandin û çerxên dubarekirinê performans û cûdahiyê diafirînin. Daneyên xwedîtiyê, entegrasyona herikîna kar û nirxandina hişk dikarin bêyî perwerdehiyek ji sifirê jî avantajek rastîn biafirînin.

Cureyên sereke yên şîrketên AI çi ne, û ew çawa ji hev cûda dibin?

Cureyên hevpar avakerên modelên bingehîn, sepanên AI yên vertîkal (wek amûrên qanûnî an bijîşkî), hev-pîlotên ji bo xebata zanînê, platformên MLOps/modela ops, karsaziyên daneyan û etîketkirinê, AI ya li ser edge/li ser cîhazê, şêwirmendî/entegrator, û dabînkerên amûrên nirxandin/ewlehiyê ne. Ew hemî dikarin "şîrketên AI" bin, lê ew tiştên pir cûda difiroşin: model, hilberên qedandî, an jî binesaziya ku AI-ya hilberînê pêbawer û birêvebir dike.

Pileya şîrketa AI ya tîpîk di bin kapûtê de çawa xuya dike?

Gelek şîrketên AI komek xav parve dikin: tebeqeyek daneyan (berhevkirin, etîketkirin, rêvebirin, çerxên bersivê), tebeqeyek modelê (hilbijartina modela bingehîn, mîhengkirina baş, lêgerîna RAG/vektor, komên nirxandinê), tebeqeyek hilberê (UX ji bo nezelaliyê, parêzvanên parastinê, entegrasyona herikîna kar), û tebeqeyek operasyonan (çavdêrîkirina ji bo guherînê, bersiva bûyerê, kontrolên lêçûnan, denetim). Pêvajoyên mirovî - nirxander, zêdekirin, QA - pir caran pişta ne xweşik in.

Kîjan metrîk nîşan didin ku şîrketeke AI "karekî rastîn" dike, ne tenê demoyan?

Sînyaleke bihêztir encamên pîvanbar ên bi hilberê ve girêdayî ne: rastbûn, dem teserûfkirî, lêçûna kêmkirî, kêm xeletî, an veguherîna bilindtir - digel rêbazek zelal ji bo nirxandin û çavdêriya wan pîvanan. Tîmên rastîn pîvanan ava dikin, dozên ber bi pêş ve diceribînin, û performansê piştî bicîhkirinê dişopînin. Ew her weha ji bo dema ku model xelet e, ne tenê dema ku rast e, plan dikin, ji ber ku bawerî bi birêvebirina têkçûnan ve girêdayî ye.

Şîrketên AI bi gelemperî çawa pere qezenc dikin, û kirrûkar divê li kîjan dafikên bihayê miqate bin?

Modelên hevpar bihayên li ser bingeha karanînê (li gorî daxwaz/token/kar), abonetiyên li ser bingeha kursiyê, bihayên li ser bingeha encamê (kêmtir), peymanên pargîdaniyê bi SLA-yan re, û lîsans ji bo AI-ya çêkirî an li ser cîhazê vedihewîne. Girêdanek sereke pêşbînîkirin e: xerîdar xercek sabît dixwazin dema ku lêçûnên AI-ê dikarin bi karanîn û hilbijartina modelê re biguherin. Firoşkarên bihêz vê yekê bi rêwerzkirina berbi modelên erzantir, caching, komkirin, û kontrolkirina mezinahiya çarçoveyê birêve dibin.

Ger her kes bikaribe modelên wekhev bikar bîne, çi dibe sedema ku şîrketek AI-ê parastî be?

Gelek caran xendeq ne tenê "modela çêtir" e. Parastin dikare ji daneyên domaina taybet, belavkirina di nav herikîna kar a ku bikarhênerên berê lê dijîn, lêçûnên guheztinê ji entegrasyon û adetan, baweriya bi marqeyê li deverên bi xetereyên bilind, û jêhatîbûna operasyonel di şandina AI-ya pêbawer de were. Pergalên Mirov-di-çerxê de jî dikarin ji otomasyona saf çêtir performans bikin. Du tîm dikarin heman modelê bikar bînin û li gorî her tiştê li dora wê encamên pir cûda bistînin.

Dema ku ez firoşkarek an destpêkek dinirxînim, ez çawa dikarim şuştina AI-ê tespît bikim?

Li îdiayên nezelal ên bêyî şiyana AI ya zelal, "sêhrbaziya demo" bêyî dozên berbiçav, û nekarîna ravekirina nirxandin, rêveberiya daneyan, çavdêrîkirin, an modên têkçûnê bigerin. Îdiayên zêdebawer ên wekî "nêzîkî bêkêmasî" nîşanek hişyariyê ya din in. Alayên kesk pîvandina zelal, sînorkirinên zelal, planên çavdêriyê ji bo guherînê, û rêbazên nirxandina mirovî an zêdekirinê yên baş-diyar vedihewîne. Şirketek ku dikare bibêje "em wisa nakin" pir caran ji ya ku her tiştî soz dide pêbawertir e.

Referans

  1. OECD - oecd.ai

  2. OECD - oecd.org

  3. Enstîtuya Neteweyî ya Standard û Teknolojiyê (NIST) - NIST AI RMF (AI 100-1) - nist.gov

  4. Pirtûka Lîstikê ya Çarçoveya Rêvebiriya Rîska AI ya NIST (AI RMF) - Tedbîr - nist.gov

  5. Google Cloud - MLOps: Radestkirina domdar û rêzikên otomasyonê di fêrbûna makîneyê de - google.com

  6. Google - Rêbernameya Pratîsyenan ji bo MLOps (Whitebelge) - google.com

  7. Google Cloud - MLOps çi ye? - google.com

  8. Datadog - Baştirîn pratîkên çarçoveya nirxandina LLM - datadoghq.com

  9. IBM - Model drift - ibm.com

  10. OpenAI - Çima modelên ziman halûsînasyon dikin - openai.com

  11. OpenAI - Bihayê API - openai.com

  12. Navenda Alîkariyê ya OpenAI - Token çi ne û meriv çawa wan dihejmêre - openai.com

  13. Microsoft - Nirxên Microsoft 365 Copilot - microsoft.com

  14. MIT Sloan School of Management - Çima dem ji bo zekaya sûnî ya navendî ya daneyan hatiye - mit.edu

  15. NVIDIA - AI ya edge çi ye? - nvidia.com

  16. IBM - Edge li hember AI-ya ewr - ibm.com

  17. Uber - Bilindkirina asta ewlehiya bicihkirina modela ML - uber.com

  18. Rêxistina Navneteweyî ya Standardîzasyonê (ISO) - Pêşgotinek li ser ISO/IEC 42001 - iso.org

  19. arXiv - Hilberîna Zêdekirî ya Vegerandinê ji bo Karên NLP yên Zanîna Zêde (Lewis et al., 2020) - arxiv.org

  20. Oracle - Lêgerîna Vektorê - oracle.com

  21. Qanûna Zekaya Sûni (YE) - Çavdêriya Mirovan (Xala 14) - artificialintelligenceact.eu

  22. Komîsyona Ewropî - Çarçoveya rêziknameyî li ser AI (Pêşdîtina Qanûna AI) - europa.eu

  23. YouTube - youtube.com

  24. Dikana Alîkarê AI - Çawa Bilindkirina AI-ê dixebite - aiassistantstore.com

  25. Dikana Alîkarê AI - Koda AI çawa xuya dike - aiassistantstore.com

  26. Dikana Alîkarê AI - Algorîtmaya AI çi ye - aiassistantstore.com

  27. Dikana Alîkarê AI - Pêş-pêvajoya AI çi ye - aiassistantstore.com

AI-ya herî dawî li Dikana Alîkarên AI-ya Fermî bibînin

Çûna nava

Vegere blogê