Kielimallit ovat tehneet tekoälykokeiluista halpoja, ja siksi niitä on kaikkialla. Harvempi kokeilu päätyy tuotantoon, koska tuotanto vaatii asioita, joita demo ei: virheenkäsittelyn, kustannusten hallinnan, laadun mittaamisen ja sen, että joku vastaa toiminnasta ensi kuussa.
Rakennamme tekoälyratkaisut sillä oletuksella, että ne jäävät käyttöön. Se alkaa siitä, että valitaan ongelma, jossa hyöty on mitattavissa.
Mitä olemme rakentaneet
- Sisällön luokittelu ja sävyanalyysi uutistoimituksen työkaluna
- Käyttäjäsegmentointi BigQuery ML:llä suuren mediatalon dataan
- GenAI-integraatiot olemassa oleviin järjestelmiin ja työnkulkuihin
- Dokumenttien käsittelyn ja luokittelun automatisointi
- Ennustemallit datavaraston päälle, siellä missä data jo on
Miten etenemme
Ensimmäinen kysymys ei ole mallin valinta vaan se, mitä ratkaistaan ja miten onnistuminen mitataan. Jos tähän ei ole vastausta, ratkaisua ei kannata rakentaa vielä.
Sen jälkeen etenemme pienimmällä toimivalla ratkaisulla: usein sääntöpohjainen tai olemassa olevaan malliin nojaava toteutus riittää, ja oman mallin kouluttaminen on turhaa työtä. Kun hyöty on todennettu, ratkaisu viedään tuotantoon valvonnan ja kustannusrajojen kanssa.
Miten voimme auttaa
Käyttötapausten arviointi
Mihin tekoäly kannattaa teillä laittaa ja mihin ei.
Pilotti
Rajattu toteutus, jonka hyöty on mitattavissa ennen jatkopäätöstä.
Tuotantoon vienti
Valvonta, kustannusrajat ja ylläpito osana ratkaisua.