సంక్షిప్త సమాధానం: ఒక AI కంపెనీ అంటే, దాని ప్రధాన ఉత్పత్తి, విలువ లేదా పోటీతత్వ ప్రయోజనం AI పై ఆధారపడి ఉంటుంది - AIని తొలగిస్తే, అందించే సేవ కుప్పకూలిపోతుంది లేదా నాటకీయంగా అధ్వాన్నంగా మారుతుంది. ఒకవేళ రేపు AI విఫలమైనా, మీరు స్ప్రెడ్షీట్లు లేదా ప్రాథమిక సాఫ్ట్వేర్తో సేవలను అందించగలిగితే, మీరు బహుశా AI-సామర్థ్యం కలిగినవారై ఉంటారు, అంతేగాని AI-నేటివ్ కాదు. నిజమైన AI కంపెనీలు డేటా, మూల్యాంకనం, అమలు మరియు పటిష్టమైన పునరావృత ప్రక్రియల ద్వారా తమ ప్రత్యేకతను చాటుకుంటాయి.
కీలకమైన అంశాలు:
ప్రధాన ఆధారపడటం: ఒకవేళ AIని తొలగిస్తే ఉత్పత్తి దెబ్బతింటే, మీరు ఒక AI కంపెనీని చూస్తున్నట్లే.
సులభమైన పరీక్ష: మీరు AI సహాయం లేకుండా నెట్టుకురాగలిగితే, బహుశా మీలో AI సామర్థ్యం ఉన్నట్లే.
ఆపరేషనల్ సిగ్నల్స్: డ్రిఫ్ట్, ఎవాల్యుయేషన్ సెట్లు, జాప్యం మరియు వైఫల్య మోడ్లను చర్చించే జట్లు సాధారణంగా కష్టపడి పనిచేస్తాయి.
దుర్వినియోగ నిరోధకత: నమూనాలు విఫలమైనప్పుడు గార్డ్రెయిల్లు, పర్యవేక్షణ మరియు రోల్బ్యాక్ ప్రణాళికలను రూపొందించండి.
కొనుగోలుదారు శ్రద్ధ: డిమాండ్ చేసే విధానాలు, కొలమానాలు మరియు స్పష్టమైన డేటా పాలన ద్వారా AI-వాషింగ్ను నివారించండి.
"AI కంపెనీ" ఎంత స్వేచ్ఛగా తిరుగుతుందో, ఒకేసారి ప్రతిదీ మరియు ఏమీ అర్థం కాని ప్రమాదం ఉంది. ఒక స్టార్టప్ ఆటోకంప్లీట్ బాక్స్ను జోడించినందున AI హోదాను పొందింది. మరొక కంపెనీ మోడళ్లకు శిక్షణ ఇస్తుంది, సాధనాలను నిర్మిస్తుంది, ఉత్పత్తులను రవాణా చేస్తుంది మరియు ఉత్పత్తి వాతావరణాలలోకి ప్రవేశిస్తుంది... మరియు ఇప్పటికీ అదే బకెట్లో కలిసిపోతుంది.
కాబట్టి ఆ లేబుల్ కు మరింత పదునైన అంచులు అవసరం. AI-స్థానిక వ్యాపారం మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ తో కూడిన ప్రామాణిక వ్యాపారం మధ్య వ్యత్యాసం మీరు దేని కోసం వెతకాలో తెలిసిన తర్వాత త్వరగా కనిపిస్తుంది.
దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:
🔗 AI అప్స్కేలింగ్ ఎలా పనిచేస్తుంది?
చిత్రాలను స్పష్టంగా పెద్దది చేయడానికి మోడల్స్ వివరాలను ఎలా జోడిస్తాయో తెలుసుకోండి.
🔗 AI కోడ్ ఎలా ఉంటుందో చూడండి.
రూపొందించిన కోడ్ ఉదాహరణలను మరియు అది ఎలా నిర్మించబడిందో చూడండి.
🔗 AI అల్గోరిథం అంటే ఏమిటి?
AI నేర్చుకోవడానికి, అంచనా వేయడానికి మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి సహాయపడే అల్గోరిథంలను అర్థం చేసుకోండి.
🔗 AI ప్రీప్రాసెసింగ్ అంటే ఏమిటి?
శిక్షణ కోసం డేటాను శుభ్రపరిచే, లేబుల్ చేసే మరియు ఫార్మాట్ చేసే దశలను కనుగొనండి.
AI కంపెనీ అంటే ఏమిటి: స్థిరంగా ఉండే క్లీన్ నిర్వచనం ✅
ఆచరణాత్మక నిర్వచనం:
AI కంపెనీ వ్యాపారం ప్రధాన ఉత్పత్తి, విలువ లేదా పోటీతత్వ ప్రయోజనం కృత్రిమ మేధస్సుపై ఆధారపడి ఉండే - అంటే, మీరు AIని తొలగిస్తే, ఆ కంపెనీ యొక్క ప్రధాన ఉత్పత్తి కుప్పకూలిపోతుంది లేదా నాటకీయంగా అధ్వాన్నంగా మారుతుంది. (OECD, NIST AI RMF)
"మేము హ్యాకథాన్లో ఒకసారి AIని ఉపయోగించాము" కాదు. "మేము కాంటాక్ట్ పేజీకి చాట్బాట్ను జోడించాము" కాదు. ఇలాంటివి:
-
ఉత్పత్తి ఈ ఒక AI వ్యవస్థ (లేదా ఒక ఎండ్-టు-ఎండ్ ద్వారా శక్తిని పొందుతుంది) (OECD)
-
కంపెనీ యొక్క ఆధిక్యత నమూనాలు, డేటా, మూల్యాంకనం మరియు పునరావృతం నుండి వస్తుంది (గూగుల్ క్లౌడ్ MLOps, NIST AI RMF ప్లేబుక్ - మెజర్)
-
AI అనేది ఒక లక్షణం కాదు - అది ఇంజిన్ 🧠⚙️
ఇక్కడ ఒక సులభమైన గట్-చెక్ ఉంది:
రేపు AI విఫలమవుతుందని ఊహించుకోండి. కస్టమర్లు ఇప్పటికీ మీకు డబ్బు చెల్లిస్తూ ఉంటే మరియు మీరు స్ప్రెడ్షీట్లు లేదా ప్రాథమిక సాఫ్ట్వేర్లతో పాటు పని చేయకపోతే, మీరు AI-ఆధారితమైనవారే, AI-స్థానికులు కాదు.
మరియు అవును, అక్కడ ఒక అస్పష్టమైన మధ్య ప్రాంతం ఉంది. పొగమంచు కిటికీలోంచి తీసిన ఫోటో లాగా... గొప్ప రూపకం కాదు, కానీ మీకు ఆలోచన అర్థమవుతుంది 😄
“AI కంపెనీ” vs “AI-ఎనేబుల్డ్ కంపెనీ” తేడా (ఈ భాగం వాదనలను సేవ్ చేస్తుంది) 🥊
చాలా ఆధునిక వ్యాపారాలు ఏదో ఒక రూపంలో ఏఐని ఉపయోగిస్తాయి. కేవలం అంతవరకే అవి ఏఐ కంపెనీలు అయిపోవు. (ఓఈసీడీ)
సాధారణంగా AI కంపెనీ:
-
AI సామర్థ్యాన్ని నేరుగా అమ్ముతుంది (మోడళ్లు, కోపైలట్లు, తెలివైన ఆటోమేషన్)
-
ప్రధాన ఉత్పత్తిగా యాజమాన్య AI వ్యవస్థలను నిర్మిస్తుంది
-
తీవ్రమైన AI ఇంజనీరింగ్, మూల్యాంకనం మరియు విస్తరణను ఒక ప్రధాన విధిగా కలిగి ఉంది (Google క్లౌడ్ MLOps)
-
డేటా నుండి నిరంతరం నేర్చుకుంటూ, పనితీరును ఒక కీలక కొలమానంగా మెరుగుపరుస్తుంది 📈 (గూగుల్ MLOps వైట్పేపర్)
సాధారణంగా AI- ఆధారిత కంపెనీ:
-
ఖర్చులను తగ్గించడానికి, వర్క్ఫ్లోలను వేగవంతం చేయడానికి లేదా లక్ష్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి అంతర్గతంగా AIని ఉపయోగిస్తుంది
-
ఇప్పటికీ వేరే ఏదైనా అమ్ముతుంది (రిటైల్ వస్తువులు, బ్యాంకింగ్ సేవలు, లాజిస్టిక్స్, మీడియా మొదలైనవి)
-
AI ని సాంప్రదాయ సాఫ్ట్వేర్తో భర్తీ చేయగలదు మరియు ఇప్పటికీ "అదే విధంగా ఉంటుంది"
ఉదాహరణలు (ఉద్దేశపూర్వకంగానే తయారు చేయబడినవి, ఎందుకంటే కొంతమందికి బ్రాండ్ చర్చలు ఒక హాబీ):
-
మోసాలను గుర్తించడానికి AI ని ఉపయోగిస్తున్న బ్యాంక్ - AI- ఆధారితం
-
ఇన్వెంటరీ అంచనా కోసం AI ని ఉపయోగించే రిటైలర్ - AI- ప్రారంభించబడింది
-
AI కస్టమర్ సపోర్ట్ ఏజెంట్ ఉత్పత్తి అయిన కంపెనీ - బహుశా AI కంపెనీ కావచ్చు
-
మోడల్ పర్యవేక్షణ, మూల్యాంకనం మరియు విస్తరణ సాధనాలను విక్రయించే ప్లాట్ఫామ్ - AI కంపెనీ (ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్) (Google క్లౌడ్ MLOps)
అవును... మీ దంతవైద్యుడు రిమైండర్లను షెడ్యూల్ చేయడానికి AIని ఉపయోగించవచ్చు. అలా చేయడం వల్ల వారు AI కంపెనీగా మారరు 😬🦷
AI కంపెనీ యొక్క మంచి వెర్షన్ను ఏది చేస్తుంది 🏗️
అన్ని AI కంపెనీలు ఒకేలా నిర్మించబడవు మరియు కొన్ని, నిజానికి, ఎక్కువగా వైబ్లు మరియు వెంచర్ క్యాపిటల్. మంచి వెర్షన్ మళ్లీ మళ్లీ కనిపించే కొన్ని లక్షణాలను పంచుకుంటుంది:
-
సమస్యకు స్పష్టమైన బాధ్యత తీసుకోవడం: వారు ఒక నిర్దిష్ట సమస్యను పరిష్కరిస్తారు, అంతేగానీ "అన్నింటికీ ఏఐ" అనేదాన్ని కాదు.
-
కొలవగల ఫలితాలు: ఖచ్చితత్వం, సమయం ఆదా, ఖర్చు తగ్గింది, తక్కువ లోపాలు, అధిక మార్పిడి - ఏదైనా ఎంచుకుని దాన్ని ట్రాక్ చేయండి (NIST AI RMF)
-
డేటా క్రమశిక్షణ: డేటా నాణ్యత, అనుమతులు, పాలన మరియు ఫీడ్బ్యాక్ లూప్లు ఐచ్ఛికం కాదు (NIST AI RMF)
-
మూల్యాంకన సంస్కృతి: వారు పెద్దల వలె మోడళ్లను పరీక్షిస్తారు - బెంచ్మార్క్లు, ఎడ్జ్ కేస్లు మరియు పర్యవేక్షణతో 🔍 (గూగుల్ క్లౌడ్ MLOps, డేటాడాగ్)
-
విస్తరణ వాస్తవికత: వ్యవస్థ డెమోలలోనే కాకుండా, రోజువారీ పరిస్థితులలో కూడా అపరిశుభ్రంగా పనిచేస్తుంది.
-
రక్షించుకోదగిన ఆధిక్యత: డొమైన్ డేటా, పంపిణీ, వర్క్ఫ్లో ఇంటిగ్రేషన్, లేదా యాజమాన్య టూలింగ్ (కేవలం “మేము APIని పిలుస్తాము” అని కాదు)
ఆశ్చర్యకరంగా చెప్పే సంకేతం:
-
గురించి మాట్లాడితే లేటెన్సీ, డ్రిఫ్ట్, ఎవాల్యుయేషన్ సెట్స్, హాలూసినేషన్స్ మరియు ఫెయిల్యూర్ మోడ్స్, వారు బహుశా నిజమైన AI పని చేస్తున్నారని అర్థం. (IBM - మోడల్ డ్రిఫ్ట్, OpenAI - హాలూసినేషన్స్, Google Cloud MLOps)
-
వాళ్ళు ఎక్కువగా “తెలివైన వైబ్లతో విప్లవాత్మక సినర్జీ” గురించి మాట్లాడుతుంటే, అది ఎలా ఉంటుందో మీకు తెలుసు 😅
పోలిక పట్టిక: సాధారణ AI కంపెనీ “రకాలు” మరియు వారు ఏమి అమ్ముతున్నారు 📊🤝
క్రింద ఒక చిన్న, కొంచెం అసంపూర్ణ పోలిక పట్టిక ఉంది (రోజువారీ వ్యాపారం లాగా). ధరలు “సాధారణ ధరల శైలులు”, ఖచ్చితమైన సంఖ్యలు కాదు, ఎందుకంటే ఇది ఒక టన్ను మారుతూ ఉంటుంది.
| ఎంపిక / “రకం” | ఉత్తమ ప్రేక్షకులు | ధర (సాధారణం) | ఇది ఎందుకు పనిచేస్తుంది |
|---|---|---|---|
| ఫౌండేషన్ మోడల్ బిల్డర్ | డెవలపర్లు, సంస్థలు, అందరూ... కాస్త | వినియోగ ఆధారిత, పెద్ద ఒప్పందాలు | బలమైన సాధారణ నమూనాలు ఒక ప్లాట్ఫారమ్గా మారతాయి - "ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ లాంటి" పొర (OpenAI API ధర నిర్ణయం) |
| వర్టికల్ AI యాప్ (చట్టపరమైన, వైద్య, ఆర్థిక, మొదలైనవి) | నిర్దిష్ట వర్క్ఫ్లోలతో కూడిన జట్లు | సబ్స్క్రిప్షన్ + సీటు ధర | డొమైన్ పరిమితులు గందరగోళాన్ని తగ్గిస్తాయి; ఖచ్చితత్వం పెరుగుతుంది (సరిగ్గా చేసినప్పుడు) |
| నాలెడ్జ్ వర్క్ కోసం AI కోపైలట్ | అమ్మకాలు, మద్దతు, విశ్లేషకులు, ఆప్స్ | ప్రతి-యూజర్ నెలవారీ | వేగంగా సమయాన్ని ఆదా చేస్తుంది, రోజువారీ సాధనాల్లో కలిసిపోతుంది… బాగున్నప్పుడు మనతోనే ఉండిపోతుంది (మైక్రోసాఫ్ట్ 365 కోపైలట్ ధర) |
| MLOps / మోడల్ Ops ప్లాట్ఫామ్ | ఉత్పత్తిలో AI బృందాలు | ఎంటర్ప్రైజ్ ఒప్పందం (కొన్నిసార్లు బాధాకరమైనది) | పర్యవేక్షణ, విస్తరణ, పాలన - అసభ్యకరమైనది కానీ అవసరం (Google Cloud MLOps) |
| డేటా + లేబులింగ్ కంపెనీ | మోడల్ బిల్డర్లు, సంస్థలు | పర్-టాస్క్, పర్-లేబుల్, బ్లెండెడ్ | మెరుగైన డేటా “ఆధునిక నమూనా”ను ఆశ్చర్యకరంగా తరచుగా అధిగమిస్తుంది (MIT స్లోన్ / డేటా-కేంద్రీకృత AI పై ఆండ్రూ ఎన్గ్) |
| ఎడ్జ్ AI / ఆన్-డివైస్ AI | హార్డ్వేర్ + IoT, గోప్యతకు ప్రాధాన్యత ఇచ్చే సంస్థలు | పరికరానికి, లైసెన్సింగ్ | తక్కువ జాప్యం + గోప్యత; ఆఫ్లైన్లో కూడా పనిచేస్తుంది (భారీ ఒప్పందం) (NVIDIA, IBM) |
| AI కన్సల్టెన్సీ / ఇంటిగ్రేటర్ | AI-స్థానికం కాని సంస్థలు | ప్రాజెక్ట్ ఆధారిత, రిటైనర్లు | అంతర్గత నియామకం కంటే వేగంగా కదులుతుంది - కానీ ఆచరణలో ప్రతిభపై ఆధారపడి ఉంటుంది |
| మూల్యాంకనం / భద్రతా సాధనాలు | జట్ల షిప్పింగ్ నమూనాలు | టైర్డ్ సబ్స్క్రిప్షన్ | నిశ్శబ్ద వైఫల్యాలను నివారించడానికి సహాయపడుతుంది - మరియు అవును, అది చాలా ముఖ్యమైనది (NIST AI RMF, OpenAI - భ్రాంతులు) |
ఒక విషయం గమనించండి. “AI కంపెనీ” అంటే చాలా భిన్నమైన వ్యాపారాలు అని అర్థం. కొందరు మోడల్లను అమ్ముతారు. కొందరు మోడల్ బిల్డర్ల కోసం పారలను అమ్ముతారు. మరికొందరు పూర్తయిన ఉత్పత్తులను అమ్ముతారు. అదే లేబుల్, పూర్తిగా భిన్నమైన వాస్తవికత.
AI కంపెనీల ప్రధాన రూపాలు (మరియు వారు ఏమి తప్పుగా భావిస్తారు) 🧩
కొంచెం లోతుగా వెళ్దాం, ఎందుకంటే ఇక్కడే ప్రజలు చిక్కుకుపోతారు.
1) మోడల్-ఫస్ట్ కంపెనీలు 🧠
ఈ బిల్డ్ లేదా ఫైన్-ట్యూన్ మోడల్లు. వాటి బలం సాధారణంగా:
-
పరిశోధన ప్రతిభ
-
కంప్యూట్ ఆప్టిమైజేషన్
-
మూల్యాంకనం మరియు పునరుక్తి లూప్లు
-
అధిక-పనితీరు గల సేవల మౌలిక సదుపాయాలు (Google MLOps వైట్పేపర్)
సాధారణ లోపం:
-
వారు “మెరుగైన మోడల్” అంటే దానంతట అదే “మెరుగైన ఉత్పత్తి” అని భావిస్తారు.
కానీ అది నిజం కాదు. వినియోగదారులు మోడళ్లను కొనరు, వారు ఫలితాలను కొంటారు.
2) ఉత్పత్తిలో మొదటి స్థానంలో ఉన్న AI కంపెనీలు 🧰
ఇవి AI ని వర్క్ఫ్లో లోపల పొందుపరుస్తాయి. అవి వీటి ద్వారా గెలుస్తాయి:
-
పంపిణీ
-
UX మరియు ఇంటిగ్రేషన్
-
బలమైన అభిప్రాయ ఉచ్చులు
-
ముడి తెలివితేటల కంటే విశ్వసనీయత ఎక్కువ
సాధారణ లోపం:
-
వారు అడవిలో మోడల్ ప్రవర్తనను తక్కువగా అంచనా వేస్తారు. నిజమైన వినియోగదారులు మీ సిస్టమ్ను కొత్త మరియు సృజనాత్మక మార్గాల్లో విచ్ఛిన్నం చేస్తారు. రోజువారీ.
3) మౌలిక సదుపాయాల AI కంపెనీలు ⚙️
పర్యవేక్షణ, విస్తరణ, పాలన, మూల్యాంకనం, ఆర్కెస్ట్రేషన్ గురించి ఆలోచించండి. వారు ఈ క్రింది వాటి ద్వారా గెలుస్తారు:
-
శస్త్రచికిత్స నొప్పిని తగ్గించడం
-
రిస్క్ నిర్వహణ
-
AI ని పునరావృతం చేయగలిగేలా మరియు సురక్షితంగా మార్చడం (NIST AI RMF, Google Cloud MLOps)
సాధారణ లోపం:
-
వారు అధునాతన జట్ల కోసం నిర్మిస్తారు మరియు మిగతా వారందరినీ విస్మరిస్తారు, తరువాత దత్తత ఎందుకు నెమ్మదిగా జరుగుతుందో అని ఆశ్చర్యపోతారు.
4) డేటా-సెంట్రిక్ AI కంపెనీలు 🗂️
ఇవి డేటా పైప్లైన్లు, లేబులింగ్, సింథటిక్ డేటా మరియు డేటా గవర్నెన్స్పై దృష్టి పెడతాయి. అవి వీటి ద్వారా గెలుస్తాయి:
-
శిక్షణ సిగ్నల్ నాణ్యతను మెరుగుపరచడం
-
శబ్దాన్ని తగ్గించడం
-
స్పెషలైజేషన్ను ప్రారంభించడం (MIT స్లోన్ / డేటా-సెంట్రిక్ AIపై ఆండ్రూ Ng)
సాధారణ లోపం:
-
వారు "డేటా ప్రతిదీ పరిష్కరిస్తుంది" అని ఎక్కువగా అమ్ముతారు. డేటా శక్తివంతమైనది, కానీ మీకు ఇంకా మంచి మోడలింగ్ మరియు బలమైన ఉత్పత్తి ఆలోచన అవసరం.
ఒక AI కంపెనీ లోపల ఉన్న రహస్యం: స్టాక్, సుమారుగా 🧱
మీరు తెర వెనుక చూస్తే, చాలా నిజమైన AI కంపెనీలు ఒకేలాంటి అంతర్గత నిర్మాణాన్ని పంచుకుంటాయి. ఎల్లప్పుడూ కాదు, కానీ తరచుగా.
డేటా పొర 📥
-
సేకరణ మరియు తీసుకోవడం
-
లేబులింగ్ లేదా బలహీనమైన పర్యవేక్షణ
-
గోప్యత, అనుమతులు, నిలుపుదల
-
ఫీడ్బ్యాక్ లూప్లు (యూజర్ దిద్దుబాట్లు, ఫలితాలు, మానవ సమీక్ష) (NIST AI RMF)
మోడల్ లేయర్ 🧠
-
బేస్ మోడళ్లను ఎంచుకోవడం (లేదా మొదటి నుండి శిక్షణ)
-
ఫైన్-ట్యూనింగ్, డిస్టిలేషన్, ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్ (అవును, ఇప్పటికీ లెక్కించబడుతుంది)
-
తిరిగి పొందే వ్యవస్థలు (శోధన + ర్యాంకింగ్ + వెక్టర్ డేటాబేస్లు) (RAG పేపర్ (లూయిస్ మరియు ఇతరులు, 2020), ఒరాకిల్ - వెక్టర్ శోధన)
-
మూల్యాంకన సూట్లు మరియు పరీక్ష సెట్లు (Google క్లౌడ్ MLOps)
ఉత్పత్తి పొర 🧑💻
-
అనిశ్చితిని నిర్వహించే UX (విశ్వాస సంకేతాలు, “సమీక్ష” స్థితులు)
-
గార్డ్రెయిల్స్ (పాలసీ, తిరస్కరణ, సురక్షిత పూర్తి) (NIST AI RMF)
-
వర్క్ఫ్లో ఇంటిగ్రేషన్ (ఇమెయిల్, CRM, డాక్స్, టికెటింగ్, మొదలైనవి)
ఆప్స్ లేయర్ 🛠️
-
డ్రిఫ్ట్ మరియు డిగ్రేడేషన్ కోసం పర్యవేక్షణ (IBM - మోడల్ డ్రిఫ్ట్, Google క్లౌడ్ MLOps)
-
సంఘటన ప్రతిస్పందన మరియు ఉపసంహరణ (ఉబర్ - విస్తరణ భద్రత)
-
ఖర్చు నిర్వహణ (కంప్యూట్ ఆకలితో ఉన్న చిన్న రాక్షసుడు కావచ్చు)
-
పాలన, ఆడిట్లు, యాక్సెస్ నియంత్రణ (NIST AI RMF, ISO/IEC 42001 అవలోకనం)
మరియు ఎవరూ ప్రకటించని భాగం:
-
మానవ ప్రక్రియలు - సమీక్షకులు, సమస్య తీవ్రతరం కావడం, నాణ్యత హామీ (QA), మరియు కస్టమర్ ఫీడ్బ్యాక్ పైప్లైన్లు.
AI అంటే "ఒకసారి సెట్ చేసి మర్చిపోవడం" కాదు. అది తోటపని లాంటిది. లేదా ఒక రక్కూన్ను పెంపుడు జంతువుగా పెంచుకోవడం లాంటిది. అది చూడటానికి ముద్దుగా ఉండొచ్చు, కానీ మీరు కనిపెట్టుకుని ఉండకపోతే అది మీ వంటగదిని ఖచ్చితంగా నాశనం చేస్తుంది 😬🦝
వ్యాపార నమూనాలు: AI కంపెనీలు ఎలా డబ్బు సంపాదిస్తాయి 💸
AI కంపెనీలు కొన్ని సాధారణ డబ్బు ఆర్జన ఆకృతులలోకి వస్తాయి:
-
వాడుక ఆధారితం (ప్రతి అభ్యర్థనకు, ప్రతి టోకెన్కు, నిమిషానికి, ప్రతి చిత్రానికి, ప్రతి పనికి) (OpenAI API ధర నిర్ణయ విధానం, OpenAI - టోకెన్లు)
-
సీటు ఆధారిత సబ్స్క్రిప్షన్లు (ప్రతి వినియోగదారునికి నెలకు) (మైక్రోసాఫ్ట్ 365 కోపైలట్ ధర)
-
ఫలితం ఆధారిత ధర (అరుదైన, కానీ శక్తివంతమైనది - మార్పిడికి లేదా పరిష్కార టికెట్కు చెల్లించబడుతుంది)
-
ఎంటర్ప్రైజ్ కాంట్రాక్టులు (మద్దతు, సమ్మతి, SLAలు, కస్టమ్ విస్తరణ)
-
లైసెన్సింగ్ (ఆన్-డివైస్, ఎంబెడెడ్, OEM స్టైల్) (NVIDIA)
అనేక AI కంపెనీలు ఎదుర్కొంటున్న ఉద్రిక్తత:
-
కస్టమర్లు ఊహించదగిన ఖర్చును కోరుకుంటున్నారు 😌
-
వినియోగం మరియు మోడల్ ఎంపికను బట్టి AI ఖర్చులు మారవచ్చు 😵
కాబట్టి మంచి AI కంపెనీలు వీటిలో చాలా మంచివి:
-
సాధ్యమైనప్పుడల్లా పనులను చౌకైన మోడళ్లకు మళ్ళించడం
-
కాషింగ్ ఫలితాలు
-
బ్యాచింగ్ అభ్యర్థనలు
-
సందర్భ పరిమాణాన్ని నియంత్రించడం
-
"అనంతమైన ప్రాంప్ట్ స్పైరల్స్" నిరుత్సాహపరిచే UXని రూపొందించడం (మనమందరం దీన్ని చేసాము...)
కందక ప్రశ్న: AI కంపెనీని ఏది సమర్థిస్తుంది 🏰
ఇది కారంగా ఉండే భాగం. చాలా మంది కందకాన్ని "మా మోడల్ మెరుగ్గా" భావిస్తారు. కొన్నిసార్లు అది అలాగే ఉంటుంది, కానీ తరచుగా... కాదు.
సాధారణ రక్షణాత్మక ప్రయోజనాలు:
-
యాజమాన్య డేటా (ముఖ్యంగా డొమైన్-నిర్దిష్ట)
-
పంపిణీ (వినియోగదారులు ఇప్పటికే నివసిస్తున్న వర్క్ఫ్లోలో పొందుపరచబడింది)
-
మార్పిడి ఖర్చులు (ఇంటిగ్రేషన్లు, ప్రక్రియ మార్పులు, జట్టు అలవాట్లు)
-
బ్రాండ్ నమ్మకం (ముఖ్యంగా అధిక వాటా ఉన్న డొమైన్ల కోసం)
-
కార్యాచరణ శ్రేష్ఠత (స్కేల్లో నమ్మకమైన AIని షిప్పింగ్ చేయడం కష్టం) (Google క్లౌడ్ MLOps)
-
హ్యూమన్-ఇన్-ది-లూప్ సిస్టమ్స్ (హైబ్రిడ్ సొల్యూషన్స్ ప్యూర్ ఆటోమేషన్ను అధిగమిస్తాయి) (NIST AI RMF, EU AI చట్టం - మానవ పర్యవేక్షణ (ఆర్టికల్ 14))
కొంచెం ఇబ్బందికరమైన నిజం:
రెండు కంపెనీలు ఒకే అంతర్లీన నమూనాను ఉపయోగించవచ్చు మరియు ఇప్పటికీ చాలా భిన్నమైన ఫలితాలను కలిగి ఉంటాయి. వ్యత్యాసం సాధారణంగా మోడల్ చుట్టూ ఉన్న ప్రతిదీ - ఉత్పత్తి రూపకల్పన, అంచనాలు, డేటా లూప్లు మరియు అవి వైఫల్యాన్ని ఎలా నిర్వహిస్తాయి.
AI-వాషింగ్ (అకా “మేము మెరుపును జోడించాము మరియు దానిని తెలివితేటలు అని పిలిచాము”) ను ఎలా గుర్తించాలి 🚩
మీరు ఒక AI కంపెనీ అంటే ఏమిటో అంచనా వేస్తుంటే, ఈ ఎర్ర జెండాల కోసం చూడండి:
-
స్పష్టమైన AI సామర్థ్యం వివరించబడలేదు: చాలా మార్కెటింగ్, యంత్రాంగం లేదు.
-
డెమో మ్యాజిక్: ఆకట్టుకునే డెమో, ఎడ్జ్ కేసుల ప్రస్తావన లేదు
-
మూల్యాంకన కథనం లేదు: వారు విశ్వసనీయతను ఎలా పరీక్షిస్తారో వివరించలేరు (గూగుల్ క్లౌడ్ MLOps)
-
అస్పష్టమైన డేటా సమాధానాలు: డేటా ఎక్కడి నుండి వస్తుందో లేదా దానిని ఎలా నియంత్రిస్తారో అస్పష్టంగా ఉంది (NIST AI RMF)
-
పర్యవేక్షణకు ప్రణాళిక లేదు: మోడల్స్ మారవన్నట్టుగా ప్రవర్తిస్తారు (IBM - మోడల్ డ్రిఫ్ట్)
-
వారు వైఫల్య విధానాలను వివరించలేరు: ప్రతిదీ "దాదాపు పరిపూర్ణంగా" ఉంది (ఏదీ లేదు) (ఓపెన్ఏఐ - భ్రాంతులు)
ఆకుపచ్చ జెండాలు (శాంతపరిచే వ్యతిరేకం) ✅:
-
వారు పనితీరును ఎలా కొలుస్తారో చూపిస్తారు
-
వారు భయపడకుండా పరిమితుల గురించి మాట్లాడుతారు
-
వాటికి మానవ సమీక్ష మార్గాలు మరియు తీవ్రతరం ఉన్నాయి (NIST AI RMF, EU AI చట్టం - మానవ పర్యవేక్షణ (ఆర్టికల్ 14))
-
వారు గోప్యత మరియు సమ్మతి అవసరాలను అర్థం చేసుకుంటారు (NIST AI RMF, EU AI చట్టం అవలోకనం)
-
వాళ్ళు భావోద్వేగపరంగా కుప్పకూలిపోకుండా "మేము అలా చేయము" అని చెప్పగలరు 😅
మీరు ఒకదాన్ని నిర్మిస్తుంటే: AI కంపెనీగా మారడానికి ఒక ఆచరణాత్మక చెక్లిస్ట్ 🧠📝
మీరు “AI- ప్రారంభించబడిన” నుండి “AI కంపెనీ”కి మారడానికి ప్రయత్నిస్తుంటే, ఇక్కడ పని చేయగల మార్గం ఉంది:
-
ఒక వర్క్ఫ్లోతో ప్రారంభించండి, అది తగినంత మందిని బాధపెడుతుంది, వారు దాన్ని సరిచేయడానికి చెల్లించాల్సి ఉంటుంది
-
పరికరం త్వరగా ఫలితాలు ఇస్తుంది (మీరు స్కేల్ చేసే ముందు)
-
నిజమైన వినియోగదారు కేసుల నుండి మూల్యాంకన సమితిని రూపొందించండి (Google Cloud MLOps)
-
మొదటి రోజు నుండి అభిప్రాయ లూప్లను జోడించండి
-
గార్డ్రెయిల్స్ను ఒక ఆలోచనగా కాకుండా డిజైన్లో భాగంగా చేసుకోండి (NIST AI RMF)
-
అతిగా నిర్మించవద్దు - నమ్మదగిన ఇరుకైన వెడ్జ్ను రవాణా చేయండి
-
విస్తరణను చివరి దశగా కాకుండా ఒక ఉత్పత్తిగా పరిగణించండి (Google Cloud MLOps)
అలాగే, పనిచేసే విరుద్ధమైన సలహా:
-
ఏఐ సరైనప్పుడు ఏమి జరుగుతుందో అనే దానికంటే, అది తప్పు చేసినప్పుడు ఏమి జరుగుతుందో అనే దానిపై ఎక్కువ సమయం వెచ్చించండి.
అక్కడే నమ్మకం గెలవబడుతుంది లేదా ఓడిపోతుంది. (NIST AI RMF)
ముగింపు సారాంశం 🧠✨
కాబట్టి... AI కంపెనీ అంటే ఏమిటో ఒక సాధారణ విషయం:
ఇది ఒక కంపెనీ, ఇక్కడ AI అనేది ఇంజిన్, అలంకరణ కాదు. మీరు AIని తొలగిస్తే, ఉత్పత్తికి అర్థం లేకుండా పోతే (లేదా దాని ప్రత్యేకతను కోల్పోతే), అప్పుడు మీరు బహుశా ఒక నిజమైన AI కంపెనీని చూస్తున్నారని అర్థం. AI అనేది అనేక సాధనాలలో ఒకటి మాత్రమే అయితే, దానిని AI-సామర్థ్యం గలది అని పిలవడం మరింత సరైనది.
రెండూ బాగున్నాయి. ప్రపంచానికి రెండూ అవసరం. కానీ మీరు పెట్టుబడి పెట్టేటప్పుడు, నియామకాలు తీసుకునేటప్పుడు, సాఫ్ట్వేర్ కొనుగోలు చేసేటప్పుడు లేదా మిమ్మల్ని రోబోగా అమ్ముతున్నారా లేదా గూగ్లీ కళ్ళతో కార్డ్బోర్డ్ కటౌట్గా అమ్ముతున్నారా అని తెలుసుకోవడానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు లేబుల్ ముఖ్యం 🤖👀
వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణ: ఒక AI సపోర్ట్ ట్రైయేజ్ కంపెనీని నిర్మించడం
దృశ్యం
Shopify-శైలి ఈ-కామర్స్ స్టోర్ల కోసం ఒక AI సపోర్ట్ ట్రయేజ్ అసిస్టెంట్ను నిర్మిస్తున్న ఒక చిన్న స్టార్టప్ను ఊహించుకోండి. ఇది ఒక కల్పిత ఉదాహరణ మాత్రమే, నిజమైన కంపెనీ కేస్ స్టడీ కాదు.
ఈ ఉత్పత్తి కేవలం హెల్ప్డెస్క్కు ఒక చాట్బాట్ను జోడించదు. దీని ప్రధాన పని ఏమిటంటే, కస్టమర్ల నుండి వచ్చే టిక్కెట్లను చదవడం, సమస్యను వర్గీకరించడం, సమాధానాన్ని సూచించడం, రీఫండ్ ప్రమాదం ఉన్న కేసులను గుర్తించడం, మరియు సున్నితమైన విషయాలను ఒక మానవ ఏజెంట్కు పంపించడం.
AIని తొలగిస్తే, ఈ ఉత్పత్తి చాలావరకు ఒక ప్రాథమిక ట్యాగింగ్ సాధనంగా మారిపోతుంది. దాని ప్రధాన విలువ వర్గీకరణ, అంచనా, పునరుద్ధరణ మరియు నిరంతర అభివృద్ధిపై ఆధారపడి ఉంటుంది కాబట్టి, ఇది AI-సామర్థ్యం గల హెల్ప్డెస్క్ యాడ్-ఆన్ కంటే ఒక AI కంపెనీకి చాలా దగ్గరగా ఉంటుంది.
సహాయకుడికి ఏమి అవసరం
సహాయకుడిని సమర్థవంతంగా చేయడానికి, జట్టుకు ఇవి అవసరం:
గత 3-6 నెలల కస్టమర్ సపోర్ట్ టిక్కెట్లు, వ్యక్తిగత డేటా తొలగించబడింది
ఆమోదించబడిన రీఫండ్, రిటర్న్, షిప్పింగ్ మరియు డిస్కౌంట్ పాలసీల జాబితా
“మంచి” మానవ ప్రతిస్పందనలకు ఉదాహరణలు
పాడైన వస్తువు, ఆలస్యంగా డెలివరీ, వాపసు అభ్యర్థన, తప్పిపోయిన ఆర్డర్, ఉత్పత్తి ప్రశ్న మరియు కోపంగా ఉన్న కస్టమర్ వంటి టిక్కెట్ వర్గాల సమితి
AI సమాధానం ఇవ్వడానికి బదులుగా సమస్యను పైస్థాయికి తీసుకెళ్లాల్సిన సందర్భాలు
ఏజెంట్ల కోసం ఒక సులభమైన ఫీడ్బ్యాక్ బటన్: “ఆమోదించబడింది”, “సవరించబడింది”, లేదా “తిరస్కరించబడింది”
ఉదాహరణ సూచన
మీరు ఒక ఈ-కామర్స్ స్టోర్కు సపోర్ట్ ట్రైయేజ్ అసిస్టెంట్గా పనిచేస్తున్నారు. ప్రతి కస్టమర్ సందేశాన్ని చదివి నాలుగు విషయాలను తిరిగి ఇవ్వాలి: టికెట్ వర్గం, అత్యవసర స్థాయి, సూచించిన ప్రత్యుత్తరం, మరియు పంపే ముందు దానిని ఒక వ్యక్తి సమీక్షించాలా వద్దా అనేది.
రీఫండ్ వివాదాలు, చట్టపరమైన బెదిరింపులు, వైద్యపరమైన క్లెయిమ్లు, చెల్లింపు సమస్యలు, దూషణ సందేశాలు మరియు కస్టమర్ ఆర్డర్ వివరాలు లేని కేసులను ఎల్లప్పుడూ ఉన్నతాధికారుల దృష్టికి తీసుకువెళ్లండి.
స్టోర్ ఆమోదించిన పాలసీ పత్రాలను మాత్రమే ఉపయోగించండి. సమాధానం పాలసీలో లేకపోతే, మానవ సమీక్ష అవసరమని చెప్పండి. రీఫండ్ నియమాలు, డెలివరీ తేదీలు, డిస్కౌంట్ కోడ్లు లేదా ట్రాకింగ్ సమాచారాన్ని మీరే సృష్టించవద్దు.
దీన్ని ఎలా పరీక్షించాలి
దీనిని అసలైన ఉత్పత్తిగా విక్రయించే ముందు, ఆ బృందం ఒక చిన్న మూల్యాంకన సెట్ను నిర్వహించాలి.
ఉదాహరణకు:
సరైన వర్గం ఇప్పటికే తెలిసిన 100 పాత సపోర్ట్ టిక్కెట్లను పరీక్షించండి
ఒకే సందేశంలో అక్షర దోషాలు, ఆర్డర్ నంబర్లు లేకపోవడం, భావోద్వేగపూరిత భాష లేదా బహుళ సమస్యలు ఉన్న కనీసం 20 లోపభూయిష్ట టిక్కెట్లను చేర్చండి
AI వర్గాన్ని మానవ వర్గంతో పోల్చండి
ఎస్కలేషన్ నియమాలు పాటించబడ్డాయో లేదో తనిఖీ చేయండి
సూచించిన ప్రత్యుత్తరాలను “పంపదగినవి”, “సవరణ అవసరం”, లేదా “తప్పు” అని రేట్ చేయమని ఇద్దరు సపోర్ట్ ఏజెంట్లను అడగండి
డెమోలో కేవలం ఒక్కసారి కాకుండా, ప్రతి వారం ఫలితాన్ని ట్రాక్ చేయండి
ఫలితం
ఉదాహరణ ఫలితం: వర్క్ఫ్లోను ఉపయోగించడానికి ముందు మరియు తర్వాత 100 నమూనా టిక్కెట్ల టైమింగ్ ఆధారంగా.
మాన్యువల్ ట్రియాజ్: 100 టిక్కెట్లు × ఒక్కొక్కదానికి 2.5 నిమిషాలు = 250 నిమిషాలు
AI-సహాయక ట్రియాజ్: 100 టిక్కెట్లు × ఒక్కోదానికి 45 సెకన్ల సమీక్ష సమయం = 75 నిమిషాలు
ఆదా అయిన అంచనా సమయం: ప్రతి 100 టిక్కెట్లకు 175 నిమిషాలు, లేదా 70%
ప్రారంభానికి ముందు వర్గ ఖచ్చితత్వ లక్ష్యం: 100 టిక్కెట్లలో కనీసం 90 సరిగ్గా వర్గీకరించబడాలి
ఎస్కలేషన్ భద్రతా లక్ష్యం: అవసరమైన మానవ-సమీక్ష వర్గాలలో 0 ఎస్కలేషన్లు విఫలం కాకూడదు
కొనుగోలుదారు తమ సొంత హెల్ప్డెస్క్లో అదే 100-టికెట్ పరీక్షను నిర్వహించి, AI వర్గీకరణలను గత మానవ లేబుల్లతో పోల్చడం ద్వారా ఈ సంఖ్యలను ధృవీకరించుకోవచ్చు.
ఏమి తప్పు జరగవచ్చు
అతిపెద్ద ప్రమాదం ఏఐ చెప్పేది చెడ్డగా ఉండటం కాదు. అది తప్పుగా ఉంటూనే ఆత్మవిశ్వాసంతో మాట్లాడటమే అసలు ప్రమాదం.
సాధారణ తప్పులు:
తాను ఆమోదించలేని రీఫండ్లను AI వాగ్దానం చేయనివ్వడం
కాలం చెల్లిన విధాన పత్రాలను ఉపయోగించడం
సరైన మార్గనిర్దేశానికి బదులుగా కేవలం “చక్కగా కనిపించే ప్రత్యుత్తరాలను” మాత్రమే కొలవడం
ఛార్జ్బ్యాక్లు, బెదిరింపులు లేదా బలహీనమైన కస్టమర్ల వంటి అసాధారణ సందర్భాలను విస్మరించడం
అధిక-ప్రమాద టిక్కెట్ల కోసం మానవ సమీక్షను దాటవేయడం
ఏమి పరీక్షించారో వివరించకుండా “95% ఆటోమేషన్” అని చెప్పుకోవడం
ఒక మంచి AI కంపెనీ వీటిని ఉత్పత్తి రూపకల్పన సమస్యలుగా పరిగణిస్తుంది, అంతేగాని ఇబ్బందికరమైన అదనపు సమాచారంగా కాదు.
ఆచరణాత్మక సారాంశం
ఈ ఉదాహరణ నిజమైన AI విలువకు మరియు AI అలంకరణకు మధ్య ఉన్న వ్యత్యాసాన్ని చూపిస్తుంది. స్టాక్లో ఎక్కడో ఒక మోడల్ను ఉపయోగించినంత మాత్రాన ఆ కంపెనీ “AI” కాదు. వర్గీకరణ, పునరుద్ధరణ, మూల్యాంకనం, తీవ్రతరం చేయడం మరియు ఫీడ్బ్యాక్ లూప్లు అనేవి ఆ ఉత్పత్తికి చోదకశక్తిగా ఉన్నందున అది ఒక AI కంపెనీ.
ఎఫ్ ఎ క్యూ
AI కంపెనీ vs AI- ఆధారిత కంపెనీగా ఏది లెక్కించబడుతుంది?
AI కంపెనీ అంటే ప్రధాన ఉత్పత్తి, విలువ లేదా పోటీ ప్రయోజనం AIపై ఆధారపడి ఉంటుంది - AIని తొలగించడం వలన ఆ ఆఫర్ కూలిపోతుంది లేదా నాటకీయంగా అధ్వాన్నంగా మారుతుంది. AI-ఆధారిత కంపెనీ కార్యకలాపాలను బలోపేతం చేయడానికి (అంచనా వేయడం లేదా మోసాన్ని గుర్తించడం వంటివి) AIని ఉపయోగిస్తుంది, కానీ ఇప్పటికీ ప్రాథమికంగా AI కాని వాటిని విక్రయిస్తుంది. ఒక సాధారణ పరీక్ష: రేపు AI విఫలమైతే మరియు మీరు ఇప్పటికీ ప్రాథమిక సాఫ్ట్వేర్తో పనిచేయగలిగితే, మీరు AI-ఆధారితంగా ఉండే అవకాశం ఉంది.
ఒక వ్యాపారం నిజంగా AI కంపెనీ అవునా కాదా అని నేను త్వరగా ఎలా చెప్పగలను?
AI పనిచేయడం ఆపివేస్తే ఏమి జరుగుతుందో ఆలోచించండి. కస్టమర్లు ఇప్పటికీ చెల్లించడానికి ఇష్టపడితే మరియు వ్యాపారం స్ప్రెడ్షీట్లు లేదా సాంప్రదాయ సాఫ్ట్వేర్తో పాటు కుంటుపడితే, అది బహుశా AI-స్థానికమైనది కాకపోవచ్చు. నిజమైన AI కంపెనీలు కూడా నిర్దిష్ట కార్యాచరణ పరంగా మాట్లాడతాయి: మూల్యాంకన సెట్లు, జాప్యం, డ్రిఫ్ట్, భ్రాంతులు, పర్యవేక్షణ మరియు వైఫల్య మోడ్లు. ఇదంతా మార్కెటింగ్ మరియు యంత్రాంగం లేకపోతే, అది ఎర్ర జెండా.
AI కంపెనీగా మారడానికి మీరు మీ స్వంత మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వాలా?
లేదు. అనేక AI కంపెనీలు ఇప్పటికే ఉన్న మోడళ్లపై బలమైన ఉత్పత్తులను నిర్మిస్తాయి మరియు AI ఉత్పత్తి యొక్క ఇంజిన్ అయినప్పుడు కూడా AI-స్థానికంగా అర్హత పొందుతాయి. మోడల్స్, డేటా, మూల్యాంకనం మరియు పునరుక్తి లూప్లు పనితీరు మరియు భేదాన్ని నడిపిస్తాయా లేదా అనేది ముఖ్యం. యాజమాన్య డేటా, వర్క్ఫ్లో ఇంటిగ్రేషన్ మరియు కఠినమైన మూల్యాంకనం మొదటి నుండి శిక్షణ లేకుండా కూడా నిజమైన అంచుని సృష్టించగలవు.
AI కంపెనీల ప్రధాన రకాలు ఏమిటి మరియు అవి ఎలా విభిన్నంగా ఉంటాయి?
సాధారణ రకాల్లో ఫౌండేషన్ మోడల్ బిల్డర్లు, వర్టికల్ AI యాప్లు (చట్టపరమైన లేదా వైద్య సాధనాలు వంటివి), నాలెడ్జ్ వర్క్ కోసం కోపైలట్లు, MLOps/మోడల్ ఆప్స్ ప్లాట్ఫారమ్లు, డేటా మరియు లేబులింగ్ వ్యాపారాలు, ఎడ్జ్/ఆన్-డివైస్ AI, కన్సల్టెన్సీలు/ఇంటిగ్రేటర్లు మరియు మూల్యాంకనం/భద్రతా సాధన ప్రదాతలు ఉన్నాయి. అవన్నీ “AI కంపెనీలు” కావచ్చు, కానీ అవి చాలా భిన్నమైన వస్తువులను అమ్ముతాయి: మోడల్లు, పూర్తయిన ఉత్పత్తులు లేదా ఉత్పత్తి AIని నమ్మదగినదిగా మరియు నియంత్రించదగినదిగా చేసే మౌలిక సదుపాయాలు.
సాధారణ AI కంపెనీ స్టాక్ హుడ్ కింద ఎలా ఉంటుంది?
అనేక AI కంపెనీలు ఒక కఠినమైన స్టాక్ను పంచుకుంటాయి: డేటా లేయర్ (సేకరణ, లేబులింగ్, గవర్నెన్స్, ఫీడ్బ్యాక్ లూప్లు), మోడల్ లేయర్ (బేస్ మోడల్ ఎంపిక, ఫైన్-ట్యూనింగ్, RAG/వెక్టార్ శోధన, మూల్యాంకన సూట్లు), ఉత్పత్తి లేయర్ (అనిశ్చితి కోసం UX, గార్డ్రైల్స్, వర్క్ఫ్లో ఇంటిగ్రేషన్), మరియు ఆప్స్ లేయర్ (డ్రిఫ్ట్ కోసం పర్యవేక్షణ, సంఘటన ప్రతిస్పందన, వ్యయ నియంత్రణలు, ఆడిట్లు). మానవ ప్రక్రియలు - సమీక్షకులు, పెరుగుదల, QA - తరచుగా ఆకర్షణీయం కాని వెన్నెముక.
ఒక AI కంపెనీ కేవలం డెమోలు మాత్రమే కాకుండా "నిజమైన పని" చేస్తుందని ఏ కొలమానాలు చూపిస్తున్నాయి?
బలమైన సంకేతం అంటే ఉత్పత్తికి సంబంధించిన కొలవగల ఫలితాలు: ఖచ్చితత్వం, సమయం ఆదా, ఖర్చు తగ్గింపు, తక్కువ లోపాలు లేదా అధిక మార్పిడి - ఆ కొలమానాలను మూల్యాంకనం చేయడానికి మరియు పర్యవేక్షించడానికి స్పష్టమైన పద్ధతితో జతచేయబడింది. నిజమైన జట్లు బెంచ్మార్క్లను నిర్మిస్తాయి, ఎడ్జ్ కేసులను పరీక్షిస్తాయి మరియు విస్తరణ తర్వాత పనితీరును ట్రాక్ చేస్తాయి. మోడల్ సరైనది అయినప్పుడు మాత్రమే కాకుండా, తప్పు అయినప్పుడు కూడా వారు ప్లాన్ చేస్తారు, ఎందుకంటే విశ్వాసం వైఫల్య నిర్వహణపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
AI కంపెనీలు సాధారణంగా ఎలా డబ్బు సంపాదిస్తాయి మరియు కొనుగోలుదారులు ఏ ధరల ఉచ్చుల కోసం చూడాలి?
సాధారణ నమూనాలలో వినియోగ-ఆధారిత ధర నిర్ణయ విధానం (ప్రతి అభ్యర్థన/టోకెన్/పని), సీటు-ఆధారిత సభ్యత్వాలు, ఫలిత-ఆధారిత ధర నిర్ణయ విధానం (అరుదు), SLAలతో ఎంటర్ప్రైజ్ ఒప్పందాలు మరియు ఎంబెడెడ్ లేదా ఆన్-డివైస్ AI కోసం లైసెన్సింగ్ ఉన్నాయి. ఒక ముఖ్యమైన ఉద్రిక్తత అంచనా వేయదగినది: వినియోగదారులు స్థిరమైన ఖర్చును కోరుకుంటారు, అయితే AI ఖర్చులు వినియోగం మరియు మోడల్ ఎంపికతో మారవచ్చు. బలమైన విక్రేతలు చౌకైన మోడళ్లకు రూటింగ్, కాషింగ్, బ్యాచింగ్ మరియు సందర్భ పరిమాణాన్ని నియంత్రించడం ద్వారా దీనిని నిర్వహిస్తారు.
ప్రతి ఒక్కరూ ఒకేలాంటి మోడళ్లను ఉపయోగించగలిగితే, AI కంపెనీని ఏది సమర్థించదగినదిగా చేస్తుంది?
తరచుగా కందకం కేవలం "మెరుగైన మోడల్" మాత్రమే కాదు. రక్షణ అనేది యాజమాన్య డొమైన్ డేటా, వినియోగదారులు ఇప్పటికే నివసిస్తున్న వర్క్ఫ్లో లోపల పంపిణీ, ఇంటిగ్రేషన్లు మరియు అలవాట్ల నుండి ఖర్చులను మార్చడం, అధిక-స్టేక్స్ ప్రాంతాలలో బ్రాండ్ నమ్మకం మరియు నమ్మకమైన AIని రవాణా చేయడంలో కార్యాచరణ శ్రేష్ఠత నుండి రావచ్చు. హ్యూమన్-ఇన్-ది-లూప్ సిస్టమ్లు కూడా స్వచ్ఛమైన ఆటోమేషన్ను అధిగమించగలవు. రెండు జట్లు ఒకే మోడల్ను ఉపయోగించుకోవచ్చు మరియు దాని చుట్టూ ఉన్న ప్రతిదాని ఆధారంగా చాలా భిన్నమైన ఫలితాలను పొందవచ్చు.
ఒక విక్రేత లేదా స్టార్టప్ను మూల్యాంకనం చేసేటప్పుడు AI-వాషింగ్ను నేను ఎలా గుర్తించగలను?
స్పష్టమైన AI సామర్థ్యం లేని అస్పష్టమైన క్లెయిమ్ల కోసం, ఎటువంటి ఎడ్జ్ కేసులు లేని “డెమో మ్యాజిక్” మరియు మూల్యాంకనం, డేటా గవర్నెన్స్, పర్యవేక్షణ లేదా వైఫల్య మోడ్లను వివరించలేకపోవడం కోసం చూడండి. “నియర్ పర్ఫెక్ట్” వంటి అతిగా నమ్మకంగా ఉన్న క్లెయిమ్లలో మరొక హెచ్చరిక సంకేతం. ఆకుపచ్చ జెండాలలో పారదర్శక కొలత, స్పష్టమైన పరిమితులు, డ్రిఫ్ట్ కోసం పర్యవేక్షణ ప్రణాళికలు మరియు బాగా నిర్వచించబడిన మానవ సమీక్ష లేదా ఎస్కలేషన్ మార్గాలు ఉన్నాయి. “మేము అలా చేయము” అని చెప్పగల కంపెనీ తరచుగా ప్రతిదీ వాగ్దానం చేసే దానికంటే ఎక్కువ నమ్మదగినది.
ప్రస్తావనలు
-
OECD - oecd.ai
-
OECD - oecd.org
-
నేషనల్ ఇన్స్టిట్యూట్ ఆఫ్ స్టాండర్డ్స్ అండ్ టెక్నాలజీ (NIST) - NIST AI RMF (AI 100-1) - nist.gov
-
NIST AI రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ ఫ్రేమ్వర్క్ (AI RMF) ప్లేబుక్ - కొలత - nist.gov
-
గూగుల్ క్లౌడ్ - MLOps: మెషిన్ లెర్నింగ్లో నిరంతర డెలివరీ మరియు ఆటోమేషన్ పైప్లైన్లు - google.com
-
గూగుల్ - MLOps కు ప్రాక్టీషనర్ గైడ్ (వైట్పేపర్) - google.com
-
గూగుల్ క్లౌడ్ - MLOps అంటే ఏమిటి? - google.com
-
డేటాడాగ్ - LLM మూల్యాంకన ఫ్రేమ్వర్క్ ఉత్తమ పద్ధతులు - datadoghq.com
-
IBM - మోడల్ డ్రిఫ్ట్ - ibm.com
-
OpenAI - భాషా నమూనాలు ఎందుకు భ్రాంతులు కలిగిస్తాయి - openai.com
-
OpenAI - API ధర - openai.com
-
OpenAI సహాయ కేంద్రం - టోకెన్లు అంటే ఏమిటి మరియు వాటిని ఎలా లెక్కించాలి - openai.com
-
మైక్రోసాఫ్ట్ - మైక్రోసాఫ్ట్ 365 కోపైలట్ ధర - microsoft.com
-
MIT స్లోన్ స్కూల్ ఆఫ్ మేనేజ్మెంట్ - డేటా-కేంద్రీకృత కృత్రిమ మేధస్సుకు ఇది ఎందుకు సమయం - mit.edu
-
NVIDIA - ఎడ్జ్ AI అంటే ఏమిటి? - nvidia.com
-
IBM - ఎడ్జ్ vs. క్లౌడ్ AI - ibm.com
-
ఉబెర్ - ML మోడల్ విస్తరణ భద్రతపై బార్ను పెంచడం - uber.com
-
ఇంటర్నేషనల్ ఆర్గనైజేషన్ ఫర్ స్టాండర్డైజేషన్ (ISO) - ISO/IEC 42001 అవలోకనం - iso.org
-
arXiv - నాలెడ్జ్-ఇంటెన్సివ్ NLP టాస్క్ల కోసం తిరిగి పొందడం-వృద్ధి చెందిన తరం (లూయిస్ మరియు ఇతరులు, 2020) - arxiv.org
-
ఒరాకిల్ - వెక్టర్ శోధన - oracle.com
-
కృత్రిమ మేధస్సు చట్టం (EU) - మానవ పర్యవేక్షణ (ఆర్టికల్ 14) - artificialintelligenceact.eu
-
యూరోపియన్ కమిషన్ - AI పై నియంత్రణ చట్రం (AI చట్టం అవలోకనం) - europa.eu
-
యూట్యూబ్ - యూట్యూబ్.కామ్
-
AI అసిస్టెంట్ స్టోర్ - AI అప్స్కేలింగ్ ఎలా పనిచేస్తుంది - aiassistantstore.com
-
AI అసిస్టెంట్ స్టోర్ - AI కోడ్ ఎలా ఉంటుంది - aiassistantstore.com
-
AI అసిస్టెంట్ స్టోర్ - AI అల్గోరిథం అంటే ఏమిటి - aiassistantstore.com
-
AI అసిస్టెంట్ స్టోర్ - AI ప్రీప్రాసెసింగ్ అంటే ఏమిటి - aiassistantstore.com