Generatywna sztuczna inteligencja: poruszanie się po krajobrazie 

Na dzisiejszym dynamicznym rynku usług finansowych generatywna sztuczna inteligencja stoi na czele postępu technologicznego i innowacji, oferując niespotykane dotąd możliwości wzrostu i wydajności. W miarę jak sztuczna inteligencja zyskuje na popularności, pojawia się istotne pytanie
firmy: Czy powinny zainwestować w gotowe rozwiązanie AI, czy podjąć wyzwanie zbudowania własnego systemu na zamówienie? Decyzja ta wymaga czegoś więcej niż tylko wyboru dostawcy; wymaga strategicznego zrozumienia przez firmę, w jaki sposób dostosować sztuczną inteligencję do
jego specyficzne potrzeby, cele, zasoby i ograniczenia. Sztuczna inteligencja może znacząco wpłynąć na każdy aspekt działalności biznesowej, dlatego debata „kup vs. buduj” stała się jeszcze bardziej krytyczna i aktualna.  

Powinieneś kupić czy zbudować? 

Oceniając, która ścieżka jest właściwa dla Twojej firmy, należy wziąć pod uwagę wiele czynników: 

Budynek w domu: Tworzenie własnego rozwiązania generatywnej sztucznej inteligencji wiąże się z wieloma czynnikami, od inwestycji finansowych, przez pozyskiwanie talentów, po wymagania infrastrukturalne i wizję technologii. Zaangażowanie wykracza poza rozwój; firma
muszą także wziąć pod uwagę ciągłą konserwację, ewolucję i przyszłe innowacje w odpowiedzi na szybki rozwój sztucznej inteligencji. Ta ścieżka może być odpowiednia dla organizacji o specyficznych, wąskich lub zastrzeżonych przypadkach użycia lub wymaganiach dotyczących bezpieczeństwa, w których gotowe rozwiązania nie są w stanie spełnić
ich dokładne wymagania. 

Kupno rozwiązania: Z drugiej strony wybranie istniejącego rozwiązania AI może być bardziej wykonalną i elastyczną opcją, szczególnie w przypadku organizacji, które nie mają ogromnych zasobów lub wymagają całkowicie dostosowanego systemu. Ta trasa umożliwia firmom
szybko wykorzystaj możliwości sztucznej inteligencji przy mniejszym obciążeniu zasobów wewnętrznych. Krytycznym czynnikiem jest tutaj wybór rozwiązania, które dobrze odpowiada wizji, potrzebom i wymaganiom branży Twojej organizacji. Ale jak ocenić, które rozwiązanie jest dla Ciebie odpowiednie
Twoja firma? 

Kluczowe kwestie do rozważenia przy wyborze rozwiązania AI 

• Zintegrowany ekosystem sztucznej inteligencji: Rozwiązania AI muszą bezproblemowo integrować się z istniejącą infrastrukturą i złożonymi systemami. Poszukaj rozwiązania, które ma gotowe połączenia z krytycznymi narzędziami i aplikacjami, takimi jak narzędzia do wewnętrznego czatu, systemy CRM i badania
  systemów plików, dostawców danych rynkowych, aby mieć pewność, że rozwiązanie AI uzupełni i usprawni obecne przepływy pracy, nie powodując zakłóceń operacyjnych. 

• Adaptacyjna i przyszłościowa architektura AI: Koniecznie wybieraj rozwiązania AI o elastycznych i skalowalnych architekturach, które potrafią dostosować się do szybkiego postępu technologicznego i zmieniających się warunków rynkowych. Ta zdolność adaptacji ma kluczowe znaczenie w perspektywie długoterminowej
  rentowność i przydatność inwestycji w sztuczną inteligencję, szczególnie w dynamicznym sektorze usług finansowych. 

• Możliwość strategicznego dostosowania: Bardzo ważne jest, aby każde rozwiązanie AI mogło łączyć dostosowywanie z elastycznością, aby wspierać unikalne strategie i zapewniać przewagę konkurencyjną. Rozwiązania AI powinny być dostosowane do konkretnych celów biznesowych
  uwzględniać priorytetowe przypadki użycia, takie jak relacje z inwestorami i klientami, monitorowanie portfela i inwestowanie lub cele w zakresie produktywności całej firmy, i zapewniać możliwość dostosowania do przyszłych wymagań. 

• Specjalizacja w zakresie sztucznej inteligencji i dynamiki rynku: Zewnętrzne rozwiązania w zakresie sztucznej inteligencji powinny pomóc w wypełnieniu luk w wewnętrznej wiedzy specjalistycznej, szczególnie jeśli chodzi o złożone wzajemne powiązania między technologiami sztucznej inteligencji a dynamiką rynku finansowego. Szukaj rozwiązań, które
  są specjalnie zaprojektowane i mogą sprawić, że sztuczna inteligencja będzie działać w tej przestrzeni, aby zapewnić skuteczne wdrożenie i długoterminowy sukces.  

• Bezkompromisowe bezpieczeństwo i zgodność: Każde rozwiązanie AI musi spełniać najwyższe standardy bezpieczeństwa, prywatności i zgodności obowiązujące w naszej przestrzeni. Poszukaj rozwiązań, które stworzą usankcjonowane i bezpieczne środowisko do korzystania z LLM i technologii opartych na sztucznej inteligencji,
  w tym pełny audyt 17a-(4) interakcji LLM; posiadają certyfikat SOC2 typu 1; i w pełni wykorzystaj standard OAuth2 w zakresie uprawnień użytkowników. 

• LLM – Agnostycyzm: Wykorzystanie modeli niezależnych od LLM oferuje firmom ogromne korzyści w postaci optymalizacji, dostosowywania i odporności. Optymalizacja jest szczególnie istotna, ponieważ pozwala użytkownikom wybrać odpowiedni model dla każdego konkretnego zadania
  na swoich mocnych i słabych stronach, co ostatecznie przełoży się na lepsze wyniki organizacji. Unikanie uzależnienia od jednego LLM oznacza, że ​​w przypadku awarii tego LLM Twoje firmy mogą szybko przejść na alternatywę bez znaczących zakłóceń i wydajności
  problemy.  

Rozpoczynając karierę w wielu firmach, w których nastawienie polegało na budowaniu a nie kupowaniu, widziałem na własne oczy nakłady finansowe oraz zalety i wady tych decyzji. W przypadkach, gdy budowaliśmy narzędzia skupiające się na generowaniu wersji alfa, wykorzystując zastrzeżone rozwiązania
danych i modeli, które słusznie zdecydowaliśmy się zbudować. W przypadkach, gdy rozwiązanie dostawcy nie mogło zaspokoić naszych potrzeb i nie mieliśmy planu działania, aby to osiągnąć, byliśmy zmuszeni zbudować. W innych przypadkach, takich jak zwiększanie wydajności firmy za pomocą narzędzi zwiększających produktywność, możemy
zdaliśmy sobie sprawę, że dostawca zbuduje szerzej, głębiej i szybciej niż byłby to w stanie zrobić nasz zespół: musieliśmy poświęcić czas na inne priorytety biznesowe. 

Planowanie przyszłości AI  

Niezależnie od tego, którą drogę wybierzesz, Twoje rozwiązanie AI musi być w stanie dostosować się do zawrotnie szybko zmieniającego się krajobrazu sztucznej inteligencji i być gotowe na niewątpliwie nowe regulacje, które wkrótce nadejdą. Jeśli Twojej organizacji brakuje odpowiednich zasobów, aby móc na niej bazować
własne, masz wiele możliwości współpracy z zewnętrznymi ekspertami, którzy mogą zapewnić strategiczne wytyczne i gotowe rozwiązania.  

Zakup lub budowanie rozwiązania AI jest kwestią niuansów, a każda decyzja powinna opierać się na dogłębnym zrozumieniu potrzeb, możliwości i długoterminowej strategii organizacji. Jest to decyzja wymagająca dokładnego rozważenia i wyważenia korzyści
szybkie wdrożenie i dostosowanie branżowe do potrzeby zastrzeżonego dostosowywania i kontroli. 

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: 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