Nėra ML komandos? Pažiūrėkite, kaip šis startuolis per kelias savaites sukūrė galingą AI antrąjį pilotą!

Akimirka „Mums reikia AI“.

Tai scena, kurią daugelis įkūrėjų per gerai žino – rinka sparčiai keičiasi, konkurentai skelbia apie naujas AI funkcijas, o klientai užduoda neišvengiamą klausimą:

„Kada jūsų gaminys turės dirbtinį intelektą, kuris gali tiesiog padaryk tai už mane?”

Jau turite puikų produktą, kurį mėgsta jūsų vartotojai. Tačiau dabar lūkesčiai pasikeitė. Visi nori dirbtinio intelekto galimybių – automatizavimo, numatymo, personalizavimo – veikia.

Iššūkis?
Mašininio mokymosi inžinierių komandos samdymas yra brangus, atimantis daug laiko ir nepasiekiamas daugumai augančių pradedančiųjų įmonių. Net vienas vyresnysis ML inžinierius galėtų suvalgyti didžiulę jūsų metinio biudžeto dalį.

Taigi, kaip startuoliai gali neatsilikti nuo AI revoliucijos nesukūrę visapusiško duomenų mokslo skyriaus?

Didysis AI mitas

Yra plačiai paplitusi klaidinga nuomonė, kad dirbtinio intelekto kūrimas reiškia:

• Duomenų mokslo komandos samdymas.
• Surenkami milijonai duomenų taškų.
• Treniruočių modeliai nuo nulio.
• Praleiskite mėnesius (ar metus), kol pamatysite rezultatus.

Daugeliui pradedančiųjų tai greitas kelias į perdegimą, o ne naujovės.

Tiesa ta, kad šiuolaikinis AI nėra dviračio išradimas. Tai apie protingai naudojant tai, kas jau yra — panaudoti iš anksto parengtus modelius, susieti juos su savo duomenimis ir diegti sprendimus, kurie iš karto suteikia verslo vertę.

Pradedantiesiems iš tikrųjų reikia ne „mašininio mokymosi komandos“.
Jiems reikia an AI antrasis pilotas — sistema, kuri vartotojams atrodo protinga ir intuityvi, sukurta be gilios ML infrastruktūros.

Pirmas veiksmas: tikslo išdėstymas

Prieš pereinant prie modelio pasirinkimo ar architektūros, pirmiausia reikia išsiaiškinti ką AI iš tikrųjų turėtų daryti jūsų vartotojams.

Paklauskite savęs:

• Kokius rezultatus turėtų duoti AI?
• Kokius sprendimus tai turėtų padėti vartotojams priimti?
• Prie kokių duomenų jau turite prieigą?

Šis pertvarkymas paverčia problemą iš „sukurkime modelį“ į „kurkime išmanesnę patirtį“.

Tikslas?
Kad jūsų AI elgtųsi taip, kaip jūsų naudotojo protingiausias, greičiausias skaitmeninis asistentas – toks, kuris supranta kontekstą, siūlo įžvalgas ir skatina veiksmus – nereikia nė vieno ML inžinieriaus.

Antras žingsnis: pastatymas nestatant nuo nulio

Štai sėkmingiausių šių dienų AI kopilotų paslaptis: jie nėra sukurti iš nulio.
Jie pastatyti iš pamatų modeliai — didelių kalbų modeliai (LLM) ir konkrečiam domenui pritaikyti dirbtinio intelekto įrankiai, jau parengti naudojant didžiulius duomenų rinkinius.

Juos galingus daro ne pats modelis, o tai, kaip jis yra pritaikyti ir integruoti į savo produktą.

Štai kaip vyksta procesas:

• Pasinaudokite iš anksto apmokytais modeliais — Naudokite tvirtus LLM kaip pagrindinį žvalgybos sluoksnį.
• Tikslus domeno derinimas — Pateikite AI unikalius savo pramonės duomenis (anonimines ataskaitas, dokumentus ir terminus), kad jis kalbėtų jūsų kalba.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG) — Prijunkite jį prie savo duomenų bazės arba žinių bazės, kad dirbtinis intelektas gautų tikrus, naujausius atsakymus, o ne haliucinuotų.
• Atitikties filtrai — Į jo logiką įtraukite finansines, teisines ar reguliavimo garantijas.

Per kelias savaites galite turėti AI, kuris gali:

• Skaitykite PDF arba duomenų failus.
• Aptikti anomalijas.
• Siūlykite pataisymus.
• Atsakykite į naudotojų užklausas konkrečiai domenui būdingu tikslumu.

Tai ne teoriška – tai, kiek daug naujų įmonių per rekordiškai trumpą laiką paleidžia gamybai paruoštus dirbtinio intelekto antruosius pilotus.

Trečias žingsnis: paverskite AI tikru antruoju pilotu

A pokalbių robotas laukia klausimų.
A antrasis pilotas imasi iniciatyvos.

Gerai suprojektuotas antrasis pilotas daro daugiau nei reaguoja – numato, įspėja ir automatizuoja.

Pavyzdžiai:

• Prieš pateikiant pažymėkite trūkstamus atitikties duomenis.
• Nereguliarių išlaidų modelių pabrėžimas.
• Suvestinių ar rekomendacijų generavimas automatiškai.

Tai skirtumas tarp „įrankio“ ir „komandos draugo“.
Geriausi antrieji pilotai pridėti vertės net neprašant.

Keturi dažniausiai pasitaikantys spąstai (ir kaip jų išvengti)

Daugelis pradedančiųjų suklumpa kurdami dirbtinio intelekto antruosius pilotus, nes laiko juos paprastais priedais.
Štai ko reikėtų vengti:

1. Haliucinacijų rizika
   Naudokite gavimu pagrįstus modelius, kad užtikrintumėte, jog jūsų AI gautų patikrintus, kontekstinius duomenis, o ne sugalvotus atsakymus.
2. Atitikties spragos
   Ypač fintech ir reguliuojamuose sektoriuose valdymo taisykles įterpkite tiesiai į AI logiką.
3. Integravimo silosai
   Nekurkite atskiro AI „valdiklio“. Natūraliai integruokite jį į esamą platformą.
4. Perdėta inžinerija
   Jums nereikia visų populiarių funkcijų – sutelkite dėmesį į 2–3 naudotojo problemų, kurios tikrai juda adata, sprendimą.

Paleidimas

Teisingai atlikus šį metodą, poveikis matomas – greitas.

Įsivaizduokite, kad naudotojai įkelia netvarkingą CSV failą.
Per kelias sekundes jūsų AI antrasis pilotas:

• Suskirsto duomenis į kategorijas.
• Trūksta vėliavėlių arba yra neteisingi įrašai.
• Siūlo mokesčių taupymo galimybes.
• Sukuria paruoštą siųsti finansinę suvestinę.

Tai ne tik „AI funkcija“. Tai a verslo diferencialas.

Šį modelį sekantys startuoliai matė:

• 70 %+ naudotojų priėmimas per pirmąjį mėnesį.
• 40 % sumažėjo palaikymo užklausų.
• 50 % greitesnis užduočių atlikimo laikas.

Viskas pasiekta nesamdant nė vieno ML inžinieriaus.

Kodėl tai veikia

Sėkmę čia lemia ne kompetencijos praleidimas – tai skolinimasis ir efektyvus jų integravimas.

• Iš anksto apmokyti modeliai suteikti žvalgybos.
• Tikslus derinimas prideda aktualumo.
• Integracija užtikrina naudojimo patogumą.
• Valdymas garantuoja pasitikėjimą.

Šis hibridinis metodas sujungia greitį su patikimumu – ta vieta, kurios reikia kiekvienam startui.

💼 Ką tai reiškia augančiam startuoliui

Jei esate įkūrėjas arba produkto lyderis, kuris lenktyniauja, kad AI naudotojams būtų suteiktas – jums nereikia pradėti nuo nulio.

Jums reikia:
✅ Aiškus vartotojų problemų supratimas.
✅ Tinkamos esamos AI technologijos.
✅ Patikimas partneris, galintis integruoti, suderinti ir apsaugoti jūsų sistemą.

Trumpai tariant: laivo vertė, o ne infrastruktūra.

AI ateitis kopilotuose

Kita „fintech“ ir „SaaS“ produktų banga nekonkuruos dėl prietaisų skydelių ar funkcijų – jie konkuruos dėl intelekto.

Per ateinančius kelerius metus dirbtinio intelekto pilotai:

• Automatiškai pildo norminius dokumentus.
• Numatykite pinigų srautų krizes prieš joms įvykstant.
• Tvarkykite klientų aptarnavimą keliomis kalbomis realiuoju laiku.
• Tapkite privaloma, o ne malonia savybe.

Laimės ne tie, kurie patys viską sukūrė.
Jie bus tie, kurie greitai paleido, greitai išmoko ir kartojo naudodami tinkamą derinį AI galia ir žmogaus priežiūra.

Final Takeaway

AI antrieji pilotai nėra ateitis – jie jau čia. Klausimas ne jeigu naudosite vieną, bet kaip greitai galite pristatyti tai, kas veikia.

Ir jums nereikia ML inžinierių armijos, kad tai įvyktų.

💡 At Spritle programinė įrangames specializuojamės padėdami startuoliams ir įmonėms paleisti saugius, keičiamo dydžio ir tikrai naudingus dirbtinio intelekto produktus, nereikalaujant nuo nulio kurti vidines AI komandas.
Jei esate pasirengęs paversti savo AI viziją veikiančiu produktu, kuris džiugina vartotojus ir atitinka realaus pasaulio reikalavimus, pakalbėkime.