Ano ang isang Kumpanya ng AI?

Ano ang isang Kumpanya ng AI?

Maikling sagot: Ang isang kumpanya ng AI ay isa na ang pangunahing produkto, halaga, o kalamangan sa kompetisyon ay nakasalalay sa AI - kung aalisin ang AI, ang alok ay babagsak o lalala nang husto. Kung ang AI ay mabigo bukas at maaari ka pa ring maghatid gamit ang mga spreadsheet o pangunahing software, malamang na ikaw ay pinagana ng AI, hindi ka native ng AI. Ang mga totoong kumpanya ng AI ay naiiba sa pamamagitan ng data, pagsusuri, pag-deploy, at masusing pag-ulit ng mga loop.

Mga pangunahing punto:

Pangunahing dependency : Kung ang pag-aalis ng AI ay makakasira sa produkto, naghahanap ka ng isang kumpanya ng AI.

Simpleng pagsubok : Kung kaya mong maglakad nang paika-ika nang walang AI, malamang na pinagana mo ang AI.

Mga senyales ng operasyon : Ang mga pangkat na tumatalakay sa drift, eval sets, latency, at mga failure mode ang kadalasang gumagawa ng mahirap na trabaho.

Paglaban sa maling paggamit : Gumawa ng mga guardrail, pagsubaybay, at mga plano sa pagbabalik sa dati para sa mga pagkakataong masira ang mga modelo.

Pagsisikap ng Mamimili : Iwasan ang paghuhugas gamit ang AI sa pamamagitan ng mga mahigpit na mekanismo, sukatan, at malinaw na pamamahala ng datos.

Ano ang isang Kumpanya ng AI? Infographic

Ang "kumpanya ng AI" ay napapalitan nang napakalaya na isinasapanganib ang lahat ng bagay at wala nang sabay-sabay. Isang startup ang nagsasabing AI ang kanilang katayuan dahil nagdagdag ito ng autocomplete box. Ang isa pang kumpanya ay nagsasanay ng mga modelo, gumagawa ng mga tooling, nagpapadala ng mga produkto, at nagde-deploy sa mga production environment... at napapabilang pa rin sa iisang bucket.

Kaya ang tatak ay nangangailangan ng mas matalas na mga gilid. Ang pagkakaiba sa pagitan ng isang negosyong native ng AI at isang karaniwang negosyo na may kaunting machine learning ay mabilis na lumilitaw kapag alam mo na kung ano ang hahanapin.

Mga artikulong maaaring gusto mong basahin pagkatapos nito:

🔗 Paano gumagana ang AI upscaling
Alamin kung paano nagdaragdag ng detalye ang mga modelo para mapalaki nang maayos ang mga imahe.

🔗 Ano ang hitsura ng AI code?
Tingnan ang mga halimbawa ng nabuong code at kung paano ito nakabalangkas.

🔗 Ano ang isang AI algorithm?
Unawain ang mga algorithm na tumutulong sa AI na matuto, manghula, at mag-optimize.

🔗 Ano ang AI preprocessing?
Tuklasin ang mga hakbang na naglilinis, naglalagay ng label, at nagpo-format ng data para sa pagsasanay.

Ano ang isang AI Company: ang malinis na kahulugan na matibay ✅

Isang praktikal na kahulugan:

Ang isang kompanya ng AI ay isang negosyo na ang pangunahing produkto, halaga, o kalamangan sa kompetisyon ay nakasalalay sa artificial intelligence - ibig sabihin kung aalisin mo ang AI, ang "bagay" ng kompanya ay babagsak o lalala nang husto. ( OECD , NIST AI RMF )

Hindi “gumamit kami ng AI minsan sa isang hackathon.” Hindi rin “nagdagdag kami ng chatbot sa contact page.” Parang ganito:

  • Ang produkto ay isang sistemang AI (o pinapagana ng isang end-to-end) ( OECD )

  • Ang kalamangan ng kumpanya ay nagmumula sa mga modelo, datos, ebalwasyon, at pag-ulit ( Google Cloud MLOps , NIST AI RMF Playbook - Measure )

  • Ang AI ay hindi isang tampok - ito ang makina 🧠⚙️

Narito ang isang madaling pagsusuri ng bituka:

Isipin mo na lang ang pagbagsak ng AI bukas. Kung babayaran ka pa rin ng mga customer at kaya mo pa ring gumamit ng mga spreadsheet o basic software, malamang AI-enabled ka, hindi AI-native.

At oo, may malabong gitnang bahagi. Parang litratong kuha sa malabong bintana... hindi magandang metapora, pero naiintindihan mo naman 😄

Ang pagkakaiba ng "kumpanya ng AI" vs. "kumpanya na pinapagana ng AI" (ang bahaging ito ay nakakatipid ng mga argumento) 🥊

Karamihan sa mga modernong negosyo ay gumagamit ng ilang uri ng AI. Hindi iyon lamang nangangahulugan na isa na silang kumpanya ng AI. ( OECD )

Karaniwang isang kumpanya ng AI:

  • Direktang nagbebenta ng kakayahan sa AI (mga modelo, copilot, intelligent automation)

  • Gumagawa ng mga proprietary AI system bilang pangunahing produkto

  • May seryosong AI engineering, evaluation, at deployment bilang pangunahing tungkulin ( Google Cloud MLOps )

  • Patuloy na natututo mula sa datos at nagpapabuti ng pagganap bilang isang pangunahing sukatan 📈 ( Google MLOps Whitepaper )

Karaniwang isang kumpanyang pinapagana ng AI:

  • Gumagamit ng AI sa loob ng kumpanya upang mabawasan ang mga gastos, mapabilis ang mga daloy ng trabaho, o mapabuti ang pag-target

  • Nagbebenta pa rin ng iba pang bagay (mga produktong tingian, serbisyo sa pagbabangko, logistik, media, atbp.)

  • Maaaring palitan ang AI ng tradisyonal na software at manatiling "magiging sarili nito"

Mga halimbawa (sinasadya lamang, dahil ang mga debate tungkol sa brand ay isang libangan para sa ilang tao):

  • Isang bangko na gumagamit ng AI para sa pagtukoy ng pandaraya - pinagana ng AI

  • Isang retailer na gumagamit ng AI para sa pagtataya ng imbentaryo - pinagana ng AI

  • Isang kumpanya na ang produkto ay isang ahente ng suporta sa customer ng AI - malamang na isang kumpanya ng AI

  • Isang plataporma na nagbebenta ng mga tool sa pagsubaybay, pagsusuri, at pag-deploy ng modelo - kumpanya ng AI (imprastraktura) ( Google Cloud MLOps )

Kaya oo… maaaring gumamit ang dentista mo ng AI para sa mga paalala sa pag-iiskedyul. Hindi naman ibig sabihin noon na isa silang kumpanya ng AI 😬🦷

Ano ang bumubuo sa isang magandang bersyon ng isang kumpanya ng AI 🏗️

Hindi lahat ng kompanya ng AI ay pare-pareho ang pagkakagawa, at ang ilan, sa totoo lang, ay halos puro vibes at venture capital. Ang isang magandang bersyon ng isang kompanya ng AI ay may posibilidad na magbahagi ng ilang katangian na paulit-ulit na lumilitaw:

  • Malinaw na pagmamay-ari ng problema : nilulutas nila ang isang partikular na problema, hindi ang "AI para sa lahat"

  • Mga nasusukat na resulta : katumpakan, natitipid na oras, nabawasan ang gastos, mas kaunting mga error, mas mataas na conversion - pumili ng isang bagay at subaybayan ito ( NIST AI RMF )

  • Disiplina sa datos : ang kalidad ng datos, mga pahintulot, pamamahala, at mga feedback loop ay hindi opsyonal ( NIST AI RMF )

  • Kultura ng pagsusuri : sinusubukan nila ang mga modelo tulad ng mga nasa hustong gulang - gamit ang mga benchmark, mga edge case, at pagsubaybay 🔍 ( Google Cloud MLOps , Datadog )

  • Realidad sa pag-deploy : gumagana ang sistema sa magulong pang-araw-araw na kondisyon, hindi lamang sa mga demo

  • Isang maipagtatanggol na gilid : datos ng domain, pamamahagi, pagsasama ng daloy ng trabaho, o pagmamay-ari na kagamitan (hindi lang "tinatawag nating API")

Isang nakakagulat na palatandaan:

  • Kung ang isang pangkat ay nag-uusap tungkol sa latency, drift, eval sets, hallucinations, at failure modes , malamang na gumagawa sila ng totoong AI work. ( IBM - Model drift , OpenAI - hallucinations , Google Cloud MLOps )

  • Kung ang madalas nilang pag-usapan ay ang "pagbabago ng sinerhiya gamit ang matatalinong vibes," alam mo na kung paano 😅

Talahanayan ng Paghahambing: mga karaniwang "uri" ng mga kumpanya ng AI at kung ano ang kanilang ibinebenta 📊🤝

Nasa ibaba ang isang mabilis ngunit medyo hindi perpektong talahanayan ng paghahambing (tulad ng pang-araw-araw na negosyo). Ang mga presyo ay "karaniwang istilo ng pagpepresyo," hindi eksaktong mga numero, dahil pabago-bago ito nang husto.

Opsyon / "Uri" Pinakamahusay na madla Presyo (karaniwan) Bakit ito gumagana
Tagabuo ng Modelo ng Pundasyon Mga developer, mga negosyo, lahat... medyo Malaking kontrata batay sa paggamit Ang malalakas na pangkalahatang modelo ay nagiging isang plataporma - ang layer na "parang operating system" ( pagpepresyo ng OpenAI API )
Vertical AI App (legal, medikal, pananalapi, atbp.) Mga pangkat na may mga partikular na daloy ng trabaho Subscription + presyo ng upuan Binabawasan ng mga limitasyon sa domain ang kaguluhan; maaaring tumaas ang katumpakan (kapag ginawa nang tama)
AI Copilot para sa Gawaing Kaalaman Benta, suporta, analyst, operasyon Bawat user buwan-buwan Mabilis na nakakatipid ng oras, isinasama sa mga pang-araw-araw na kagamitan... matibay kapag maayos ( presyo ng Microsoft 365 Copilot )
Plataporma ng MLOps / Model Ops Mga pangkat ng AI sa produksyon Kontrata ng negosyo (minsan masakit) Pagsubaybay, pag-deploy, pamamahala - hindi kaakit-akit ngunit mahalaga ( Google Cloud MLOps )
Kumpanya ng Data + Labeling Mga tagabuo ng modelo, mga negosyo Bawat gawain, bawat label, pinaghalo Mas mahusay na datos ang natatalo kaysa sa "mas magarbong modelo" na madalas nakakagulat ( MIT Sloan / Andrew Ng sa data-centric AI )
Edge AI / On-device AI Hardware + IoT, mga organisasyong nakatuon sa privacy Bawat device, paglilisensya Mababang latency + privacy; gumagana rin offline (malaking deal) ( NVIDIA , IBM )
Pagkonsulta / Integrator ng AI Mga organisasyong hindi katutubo ng AI Mga retainer na nakabase sa proyekto Mas mabilis kumilos kaysa sa internal na pagkuha ng empleyado - ngunit depende sa talento, sa pagsasagawa
Pagsusuri / Kaligtasan sa Kagamitan Mga modelo ng pagpapadala ng Teams Naka-tier na subscription Nakakatulong na maiwasan ang mga tahimik na pagkabigo - at oo, napakahalaga nito ( NIST AI RMF , OpenAI - mga halusinasyon )

Pansinin mo. Ang "kumpanya ng AI" ay maaaring mangahulugang ibang-iba. Ang ilan ay nagbebenta ng mga modelo. Ang ilan ay nagbebenta ng mga pala para sa mga tagagawa ng modelo. Ang ilan ay nagbebenta ng mga natapos na produkto. Parehong label, ibang-iba ang realidad.

Ang mga pangunahing archetype ng mga kumpanya ng AI (at kung ano ang mga pagkakamali nila) 🧩

Mag-isip pa tayo nang mas malalim, dahil dito natitisod ang mga tao.

1) Mga kumpanyang inuuna ang modelo 🧠

Ang mga ito ay bumubuo o nagpipino ng mga modelo. Ang kanilang lakas ay karaniwang:

  • talento sa pananaliksik

  • pag-optimize ng kalkulasyon

  • mga loop ng pagsusuri at pag-ulit

  • imprastraktura ng paghahatid na may mataas na pagganap ( Whitepaper ng Google MLOps )

Karaniwang patibong:

  • Ipinapalagay nila na ang "mas mahusay na modelo" ay awtomatikong katumbas ng "mas mahusay na produkto."
    Hindi. Hindi modelo ang binibili ng mga gumagamit, kundi resulta ang binibili nila.

2) Mga kompanya ng AI na unang gumagamit ng produkto 🧰

Naglalagay ang mga ito ng AI sa loob ng isang daloy ng trabaho. Nagtatagumpay sila sa pamamagitan ng:

  • pamamahagi

  • UX at integrasyon

  • malakas na mga loop ng feedback

  • pagiging maaasahan higit pa sa hilaw na katalinuhan

Karaniwang patibong:

  • Minamaliit nila ang kilos ng mga modelo sa kalikasan. Sisirain ng mga totoong gumagamit ang iyong sistema sa bago at malikhaing paraan. Araw-araw.

3) Mga kompanya ng imprastraktura ng AI ⚙️

Isipin ang pagsubaybay, pag-deploy, pamamahala, pagsusuri, orkestrasyon. Nagtatagumpay sila sa pamamagitan ng:

Karaniwang patibong:

  • Nagtatayo sila para sa mga advanced na team at binabalewala ang lahat, pagkatapos ay nagtataka kung bakit mabagal ang pag-aampon.

4) Mga kompanya ng AI na nakasentro sa datos 🗂️

Nakatuon ang mga ito sa mga pipeline ng datos, paglalagay ng label, sintetikong datos, at pamamahala ng datos. Nagtatagumpay sila sa pamamagitan ng:

Karaniwang patibong:

  • Labis silang nagbebenta ng mga bagay na nagsasabing “ang datos ang lumulutas sa lahat.” Makapangyarihan ang datos, ngunit kailangan mo pa rin ng mahusay na pagmomodelo at matibay na pag-iisip tungkol sa produkto.

Ano ang nasa loob ng isang kumpanya ng AI sa ilalim ng hood: ang stack, humigit-kumulang 🧱

Kung susuriin mo ang likod ng kurtina, karamihan sa mga totoong kumpanya ng AI ay may katulad na panloob na istruktura. Hindi palagi, ngunit madalas.

Patong ng datos 📥

  • pagkolekta at paglunok

  • paglalagay ng label o mahinang pangangasiwa

  • privacy, mga pahintulot, pagpapanatili

  • mga loop ng feedback (mga pagwawasto ng gumagamit, mga resulta, pagsusuri ng tao) ( NIST AI RMF )

Model layer 🧠

Patong ng produkto 🧑💻

  • UX na humahawak sa kawalan ng katiyakan (mga pahiwatig ng kumpiyansa, mga estado ng "pagsusuri")

  • mga barandilya (patakaran, pagtanggi, ligtas na pagkumpleto) ( NIST AI RMF )

  • pagsasama ng daloy ng trabaho (email, CRM, mga dokumento, ticketing, atbp.)

Patong ng Operasyon 🛠️

At ang bahaging walang nag-aanunsyo:

  • mga prosesong pantao - mga tagasuri, pagpapataas ng antas ng kalidad, QA, at mga pipeline ng feedback ng customer.
    Ang AI ay hindi "itakda lang at kalimutan na." Ito ay parang paghahalaman. O parang pagmamay-ari ng alagang raccoon. Maaari itong maging cute, ngunit tiyak na sisirain nito ang iyong kusina kung hindi ka nanonood 😬🦝

Mga modelo ng negosyo: kung paano kumikita ang mga kumpanya ng AI 💸

Ang mga kompanya ng AI ay may posibilidad na mahulog sa ilang karaniwang anyo ng monetization:

  • Batay sa paggamit (bawat kahilingan, bawat token, bawat minuto, bawat larawan, bawat gawain) ( Pagpepresyo ng OpenAI API , OpenAI - mga token )

  • Mga subscription na nakabatay sa upuan (bawat user bawat buwan) ( presyo ng Microsoft 365 Copilot )

  • Pagpepresyo batay sa resulta (bihira, ngunit mabisa - bayad bawat conversion o nalutas na tiket)

  • Mga kontrata ng enterprise (suporta, pagsunod, mga SLA, pasadyang pag-deploy)

  • Paglilisensya (on-device, naka-embed, istilo ng OEM) ( NVIDIA )

Isang tensyon na kinakaharap ng maraming kumpanya ng AI:

  • Gusto ng mga customer ng mahuhulaang gastos 😌

  • Maaaring magbago ang mga gastos sa AI depende sa paggamit at pagpili ng modelo 😵

Kaya naman ang magagaling na kompanya ng AI ay nagiging mahusay sa:

  • pagruruta ng mga gawain sa mas murang mga modelo kung posible

  • mga resulta ng pag-cache

  • mga kahilingan sa pagbabatch

  • pagkontrol sa laki ng konteksto

  • pagdidisenyo ng UX na pumipigil sa mga "walang katapusang prompt spiral" (nagawa na nating lahat ito…)

Ang pangunahing tanong: ano ang nagpapatibay sa isang kompanya ng AI 🏰

Ito ang maanghang na bahagi. Maraming tao ang nag-aakalang ang dahilan ay “mas maganda ang aming modelo.” Minsan oo, pero kadalasan… hindi.

Mga karaniwang bentahe ng pagtatanggol:

  • Pagmamay-ari ng datos (lalo na partikular sa domain)

  • Pamamahagi (naka-embed sa isang workflow na kinaroroonan na ng mga user)

  • Mga gastos sa paglipat (mga integrasyon, mga pagbabago sa proseso, mga gawi ng pangkat)

  • Tiwala sa tatak (lalo na para sa mga domain na may mataas na pusta)

  • Kahusayan sa pagpapatakbo (mahirap maghatid ng maaasahang AI sa malawakang saklaw) ( Google Cloud MLOps )

  • Mga sistemang human-in-the-loop (maaaring mas mahusay ang mga hybrid na solusyon kaysa sa purong automation) ( NIST AI RMF , EU AI Act - pangangasiwa ng tao (Artikulo 14) )

Isang medyo hindi komportableng katotohanan:
Maaaring gamitin ng dalawang kumpanya ang parehong pinagbabatayang modelo at mayroon pa ring magkaibang resulta. Ang pagkakaiba ay kadalasang nasa lahat ng bagay sa paligid ng modelo - disenyo ng produkto, mga pagsusuri, mga data loop, at kung paano nila pinangangasiwaan ang pagkabigo.

Paano matukoy ang AI-washing (kilala rin bilang "nagdagdag kami ng kinang at tinawag itong katalinuhan") 🚩

Kung sinusuri mo kung ano ang isang kumpanya ng AI sa kalikasan, abangan ang mga pulang bandilang ito:

  • Walang malinaw na kakayahan sa AI na inilarawan : maraming marketing, walang mekanismo

  • Demo magic : kahanga-hangang demo, walang nabanggit na mga edge case

  • Walang kwento ng pagsusuri : hindi nila maipaliwanag kung paano nila sinusubok ang pagiging maaasahan ( Google Cloud MLOps )

  • Mga sagot sa datos na paikot-ikot : hindi malinaw kung saan nagmumula ang datos o kung paano ito pinamamahalaan ( NIST AI RMF )

  • Walang plano para sa pagsubaybay : umaarte sila na parang hindi umaagos ang mga modelo ( IBM - Model drift )

  • Hindi nila maipaliwanag ang mga paraan ng pagkabigo : lahat ay "malapit nang perpekto" (walang perpekto) ( OpenAI - mga halusinasyon )

Mga berdeng watawat (ang kabaligtaran na nagpapakalma) ✅:

Kung bubuo ka ng isa: isang praktikal na checklist para maging isang kumpanya ng AI 🧠📝

Kung sinusubukan mong lumipat mula sa "AI-enabled" patungo sa "AI company," narito ang isang praktikal na paraan:

  • Magsimula sa isang daloy ng trabaho na nakakasakit ng sapat na mga tao kaya magbabayad sila para ayusin ito

  • Maagang resulta ng instrumento (bago mo i-scale)

  • Bumuo ng isang hanay ng pagsusuri mula sa mga totoong kaso ng gumagamit ( Google Cloud MLOps )

  • Magdagdag ng mga feedback loop mula sa unang araw

  • Gawing bahagi ng disenyo ang mga guardrail, hindi isang nahuling ideya ( NIST AI RMF )

  • Huwag magtayo nang labis - magpadala ng makitid na wedge na maaasahan

  • Ituring ang pag-deploy bilang isang produkto, hindi bilang isang huling hakbang ( Google Cloud MLOps )

Gayundin, ang payong kontra-intuitibo na epektibo:

  • Gumugol ng mas maraming oras sa kung ano ang mangyayari kapag mali ang AI kaysa sa kung kailan ito tama.
    Doon nasusukat ang tiwala o nawawala. ( NIST AI RMF )

Pangwakas na buod 🧠✨

Kaya... ang kahulugan ng isang kompanya ng AI ay simple lang:

Ito ay isang kumpanya kung saan ang AI ang makina , hindi ang dekorasyon. Kung aalisin mo ang AI at ang produkto ay hindi na magiging makabuluhan (o mawawalan ng bentahe), malamang na naghahanap ka ng isang tunay na kumpanya ng AI. Kung ang AI ay isa lamang kasangkapan sa marami, mas tumpak na tawagin itong pinagana ng AI.

At pareho silang ayos. Kailangan ng mundo ang pareho. Pero mahalaga ang label kapag namumuhunan ka, kumukuha ng empleyado, bumibili ng software, o sinusubukang alamin kung robot o karton na may mala-googly na mga mata ang binibili mo 🤖👀

Mga Madalas Itanong

Ano ang maituturing na isang kumpanyang may AI kumpara sa isang kumpanyang may AI?

Ang isang kumpanyang may AI ay isa kung saan ang pangunahing produkto, halaga, o kalamangan sa kompetisyon ay nakasalalay sa AI - aalisin ang AI at ang alok ay babagsak o lalala nang husto. Ang isang kumpanyang pinapagana ng AI ay gumagamit ng AI upang palakasin ang mga operasyon (tulad ng pagtataya o pagtuklas ng pandaraya) ngunit nagbebenta pa rin ng isang bagay na hindi talaga AI. Isang simpleng pagsubok: kung ang AI ay mabibigo bukas at maaari ka pa ring gumana gamit ang pangunahing software, malamang na pinapagana ka ng AI.

Paano ko mabilis na malalaman kung ang isang negosyo ay talagang isang kumpanya ng AI?

Isaalang-alang kung ano ang mangyayari kung ang AI ay tumigil sa paggana. Kung ang mga customer ay magbabayad pa rin at ang negosyo ay maaaring mag-alala gamit ang mga spreadsheet o tradisyonal na software, malamang na hindi ito katutubo ng AI. Ang mga tunay na kumpanya ng AI ay may posibilidad ding magsalita sa mga konkretong terminong operasyonal: mga set ng ebalwasyon, latency, drift, hallucinations, monitoring, at mga failure mode. Kung puro marketing lang at walang mekanismo, isa itong pulang bandila.

Kailangan mo bang sanayin ang sarili mong modelo para maging isang kumpanya ng AI?

Hindi. Maraming kompanya ng AI ang bumubuo ng malalakas na produkto sa ibabaw ng mga umiiral na modelo at kwalipikado pa rin bilang AI-native kahit na ang AI ang makina ng produkto. Ang mahalaga ay kung ang mga modelo, datos, ebalwasyon, at mga loop ng pag-ulit ay nagtutulak sa pagganap at pagkakaiba-iba. Ang pagmamay-ari ng datos, pagsasama ng daloy ng trabaho, at mahigpit na ebalwasyon ay maaaring lumikha ng isang tunay na kalamangan kahit na walang pagsasanay mula sa simula.

Ano ang mga pangunahing uri ng mga kumpanya ng AI, at paano sila nagkakaiba?

Kabilang sa mga karaniwang uri ang mga tagabuo ng foundation model, mga vertical AI app (tulad ng mga legal o medikal na tool), mga copilot para sa gawaing pang-kaalaman, mga MLOp/model ops platform, mga negosyo ng data at labeling, edge/on-device AI, mga consultancy/integrator, at mga tagapagbigay ng evaluation/safety tooling. Maaari silang lahat maging "mga kumpanya ng AI," ngunit iba-iba ang kanilang ibinebentang mga bagay: mga modelo, mga natapos na produkto, o ang imprastraktura na ginagawang maaasahan at mapapamahalaan ang production AI.

Ano ang hitsura ng karaniwang hanay ng mga kumpanya ng AI sa ilalim ng hood?

Maraming kompanya ng AI ang may iisang sistema: isang data layer (pangongolekta, paglalagay ng label, pamamahala, feedback loops), isang model layer (pagpili ng base model, pagpino, paghahanap ng RAG/vector, mga evaluation suite), isang product layer (UX para sa kawalan ng katiyakan, mga guardrail, pagsasama ng workflow), at isang ops layer (pagsubaybay para sa drift, pagtugon sa insidente, mga kontrol sa gastos, mga audit). Ang mga prosesong pantao - mga tagasuri, escalation, QA - ay kadalasang ang hindi kaakit-akit na gulugod.

Anong mga sukatan ang nagpapakita na ang isang kumpanya ng AI ay gumagawa ng "totoong trabaho," hindi lamang mga demo?

Ang mas malakas na senyales ay ang masusukat na mga resulta na nakatali sa produkto: katumpakan, natitipid na oras, nabawas na gastos, mas kaunting mga error, o mas mataas na conversion - kasama ang isang malinaw na pamamaraan para sa pagsusuri at pagsubaybay sa mga sukatang iyon. Ang mga totoong koponan ay bumubuo ng mga benchmark, sumusubok sa mga edge case, at sinusubaybayan ang pagganap pagkatapos ng pag-deploy. Nagpaplano rin sila para sa kung kailan mali ang modelo, hindi lamang kung kailan ito tama, dahil ang tiwala ay nakasalalay sa paghawak ng pagkabigo.

Paano karaniwang kumikita ang mga kompanya ng AI, at anong mga patibong sa pagpepresyo ang dapat bantayan ng mga mamimili?

Kabilang sa mga karaniwang modelo ang pagpepresyo batay sa paggamit (bawat kahilingan/token/gawain), mga subscription batay sa upuan, pagpepresyo batay sa kinalabasan (mas bihira), mga kontrata ng enterprise na may mga SLA, at paglilisensya para sa naka-embed o on-device na AI. Ang isang mahalagang tensyon ay ang predictability: gusto ng mga customer ng matatag na paggastos habang ang mga gastos sa AI ay maaaring magbago kasabay ng paggamit at pagpili ng modelo. Pinamamahalaan ito ng malalakas na vendor sa pamamagitan ng pagruruta sa mas murang mga modelo, caching, batching, at pagkontrol sa laki ng konteksto.

Ano ang nagpapatibay sa isang kompanya ng AI kung lahat ay maaaring gumamit ng mga katulad na modelo?

Kadalasan, ang moat ay hindi lamang basta "mas mahusay na modelo." Ang depensa ay maaaring magmula sa proprietary domain data, pamamahagi sa loob ng isang workflow na kinaroroonan na ng mga gumagamit, paglipat ng mga gastos mula sa mga integrasyon at gawi, tiwala sa brand sa mga lugar na may mataas na antas ng panganib, at kahusayan sa pagpapatakbo sa pagpapadala ng maaasahang AI. Ang mga sistemang human-in-the-loop ay maaari ring higitan ang kahusayan sa purong automation. Maaaring gamitin ng dalawang koponan ang parehong modelo at makakuha ng ibang-iba na mga resulta batay sa lahat ng bagay sa paligid nito.

Paano ko matutukoy ang AI-washing kapag sinusuri ang isang vendor o startup?

Magbantay sa mga malabong pahayag na walang malinaw na kakayahan sa AI, "demo magic" na walang mga edge case, at kawalan ng kakayahang ipaliwanag ang pagsusuri, pamamahala ng datos, pagsubaybay, o mga paraan ng pagkabigo. Ang mga labis na kumpiyansang pahayag tulad ng "malapit sa perpekto" ay isa pang babala. Kasama sa mga berdeng bandila ang transparent na pagsukat, malinaw na mga limitasyon, mga plano sa pagsubaybay para sa pag-anod, at mahusay na tinukoy na pagsusuri ng tao o mga landas ng escalation. Ang isang kumpanyang maaaring magsabing "hindi namin ginagawa iyon" ay kadalasang mas mapagkakatiwalaan kaysa sa isa na nangangako ng lahat.

Mga Sanggunian

  1. OECD - oecd.ai

  2. OECD - oecd.org

  3. Pambansang Instituto ng mga Pamantayan at Teknolohiya (NIST) - NIST AI RMF (AI 100-1) - nist.gov

  4. Playbook ng Balangkas ng Pamamahala ng Panganib ng NIST AI (AI RMF) - Sukat - nist.gov

  5. Google Cloud - MLOps: Mga pipeline ng patuloy na paghahatid at automation sa machine learning - google.com

  6. Google - Gabay ng Practitioner sa mga MLOp (Whitepaper) - google.com

  7. Google Cloud - Ano ang mga MLOp? - google.com

  8. Datadog - Mga pinakamahusay na kasanayan sa balangkas ng pagsusuri ng LLM - datadoghq.com

  9. IBM - Pag-anod ng Modelo - ibm.com

  10. OpenAI - Bakit naghahalungkat ang mga modelo ng wika - openai.com

  11. OpenAI - Pagpepresyo ng API - openai.com

  12. Sentro ng Tulong ng OpenAI - Ano ang mga token at paano ito bilangin - openai.com

  13. Microsoft - Presyo ng Microsoft 365 Copilot - microsoft.com

  14. MIT Sloan School of Management - Bakit panahon na para sa artificial intelligence na nakasentro sa datos - mit.edu

  15. NVIDIA - Ano ang edge AI? - nvidia.com

  16. IBM - Edge vs. cloud AI - ibm.com

  17. Uber - Pagtataas ng pamantayan sa kaligtasan sa pag-deploy ng modelo ng ML - uber.com

  18. Pandaigdigang Organisasyon para sa Istandardisasyon (ISO) - Pangkalahatang-ideya ng ISO/IEC 42001 - iso.org

  19. arXiv - Paglikha ng Pinahusay na Pagkuha para sa mga Gawaing NLP na Masinsinang Nagpapalawak ng Kaalaman (Lewis et al., 2020) - arxiv.org

  20. Oracle - Paghahanap ng Vector - oracle.com

  21. Batas sa Artipisyal na Katalinuhan (EU) - Pangangasiwa ng Tao (Artikulo 14) - artificialintelligenceact.eu

  22. Komisyon ng Europa - Balangkas ng regulasyon sa AI (Pangkalahatang-ideya ng Batas ng AI) - europa.eu

  23. YouTube - youtube.com

  24. Tindahan ng AI Assistant - Paano gumagana ang AI upscaling - aiassistantstore.com

  25. Tindahan ng AI Assistant - Ano ang hitsura ng AI code - aiassistantstore.com

  26. Tindahan ng AI Assistant - Ano ang isang AI algorithm - aiassistantstore.com

  27. Tindahan ng AI Assistant - Ano ang AI preprocessing - aiassistantstore.com

Hanapin ang Pinakabagong AI sa Opisyal na Tindahan ng AI Assistant

Tungkol sa Amin

Balik sa blog