Generativ AI: Navigering i landskapet 

I dagens dynamiske marked for finansielle tjenester står generativ AI i forkant av teknologisk fremskritt og innovasjon, og tilbyr enestående muligheter for vekst og effektivitet. Etter hvert som AI fortsetter å få gjennomslag, står et kritisk spørsmål overfor
bedrifter: Bør de investere i en ferdig AI-løsning eller påta seg utfordringen med å bygge et tilpasset system internt? Denne avgjørelsen innebærer mer enn bare å velge en leverandør; det innebærer at virksomheten strategisk forstår hvordan man tilpasser AI med
dets spesifikke behov, mål, ressurser og begrensninger. AI har potensial til å påvirke alle aspekter av forretningsdriften betydelig, så kjøp kontra bygge-debatten har blitt enda mer kritisk og betimelig.  

Bør du kjøpe eller bygge? 

Det er mange faktorer å vurdere når du vurderer hvilken vei som er riktig for firmaet ditt: 

Bygger internt: Å lage en generativ AI-løsning internt involverer mange faktorer, fra økonomiske investeringer til talentanskaffelse til infrastrukturkrav og teknologivisjon. Engasjementet strekker seg utover utvikling; et firma
må også vurdere pågående vedlikehold, utvikling og fremtidig innovasjon som svar på raske AI-fremskritt. Denne banen kan passe organisasjoner med spesifikke, smale eller proprietære brukstilfeller eller sikkerhetskrav der hyllevareløsninger ikke kan oppfylles
deres nøyaktige krav. 

Kjøpe en løsning: I motsetning til dette kan det å velge en eksisterende AI-løsning være et mer gjennomførbart og fleksibelt alternativ, spesielt for organisasjoner som ikke har store ressurser eller krever et helt skreddersydd system. Denne ruten lar bedrifter
raskt utnytte AIs evner med mindre belastning på interne ressurser. Den kritiske faktoren her er å velge en løsning som stemmer godt overens med din organisasjons visjon, behov og bransjekrav. Men hvordan kan du vurdere hvilken løsning som er riktig for
firmaet ditt? 

Viktige hensyn når du velger en AI-løsning 

• Integrert AI-økosystem: AI-løsninger må integreres sømløst med eksisterende infrastruktur og komplekse systemer. Se etter en løsning som har forhåndsbygde forbindelser til kritiske verktøy og applikasjoner, som interne chat-verktøy, CRM-er, forskning
  systemer, filsystemer og leverandører av markedsdata, for å sikre at AI-løsningen vil utfylle og forbedre gjeldende arbeidsflyt uten å forårsake driftsforstyrrelser. 

• Adaptiv og fremtidsklar AI-arkitektur: Pass på å velge AI-løsninger med fleksible og skalerbare arkitekturer som kan tilpasse seg raske teknologiske fremskritt og skiftende markedsforhold. Denne tilpasningsevnen er avgjørende på lang sikt
  levedyktigheten og relevansen til AI-investeringen din, spesielt i den dynamiske finansielle tjenestesektoren. 

• Evne til strategisk tilpasning: Det er viktig at enhver AI-løsning kan kombinere tilpasning med fleksibilitet for å støtte unike strategier og gi et konkurransefortrinn. AI-løsninger bør være i tråd med spesifikke forretningsmål, kunne
  adressere prioriterte brukssaker, for eksempel investor- og kunderelasjoner, porteføljeovervåking og investering, eller faste produktivitetsmål, og være tilpasningsdyktig til fremtidige krav. 

• Kompetanse innen AI og markedsdynamikk: Eksterne AI-løsninger bør bidra til å bygge bro mellom hull til intern ekspertise, spesielt når det gjelder det komplekse samspillet mellom AI-teknologier og finansmarkedsdynamikk. Se etter løsninger som
  er spesialbygde og kan få AI til å fungere for dette området for å sikre effektiv implementering og langsiktig suksess.  

• Kompromissløs sikkerhet og overholdelse: Enhver AI-løsning må oppfylle de høyeste standardene for sikkerhet, personvern og samsvar i rommet vårt. Se etter løsninger som skaper et sanksjonert og trygt miljø for deg å bruke LLM-er og AI-basert teknologi,
  inkludert en fullstendig 17a-(4) revisjon av LLM-interaksjoner; er SOC2 Type 1-sertifisert; og fullt ut utnytte OAuth2-standarden for brukertillatelser. 

• LLM- Agnostisisme: Å utnytte LLM agnostiske modeller gir bedrifter de enorme fordelene med optimalisering, tilpasning og motstandskraft. Optimalisering er spesielt viktig ettersom det lar brukere velge riktig modell for hver spesifikke oppgave basert
  på sine styrker og svakheter, noe som til slutt gir bedre resultater for organisasjonen. Å unngå avhengighet av en LLM betyr at hvis det er et avbrudd med den LLM, kan virksomhetene dine raskt svinge til et alternativ uten vesentlige forstyrrelser eller ytelse
  problemer.  

Etter å ha startet karrieren min i en rekke firmaer hvor skjevheten var å bygge kontra kjøp, har jeg sett kostnadsutlegget og fordeler/ulemper ved disse beslutningene. I tilfeller der vi bygde verktøy som var fokusert på alfagenerering, og utnyttet proprietært
data og modeller, valgte vi med rette å bygge. I tilfeller der en leverandørløsning ikke kunne dekke våre behov og ikke hadde noen veikartplaner for å komme dit, ble vi tvunget til å bygge. I andre tilfeller, for eksempel å øke effektiviteten for firmaet med produktivitetsverktøy, har vi
anerkjent at en leverandør ville bygge bredere, dypere og raskere enn teamet vårt kunne: vi måtte bruke tiden vår på andre forretningsprioriteringer. 

Planlegg AI-fremtiden din  

Uansett hvilken rute du velger, må AI-løsningen din kunne tilpasse seg det svimlende raskt bevegelige AI-landskapet og være klar for det som utvilsomt er nye forskrifter som kommer på vei. Hvis organisasjonen din mangler de nødvendige ressursene til å bygge videre på
egen, har du mange muligheter til å samarbeide med eksterne eksperter som kan gi strategisk veiledning og klare løsninger.  

Å kjøpe eller bygge en AI-løsning er nyansert, og enhver beslutning bør være basert på en grundig forståelse av organisasjonens behov, evner og langsiktige strategi. Det er en avgjørelse som krever nøye vurdering, balanserer fordelene ved
rask distribusjon og bransjejustering mot behovet for proprietær tilpasning og kontroll. 

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: 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