Запуск лаборатории генеративного ИИ
Amazon Web Services (AWS) запустила лабораторию генеративного ИИ два с половиной года назад. С тех пор компания научилась многому о том, как перейти от этапа пилотирования к полному запуску решений.
Увеличение интереса к генеративному ИИ
В месяцы перед запуском чат-бота на основе искусственного интеллекта ChatGPT от компании OpenAI технологи AWS начали получать больше запросов от клиентов, заинтересованных в традиционном ИИ и машинном обучении. Однако после запуска ChatGPT в ноябре 2022 года интерес к генеративному ИИ резко возрос.
В ответ на этот интерес компания Amazon вложила NULL миллионов в создание Центра генерирующих ИИ-innovations, глобальной команды, состоящей из ученых, инженеров и бизнес-стратегов, которая была запущена в июне 2023 года. Их задача состояла в помощи предприятиям в внедрении инструментов генеративного ИИ для повышения продуктивности, улучшения клиентских опытов и изменения процессов разработки программного обеспечения. Два года спустя AWS удвоила свои инвестиции в этот центр.
Сотрудничество с клиентами
За два с половиной года существования Центра он работал более чем с 1000 клиентами, включая такие компании, как Formula 1, Nasdaq, Ryanair и S&P Global. AWS сообщает, что более 65% проектов, над которыми Центр работал в этом году, уже вышли в продуктивный режим. Это гораздо выше, чем в исследованиях, показавших, что большинство пилотных проектов в области генеративного ИИ терпят неудачу.
По словам Сри Элапролу, директора Центра, каждый проект начинается с многочасового «семинара по открытию», на котором AWS собирает вместе хранителей данных, бизнес-руководителей и технологов клиента. Элапролу отметила, что в некоторых случаях эти три группы еще не встречались для обсуждения новых вариантов использования.
Управление изменениями и вовлечение сотрудников
После установки общего понимания между сторонами необходимо провести «дисциплинарную фазу», в рамках которой обсуждаются процессы управления изменениями. Это позволяет обеспечить поддержку сотрудников компании при внедрении новых инструментов.
Например, компания GoDaddy, работающая в области регистрации доменных имен, сотрудничает с Центром на протяжении двух лет. Один из проектов, который они реализовали, включает тестирование различных моделей, таких как Claude от Anthropic и Llama от Meta, для определения лучшей модели предсказания продаж для клиентов GoDaddy.
Настройка моделей и новые области фокуса
В 2024 году Элапролу создала команду в Центре, которая сосредоточилась на настройке моделей. Стандартные большие языковые модели не всегда соответствовали потребностям клиентов в таких секторах, как здравоохранение и финансовые услуги, где требовались модели, соответствующие требованиям их отрасли.
В рамках более недавнего сотрудничества между AWS и Cox Automotive, компании, занимающейся программным обеспечением для автомобильной отрасли, они исследовали новые инструменты агентного ИИ. Марианна МакПик-Джонсон, главный продуктовый директор Cox Automotive, отмечает, что на ее команде работает более 500 специалистов по данным, и была выделена группа, сосредоточенная на ускорении использования агентного ИИ.
Заключение
Таким образом, опыт работы Центра генеративного ИИ AWS показывает, что успешное внедрение новых технологий требует глубокого понимания бизнес-требований, согласования всех заинтересованных сторон и готовности к изменениям. Важнейшими факторами успеха остаются свежий взгляд на данные, сотрудничество между отделами и активное вовлечение сотрудников компании.
==> Хотите узнать про автоматизации на n8n? — Здесь основные курсы n8n, вы научитесь автоматизировать бизнес-процессы! <==
