En fersk studie fra Accenture viser at bedrifter som bruker avanserte AI-teknologier som store språkmodeller og generativ AI, er i stand til å øke inntektene med opptil 10 %, 2,6 ganger mer enn bedrifter som ikke bruker denne teknologien.

I en tid med kunstig intelligens og store språkmodeller (LLM-er) er datavitenskap og KI i økende grad integrert i arbeidsflyter. Implementering og anvendelse av KI-modeller i forretningsdrift står imidlertid også overfor mange utfordringer.

Ifølge Nguyen Van Tuan, administrerende direktør i Hyratek, enheten som støtter AI-systemet og infrastrukturen for prosjektet med å restaurere martyrbilder, er etterspørselen etter utstyrssystemer som brukes til opplæring og veiledning av AI i verden høyere enn markedets tilbud. Kjøpere må til og med bestille fra leverandører et halvt år i forveien for å få utstyret.

Hvem skapte innsjøen 2.JPG
En gutt chatter med en virtuell jente fra en kunstig intelligens. Foto: ChatGPT

Verden er «tørstig» etter maskinvareinfrastruktur for å tjene kunstig intelligens. Samtidig trenes ofte AI-systemer sentralt, til svært høye kostnader. Dette er en hindring for å anvende AI i forretningsdrift.

Mange bedrifter i Vietnam bruker skytjenester for å distribuere AI-modeller. Denne formen er imidlertid kostbar i stor skala og mangler fleksibilitet i arbeidsflyten.

I et nylig arrangement sa Nguyen Van Giap, administrerende direktør i Lenovo Vietnam, at bedrifter har en ny trend med å bruke AI-integrerte arbeidsstasjoner for å kunne anvende AI mer i drifts- og produksjonsprosessen.

Mange organisasjoner går over til privat drift og utvikling av store språkmodeller (LLM-er) og små språkmodeller (SLM-er) på grunn av bekymringer om sikkerhet og kostnader for opplæringsdata.

Dette optimaliserer ikke bare arbeidsflyter, men hjelper også bedriftseiere med å ta rettidige beslutninger samtidig som det fremmer innovasjon på mange felt.

Arbeidsstasjoner er utformet for å akselerere utvikling, finjustering og opplæring av AI-modeller i mindre skalaer og til lavere kostnader enn i skyen, med CPUer og GPUer med høy ytelse.

Å bruke lokale data er ikke bare sikrere, men lar også dataforskere trene AI-modeller i en lukket sløyfe og raskere, og dermed redusere tiden det tar å komme frem til de endelige resultatene.

AI-opplæring.jpg
Mange organisasjoner utvikler private store språkmodeller (LLM-er) og små språkmodeller (SLM-er) internt via AI-integrerte arbeidsstasjoner. Foto: Illustrasjon

Mangfoldet av store språkmodeller blir også stadig mer anerkjent på global skala. Robert Hallock, visepresident og daglig leder for AI og teknisk markedsføring hos Intel, sa i et intervju med VietNamNet at for å fremme digital transformasjon kan land utvikle sine egne store språkmodeller, med Vietnam som den vietnamesiske store språkmodellen.

Ifølge Intels visepresident regnes Vietnam og Kina som to land som lokaliserer store språkmodeller godt ved å innlemme lokale språkelementer i prosessen med å jobbe med flere flerspråklige AI-modeller.

Ikke bare kan kunstig intelligens brukes til å fremme forretningsdrift i bedrifter, men Robert Hallock mener at kunstig intelligens også kan brukes effektivt i offentlig sektor. Spesielt er den juridiske korridoren i myndighetene et utmerket miljø for kunstig intelligens.

Et juridisk dokument kan være hundrevis av sider langt, noe som gjør det vanskelig for alle å forstå all informasjonen og regelverket i det. Det er da det trengs en stor språkmodell med en virtuell assistent som stiller og svarer på spørsmål om spesifikt innhold.

En undersøkelse fra Finastra viser at Vietnam for tiden leder markedet når det gjelder interesse for generativ AI. Ifølge undersøkelsesresultatene uttrykte 91 % av vietnameserne sin respons på de positive verdiene som generativ AI bringer.

Eksplosjonen av skytjenester og kunstig intelligens (KI) skaper enorme muligheter for økonomisk vekst, men det er fortsatt et digitalt arbeidskraftgap som Vietnam raskt må fylle.