为您的企业找到最佳人工智能合作伙伴的 3 种方法

以下是如何去芜存菁并找到可以帮助您的组织充分利用 AI 技术的 IT 合作伙伴的方法。

决定涉足人工智能只是一个起点。如果您打算在业务中使用生成式人工智能和其他新兴技术，您需要确保您拥有一个可以安全有效地利用数据的平台。 

这些类型的平台可能由外部技术提供商提供。那么，在人工智能合作伙伴方面，企业如何甄别麦子和谷壳，优秀的技术合作伙伴是什么样的呢？三位商界领袖向我们表达了他们的观点。

1. 关注您的用例 

汤森路透数据和模型治理副总裁卡特·库西诺 (Carter Cousineau) 认识到，去芜存菁是一项挑战，特别是在过去 12 个月快速发展的领域。 

“在生成人工智能方面，现在有一些混合，”她说。“有很多炒作，我个人很好奇哪些用例会持续下去。” 

Gartner 最近将生成式 AI 置于其2023 年新兴技术成熟度曲线中过高期望的顶峰，这就是炒作的程度 。

这位技术分析师表示，生成式人工智能应用的规模和快速采用预示着劳动力生产力和机器创造力的新浪潮。

Cousineau 认为，专业人士应该顺应这波数据主导的创新浪潮，同时仔细思考人工智能和大型语言模型 (LLM) 的实施对他们的业务意味着什么，尤其是当他们寻求构建或购买技术时。

“我对许多专业人士的第一个问题是，‘你需要一个大型语言模型吗？’”她说。“因为这样做的成本可能相当大。所以，你要小心，这是一个需要投资大型语言模型的领域。” 

与任何其他技术购买一样，投资人工智能系统和服务的起点应该是一个明确的业务案例。 

Cousineau 表示，汤森路透正在探索一系列用例，她的团队与整个组织的人员合作，以确保优先考虑数据治理。

“我们从道德和减轻危害的角度来看待这些工具，”她说。“根据用例，我们会研究正在发生的情况，并尝试快速缓解潜在的问题。”

汤森路透已经与几个主要供应商建立了合作伙伴关系。企业信息存储在 Snowflake 数据云中，作为数据主导创新的单一事实来源。 

Cousineau 还提到了她的公司与 Microsoft Copilot 的新兴合作伙伴关系，这是一款人工智能助手，可以帮助专业人士创建文档、总结演示文稿等 

“有一些用例，我们正处于整理工作的最后阶段。我们还在研究一些现有的产品，并思考如何利用一些骨架并构建不同的特性或功能，会更好地为客户服务，”她说。

“即使我们在内部使用法学硕士，我们的员工有一个安全的环境来使用这项技术也非常重要。因此，我们从外部客户和员工的角度来看待它，我们着眼于支持所有法学硕士环境。”

2.寻找灵活的合作伙伴 

电子商务巨头 Wayfair 的机器学习总监 Tulia Plumettaz 认识到，在人工智能方面，商界领袖需要考虑的棘手问题之一是，是尽早投入市场，还是更多地等待？游戏。

太早进入，您可能会在一个合作伙伴身上花费太多资金，而随着市场的发展，该合作伙伴会被抛在后面。但是，进入得太晚，你的竞争对手可能会把你甩在后面。

再加上一系列其他考虑因素，例如供应商锁定和对企业数据资产利用的担忧，企业领导者面临着一个棘手的难题。

“想想今天的人工智能，”她说。“围绕数据所有权存在很大的障碍和问题，例如谁拥有资产以及大型供应商是否会使用您的数据来训练自己的模型，或者不会。这是我们现在关注的问题。我们正在学习当涉及到该领域的数据和合法性时，情况会变得更加美好。” 

Plumettaz 最近向 ZDNET 解释了她的公司如何 与 Snorkel AI 合作 来提升消费者的在线搜索体验 - 正如 Wayfair 涉足机器学习一样，该公司正在探索其他快速新兴领域。

“我们正在探索对话式人工智能的应用，”她说。“我们的领域肯定有一些用例，我们相信我们可以快速进入。”

Wayfair 和 Snorkel 建立了一体化的关系，使 Plumetaz 和她的业务同事能够仔细思考潜在的用例。

“通过 Snorkel，我们对这个领域有了更长远的看法，即试图了解企业层面的差异化因素，”她说。 

Plumettz 正在与 Snorkel 合作开发基础模型，帮助该公司利用其关键数据资产，例如其销售的产品及其定义特征。

有了这种结构，Wayfair 将能够思考其他人工智能专家如何帮助企业实现其长期目标。

“我们专注于了解这个领域的发展方向，同时也实现容易实现的目标，”她说。 

“我们要问的是，‘什么才能使 Wayfair 拥有的数据资产发挥独特的价值，而我们无法通过通用的现成产品获得这种价值？’” 

3. 对实验保持开放态度 

虽然生成式人工智能目前受到了媒体的广泛关注，但喜力全球战略和洞察主管 Lalo Luna 表示，企业领导者必须认识到，ChatGPT 和其他对话机器人远非唯一的人工智能游戏。

他说：“我认为公司需要更加关注如何采用和拥抱人工智能，还有传统的机器学习和其他数据密集型流程。”

这就是 Luna 在 Heineken 的首要任务，他的团队正在使用 Stravito 的企业洞察平台，通过称为知识与洞察管理 (KIM) 的内部品牌平台分享洞察。

尽管数据的力量得到了他的商业同行的认可，但卢纳认为，其他一些公司在理解信息的价值方面仍然落后。 

他表示，专业人士现在不是等待市场领导者出现，而是开始确定哪些供应商可以帮助他们的组织。

“数据和人工智能已经成为一种竞争优势，”卢纳说。 

“企业领导者不应该害怕技术。他们需要关心如何提高员工的技能，以及如何建立技术生态系统，不仅帮助他们的消费者，而且帮助他们的内部人员做出更好的决定。”

Stravito 最近宣布添加了 专有的生成式人工智能引擎， 以更具吸引力的方式为企业提供经过验证的见解。

Luna 表示，对人工智能领域的新想法保持开放态度非常重要，他预计 Stravito 会成为帮助他的公司充分利用其持有的数千份报告的关键角色。

“我们越来越需要介入这类事情，”他说。“成功就是跳到实验阶段。”