В динамично развивающемся мире технологий стартапы и растущие вендоры постоянно ищут инновационные способы быть на шаг впереди других. Развитие генеративного искусственного интеллекта (GenAI) открывает новые возможности, но для полного использования его потенциала требуется нечто большее, чем просто внедрение — для этого необходим стратегический подход, называемый GenAI Engineering. Аналитики IDC рассказывают в корпоративном блоге, почему GenAI Engineering важен для поставщиков технологий и стартапов и как он может стать краеугольным камнем вашей стратегии роста.

Бум GenAI: катализатор инноваций

С момента запуска ChatGPT в ноябре 2022 г. потенциал GenAI во всех отраслях стал очевиден. Начиная с GitHub CoPilot и заканчивая DALL-E и Google Bard, приложения GenAI продемонстрировали невероятные возможности в автоматизации задач, повышении креативности и совершенствовании процессов принятия решений. Нынешний всплеск внедрения GenAI особенно актуален для технологических стартапов и вендоров, которые имеют уникальную возможность использовать эти достижения для быстрого внедрения инноваций и дифференциации на рынке.

Подводные камни GenAI, ориентированного на потребителя

Несмотря на то, что ориентированные на потребителя сервисы GenAI вызывают большой интерес, они часто не отвечают конкретным потребностям предприятий, особенно в технологическом секторе. Стартапам и поставщикам технологий требуются GenAI-решения, которые соответствуют бизнес-целям, таким как масштабируемость, точность, конфиденциальность и экономическая эффективность. Например, для этих организаций первостепенное значение имеют вопросы безопасности данных, интеллектуальной собственности и точности результатов GenAI.

Что такое GenAI Engineering?

GenAI Engineering объединяет концепции и процессы принятия решений в трех пересекающихся и взаимозависимых областях:

  • Данные. Высококачественные данные являются основой успешных GenAI-проектов. Стартапы должны уделять особое внимание источникам данных, их качеству и конфиденциальности. Такие аспекты, как источник данных, их целесообразность и безопасность, имеют решающее значение.
  • ИИ-модели. Выбор и настройка правильных моделей GenAI имеет важное значение. Стартапам необходимо учитывать типы моделей, которые наилучшим образом соответствуют их потребностям, способы точной настройки этих моделей и обеспечения надежности и высокого качества их результатов.
  • Результаты. Внедрение GenAI должно быть ориентировано на конечный результат. Это включает в себя выбор правильного подхода к внедрению, определение степени автономности ИИ-компонентов и выбор подходящих инфраструктурных платформ.

Три причины, по которым GenAI Engineering имеет решающее значение для стартапов и поставщиков технологий

GenAI Engineering — это дисциплинированный подход к внедрению технологий GenAI таким образом, чтобы они соответствовали бизнес-целям и максимизировали ценность. Для стартапов и растущих поставщиков технологий это означает:

  1. Стратегическая реализация. GenAI Engineering устраняет разрыв между стратегией и исполнением, обеспечивая соответствие GenAI-проектов бизнес-результатам, ресурсам и ограничениям.
  2. Масштабируемость и гибкость. Систематически применяя четкие бизнес- и технологические принципы, стартапы могут эффективно масштабировать свои GenAI-разработки, адаптируясь к меняющимся требованиям и возможностям рынка.
  3. Инновации и конкурентные преимущества. GenAI Engineering позволяет стартапам быстро внедрять инновации, предлагая индивидуальные решения, которые отличают их от конкурентов и привлекательны для их целевых рынков.

Ключевые факторы GenAI Engineering

Для технологических стартапов решающее значение имеют следующие факторы:

  • Ценность. Сосредоточьтесь на результатах, которые повышают продуктивность, расширяют ассортимент предлагаемых продуктов и стимулируют рост. Стартапам необходимо оценивать потенциальную рентабельность инвестиций в GenAI­-проекты.
  • Ресурсы. Оцените имеющиеся ресурсы, включая данные, навыки, инструменты и инфраструктуру. Стартапы часто работают с ограниченными ресурсами, что делает стратегическое распределение ресурсов жизненно важным.
  • Ограничения. Ориентируйтесь на отраслевые правила, внутреннюю политику и управление рисками. Понимание этих ограничений помогает разрабатывать ответственные и соответствующие требованиям GenAI-решения.

Сотрудничество: основа GenAI Engineering

Эффективный GenAI Engineering в идеале предполагает сотрудничество между различными функциями, такими как CISO, CDO, инженеры по данным, специалисты в области науки о данных, разработчики и нетехнические предметные эксперты. Однако стартапам часто не хватает ресурсов для реализации всех этих функций собственными силами. Вот практические шаги для стартапов по внедрению GenAI Engineering:

  • Используйте партнерские отношения: сотрудничайте с университетами, исследовательскими институтами и другими технологическими стартапами. Эти партнерские отношения могут обеспечить доступ к опыту, ресурсам и инфраструктуре, которые могут быть недоступны стартапу.
  • Используйте Open Source-инструменты: воспользуйтесь преимуществами инструментов и платформ GenAI с открытым исходным кодом. В сообществах, таких как Hugging Face и GitHub, размещается множество проектов, которые могут ускорить ваши усилия по разработке без значительных первоначальных затрат.
  • Взаимодействие с платформами GenAI: используйте ИИ-платформы, предоставляемые крупными облачными провайдерами. Эти платформы предлагают готовые к использованию модели, инструменты разработки и инфраструктурную поддержку, которые могут помочь стартапам быстро и с минимальными затратами внедрять GenAI-решения.
  • Нанимайте фрилансеров и консультантов: привлекайте внешних экспертов на проектной основе. Фрилансеры и консультанты могут предоставить специализированные навыки, необходимые для выполнения конкретных задач, без долгосрочных финансовых обязательств, необходимых для штатных сотрудников.
  • Создайте межфункциональную основную команду: соберите небольшую межфункциональную команду с разнообразными навыками. Даже при ограниченных ресурсах наличие основной команды, включающей инженеров по данным, разработчиков и бизнес-аналитиков, может способствовать продвижению GenAI-проектов.
  • Инвестируйте в обучение: повышайте квалификацию существующих сотрудников с помощью программ обучения, ориентированных на технологии GenAI. Онлайн-курсы, семинары и программы сертификации помогут вашей команде получить знания, необходимые для эффективного внедрения GenAI-решений.

Создание Центра передового опыта (CoE)

Для многих стартапов создание Центра передового опыта в области GenAI может стать стратегическим шагом. Такой СоЕ может:

  • Централизовать экспертные знания: объединить экспертов из различных областей для реализации GenAI-инициатив.
  • Продвигать передовой опыт: делиться историями успеха, устанавливать стандарты и обеспечивать последовательное применение принципов GenAI Engineering.
  • Стимулировать инновации, выступая в качестве центра для изучения новых возможностей GenAI и разработки передовых решений.

Практические шаги

  • Начните с данных. Обеспечьте себе надежную основу из высококачественных данных. Внедрите надежные методы управления данными для обеспечения их целостности и конфиденциальности.
  • Выберите правильные модели. Оцените различные модели GenAI и выберите те, которые наилучшим образом соответствуют вашим бизнес-целям. Рассмотрите возможность тонкой настройки моделей для удовлетворения конкретных потребностей.
  • Сосредоточьтесь на результатах. Определите четкие бизнес-результаты для своих GenAI-проектов. Убедитесь, что каждое внедрение соответствует этим результатам, чтобы максимизировать ценность.
  • Инвестируйте в навыки. Создайте команду, обладающую необходимыми навыками и опытом. Инвестируйте в обучение и развитие, чтобы ваша команда была в курсе последних достижений GenAI.
  • Содействуйте сотрудничеству. Поощряйте сотрудничество между различными подразделениями и командами. Создайте четкие каналы связи и инструменты совместной работы, чтобы облегчить командную работу.

Ключевые сценарии использования GenAI для стартапов и растущих поставщиков технологий

Понимание потенциальных сценариев использования GenAI может помочь стартапам определить, на чем сосредоточить свои усилия:

  • Повышение продуктивности при выполнении простых задач, таких как составление отчетов, создание должностных инструкций или фрагментов кода. GenAI может автоматизировать эти задачи, освобождая ценное время сотрудников для более стратегической деятельности. Например, интеграция возможностей GenAI в повседневные инструменты, такие как почтовые клиенты или ПО для управления проектами, может значительно повысить продуктивность.
  • Улучшение бизнес-функций или процессов, таких как маркетинг, продажи, обслуживание клиентов или закупки. Интегрируя GenAI с корпоративными данными, стартапы могут оптимизировать процессы и повысить эффективность. Например, чат-бот на базе GenAI может обеспечивать круглосуточную поддержку клиентов, обрабатывая распространенные запросы и передавая более сложные проблемы специалистам.
  • Отраслевые инновации в области продуктов/услуг: разработка инновационных продуктов или услуг, адаптированных к конкретным отраслям. Для этого часто требуются специальные модели GenAI. Например, стартап в области медицинских технологий может разработать модель GenAI, основанную на медицинских данных, которая поможет врачам диагностировать заболевания или рекомендовать методы лечения.

Выводы

Для технологических стартапов и растущих поставщиков GenAI Engineering — это не просто стратегическое преимущество, это необходимость. Применяя дисциплинированный подход к внедрению GenAI, эти организации могут достичь новых уровней инноваций, масштабируемости и конкурентных преимуществ. Поскольку ландшафт GenAI продолжает развиваться, те, кто инвестируют в GenAI Engineering сегодня, станут лидерами завтрашнего дня.