הקדמה
זה דבר אחד לבנות הוכחת AI במעבדת מחקר וזה דבר אחר לפרוס את המודל הזה בייצור הארגוני. ארגונים רבים מתמודדים עם פער בין הצלחת בינה מלאכותית מוקדמת לתוצאות בקנה המידה של הייצור. ההבדל נעוץ בדרך כלל בהערות הנתונים בנפח. ללא צינורות ביאורים חזקים, ארגונים מסתכנים בנפילה למה שמכונה לעיתים קרובות ""מלכודת ה-POC"" - שם אבות טיפוס מבטיחים לעולם לא מגיעים לפריסה מסחרית.
מלכודת ה-POC
בסביבה מבוקרת של מעבדה, פרויקטים של בינה מלאכותית מסתמכים לרוב על מערכי נתונים קטנים שנאספים בקפידה לצורך ניסויים ראשוניים. מודלים אלה עשויים להציג תוצאות מבטיחות, אבל לא מצליחים להכליל בעולם האמיתי. הסיבה פשוטה: הדרכה על נתונים מוגבלים או לא עקביים לא יכולה להכין מודלים לשונות של סביבות ייצור. ללא מערכי נתונים בקנה מידה גדול ומתויג באופן עקבי, ארגונים מוצאים את עצמם כל הזמן מכשירים מודלים מחדש, צורכים זמן, כסף ואמון.
שינוי קנה המידה דורש הערה בעוצמת הקול
שינוי קנה המידה של בינה מלאכותית מחייב מעבר למערכי נתונים בוטיקיים לביאורים בקנה מידה ארגוני. עבור ראייה ממוחשבת, המשמעות יכולה להיות תיוג של מיליוני תמונות של מוצרים, פגמים או תנאי הדרך. עבור רובוטיקה או מערכות AV, זה עשוי להיות כרוך באלפי שעות של סרטון הערות או של LiDAR. עבור אפליקציות NLP ו-LLM, שינוי קנה המידה פירושו בניית מערכי נתונים רב לשוניים שמשקפים את המגוון התרבותי והלשוני של לקוחות ארגוניים בשווקים גלובליים. כדי להגיע לרמה זו של הערות, נדרשות פלטפורמות לתכנון תהליכי עבודה, קיבולת כוח עבודה גלובלית ואבטחת איכות אוטומטית שמבטיחה תפוקה עקבית במיליוני דוגמאות.
היתרונות הארגוניים של הערות ניתנות להרחבה
כשארגונים משקיעים בהערות ניתנות להרחבה, הם מקבלים מספר הטבות. ראשית, הן מפחיתות את מחזורי ההדרכה מחדש מאחר שהמודלים מאומנים על מערכי נתונים רחבים מספיק כדי ללכוד את השונות בעולם האמיתי כבר מההתחלה. שנית, הן מבטיחות עקביות ברחבי האזורים הגיאוגרפיים, קריטית לעמידה בדרישות, להגינות ולמוניטין של המותג הגלובלי. שלישית, הערה ניתנת להרחבה מספקת את כוח העבודה הגמישות הנדרשת לארגונים, ומאפשרת הגדלה מהירה לביקוש עונתי, מועדי יעד רגולטורי או השקות מוצרים בקנה מידה גדול.
למה פתרונות בינה מלאכותית של Uber
Uber AI Solutions מספקת הערות בקנה מידה באמצעות כוח עבודה של יותר מ-8 מיליון עובדים ב-72 מדינות, בגיבוי פלטפורמות מתקדמות כמו uLabel ו-uTask.
בזכות איכות אבטחה בזמן אמת, מודלים מקונצנזוס ותהליכי עבודה אוטומטיים איכותיים, Uber מבטיחה שפרויקטים של בינה מלאכותית ארגונית יעברו מעבר לאבות טיפוס וייכנסו לייצור בביטחון.
עבור מנהלים, המשמעות היא פריסה מהירה יותר, עלויות מופחתות ומודלים של AI עם ביצועים עקביים בסביבות אמיתיות.
Industry solutions
Industries
מדריכים