Här kommer fem områden för företag att beakta
- Det är både enkelt och billigt att komma igång
API:er för stora språkmodeller, som de som erbjuds av OpenAI, är användarvänliga och ger en bra "utvecklarupplevelse". De gör det möjligt att snabbt förstå grunderna i LLM, prompt engineering och relaterade API:er. Ofta kan utvecklare komma igång inom bara några timmar, om inte minuter. Utmärkt dokumentation, exempel, handledningar och interaktiva sandlådor gör de första stegen för nya AI-utvecklare till en spännande upplevelse.
Många modeller är också lättillgängliga via olika plattformar och molnleverantörer genom pay-as-you-go-API:er. För enskilda utvecklare och småskalig inhouse-testning är kostnaderna för att använda API:erna låga. Den kontinuerliga utvecklingen av hårdvara och algoritmer som krävs för att köra de djupa neurala nätverken som driver GenAI-modellerna bidrar till att pressa ner priserna samtidigt som prestandan förbättras. Detta är en tydlig parallell till den populära beskrivningen av Moores lag, där processorkraften fördubblas och priserna halveras inom loppet av 12-24 månader.
Ett nära samarbete mellan utvecklare och designers är avgörande.
- Designers är nödvändiga
Att enbart förlita sig på teknik och skickliga programmerare är inte tillräckligt. Betydelsen av en bra användarupplevelse kan inte överskattas när det gäller utvecklingen av nya verktyg för kunskapsarbetare och/eller integrationen av nya funktioner i digitala tjänster. Dessutom spelar produkt- och tjänstedesign en avgörande roll för att sömlöst integrera AI:s nya funktioner i befintliga arbetsflöden.
Vid prototypskapande blir det därför viktigt att validera inte bara den tekniska genomförbarheten utan också användningsfallens genomförbarhet. Designers måste göra sig bekanta med de nya möjligheterna och begränsningarna som AI för med sig. Ett nära samarbete mellan utvecklare och designers är avgörande för att utforska nya idéer och experimentera med "proof of concept.
Ju mer unik och kvalitativ data du kan ge en LLM, desto
mer effektivt kan dess AI hjälpa dig.
- Data, data, data
Data är verkligen grunden för AI och spelar en avgörande roll både i utveckling av AI-modeller och hur de tillämpas i verksamheter. LLM:s bidrar med en förvånansvärt omfattande kunskap, men den är på en mer allmän nivå. Modellerna har ingen djupare kunskap om just ditt företags interna processer och data.
Så ju mer unik och kvalitativ data du kan ge en LLM, desto mer effektivt kan dess AI hjälpa dig. Därmed blir dina dataplattformar och organisationens datamognad viktigare än någonsin. Det är dina befintliga processer och system som genererar data dygnet runt. Så den verkliga utmaningen ligger i att identifiera, förstå, berika och kontextualisera er data för AI. - Mänsklig tillsyn eller andra skyddsräcken behövs
Trots att LLM:er är anmärkningsvärt smarta kan de generera falsk information. Därför är det nödvändigt att validera modellernas utdata och införa skyddsräcken när resultaten presenteras för slutanvändaren. Ett råd är att först lansera nya GenAI-drivna verktyg internt i er organisation.
När du samlat in feedback och itererat utvecklingen internt får du en bättre förståelse för och förtroende för kapaciteten och kvaliteten på de svar som AI:n genererar. Denna valideringsprocess hjälper dig att fastställa de skydd, moderering eller feedbackmekanismer som behövs, innan du lanserar funktionerna externt. - Ta till dig den iterativa utvecklingsprocessen
Landskapet för generativ AI är sådant att ingen har definitiv kunskap om vad som fungerar och vad som inte gör det. Vi förstår inte heller helt vilka funktioner som användarna verkligen sätter värde på. För att upptäcka effektiva tillvägagångssätt är det nödvändigt att experimentera brett – ju snabbare iteration desto bättre.
När du har lärt dig API:erna, förstått grundläggande koncept och konfigurerat din utvecklingsmiljö kan prototyputvecklingen gå anmärkningsvärt snabbt. Ofta räcker några dagar eller till och med timmar. Detta eliminerar behovet av tidsödande utveckling och att testa ett proof of concept. Detta tillvägagångssätt gör att du kan identifiera och investera ytterligare i validerade scenarier som utlovar den största avkastningen för ditt företag.
Marko Aalto AI-strateg på Reaktor
