AI גנרטיבי: ניווט בנוף 

בשוק השירותים הפיננסיים הדינמיים של היום, בינה מלאכותית גנרטיבית עומדת בחזית הקידמה הטכנולוגית והחדשנות, ומציעה הזדמנויות חסרות תקדים לצמיחה ויעילות. בעוד הבינה המלאכותית ממשיכה לצבור אחיזה, עומדת בפני שאלה קריטית
עסקים: האם עליהם להשקיע בפתרון AI מוכן או להתמודד עם האתגר של בניית מערכת מותאמת אישית בתוך הבית? החלטה זו כוללת יותר מסתם בחירת ספק; זה כרוך בהבנה אסטרטגית של העסק כיצד ליישר AI עם
הצרכים, המטרות, המשאבים והאילוצים הספציפיים שלה. ל-AI יש פוטנציאל להשפיע באופן משמעותי על כל היבט של הפעילות העסקית, כך שהוויכוח על קנייה מול בנייה הפך אפילו יותר קריטי ובזמן.  

האם לקנות או לבנות? 

ישנם גורמים רבים שיש לקחת בחשבון בעת ​​​​הערכת הנתיב המתאים עבור החברה שלך: 

בניית בית: יצירת פתרון בינה מלאכותית פנימית כרוכה בגורמים רבים, מהשקעה כספית לרכישת כישרונות ועד דרישות תשתית וחזון טכנולוגי. המחויבות משתרעת מעבר לפיתוח; פירמה
כמו כן חייבים לשקול תחזוקה מתמשכת, אבולוציה וחדשנות עתידית בתגובה להתקדמות בינה מלאכותית בקצב מהיר. נתיב זה עשוי להתאים לארגונים עם מקרה שימוש ספציפי, צר או קנייני או דרישות אבטחה שבהם פתרונות מדף אינם יכולים לעמוד
הדרישות המדויקות שלהם. 

קניית פתרון: לעומת זאת, בחירת פתרון AI קיים יכולה להיות אפשרות ריאלית וגמישה יותר, במיוחד עבור ארגונים שאין להם משאבים עצומים או שדורשים מערכת מותאמת לחלוטין. מסלול זה מאפשר לחברות
רתום במהירות את יכולות הבינה המלאכותית עם פחות עומס על המשאבים הפנימיים. הגורם הקריטי כאן הוא בחירת פתרון המתאים היטב לחזון הארגון שלך, לצרכים ולדרישות התעשייה שלך. אבל איך אתה יכול להעריך לאיזה פתרון מתאים
המשרד שלך? 

שיקולים מרכזיים בעת בחירת פתרון AI 

• מערכת אקולוגית משולבת בינה מלאכותית: פתרונות AI חייבים להשתלב בצורה חלקה עם תשתית קיימת ומערכות מורכבות. חפש פתרון עם חיבורים מובנים מראש לכלים ויישומים קריטיים, כמו כלי צ'אט פנימיים, CRMs, מחקר
  מערכות, מערכות קבצים וספקי נתוני שוק, כדי להבטיח שפתרון הבינה המלאכותית ישלים וישפר את זרימות העבודה הנוכחיות מבלי לגרום לשיבושים תפעוליים. 

• ארכיטקטורת AI מסתגלת ומוכנה לעתיד: הקפד לבחור פתרונות בינה מלאכותית עם ארכיטקטורות גמישות וניתנות להרחבה שיכולות להסתגל להתקדמות טכנולוגית מהירה ולתנאי שוק משתנים. יכולת הסתגלות זו חיונית לטווח הארוך
  כדאיות ורלוונטיות של השקעת ה-AI שלך, במיוחד במגזר השירותים הפיננסיים הדינמיים. 

• יכולת התאמה אסטרטגית: זה חיוני שכל פתרון AI יוכל לשלב התאמה אישית עם גמישות כדי לתמוך באסטרטגיות ייחודיות ולספק יתרון תחרותי. פתרונות בינה מלאכותית צריכים להתיישר עם יעדים עסקיים ספציפיים, להיות מסוגלים
  להתייחס למקרי שימוש עדיפות, כגון קשרי משקיעים ולקוחות, ניטור והשקעות תיקים, או יעדי פרודוקטיביות של החברה, ולהיות ניתנים להתאמה לדרישות עתידיות. 

• מומחיות בבינה מלאכותית ודינמיקת שוק: פתרונות AI חיצוניים צריכים לעזור לגשר על פערים למומחיות פנימית, במיוחד כשמדובר במשחק הגומלין המורכב בין טכנולוגיות AI ודינמיקת השווקים הפיננסיים. חפש פתרונות לכך
  בנויים ייעודיים ויכולים לגרום לבינה מלאכותית לעבוד עבור המרחב הזה כדי להבטיח יישום יעיל והצלחה ארוכת טווח.  

• אבטחה ותאימות ללא פשרות: כל פתרון AI חייב לעמוד בתקני האבטחה, הפרטיות והתאימות הגבוהים ביותר של המרחב שלנו. חפש פתרונות שיוצרים עבורך סביבה מאושרת ובטוחה לשימוש ב-LLMs ובטכנולוגיה מבוססת AI,
  כולל ביקורת מלאה 17a-(4) של אינטראקציות LLM; בעלי אישור SOC2 Type 1; ולנצל באופן מלא את תקן OAuth2 עבור הרשאות משתמש. 

• LLM- אגנוסטיות: מינוף מודלים אגנוסטיים של LLM מציע לחברות את היתרונות העצומים של אופטימיזציה, התאמה אישית וחוסן. אופטימיזציה חיונית במיוחד מכיוון שהיא מאפשרת למשתמשים לבחור את הדגם המתאים עבור כל משימה ספציפית
  על נקודות החוזק והחולשה שלו, בסופו של דבר מביא לתוצאות טובות יותר עבור הארגון. הימנעות מתלות בכל LLM אחד פירושה שאם יש הפסקה עם LLM זה, העסקים שלך יכולים לעבור במהירות אל חלופה ללא הפרעות או ביצועים משמעותיים
  נושאים.  

לאחר שהתחלתי את הקריירה שלי במספר חברות שבהן ההטיה הייתה לבנות לעומת קנייה, ראיתי ממקור ראשון את ההוצאות והיתרונות/חסרונות של החלטות אלו. במקרים שבהם בנינו כלי עבודה שהתמקדו ביצירת אלפא, תוך מינוף קנייני
נתונים ומודלים, בחרנו בצדק לבנות. במקרים שבהם פתרון של ספקים לא יכול היה לענות על הצרכים שלנו ולא היו לו תוכניות מפת דרכים להגיע לשם, נאלצנו לבנות. במקרים אחרים, כמו הגברת היעילות של החברה עם כלי פרודוקטיביות, אנחנו
זיהינו שספק יבנה רחב יותר, עמוק יותר ומהיר יותר ממה שהצוות שלנו יכול: היינו צריכים להשקיע את זמננו בסדרי עדיפויות עסקיים אחרים. 

תכנון עתיד הבינה המלאכותית שלך  

לא משנה באיזה מסלול תבחר, פתרון הבינה המלאכותית שלך חייב להיות מסוגל להסתגל לנוף הבינה המלאכותית שזז במהירות מסחררת ולהיות מוכן למה שהן ללא ספק תקנות חדשות שיגיעו בהמשך הדרך. אם לארגון שלך אין את המשאבים המתאימים כדי לבנות על שלך
משלך, יש לך אפשרויות רבות לשתף פעולה עם מומחים חיצוניים שיכולים לספק הדרכה אסטרטגית ופתרונות מחוץ לקופסה.  

קנייה או בנייה של פתרון AI הם בניואנסים וכל החלטה צריכה להיות מבוססת על הבנה מעמיקה של הצרכים, היכולות והאסטרטגיה ארוכת הטווח של הארגון שלך. זו החלטה שמחייבת שיקול זהיר, איזון בין היתרונות של
פריסה מהירה והתאמה בתעשייה מול הצורך בהתאמה אישית ובקרה קנייניים. 

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://www.finextra.com/blogposting/25972/buy-vs-build-how-to-make-informed-decisions-as-you-invest-in-ai?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs