Wirtschaftsführer in der heutigen Technologie- und Startup-Szene wissen, wie wichtig es ist, KI zu beherrschen und maschinelles Lernen. Sie erkennen, wie es dabei helfen kann, wertvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, Abläufe durch intelligente Automatisierung zu rationalisieren und unübertroffene Kundenerlebnisse zu schaffen. Die Entwicklung dieser KI-Technologien und der Einsatz von Instruments wie z Google Maps API für Unternehmen Zwecke können zeitaufwändig und teuer sein. Die Nachfrage nach hochqualifizierten KI-Fachkräften fügt der Herausforderung eine zusätzliche Ebene hinzu. Daher stehen Technologiefirmen und Startups unter dem Druck, ihre Ressourcen sinnvoll einzusetzen, wenn sie KI in ihre Geschäftsstrategien integrieren.
In diesem Artikel werde ich verschiedene Strategien vorstellen, mit denen Technologieunternehmen und Startups durch den intelligenten Einsatz der KI-Technologien von Google Innovationen vorantreiben und Kosten senken können.
Nutzung von KI für betriebliche Effizienz und Wachstum
Viele der heutigen Spitzenunternehmen bringen modern Dienstleistungen oder Produkte auf den Markt, die ohne die Leistungsfähigkeit der KI nicht möglich wären. Das bedeutet nicht, dass diese Unternehmen ihre Infrastruktur und Arbeitsabläufe von Grund auf neu aufbauen. Durch die Nutzung der von Cloud-Anbietern angebotenen KI- und maschinellen Lerndienste können Unternehmen neue Wachstumschancen erschließen, ihre Prozesse automatisieren und ihre Kostensenkungsinitiativen steuern. Selbst kleine Unternehmen, deren Hauptaugenmerk möglicherweise nicht auf KI liegt, können die Vorteile der Integration von KI in ihre Betriebsstruktur nutzen, was zu einem effizienten Kostenmanagement bei der Skalierung beiträgt.
Beschleunigung der Produktentwicklung
Startups streben oft danach, ihr technisches Fachwissen in proprietäre Projekte zu stecken, die sich direkt auf ihr Geschäft auswirken. Obwohl die Entwicklung neuer KI-Technologie möglicherweise nicht ihr Hauptziel ist, ist die Integration von KI-Funktionen in neuartige Anwendungen von großem Wert. In solchen Szenarien stellt die Verwendung vorab trainierter APIs eine schnelle und kostengünstige Lösung dar. Dies gibt Unternehmen eine solide Foundation, auf der sie wachsen und herausragende Arbeit leisten können.
Zum Beispiel viele Unternehmen, die sich gründen Konversations-KI in ihre Produkte und Dienste einbinden, nutzen Sie Google Cloud APIs, wie z Speech-to-Text Und Natürliche Sprache. Mit diesen APIs können Entwickler mühelos Funktionen wie Stimmungsanalyse, Transkription, Obszönitätsfilterung, Inhaltsklassifizierung usw. integrieren. Durch die Nutzung dieser leistungsstarken Technologie können sich Unternehmen auf die Entwicklung innovativer Produkte konzentrieren, anstatt Zeit und Ressourcen in die Entwicklung der zugrunde liegenden KI-Technologien selbst zu investieren.
Kasse Dieser Artikel Hier finden Sie großartige Beispiele dafür, warum sich Technologieunternehmen für die Speech APIs von Google Cloud entscheiden. Die hervorgehobenen Anwendungsfälle reichen von der Gewinnung von Kundeneinblicken bis hin zur Vermittlung einfühlsamer Persönlichkeiten in Roboter. Für einen tieferen Einblick schauen Sie sich unsere an AI-Produktseiteund bietet zusätzliche APIs wie Übersetzung, Imaginative and prescient und mehr. Sie können auch die erkunden Steigerung der Google Cloud-Kenntnisse Programm, das speziell für ML-APIs entwickelt wurde und zusätzliche Unterstützung und Fachwissen in diesem Bereich bietet.
Arbeitsaufwand und Kosten optimieren
Um die Herausforderungen einer teuren und komplexen ML-Infrastruktur zu bewältigen, greifen viele Unternehmen zunehmend auf Cloud-Dienste zurück. Cloud-Plattformen bieten den Vorteil der Kostenoptimierung, da Unternehmen nur für die Ressourcen bezahlen müssen, die sie benötigen, und gleichzeitig je nach sich ändernden Anforderungen problemlos nach oben oder unten skalieren können.
Mit Google Cloud können Kunden eine Reihe von Infrastrukturoptionen nutzen, um ihre ML-Workloads zu optimieren. Einige nutzen Zentraleinheiten (CPUs) für vielseitiges Prototyping, während andere die Leistung von Grafikprozessoren (GPUs) für bildorientierte Projekte und größere Modelle nutzen – insbesondere solche, die kundenspezifisch angepasst werden müssen TensorFlow Operationen, die teilweise auf CPUs laufen. Einige entscheiden sich für Googles proprietäre ML-Prozessoren, Tensor Processing Models (TPUs), während viele eine Mischung dieser Optionen anwenden, die auf ihre jeweiligen Anwendungsfälle zugeschnitten ist.
Über die Kombination der geeigneten {Hardware} mit Ihren spezifischen Nutzungsszenarien hinaus und die Vorteile der Skalierbarkeit und betrieblichen Einfachheit verwalteter Dienste sollten Unternehmen auch Konfigurationsfunktionen in Betracht ziehen, die beim Kostenmanagement helfen. Beispielsweise bietet Google Cloud Time-Sharing- und Multi-Instanz-Funktionen für GPUs sowie Funktionen wie Vertex-KIexplizit darauf ausgelegt, die GPU-Nutzung und -Kosten zu optimieren.
Vertex AI Workbench lässt sich reibungslos in den NVIDIA NGC-Katalog integrieren und ermöglicht die Bereitstellung von Frameworks, Software program Growth Kits und Jupyter Notebooks mit einem Klick. Diese Integration in Verbindung mit dem Discount Server zeigt, wie Unternehmen die KI-Effizienz steigern und Kosten senken können, indem sie Managed Providers nutzen.
Steigerung der betrieblichen Effizienz
Neben der Nutzung vorab trainierter APIs und der Entwicklung von ML-Modellen für die Produkterstellung können Unternehmen insbesondere in ihrer Wachstumsphase die betriebliche Effizienz steigern, indem sie KI-Lösungen einführen, die auf spezifische Geschäfts- und Funktionsanforderungen zugeschnitten sind. Diese Lösungen, einschließlich Vertragsabwicklung oder Kundenservice, ebnen den Weg für schlankere Geschäftsprozesse und eine bessere Ressourcenverteilung.
Ein hervorragendes Beispiel für eine solche Lösung ist die von Google Cloud DocumentAI. Diese Produkte nutzen die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens, um Informationen aus Texten zu analysieren und zu extrahieren, und decken so verschiedene Anwendungsfälle wie Vertragslebenszyklusmanagement und Hypothekenbearbeitung ab. Durch den Einsatz von DocumentAI können Unternehmen dokumentenbezogene Arbeitsabläufe automatisieren, Zeit sparen und die Genauigkeit verbessern.
Contact Center KI bietet wertvolle Unterstützung für Unternehmen, die einen Anstieg des Kundensupportbedarfs verzeichnen. Diese Lösung ermöglicht es Unternehmen, intelligente virtuelle Agenten aufzubauen, bei Bedarf nahtlose Übergaben zwischen virtuellen Agenten und menschlichen Agenten zu ermöglichen und umsetzbare Erkenntnisse aus Callcenter-Interaktionen abzuleiten. Durch den Einsatz dieser KI-Instruments können Technologieunternehmen und Startups mehr Ressourcen für Innovation und Wachstum bereitstellen und gleichzeitig den Kundenservice verbessern und die Gesamteffizienz optimieren.
Skalierung der ML-Entwicklung, optimierte Modellbereitstellung und Verbesserung der Genauigkeit
Technologiefirmen und Startups benötigen häufig benutzerdefinierte Modelle, um Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen oder neuartige Anwendungsfälle zu implementieren. Die Einführung dieser Modelle in Produktionsumgebungen kann sich jedoch als schwierig und ressourcenintensiv erweisen. Managed-Cloud-Plattformen bieten eine Lösung, indem sie Unternehmen den Übergang vom Prototyping zum skalierbaren Experimentieren und zur regelmäßigen Bereitstellung von Produktionsmodellen ermöglichen.
Die Vertex AI-Plattform erfreut sich bei Kunden wachsender Beliebtheit, da sie die ML-Entwicklung beschleunigt und die Produktionszeit im Vergleich zu alternativen Methoden um bis zu 80 % verkürzt. Es bietet eine umfangreiche Suite von ML Ops-Funktionen, die es ML-Ingenieuren, Datenwissenschaftlern und Entwicklern ermöglichen, einen effizienten Beitrag zu leisten. Mit der Einbeziehung von Funktionen wie AutoMLSo können selbst Personen ohne fundierte ML-Kenntnisse mithilfe benutzerfreundlicher Low-Code-Funktionen leistungsstarke Modelle trainieren.
Die Verwendung von Vertex AI Workbench verzeichnete ein beträchtliches Wachstum, wobei Kunden von Funktionen wie der Verzehnfachung der Beschleunigung großer Modelltrainingsaufträge und der Steigerung der Modellierungsgenauigkeit von 80 % auf satte 98 % profitierten. Besuche die Videoserie Hier finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für den Übergang von Modellen vom Prototyp zur Produktion. Lesen Sie außerdem Artikel, die den Beitrag von Vertex AI hervorheben Klimawandel Messung, die Einbindung von BigQuery für No-Code-Vorhersagen, die Synergie zwischen Vertex AI und BigQuery zur erweiterten Datenanalyse und dieser Beitrag auf beispielbasierten Erklärungen von Vertex AI, um eine intuitive und effiziente Modelliteration zu ermöglichen.
