Maskininlärning och artificiell intelligens (AI)

Vi utvecklar banbrytande molnlösningar för maskininlärning och artificiell intelligens, inklusive chattbottar, intelligenta agenter och prediktiva system. Med rätt träningsdata kan maskininlärningssystem lära sig av historiska data för att förutsäga osynliga mönster.

Vad är artificiell intelligens?

Artificiell intelligens är ett brett område som fokuserar på att möjliggöra för datorer att efterlikna mänskligt beteende. Två områden inom AI är särskilt relevanta för företag: Maskininlärning och Generativ AI.

Vad är maskininlärning?

Maskininlärningslösningar analyserar historiska data för att extrahera mönster som kallas modeller. Dessa modeller är komplexa, automatiskt skapade program som består av miljoner eller miljarder sammanlänkade regler, var och en med en numerisk vikt. Till skillnad från mänskligt utvecklade program fångar maskininlärningsmodeller intrikata datamönster som människor inte kan upptäcka. Dessa modeller tillämpas på nya data för att fatta beslut.

Maskininlärning är typiskt förknippad med att bearbeta databaser eller bilder, snarare än att delta i naturliga språkdialoger som drivs av Generativ AI (se nedan).

Är maskininlärning nytt?

Nej, maskininlärning har funnits i årtionden. Det är en mogen teknik med allmänt tillgängliga, färdiga verktyg.

När Ska Man Använda Maskininlärning?

Ett maskininlärningssystem är helt beroende av de data som matas in under träningen, såsom företagsdatabaser eller bilder. Det är effektivt endast när träningsdata innehåller svar på de ställda frågorna och systemet kan matcha dessa svar korrekt. Maskininlärning är fördelaktigt inom specifika områden.

Att integrera maskininlärning i en organisation innebär ofta att experimentera med dataset och uppgifter för att identifiera optimala kombinationer. Vi rekommenderar att börja med en prototyp: välj en uppgift, bygg systemet, definiera prestationsmått och utvärdera dess kapabiliteter. Förfina sedan prototypen genom att testa olika dataset, frågor och algoritmer. Hitta din optimala punkt med hänsyn till dina data, affärsutmaningar och resursbegränsningar. Därefter kan ett produktionsklart system för maskininlärning utformas och implementeras.

Är maskininlärning samma sak som artificiell intelligens?

Teoretiskt sett är maskininlärning en delmängd av AI. I praktiken fungerar det dock som ett oberoende område.

Hur Skapas Generativa AI-Modeller?

Generativ AI utnyttjar maskininlärning för att automatiskt skapa stora språkmodeller (LLM:er) genom att analysera triljoner av ord. Dessa modeller tränas för att utföra en uppgift: att identifiera det bästa nästa ordet för att fortsätta en fråga som ställts av en användare. Att bygga sådana modeller kräver tiotusentals kraftfulla servrar som arbetar i veckor eller månader, vilket kostar miljontals dollar. När de väl har utvecklats möjliggör LLM:er mänskliga samtal genom att tolka text på en grundläggande nivå.

Hur kan generativa AI-modeller lära sig mina företagsdata?

Dessa modeller är tränade på offentliga data. Även om de har omfattande kunskap saknar de ofta företagspecifika detaljer som interna manualer eller produktkataloginformation. Att ändra dessa modeller är prohibitively dyrt, så de används vanligtvis som de är. Företagsspecifika data kan införlivas i förfrågningar som görs till LLM, antingen helt eller delvis.

Vad är AI-chattbotar?

AI-chatbots erbjuder en modern, kostnadseffektiv lösning för att hjälpa anställda eller kunder att navigera i policyer, produktkataloger, villkor och mer. Dessa chatbots använder artificiell intelligens och generativ AI för att delta i naturliga språkdialoger baserade på tillhandahållna dokument.

AI i PrivacyDocs

Traditionella chatbots har funnits i över ett decennium och förlitar sig ofta på fördefinierade konversationsflöden och nyckelordsmatchning. Fältet har transformerats av AI-chatbots som drivs av stora språkmodeller (LLM:er). LLM:er använder stora mängder textdata för att förutsäga optimala svar baserat på frågor och konversationshistorik. Dessa AI-chatbots är lätta att implementera och utmärker sig i att upprätthålla mänskliga liknande samtal.

BISOT har utvecklat PrivacyDocs GDPR-regelverkets efterlevnad chatbot, ett offentligt tillgängligt AI-baserat verktyg. Denna virtuella assistent hjälper företag att diskutera GDPR-efterlevnad med en AI som har kunskap om GDPR-dokumentation. Den navigerar i dokument, identifierar brister i efterlevnad, föreslår förbättringar, genererar policys och förfinar efterlevnadstexter och rapporter.

Frågor som "lista mina efterlevnadsproblem" besvaras automatiskt med imponerande noggrannhet. Chatbotens molnlösning bygger på Generativ AI och kan anpassas till andra områden genom att tillhandahålla nya dokument och instruktioner.

AI-agenter

AI-agenter går bortom chattbottar genom att inte bara interagera med användare utan också lära sig av dessa interaktioner och vidta autonoma åtgärder. Denna snabbt utvecklande teknik syftar till att hantera vanliga utmaningar och låsa upp nya affärsmöjligheter. På BISOT samarbetar vi med kunder för att utforska möjligheterna med AI-agenter.