Pengembangan AI Kustom dan Solusi AI Off-the-Shelf

Waktu ada buat mengaplikasikan kepandaian bikinan (AI) saat proses usaha, banyak organisasi berusaha dengan apa mereka mesti meningkatkan jalan keluar AI spesial atau beli program AI dari rack. Ke-2 pilihan punyai kontra serta pro, dan kemungkinan susah untuk memutus jalur yang mana terpilih buat organisasi Anda.

Artikel ini bakal merinci peningkatan AI serta jalan keluar siap gunakan dan menolong Anda putuskan pilihan yang mana cocok buat usaha Anda.

** Apakah yang dimaksud AI, dan Bagaimana Faedahnya untuk Organisasi Anda? **

AI yakni algoritma modern yang selesaikan pekerjaan yang umumnya perlu kepandaian manusia, seperti pemahaman visual, pemrosesan bahasa alami, serta ambil ketentuan. Pemecahan AI mulai dengan meningkatkan style evaluasi mesin kemudian latihnya pada data. Skema AI selanjutnya bisa membikin prakiraan atau rujukan berdasar pada data input.

Mungkin pula mengagetkan jika ide AI sudah ada mulai sejak tahun 1950-an. Kepandaian hasil udah mengenyam perubahan sangat cepat, namun sekarang ini merasakan perkembangan yang paling sangat cepat karena perkembangan dalam daya komputasi serta penyimpanan data, disamping jadi cukup bisa dijangkau untuk dipungut secara luas.

Pengembangan AI udah mendatangkan banyak faedah usaha, misalnya:

AI bisa menolong membuat otomatis pekerjaan yang berulang kali, bebaskan pekerja untuk konsentrasi di tugas yang lebih vital. Ini dapat juga menolong perusahaan membikin ketetapan yang lebih bagus dengan memberi pandangan berbasiskan data pada pegawai. AI dapat menaikkan pelayanan konsumen dengan sediakan hubungan yang lebih pribadi dan peka. AI pembicaraan, utamanya, lebih menjadi terkenal lantaran bisa menolong perusahaan membuat otomatis pekerjaan service konsumen seperti menjawab FAQ, menskedulkan janji jumpa, serta memberinya bantuan. Diagnosis prediktif merupakan ruang lain di mana AI bisa berguna. Ini bisa menolong organisasi membuat keputusan yang lebih bagus dengan menelaah data serta meramalkan mode masa datang.

** Pro serta Melawan AI Custom **

Mengembangkan pemecahan AI yang diminta terlebih dulu memiliki arti membentuk bentuk evaluasi mesin dari pertama dan latihnya. Anda bisa melaksanakan ini sendiri atau melaksanakan outsourcing pekerjaan ke perusahaan pengembang AI faksi ke-3 . Hasilnya yakni algoritma teristimewa dan API berpemilik.

** Keuntungan dari AI Custom **

** Kontrol Peningkatan AI Komplet **

Saat Anda bikin jalan keluar AI yang diminta terlebih dulu, Anda punya kendalian atas seluruhnya proses. Anda bisa putuskan bagaimana data Anda dipakai dan apa yang berlangsung kepadanya.

** Pemilikan Data **

Dengan jalan keluar AI custom, Anda pun punyai data yang dipakai untuk latih mode evaluasi mesin. Sisi ini penting sebab memberinya Anda kendalian atas bagaimana data dipakai dan siapakah yang miliki akses kesana.

** Keluwesan **

Solusi AI intern lebih fleksibel ketimbang pemecahan siap gunakan, karena Anda bisa menyesuaikan dengan kepentingan detil Anda.

** Pemecahan AI buat Data Khusus **

Jika Anda membutuhkan program Anda untuk tangani himpunan data yang paling terspesialisasi, pemecahan pribadi paling penting sebab kecil peluangnya ada pemecahan siap gunakan karena itu. Kebalikannya, pemecahan siap gunakan dapat mendatangkan hasil jelek yang tidak sesuai sama perkara detail Anda.

** Keamanan Lebih Besar **

Ada ungkapan yang kerap dikreditkan ke Napoleon Bonaparte, "Bila Anda ingin suatu hal dilaksanakan secara benar, kerjakan sendiri." Hal sama berlaku buat AI serta keamanan. Jalan keluar siap gunakan kemungkinan nyaman, dan juga satu ukuran untuk semua. Itu mempunyai arti mereka tak selamanya disinkronkan dengan keperluan detail Anda serta mereka barangkali punya sela yang bisa diperlukan oleh striker yang pintar. Di lain sisi, pemecahan AI bawaan didesain khusus buat organisasi Anda serta kendala keamanan antik Anda. Itu memiliki arti mereka dapat makin efisien dalam menandai serta menyikapi teror.

** Kekurangan AI Custom **

** Cost **

Salah satu kekurangan paling besar dari meningkatkan jalan keluar AI yang diminta terlebih dulu yaitu harga dapat sangatlah mahal. Anda tidak perlu bayar perusahaan pengembang AI, akan tetapi Anda pun butuh bayar sumber daya data serta komputasi yang dibutuhkan buat latih mode evaluasi mesin.

** Waktu Peningkatan **

Mengembangkan pemecahan AI secara intern dapat memakan banyak waktu lama " beberapa bulan, barangkali sekian tahun untuk sampai kematangan penuh. Ini terpenting betul apabila Anda tidak punya keterampilan AI di staff.

** Pentingnya Ketrampilan AI di Staff **

Jika Anda ingin meningkatkan jalan keluar AI teristimewa, Anda harus punya ahli AI di club Anda. Ini dapat sukar serta mahal, sebab banyak pakar AI amat digemari dan tuntut upah tinggi. Ahli kepandaian bikinan di AS mendapat umumnya $110,971 /tahun atau $53 per-jam, kebanyakan lebih. 10 prosen paling atas hasilkan lebih dari pada $234.000 pertahun " dan kerap kali lebih dari itu.

** Pro dan Melawan AI yang Tak Siap **

Alternatif buat meningkatkan pemecahan AI teristimewa dengan beli jalan keluar AI yang telah selesai. Ini ialah terapan fitur lunak yang udah diciptakan oleh perusahaan lain dan dipasarkan pada konsumen. Terdapat banyak definisi fitur lunak AI yang berlainan yang layani arah tersendiri. Berikut ini ialah beberapa pemecahan yang umum:

Fitur Lunak AI serta Operasi Evaluasi Mesin (MLOps). Misalnya terhitung IBM Watson Studio, Databricks Lakehouse, serta InRule. Feature Lunak Kepintaran Perbincangan seperti Zendesk Dukungan Suite, Intercom, serta Birdeye. Fitur Lunak Pemberian label Data seperti Super Annotate, V7, dan Amazon Sagemaker. Basis Pengetahuan Data dan Evaluasi Mesin. Misalnya terhitung MatLab, RStudio dan RapidMiner.

** Keuntungan dari AI Off-the-Shelf **

** Ongkos Peningkatan Rendah **

Salah satu keuntungan pokok dari jalan keluar AI siap gunakan merupakan semakin lebih murah buat ditingkatkan dibanding pemecahan teristimewa. Anda tidak usah lakukan investasi awalan yang besar untuk peningkatan AI atau sumber daya data.

** Penebaran Cepat **

Solusi siap gunakan bisa diaplikasikan secara sekejap. Fokus dan komposisi umumnya lebih simpel serta bisa semakin cepat dibanding meningkatkan basis yang diminta terlebih dulu.

** Kualitas Prakiraan Tinggi buat Kasus Data Generik **

Solusi AI siap gunakan kerap amat tepat buat himpunan data standard yang dimengerti secara baik. Ini sebab mereka udah dilatih mengenai kelompok data yang besar serta berkualitas tinggi. Dengan demikian, kalau data Anda serupa dengan kelompok data ini, basis AI siap gunakan peluang begitu tepat.

** Perawatan yang rendah **

Setelah produk siap gunakan dan jalan, itu perlu perawatan yang relatif sedikit. Ini kontras dengan pemecahan AI pribadi, yang kerap kali perlu keprekelan dan rekonsilasi yang konsisten.

** Rugi dari Pemecahan AI Off-the-Shelf **

** Minimnya Keluwesan **

Solusi AI yang siap gunakan bisa saja benar-benar tidak fleksibel. Ini lantaran Anda terbatas di spesifikasi serta fungsionalitas yang disiapkan oleh supplier piranti lunak AI. Kalau Anda butuh suatu di luar apa yang dijajakan, Anda barangkali butuh meningkatkan pemecahan khusus.

** Perform Jelek pada Kasus Edge **

Aplikasi AI siap gunakan bisa berkapasitas jelek di himpunan data yang beda dari yang dilatihnya. Ini lantaran style AI cuma sama bagus data yang dilatihnya . Sehingga, apabila data Anda tidak serupa dengan data yang dipakai buat latih bentuk AI, jadi style AI peluang akan mempunyai performa jelek.

** Resiko Keamanan **

Solusi AI siap gunakan bisa mengakibatkan dampak keamanan. Ini sebab Anda mengakui supplier piranti lunak AI dengan data Anda. Bila skema supplier dilanggar, data Anda bisa dimasuki.

** Bertambahnya Ongkos waktu Skema Tumbuh **

Seiring mengembangnya prosedur Anda dari kian waktu, cost basis AI yang siap gunakan mulai dapat bertambah. Ini lantaran Anda perlu beli semakin banyak lisensi atau berlangganan. Disamping itu, Anda barangkali penting bayar semakin banyak bantuan atau kursus bersamaan perkembangan prosedur Anda.

** AI Custom versus. Off-the-Shelf: Yang mana Mesti Diputuskan? **

Ada banyak elemen yang harus diperhitungkan waktu memutus apa dapat meningkatkan jalan keluar AI pribadi atau beli pemecahan AI yang siap. Faktor-faktor yang terpenting termaksud ongkos, keluwesan, performa, dan keamanan. Kelanjutannnya, ketetapan terbaik untuk organisasi Anda kemungkinan tergantung di biaya; normalnya, perusahaan besar memakai AI yang dibentuk teristimewa, sementara itu bidang pasar kecil serta menengah memakai jalan keluar siap gunakan.