چرا استراتژی شما برای یک بمب مدل با یک عنوان است

هر رهبر شغلی که برای پذیرش هوش مصنوعی عجله می کند ، همان اشتباه اساسی را مرتکب می شود: آنها تمام تخم های خود را در همان سبد الگوریتمی قرار می دهند.

احتمالاً خودتان آن را تجربه کرده اید. این احساس غرق شدن هنگامی که چتپ نشان می دهد “ما تقاضای زیادی را تجربه می کنیم” یا وقتی کلود ناگهان دسترسی به اینترنت نداشته باشد. شما ممکن است توقف عملکرد خود را تماشا کرده باشید زیرا مدل هوش مصنوعی شما تصمیم گرفته است یک تعطیلات غیرمترقبه را انجام دهد.

در اینجا چیزی است که هیچ کس در این ارائه های براق برای تحول هوش مصنوعی صحبت نمی کند: وابستگی هوش مصنوعی فقط به استفاده از هوش مصنوعی نیست – این برای آنچه اتفاق می افتد هنگامی که این هوش غیرقابل دسترسی می شود.

واقعیت خام؟ بیشتر شرکت ها استراتژی های خود را برای هوش مصنوعی به عنوان کارت با کارت می سازند ، کاملاً در برابر نیروهای فراتر از کنترل خود آسیب پذیر هستند. یکی از وقفه های API ، یک مدل استهلاک ، یک چرخش شرکت و جریان کل کار.

اما سازمان های هوشمند رویکرد کاملاً متفاوتی را اتخاذ می کنند.

تهدید نامرئی که در مقابل چشم ها قرار دارد

بیایید به فیل موجود در اتاق بپردازیم که هر مشاور هوش مصنوعی از آن غفلت کند.

هنگام ساختن فرآیندهای تجاری خود در اطراف یک مدل یا تأمین کننده AI ، شما نه تنها فناوری را می پذیرید – شما یک نقطه از شکست ایجاد می کنید که می تواند عملکرد شما را یک شبه ویران کند.

در مورد آنچه اتفاق افتاد وقتی Openai در اواخر سال 2023 وقفه گسترده ای را تجربه کرد ، فکر کنید. هزاران مشاغل کاملاً فلج شدند. تیم های خدمات مشتری نتوانستند به سوالات پاسخ دهند. سازندگان محتوا مهلت های خود را از دست داده اند. توسعه دهندگان نتوانستند کد را مستقر کنند. کمپین های بازاریابی وسط بیان را متوقف کردند.

قیمت فقط در اقامت اندازه گیری نشده است – با درآمد از دست رفته ، روابط آسیب دیده و بهره وری شکسته اندازه گیری می شود.

این نظری نیست. این اتفاق در زمان شرکتهایی که فکر می کنند با رفتن به هوش مصنوعی نوآوری می کنند ، اتفاق می افتد.

سه نفر از خطر وابستگی هوش مصنوعی

وابستگی هوش مصنوعی به سه روش متفاوت اما به همان اندازه خطرناک آشکار می شود:

خطر وابستگی فنی این اتفاق می افتد که جریان کار شما به نقاط پایانی خاص API ، قابلیت های مدل یا ویژگی های سکو که می توانند بدون هشدار از بین بروند متکی هستند. هنگامی که GPT-4 رفتار شما را تغییر می دهد یا هنگامی که مدل عقب نشینی می کند ، اعلان های و ادغام با دقت شما می توانند بلافاصله شکسته شوند.

خطر بسته به ارائه دهنده هنگامی که در اکوسیستم یک تأمین کننده قفل می شود رخ می دهد. چه اتفاقی می افتد که قیمت ها تغییر می کنند؟ چه زمانی شرایط خدمات تغییر می کند؟ وقتی شرکت تمرکز خود را به دور از مورد استفاده بدست می آورد یا می چرخد؟

ریسک وابستگی عملیاتی وقتی تیم شما چنان به عجیب و توانایی های یک هوش مصنوعی عادت می کند که سوئیچینگ عملاً غیرممکن می شود ، توسعه می یابد. فرآیند ایجاد محتوا می تواند کاملاً برای سبک chatgpt تنظیم شود ، اما اگر ناگهان مجبور شوید همه چیز را به یک مدل متفاوت مهاجرت کنید ، چه می شود؟

وقتی غول های AI گیر می کنند: عواقب واقعی برای تجارت واقعی

صنعت هوش مصنوعی دوست دارد خود را به عنوان پایدار و قابل اعتماد معرفی کند ، اما واقعیت داستانی متفاوت را بیان می کند.

آیا به یاد دارید که چتپ Openai در زمان اوج تجارت ساعت ها کاهش یافت؟ یا هنگامی که کلود انسان شناسی تخریب عملکرد را تجربه کرد که روزها به طول انجامید؟ اینها سکسکه های ناچیز نبودند ، آنها نسبت به شکست های تجاری که در معرض میزان اعتیاد AI ما شکننده شد ، بسیار مهم بودند.

در اینجا واقعاً اتفاق می افتد که مدل اصلی AI شما شکست می خورد:

تیم های پشتیبانی مشتری در حال مدیریت به صورت دستی هستند و منجر به تأخیر در پاسخ ها و مشتریان ناامید شده می شوند. خطوط لوله تولید برای انجماد ، مهلت های مفقود شده برای انتشار و نقض تقویم های سرمقاله. تیم های فروش با بازگشت به فرآیندهای دستی منسوخ ، ابزارهای تحقیق و سفارشی سازی هوش مصنوعی خود را از دست می دهند.

تیم های توسعه ، گردش کار کدگذاری AI خود را کاملاً آشفته می دانند و آنها را وادار می کنند تا زمینه ای بین ابزارها و رویکردهای مختلف به وسط پروژه تغییر دهند. سیستم های اتوماسیون بازاریابی که به محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی بستگی دارند ، ناگهان هیچ چیز تولید نمی کنند و کمپین هایی را با شکاف های گسترده باقی می گذارد.

اثرات پالس به سرعت ترکیب می شوند. آنچه به عنوان یک وقفه فنی آغاز می شود ، به یک بحران عملیاتی تبدیل می شود که می تواند روزها یا هفته ها طول بکشد تا به طور کامل برطرف شود.

هزینه های پنهان به سرعت اضافه می شوند

بیشتر سازمان ها به طور چشمگیری قیمت واقعی اعتیاد AI را دست کم می گیرند ، زیرا آنها فقط هزینه های آشکار را محاسبه می کنند.

هزینه مستقیم شامل عملکرد از دست رفته در هنگام وقفه ، هزینه های مهاجرت اضطراری و نیاز به حفظ سیستم های پشتیبان یا فرآیندهای دستی. اما اینها فقط نوک کوه یخ است.

غیر مستقیم بسیار ویران کننده تر هستند: روابط آسیب دیده مشتری به دلیل نتایج تأخیر ، فرصت های از دست رفته بازار در هنگام وقفه های مهم ، مضرات رقابتی هنگامی که رقبا قابلیت های هوش مصنوعی را در هنگام آفلاین حفظ می کنید و هزینه زیادی برای بازآموزی ابزارها و سیستم عامل های جدید است.

گران ترین هزینه ها می تواند هزینه های احتمالی باشد – تمام نوآوری ها و رشدی که اتفاق نمی افتد زیرا تیم شما دائماً به جای استفاده از AI برای ایجاد ارزش ، شکنندگی ابزار AI را مدیریت می کند.

مزیت چندین مدل: ساخت استراتژی های AI ANTIFRAGILE

سازمان های هوشمند یک درس هرج و مرج تعیین کننده را آموخته اند: پایداری نیاز به اضافی دارد.

به جای شرط بندی همه چیز در یک مدل هوش مصنوعی ، شرکت ها در حال ساخت هستند استراتژی های چند مدل که گزینه های بدون مشکل برای امتناع و فرصت های بهینه سازی را فراهم می کند.

در اینجا در استفاده از ابزارهای مختلف برای پیچیدگی نیست. این در مورد ایجاد سیستمهایی است که تحت استرس قوی تر می شوند ، نه با شکوه تر.

چرا تنوع مدل بیش از کیفیت مدل اهمیت دارد

صنعت هوش مصنوعی از پیدا کردن مدل “بهترین” تصویر کل را از دست می دهد.

هیچ مدلی نسبت به هر کار برتر نیست. GPT-4O ممکن است بر برخی از کارهای نوشتن حاکم باشد در حالی که کلود با تجزیه و تحلیل و تحقیق متمایز می شود. دوقلوها می توانند قابلیت های چند حالته عالی را ارائه دهند ، در حالی که مدل های تخصصی عملکرد بهتری را برای دامنه های خاص ارائه می دهند.

مهمتر از همه ، مدل های مختلف مدل های خرابی متفاوتی دارند. هنگامی که OpenAI در حال وقفه است ، سیستم های انسان شناسی اغلب پایدار می مانند. هنگامی که یک تأمین کننده مدل قیمت گذاری خود را تغییر می دهد ، دیگران گزینه های رقابتی را حفظ می کنند.

ساخت جریان کار پایدار به معنای سیستم های معماری است که می توانند به راحتی بر اساس در دسترس بودن ، عملکرد و بهینه سازی هزینه بین مدل ها جابجا شوند.

راه حل پلتفرم: چرا ادغام برای مدیریت ابزار ترامپ می کند

مدیریت چندین مدل هوش مصنوعی به طور مستقیم کابوس خاص خود را برای پیچیدگی ایجاد می کند. API های مختلف ، روش های مختلف احراز هویت ، قالب های واکنش متناقض و سیستم های صورتحساب جداگانه به سرعت غیرقابل کنترل می شوند.

در اینجا سیستم عامل های هوش مصنوعی که چندین مدل را جمع می کنند بسیار ارزشمند می شوند. به جای اینکه روابط را با چندین تأمین کننده و مدیریت ادغام های پیچیده انجام دهید ، از طریق یک رابط واحد و واحد به قابلیت های مختلف هوش مصنوعی دسترسی دارید.

رویکرد پلتفرم چندین مزیت مهم را ارائه می دهد:

مقرون به صرفه این بدان معناست که تیم شما به جای تسلط بر بسیاری از سیستم عامل ها ، رابط کاربری را می آموزد. هنگامی که مدل ها ظاهر می شوند یا قابلیت های جدید ظاهر می شوند ، این پلتفرم پیچیدگی ادغام را پردازش می کند در حالی که جریان کار شما پایدار است.

مسیریابی هوشمند به سیستم ها اجازه می دهد تا به طور خودکار بهترین مدل را برای هر کار خاص ، بهینه سازی عملکرد ، قیمت یا در دسترس بودن در زمان واقعی انتخاب کنند.

دردسر این تضمین می کند که وقتی یک مدل در دسترس نباشد ، جریان کار شما به طور خودکار بدون مداخله دستی یا ماندن سیستم به گزینه های دیگر تغییر می یابد.

بهینه سازی هزینه این امکان وجود دارد که بتوانید با انتخاب مؤثرترین گزینه برای هر استفاده ، عملکرد و قیمت های مدل تأمین کننده را مقایسه کنید.

مگای: همه چیز در یک راه حل برای خطر وابستگی هوش مصنوعی

به همین دلیل ما MAGAI را ساخته ایم تا بی ثباتی اساسی را که یک استراتژی هوش مصنوعی تک مدرن را به وجود آورد ، برطرف کنیم.

MAGAI از طریق یک پلت فرم ترکیبی واحد ، دسترسی به کلیه مدلهای پیشرو AI را فراهم می کند. وقتی چتپ پایین می رود ، بلافاصله به کلود حرکت می کنید. هنگامی که GPT-4O برای کارهای خاص گران می شود ، شما روی گزینه های سودآورتر تمرکز می کنید. هنگامی که مدل های جدید با قابلیت های عالی شروع می شوند ، بلافاصله بدون بازگرداندن کل گردش کار خود ، بلافاصله دسترسی پیدا می کنید.

اما مگای فقط از دسترسی به مدل فراتر می رود. این پلتفرم شامل ابزارهای ایجاد محتوای ، تحقیق ، تجزیه و تحلیل و اتوماسیون یکپارچه است – همه برای کار یکپارچه در مدل های مختلف هوش مصنوعی طراحی شده اند.

درخواست های شما ، داده های شما ، فرآیندهای کاری شما – همه آنها بدون توجه به اینکه کدام مدل اصلی از آنها تغذیه می کند ، سازگار هستند. این بدان معنی است که شما می توانید ضمن حفظ ثبات عملیاتی ، عملکرد و هزینه ها را بهینه کنید.

نتیجه؟ شما دیگر به هیچ تأمین کننده AI وابسته نیستید. کسب و کار شما ضد فریله می شود و از انواع قابلیت های هوش مصنوعی قدرت می گیرد ، در حالی که از وقفه های اجتناب ناپذیر که با یک مدل به استراتژی ها برخورد کرده اند ، محافظت می شود.

ایجاد استراتژی ریسک مقاوم در برابر ریسک

ایجاد یک استراتژی پایدار برای هوش مصنوعی نیاز به تفکر فراتر از ابزارهای فردی برای ایجاد رویکردهای سیستماتیک که در برابر وقفه مقاومت می کنند.

با نقشه برداری از گردش کار شروع کنید. هر فرآیندی را که در حال حاضر به هوش مصنوعی بستگی دارد ، مستند کنید و الزامات خاص مدل و گزینه های بالقوه را مشخص کنید. درک خط لوله ایجاد محتوای شما به تشخیص اینکه کدام وظایف می توانند به راحتی بین مدل ها مهاجرت کنند و به قابلیت های تخصصی نیاز دارند ، کمک می کند.

اجرای تنوع تدریجی. به جای تغییر همه چیز به طور همزمان ، شروع به آزمایش مدل های جایگزین برای کارهای غیر مهم کنید. این به تیم شما اجازه می دهد ضمن حفظ ثبات عملیاتی ، با قابلیت های مختلف هوش مصنوعی آشنا شوند.

شاخص های عملکرد ایجاد کنید برای فرآیندهای مهم کار در مدلهای مختلف. درک چگونگی انجام سیستم های مختلف هوش مصنوعی بر روی کارهای خاص شما امکان راه حل های مسیریابی هوشمند و فرآیندهای امتناع صاف را فراهم می کند.

برای شرایط اضطراری پروتکل ایجاد کنید این جزئیات زمانی اتفاق می افتد که سیستم های اولیه غیرقابل دسترسی شوند. در وسط وقفه ، زمان آن نیست که رویکردهای جایگزین را درک کنیم.

آینده متعلق به آماده است

منظره هوش مصنوعی به سرعت در حال توسعه خواهد بود و مدل های جدید را شروع می کند ، مدل های موجود تغییر می کنند و تأمین کنندگان مدل های خود را به سمت تمرکز یا قیمت گذاری تغییر می دهند.

سازمان هایی که با ساختن انواع استراتژی های انعطاف پذیر هوش مصنوعی در حال آماده سازی برای این واقعیت هستند ، شکوفا می شوند. کسانی که در یک وابستگی در یک زمان قفل باقی می مانند ، بارها و بارها برای بهبودی از وقفه هایی که باید ارائه دهند ، بهبود می یابند.

سوال این نیست که آیا راه حل فعلی هوش مصنوعی شما در نهایت شما را شکست خواهد داد. سوال این است که آیا وقتی اتفاق می افتد آماده خواهید بود یا خیر.

این مربوط به پارانویا نیست – این برای مسئولیت حرفه ای است. درست همانطور که شما با هیچ یک از ارائه دهندگان برای مواد بحرانی شغلی ایجاد نمی کنید ، نباید فرآیندهای کاری وابسته به هوش مصنوعی را در اطراف یک مدل یا تأمین کننده بسازید.

موفق ترین استراتژی های هوش مصنوعی برای دهه آینده مواردی خواهد بود که تنوع مدل را به عنوان یک اصل اساسی پوشش می دهد ، نه متفکر.

آینده شما از شما تشکر می کنم که امروز مقاومت خود را در استراتژی هوش مصنوعی خود جاسازی کرده اید. از آنجا که وقتی همه افراد دیگر با وقفه ها و وقفه ها سر و کار دارند ، شما سازمانی خواهید بود که به نتیجه می رسد ، مهم نیست که کدام مدل هوش مصنوعی مشکل دارد.

چه مخفف استراتژی هوش مصنوعی خود را تعبیه کردید؟ و مهمتر از همه ، وقتی مدل اصلی هوش مصنوعی شما فردا غیرقابل دسترسی می شود ، چه اتفاقی می افتد؟