Podniky nepřijmou AI bez předem nasazených inženýrů? Jsou čísla o příjmech zveřejněná od firem označujících data skutečný příjem nebo GMV? Na trhu s datovým označováním je 8+ hráčů s 100 miliony dolarů v ARR, kdo vyhraje? Kdo prohrává? Jsou AI talentová trhy mrtvé? Musíte být také v oblasti kurátorství a implementace dat? @InvTechInc je jedním z tajných gigantů na trhu s ARR 200 miliony dolarů a některými z největších světových společností jako zákazníky. Spotify 👉 Youtube 👉 Apple Podcasts 👉 Mých top 5 lekcí z rozhovoru s jejich generálním ředitelem Matthewem Fitzpatrickem 👇

1. Podniková AI je stále v první směně Nasazení v podniku není jen o modelech, jde o datovou infrastrukturu, přepracování pracovních postupů, odpovědnost, důvěru a sledovatelnost. Je to jako budovat úvěrové modely v bankovnictví, s modelem řízení rizik, testováním, školením a ověřováním. Myslím, že nasazení podnikové AI je v první směně a potrvá deset let, ne dva roky. Co na nasazení podnikové AI nikdo nevidí, co by měl vidět @chetanp @RichardSocher @lqiao @peakji

2. Musíte prodávat podnikovou AI prostřednictvím důkazů, ne slibů Nejjednodušší rada, kterou dávám, je začít s proof of concept, začít s řešeními sprinty. Nezaplatí ani dolar, dokud neprokážete, že technologie funguje, my to uděláme zdarma osm týdnů. Pokud vaše technologie funguje, ukážete to. Jak radíte zakladatelům ohledně osob jiné barvy pleti @maggie_hott @ajtennant @mark_goldberger

3. Forward-Deployed Engineers (FDE) jsou klíčoví pro skutečné zakotvování workflow Umělá inteligence z krabice málokdy zůstane v paměti. Když je potřeba změna přijmout, nástroje mohou sladit s reálnými procesy pouze týmy zabudované přímo na místě s operátory. FDE tuto mezeru překlenou, bez nich se projekty zastaví nebo se vrátí k pilotním projektům. Souhlasíte, že FDE jsou nezbytné pro podnikové přijetí, aby skutečně fungovaly @BrendanFoody @jonsidd @GarrettLord

4. Mezi výkonem modelu a přijetím v podniku se zvětšuje propast Veřejné benchmarky ukazují 40–60% nárůst přesnosti modelu. 60 % spotřebitelů nyní používá AI týdně, přesto je dnes aktivních jen ~5 % podnikových nasazení. Uzavření této mezery vyžaduje nejen lepší modely, ale i datovou infrastrukturu, přepracování pracovních postupů, odpovědnost, důvěru a pozorovatelnost. Jaké jsou podle vás největší překážky pro přijetí podnikové AI @levie @benioff @jasonlk @ivanhzhao

5. Data a odborné znalosti generované lidmi budou příští dekádu pozitivním motivem růstu Syntetická data fungují pro jasné úkoly, ale složité, multimodální, vícejazyčné a vícestupňové uvažování vyžadují pečlivě vybrané lidské poznatky. Podniky budou výrazně investovat do shromažďování, ověřování a dolaďování reálných pracovních postupů. Jak ovlivňuje vzestup syntetických dat trh s lidsky generovanými daty @ashugarg @jrichlive @gokulr