Изграждане или купуване готов AI модел? Това е големият дебат в сферата на изкуствения интелект, който се води в момента в заседателните зали. Отговорът на този въпрос може да определи победителите и губещите в света на бизнеса през следващите пет години.

Пътят на „купуване“ включва придобиването и внедряването на готови инструменти за GenAI и представителите на корпоративните ИТ отдели имат много причини да обичат този подход. Това е начинът, по който вече са настроени да работят. Те са свикнали да купуват софтуер, да го интегрира с работните си процеси и системи и да го предоставят на останалите екипи. Те вече са минавали многократно по този път и го познават като петте си пръста.

Пътят на „изграждане“ изглежда много по-коварен. Той изисква създаване на персонализирани GenAI инструменти в една организация, които да ѝ осигурят критично конкурентно предимство. А повечето ИТ отдели на средностатистическите компании не са създадени да правят това. Тяхната работа не е да създават нови вътрешни продукти – те трябва да гарантират, че целият софтуер, който компаниите са закупили, работи добре заедно.

Изграждането и пускането на нови продукти често изисква съвсем различен набор от умения и начин на мислене. А когато говорим за AI, все пак става дума за нова, непредсказуема технология, която може да халюцинира. Това прави този път плашещ - изпълнен с неизвестни опасности, които могат да изскочат от храстите.

Но в дългосрочен план избягването на пътя на изграждането може да се окаже грешният избор, предупреждава в свой анализ Fast Company.

Елица Крумова, глобален B2B Tech Influencer в областта на нововъзникващите технологии, споделя пред Profit.bg своите прогнози за новата година

AI и отвъд него: Кои технологии ще доминират през 2025?

Защо купуването не е отговорът

Ако изберете пътя на купуването, въоръжите екипа си с най-новите готови GenAI инструменти - ChatGPT Enterprise, GitHub Copilot, Copilot, Adobe Firefly и др. – и го обучите да ги използва, вероятно ще се случат две неща.

Първо, може да установите, че тези инструменти не са подходящи за вашите случаи на употреба. Проучване на Bain установява, че повечето компании вече създават персонализирани приложения, вместо да използват готови инструменти за всеки значим случай на употреба на AI. Причината: Те са осъзнали, че за да получат желаната стойност от GenAI, готовите инструменти не са достатъчни.

Дори сред случаите на употреба, за които се смята, че са подходящи те - маркетинг (ChatGPT, Claude) и кодиране (GitHub Copilot) - повечето напредничави компании все още създават персонализирани, вътрешни решения, за да осигурят на екипите си необходимата ефективност и повишаване на производителността.

Второто нещо, което ще се случи, е, че дори тези готови инструменти да доведат до повишаване на производителността, след две години ще откриете, че сте останали без конкурентно предимство. Тяхното използване е еквивалент на това да имате компютри, свързани с интернет, в офиса си през 90-те години - предимство за кратък период, а след това нещо обичайно за всеки.

Без съмнение готовите инструменти за изкуствен интелект имат стойност, но ако спрете дотук, няма да се възползвате от чудото на GenAI. За да го направите, трябва да изграждате персонализирани инструменти, пригодени за решаване на най-големите предизвикателства пред вашите клиенти и служители, и да превръщате съкровищницата си от данни в трайно конкурентно предимство.

Големите лаборатории се сблъскват със забавяния и разочароващи резултати в надпреварата за пускане на голям езиков модел, който да надмине GPT-4

Как AI компаниите преодоляват ограниченията на настоящите модели

Прескочете бариерата за изграждане

Най-голямата бариера пред внедряването на генеративния изкуствен интелект е ясна: 62% от корпоративните лидери казват, че това е липсата на таланти. Но се оказва, че много от тях имат погрешна представа за това какъв екип им е необходим.

При изграждането на такива правилният подход не е да се изсипват торби с пари за някой звезден експерт по изкуствен интелект, а да се привличат таланти и да се изграждат екипи, които имат мислене, ориентирано към доставката на продукти. Хора, които анализират бизнес приоритетите и предизвикателствата и след това прагматично ги решават с нови продукти и технологии.

Също така не е нужно всеки компонент на GenAI да се изгражда от нулата - много от тези градивни елементи вече са налични. През последната година например се наблюдава 60% бум на приноса на GenAI с отворен код в GitHub.

За много организации, които не са свикнали да изграждат нови продукти, това е чужда територия, но в същото време именно това е красотата на днешния технологичен свят. Работната сила бързо се променя и много от най-талантливите създатели на продукти с изкуствен интелект стават независими и са на разположение, за да вдъхновят екипа на някоя организация. А, в края на краищата, неизвестният път е много по-малко страшен, когато човек е заобиколен от правилния екип.