Komitmen perusahaan terhadap AI tidak melambat. Faktanya, selama tiga tahun ke depan, 92% perusahaan berencana untuk meningkatkan investasi mereka di AI, dengan model bahasa besar (LLM), chatbots dan alat otomatisasi dalam bentuk aliran kerja dengan cepat.
Tetapi saat adopsi semakin cepat, dampak penuh AI terbatas, karena organisasi menghadapi tantangan dengan sistem komputer yang terfragmentasi, data yang tidak dapat diandalkan dan hasil yang tidak koheren yang mendorong pengambilan keputusan.
Wakil Presiden Dunia untuk AI dan Pembelajaran Otomatis di Unisys.
Tantangan -tantangan ini lebih sering merupakan hasil dari implementasi yang buruk, karena beberapa alat AI diperkenalkan tanpa bingkai yang jelas dan terpadu. Meskipun bagian dari model AI ini dapat menyebabkan kemenangan yang terisolasi, ia tidak dapat mempromosikan ROI dan dampaknya pada seluruh sistem yang penting oleh karyawan dan pelanggan.
Di tahun -tahun mendatang, organisasi akan membutuhkan cara untuk menyatukan dan mengatur ekosistem AI mereka yang berkembang. Di sanalah orkestrasi AI masuk. Ini memberi perusahaan pendekatan terkoordinasi yang menghubungkan model, sumber data, dan antarmuka dan memungkinkan mereka untuk bekerja bersama dengan aman dan naik.
Fragmentasi menghentikan kemajuan
Bagi banyak organisasi, kenyataan AI terungkap, dan tidak selalu selaras dengan apa yang dijanjikan. Di sektor keuangan, AI memiliki potensi untuk mendeteksi dan mencegah penipuan waktu nyata dengan presisi tinggi.
Namun, sistem AI saat ini sering menghasilkan positif yang terlalu palsu, peralatan penipuan yang luar biasa dan pelanggan yang membuat frustrasi. Dalam industri ritel, AI bertujuan untuk memberikan pengalaman pembelian yang dihiponal dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
Namun, banyak mesin AI tidak memahami kebutuhan unik klien. Dalam kesehatan, AI memiliki potensi untuk merevolusi diagnosis dan mendeteksi penyakit seperti kanker dan kondisi jantung. Namun, banyak alat diagnostik AI yang berjuang untuk memberikan rekomendasi kesehatan yang konsisten dan tepat.
Ini tidak berarti bahwa alat -alat ini tidak dapat memenuhi janji mereka jika Anda memberi waktu. Namun, penggunaan alat tim ini saat ini dibungkam, menciptakan kompleksitas yang tidak perlu.
Misalnya, karyawan dari berbagai departemen dapat berinteraksi dengan chatbots yang terpisah dan mengisi set data individual. Untuk membuat pertanyaan lebih sulit, ini sering terjadi tanpa langkah penjaga, ketika organisasi bereksperimen dengan produk yang berbeda yang tidak selaras dengan sistem dasar mereka.
Hasilnya: Pengalaman pengguna yang tidak konsisten yang memengaruhi kualitas pekerjaan. Tanpa cara yang kohesif untuk mengelola dan memanjat alat -alat ini, organisasi mengambil risiko penyebaran yang menganggur, titik -titik keselamatan yang buta dan mengikis kepercayaan dengan karyawan dan klien mereka.
AI Orkestrasi sebagai lapisan pemersatu
Orkestrasi AI menawarkan pendekatan yang lebih inovatif dengan memberikan ketertiban pada peningkatan ekosistem model, sumber data, dan antarmuka. Selain itu, melalui koordinasi yang lebih baik, organisasi dapat mengurangi kompleksitas yang menguras sumber daya dan memberikan hasil yang lebih konsisten pada skala.
Dalam praktiknya, orkestrasi AI meningkatkan cara kami bekerja di berbagai tingkatan. Proses ini dapat mengelola rute model, menjamin model yang paling relevan yang dikelola setiap konsultasi.
Ini dapat membawa kesadaran kontekstual pada pemahaman persamaan siapa yang mengajukan pertanyaan, apa yang mereka coba capai dan sumber data apa yang diizinkan untuk diakses.
Orkestrasi AI juga dapat memungkinkan pengalaman terpadu di seluruh bisnis, memungkinkan karyawan untuk berinteraksi dengan satu asisten yang didasarkan pada informasi publik dan pemilik, alih -alih menyulap dengan alat yang terputus.
Jenis kecerdasan ini sangat penting untuk memanjat AI di perusahaan. Misalnya, jika seorang karyawan layanan pelanggan bertanya: “Berapa skor bersih promotor kami?”, Sistem saat ini dapat mengembalikan jawaban parsial atau tidak relevan karena kurangnya konteks.
Dengan orkestrasi AI di tempatnya, sistem dapat menentukan apakah pengguna mencari skor pelanggan, karyawan atau mitra, memahami niat di balik pertanyaan pertanyaan dan rute ke set data yang sesuai. Dengan bantuan konteks yang tepat ini, pengguna dapat percaya bahwa output dapat diandalkan dan dapat segera bertindak.
Kunci jalan di depan
Meskipun AI orkestrasi menawarkan manfaat yang jelas, ia juga memperkenalkan lapisan kompleksitas baru, terutama ketika banyak model pemilik, alat sumber terbuka dan solusi pihak ketiga bergabung.
Jenis fragmentasi ini dapat menciptakan tantangan dengan integrasi, masalah manajemen siklus hidup, kinerja yang tidak konsisten antara sistem dan masalah keamanan.
Kurangnya standardisasi hanya memenuhi tantangan ini. Strategi orkestrasi saat ini dibuat khusus, yang menyulitkan skala perusahaan.
Ini memperkuat tantangan tata kelola, terutama ketika organisasi bekerja untuk memastikan kepatuhan, auditabilitas, dan transparansi di lingkungan AI terdistribusi.
Untuk mengatasi penyumbatan jalan ini, organisasi harus dimulai dengan membangun kerangka kerja orkestrasi internal yang memprioritaskan fleksibilitas, keamanan, dan tata kelola sejak awal.
Mereka juga harus meletakkan fondasi untuk standardisasi di masa depan, memastikan bahwa itu tetap dapat diukur, tahan dan aman saat orkestrasi berkembang.
Melihat ke depan: Dari konstruksi khusus hingga bingkai umum
Orkestrasi AI masih dalam tahap awal, tetapi lintasannya jelas. Sama seperti penyebaran Chatbot telah berevolusi dari pilot eksperimental ke solusi standar, berbasis platform, orkestrasi siap untuk mengikuti jalur yang sama, dari konstruksi yang dipersonalisasi hingga kerangka kerja yang lebih terpadu yang mendaki industri.
Pada tahun 2028, 70% organisasi yang menggunakan aplikasi multi-LM dan agen AI diharapkan menggunakan platform integrasi untuk mengoptimalkan konektivitas dan akses data.
Selain itu, dalam beberapa bulan dan tahun mendatang, kami mungkin akan melihat bahwa lebih banyak organisasi mengadopsi platform orkestrasi spesifik di industri dan berkontribusi pada model sumber terbuka yang muncul.
Evolusi ini akan membantu mengurangi kompleksitas, meningkatkan interoperabilitas dan memberikan hasil lebih cepat. Perusahaan yang bertindak sekarang dan membangun orkestrasi dalam strategi AI mereka, akan diposisikan lebih baik untuk memanjat sistem mereka dengan cara yang berkelanjutan, menciptakan kepercayaan pengguna dan maju untuk meningkatkan tuntutan peraturan dan kepatuhan.
Kami telah menyajikan pembangun situs web terbaik dari LA IA.
Artikel ini terjadi sebagai bagian dari saluran informasi ahli TechRadarPro, di mana kami memiliki pikiran terbaik dan paling cerdas dalam industri teknologi saat ini. Pendapat yang diungkapkan di sini adalah pendapat penulis dan tidak harus dari TechRadarPro atau Future Plc. Jika Anda tertarik untuk berkontribusi pada informasi lebih lanjut di sini:
