Das KI-Ökosystem hat eine milliardenschwere Industrie hervorgebracht, und alles beginnt mit Daten. Aufwärts geht es in die Wert Kette gibt es die Chips (GPUs), die die physische Speicherung von Big Data ermöglichen (ein dominierender Player ist NVIDIA).
Diese Big Data müssen auf Plattformen und Infrastrukturen gespeichert werden, die sich KMU nicht leisten können. Das gefällt den Spielern Google Cloud, AmazonAWS, IBM Cloud und Microsoft Azure kommt zur Rettung.
Im großen Maßstab kontrollieren einige wenige Unternehmen den Markt für Unternehmens-KI; während Nationen wie China, die USA, Japan, Deutschland, das Vereinigte Königreich und Frankreich weithin darauf gesetzt haben!
Doch mit der Entwicklung neuer KI-Unternehmen wie OpenAI hat sich das Ökosystem komplett verändert und entwickelt sich nun um drei KI-Schichten herum.
Inhaltsverzeichnis
Verständnis des KI-Ökosystems
Abgesehen von all dem Buzz und Hype, der mit neuen Wörtern einhergeht, die in den Mainstream eindringen, ist KI eine weitere dieser Disziplinen, die in der heutigen Wirtschaftslandschaft zu einem kritischen Faktor geworden sind.
Weit davon entfernt, sich in einem embryonalen Stadium zu befinden, hat sich das KI-Ökosystem zu einem Multi-Milliarden-Dollar-Wert entwickelt enterprise, angeführt von Technologiegiganten, die von IBM bis zu reichen Google, Microsoft, Amazon, und viele andere.
Das heißt nicht, dass es keine Chance für Neueinsteiger gibt. Ganz im Gegenteil.
Das KI-Ökosystem dreht sich um einige Schlüsselelemente, die auch als „Werkzeugkasten für KI“ bezeichnet werden können:
Daten oder Big Data.
Infrastruktur.
Algorithmen.
Lassen Sie uns einen genaueren Blick auf jedes dieser Schlüsselelemente für ein KI-Ökosystem werfen. Aber bevor wir uns damit befassen, müssen wir verstehen, wer und wie mit KI Geld verdient.
Wer verdient Geld mit KI?
Milliarden von Dollar wurden in das KI-Ökosystem investiert, insbesondere von großen Technologieunternehmen.
Dies ist eine gute Nachricht, da diese Technologieunternehmen ein Ökosystem geschaffen haben, das da draußen ist und bereit ist, verstanden zu werden, damit Sie Ihr eigenes Unternehmen daraus aufbauen können.
In der Tat ist das Verständnis, wie dieses Ökosystem funktioniert, der erste Schritt, um damit Geld zu verdienen.
Und alles beginnt mit Daten!
Alles beginnt mit Daten
Denken Sie daran, dass der springende Punkt der KI darin besteht, mit einer riesigen Datenmenge umzugehen und tatsächlich etwas Nützliches zu tun.
Kurz gesagt, obwohl wir gerne über KI und maschinelles Lernen sprechen, handelt es sich um Technologien um ihrer selbst willen. In Wirklichkeit sind Daten die Grundlage dieser Technologien.
Eine kuratierte Datenpipeline ist die Grundlage dafür, dass ein KI-Ökosystem überhaupt funktioniert.
Unternehmen mögen Google, Wolfram Alpha, Amazon, und viele andere, geben Milliarden für die Pflege und Kuratierung ihrer Daten aus. Wenn überhaupt, können wir das für Unternehmen wie argumentieren Google, Daten sind sein wichtigstes Kapital.
Wie bereits im . erklärt Blockchain Wirtschaft, in der heutigen Wirtschaftswelt, die auf Digitalisierung aufbaut, ist es die Regel, diese Daten proprietär zu halten. Das war sinnvoll, da diese Daten schließlich mit mehreren Strategien zu Geld gemacht werden.
Lassen Sie uns ein paar gegensätzliche Beispiele dafür nennen, wie Daten monetarisiert werden:
Google Daten-FreemiumStrategie: Google verwendet seine proprietären Daten (die täglich von Milliarden von Benutzern gesammelt werden), um Werbung zu verkaufen
Apple Daten-umgekehrtes Rasiermesser Strategie: iPhones wissen viel über Sie, aber Apple teilt diese Daten nicht mit Vermarktern. Stattdessen wird es durch den Verkauf teurer Geräte (iPhone ist das primäre) monetarisiert.
Wenn Daten eine kritische Masse erreichen, können wir sie Big Data nennen. Es gibt keine einheitliche Definition von Big Data, und sie kann im Laufe der Jahre tatsächlich variieren.
Je mehr die KI-Industrie wächst, desto billiger wird die Datenerfassung und -verarbeitung.
Dies wiederum ermöglicht die Management einer immer größeren Datenmenge.
Im Interesse dieser Diskussion und zum Zeitpunkt dieser Schreiben, wird ein Petabyte als erste Einheit von Big Data verstanden:
NVIDIA ist eine GPU Design Unternehmen, das entwickelt und vertreibt enterprise Chips für Branchen abseits von Gaming, Rechenzentren, professionellen Visualisierungen und autonomem Fahren. NVIDIA bedient große Konzerne als Unternehmenskunden und nutzt eine Plattform Strategie wo es seine Hardware mit Softwaretools kombiniert, um die Fähigkeiten seiner GPUs zu verbessern.
In der Vergangenheit konnten Sie Rechenaufgaben mit einer einfachen CPU erledigen.
Bis Computer eine größere Datenmenge verarbeiten mussten. Hier kam GPU zur Rettung.
Eine GPU oder Grafikverarbeitungseinheit ist eine elektronische Schaltung, die in der Lage ist, eine riesige Datenmenge zu manipulieren. Der interessante Teil ist, dass GPUs für Spiele entwickelt wurden.
Ihre Fähigkeit, Spiele mit sehr starker Grafik zu verarbeiten, machte diese Chips jedoch auch für die KI äußerst nützlich.
Im Gegensatz zur herkömmlichen CPU kann eine GPU große Datenblöcke parallel verarbeiten, was sie für KI-Systeme sehr geeignet macht.
Bei diesem Tempo ist NVIDIA der entscheidende Akteur.
Wie im Jahresbericht bereits 2018 ausgeführt:
Ausgehend von einem Fokus auf PC-Grafik erfand NVIDIA die Grafikverarbeitungseinheit oder GPU, um einige der komplexesten Probleme in der Informatik zu lösen. Wir haben unseren Fokus in den letzten Jahren auf das revolutionäre Feld der künstlichen Intelligenz oder KI ausgeweitet. Angetrieben von der anhaltenden Nachfrage nach besserer 3D-Grafik und der Größe des Gaming-Marktes hat NVIDIA die GPU zu einem Computergehirn an der Schnittstelle von Virtual Reality oder VR, High Performance Computing oder HPC und KI entwickelt.
Und es ging weiter:
Seine Parallelverarbeitungsfähigkeiten, die von bis zu Tausenden von Rechenkernen unterstützt werden, sind für die Ausführung von Deep-Learning-Algorithmen unerlässlich. Diese Form der KI, bei der Software sich selbst schreibt, indem sie aus Daten lernt, kann als Gehirn von Computern, Robotern und selbstfahrenden Autos dienen, die die Welt wahrnehmen und verstehen können.
Per Januar 2018 verzeichnete NVIDIA bereits fast zehn Milliarden Einspielungen Einnahmen, und über acht Milliarden kamen allein aus dem Verkauf von GPU!
Tatsächlich hat NVIDIA auch einen Chip für Unternehmen wie entwickelt Tesla, die es zum Selbstfahren verwenden.
Die NVIDIA V100 wird von verwendetTesla(Bildquelle NVIDIA Unternehmenswebsite).
Große Technologieunternehmen wie IBM und Google, haben massive Ressourcen investiert, um ihre GPU-Chips dazu zu bringen, Big Data zu verarbeiten.
Und genau wie NVIDIA zogen andere Player nach, um sich als KI-Chiphersteller zu positionieren.
Auch Intel interessiert sich massiv für KI-Chips, was zu seinen Prioritäten gehört.
Und unten sehen Sie, wie jedes seiner Chipprodukte in verschiedenen KI-betriebenen Branchen eingesetzt wird.
Qualcomm bietet auch einen Stapel Chips für verschiedene Anwendungsfälle.
Im Allgemeinen haben Technologiegiganten die Herstellung von Chips jetzt ins eigene Haus gebracht.
Ein Beispiel ist Apple, das endlich damit begann, eigene Chips sowohl für seine Telefone als auch für Computer zu produzieren.
Google ist diesem Beispiel gefolgt, indem es seine eigenen Chips für die neuen Generationen von Pixel-Telefonen entwickelt hat.
Ein neuer Chip, der zum ersten Mal im eigenen Haus entwickelt wurde, wurde als Premium-System auf einem Chip (SoC) gebaut.
Quelle: Google
Diese Chiparchitektur, so behauptet Google, ermöglicht es dem Unternehmen, seine Geräte durch maschinelles Lernen weiter zu verbessern. Zum Beispiel mit Live-Übersetzungen von einer Sprache in die andere.
Warum investieren Unternehmen wieder in Chips?
Mit dem Aufstieg der KI und der Herstellung von allem, was intelligent ist, leben wir an der Schnittstelle verschiedener neuer Branchen, die die KI-Revolution vorantreiben (5G, IoT, Modelle für maschinelles Lernen, Bibliotheken und Chiparchitektur).
Daher ist die Chipherstellung wieder zu einem zentralen strategischen Vermögenswert für Unternehmen geworden, die Hardware für Verbraucher herstellen.
Dies soll kein vollständiger Überblick über die KI-Chip-Industrie sein. Vielmehr, um Ihnen zu zeigen, warum Chips wieder zu einem so zentralen strategischen Vermögenswert geworden sind.
Algorithmen und Infrastrukturen: der Amazon/Google/Microsoft-Cloud-Krieg
Um eine riesige Datenmenge zu speichern, benötigen Sie eine Infrastruktur, die, wenn Sie klein, aber auch mittelgroß sind Geschäft ist schwer zu bauen.
Daher benötigen Sie einen Drittanbieter, der diese Daten für Sie speichern kann.
Dies hat zum Cloud-Krieg zwischen geführt AmazonAWS, Google Cloud-Plattform, Microsoft Azure und IBM Cloud. Amazon, Google und Microsoft sind die dominierenden Spieler.
Google, verwendet insbesondere einen smart Geschäftsstrategie, die gewissermaßen den Weg darstellt Google macht es.
Wenn Sie in der Programmierung tätig sind oder im Bereich des maschinellen Lernens tätig sind, kennen Sie Tensorflow, ein Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen.
Google nutzt die Open Source Modell da es jedem erlaubt, diese Bibliothek zu verwenden, was sie mit der Zeit besser macht.
Aber es macht auch die Notwendigkeit, eine immer größere Menge an Daten zu speichern. Und rate was, Google hat ein Produkt dafür: Google Cloud-Plattform.
Wenn Sie also ein Programmierer sind, der Tensorflow verwendet, und Sie eine Plattform Um diese Daten zu speichern, werden Sie wahrscheinlich verwenden Google Cloud-Infrastruktur.
Die zugrunde liegenden Cloud-Infrastrukturen, die von diesen Technologiegiganten angeboten werden, haben eine ganz neue Branche geschaffen Cloud-Geschäftsmodelle, bestehend aus drei Hauptspielern, IaaS, PaaS und SaaS. Und ein paar andere dazwischen (FaaS, DaaS).
Cloud Geschäftsmodelle basieren alle auf Cloud Computing, einem Konzept, das um 2006 aufkam, als der ehemalige Google-CEO Eric Schmit es erwähnte. Die meisten Cloud-basiert Geschäftsmodelle kann als IaaS (Infrastructure as a Service), PaaS (Platform as a Service) oder SaaS (Software as a Service) klassifiziert werden. Während diese Modelle hauptsächlich über Abonnements monetarisiert werden, werden sie über nutzungsbasierte Umsatzmodelle und Hybridmodelle (Abonnements + nutzungsbasierte Bezahlung) monetarisiert.
Unternehmen, Konzerne und Nationen
Sowohl die Unternehmens- als auch die Unternehmens-KI-Branche werden von großen Akteuren dominiert, die im Laufe der Jahre eine massive Infrastruktur für große Unternehmenskunden aufgebaut haben (man nehme Salesforce und Oracle im Kundenbereich). Management Industrie).
Gleichzeitig investieren Nationen in KI, um eine dauerhafte Wirtschaft zu generieren Wachstum. China, die USA, Japan, Frankreich, Großbritannien und Deutschland investieren alle in KI.
Schauen wir uns an, wie Sie stattdessen mit KI Geld verdienen können.
Wie verdient man mit KI Geld?
Wie Kevin Kelly in seinem Buch erwähnte "Das Unvermeidliche:"
Der Geschäft Pläne der nächsten 10,000 Startups lassen sich leicht prognostizieren: Nimm X und füge KI hinzu. Finden Sie etwas, das verbessert werden kann, indem Sie Online-Intelligenz hinzufügen.
Es gibt ein paar Möglichkeiten, mit dem Bau eines zu beginnen Geschäft mit KI:
Hier baut die KI-Firma eine Sonderanfertigung Modell, über einen Piloten (entweder kostenlos oder gegen eine Pauschalgebühr).
Sobald die Modell fertig ist, geht es durch eine Übergangsphase, die wie ein Lauf beginnt Abonnement/retainer (basierend auf dem Volumen, das von der Modell).
Von dort aus trägt der Preis, sobald er für die Skalierung bereit ist, eine Basis Abonnement, die ab einem bestimmten Volumen sprunghaft ansteigt.
Der Abonnement muss eine Schwelle haben, nach der die Lautstärke die Modell kann unbegrenzt sein (dies geschieht in einer sehr fortgeschrittenen Phase, deren Entwicklung je nach Dienst mindestens 18-24 Monate dauern kann).
Pay-as-you-go
Diese umfassen Dienste von KI-Unternehmen, die möglicherweise Standardbibliotheken von Modellen für maschinelles Lernen bereitstellen, und das Unternehmen, das eines auswählt, zahlt basierend auf dem Verbrauch.
Hybride Preise
Diese umfassen KI-Modelle, die Standard sind, aber bis zu einem gewissen Grad angepasst werden können. In diesem Fall a AbonnementModell, kombiniert mit einem Pay-as-you-go Modell könnte tun.
Ein Schnitt der Ersparnis
Im Falle eines Unternehmens, das KI-Modelle verwendet, um die Kampagnenleistung zu verbessern, kann das Unternehmen dem Kunden diese Modelle mit einem kostenlosen Pilotprojekt oder einer Pauschalgebühr vorstellen und, sobald sich dies als erfolgreich erweist, nur einen Prozentsatz der Einsparungen berechnen.
Dieser Modell könnte effektiver sein, um die Reibungs- und Akquisekosten des Unternehmenskunden zu reduzieren.
Was kann die KI und was nicht?
Basierend auf meiner Erfahrung in den letzten drei Jahren bei der Verfeinerung von Unternehmensdiensten in der KI Marketing Space, dies sind die Anwendungen, die ich als erfolgreich angesehen habe:
Menschen in der Schleife
Ein entscheidendes Element ist, dass der Mensch vorerst auf dem Laufenden bleiben muss.
Welche Anwendung Sie auch immer für das Unternehmen wählen, es ist entscheidend, ein Team aus erfahrenen Mitarbeitern zu haben, die verstehen, wie man diese Modelle im großen Maßstab handhabt.
Beim Erstellen von KI-Modellen können diese benutzerdefinierten Modelle (die für bestimmte Aufgaben des Unternehmens erstellt wurden) im Laufe der Zeit immer relevanter werden.
Es ist jedoch auch wichtig, den Menschen auf dem Laufenden zu halten, sowohl auf der Eingangs- als auch auf der Ausgangsebene.
Auf der Eingabeseite ist es entscheidend, dass die Mitarbeiter Zeit damit verbringen, die für die verfügbaren Daten zu bereichern Modell und verbessern (stellen Sie sich vor, Sie wollen eine Sprache machen Modell die Ihre Produkte beschreibt, je mehr Informationen Sie über diese Produkte, Details und Eigenschaften der Produkte geben, desto besser ist die Modell).
Auf der Ausgangsseite, als die Modell erzeugt Dinge, die abgehen, die müssen korrigiert und auditiert werden, was zum nächsten Punkt führt.
Modellprüfung
Ich behaupte – wird größer sein als das Modellieren selbst!
Meiner Meinung nach wird es ein Kernproblem geben, wenn diese Modelle des maschinellen Lernens immer beliebter werden und die nächste Billionen-Dollar-Industrie antreiben.
Da diese Modelle hauptsächlich Deep Learning nutzen, bedeutet dies, dass Sie die Eingabe und Ausgabe kennen, aber in der Mitte ist es eine Black Box. Kurz gesagt, es gibt keine einfache Möglichkeit, die zu prüfen Modell, um zu wissen, wie es von der Eingabe zur Ausgabe gelangt ist.
In diesem Szenario ist es äußerst wertvoll, intelligente Methoden zur Prüfung von Modellen für maschinelles Lernen entwickeln zu können. Wenn Sie mich fragen, wo ich ein KI-Unternehmen gründen würde, würde ich Ihnen direkt sagen, dass ich mit dem Aufbau einer Toolbox zur Prüfung von Modellen für maschinelles Lernen beginnen würde.
Wieso den? Denn jedes Unternehmen, das KI-Dienste nutzt, muss in der Lage sein, diese Modelle zu prüfen, und es gibt derzeit keinen richtigen Weg, dies zu tun. Es ist immer noch ein Wilder Westen!
Commodifizierbarer Inhalt ist der Ausgangspunkt
Wenn Sie mit der Nutzung dieser Modelle für maschinelles Lernen beginnen möchten, sollten Sie sich zunächst den Teil von ansehen Geschäft die das Potenzial hat, kommerzialisiert zu werden.
Zum Beispiel, wenn Sie einen E-Commerce-Shop mit Tausenden oder Millionen von Produktbeschreibungen haben. Sprachmodelle können bei der Generierung in großem Maßstab ziemlich effektiv sein.
Tatsächlich ist der Vorteil hier, dass die Sprache Modell kann die Produktbeschreibung dynamisch ändern, auch basierend auf saisonalen Suchanfragen von Benutzern. Dies ist eine Anwendung, von der ich gesehen habe, dass sie sehr effektiv eingesetzt wird.
Eine Sache ist jedoch, der Maschine die Möglichkeit zu geben, ein Textbyte auf einer Produktseite zu ändern, eine andere, die Maschine die ganze Seite neu schreiben zu lassen.
Kurz gesagt, Sie möchten von einem kleinen Abschnitt ausgehen, der von dort aus kontrolliert, leicht gemessen, iteriert, korrigiert und skaliert werden kann.
Skalierung von Modellen
Einer der schwierigsten Teile bei der Verwendung von Modellen für maschinelles Lernen auf Unternehmensebene wird darin bestehen, diese Modelle zuverlässig zu skalieren.
Wenn Sie beispielsweise die Maschine Text für 100 Produktseiten generieren lassen, ist dies völlig anders als für tausend oder zehntausend.
Auf jeder Skalierungsebene wächst die Komplexität, die die Maschine handhabt, exponentiell, und die Chance, dass ein paar Produktbeschreibungen weit abfallen, wird möglich.
Kampagnenoptimierungen
Eine weitere interessante Anwendung von Deep-Learning-Modellen liegt im Bereich der Optimierung bezahlter Kampagnen, wo die Maschine auf zwei Arten arbeiten kann.
Zuerst nimmt die Maschine unstrukturierte Daten und macht daraus strukturierte Daten. Stellen Sie sich vor, Sie geben Millionen für Facebook-Werbekampagnen aus.
Diese werden meist von einem Leistungsmanager bearbeitet. Denn wie organisiert diese Person bei der Abwicklung dieser Kampagnen sein kann, wenn das Budget sehr groß wird, kann es auch sehr komplex werden, Kampagnen zu verstehen, die eine gute Leistung erbringen.
Das liegt daran, dass diese Kampagnen möglicherweise nicht richtig gekennzeichnet sind. Kurz gesagt, die triviale, aber zeitaufwändige Aufgabe, diese Kampagnen zu kennzeichnen (wie sie in sinnvollen Clustern zu organisieren), wird sehr schwierig.
Zweitens kann die Abwicklung einer großen Anzahl von Kampagnen auch den Experimentierprozess verlangsamen. Tatsächlich müssen erfolgreiche Kampagnen im Laufe der Zeit kontinuierlich optimiert, geändert und erneut getestet werden, um den ROI dieser Kampagnen stabil zu halten.
Deep Learning mit neuronalen Netzen könnte darin sehr gut sein! Kennzeichnen, Anpassen, Testen und Iterieren dieser Kampagnen in großem Maßstab.
Large Language Models (LLMs) sind KI-Tools, die Text lesen, zusammenfassen und übersetzen können. Auf diese Weise können sie Wörter vorhersagen und Sätze bilden, die widerspiegeln, wie Menschen schreiben und sprechen.
Prompt Engineering ist ein Konzept zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), bei dem Eingaben entdeckt werden, die wünschenswerte oder nützliche Ergebnisse liefern. Wie bei den meisten Prozessen bestimmt die Qualität der Eingaben die Qualität der Ausgaben im Prompt Engineering. Das Entwerfen effektiver Eingabeaufforderungen erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass die Modell wird eine Antwort zurückgeben, die sowohl günstig als auch kontextbezogen ist. Das von OpenAI entwickelte CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) Modell ist ein Beispiel für eine Modell die Eingabeaufforderungen verwendet, um Bilder und Bildunterschriften aus über 400 Millionen Bild-Bildunterschrift-Paaren zu klassifizieren.
OpenAI hat die grundlegende Ebene der KI-Industrie aufgebaut. Mit großen generativen Modellen wie GPT-3 und DALL-E bietet OpenAI API-Zugriff für Unternehmen, die Anwendungen auf der Grundlage ihrer grundlegenden Modelle entwickeln möchten, während sie diese Modelle in ihre Produkte integrieren und diese Modelle mit proprietären Daten und zusätzlicher KI anpassen können Merkmale. Andererseits veröffentlichte OpenAI auch ChatGPT, das sich um ein Freemium herum entwickelte Modell. Microsoft vermarktet Opener-Produkte auch durch seine Handelspartnerschaft.
OpenAI und Microsoft haben sich aus kommerzieller Sicht zusammengeschlossen. Die Geschichte der Partnerschaft begann 2016 und konsolidierte sich 2019, als Microsoft eine Milliarde Dollar in die Partnerschaft investierte. Es macht jetzt einen Sprung nach vorne, da Microsoft Gespräche führt, um 10 Milliarden US-Dollar in diese Partnerschaft zu stecken. Microsoft entwickelt über OpenAI seinen Azure-KI-Supercomputer, verbessert gleichzeitig seine Azure-Unternehmensplattform und integriert die Modelle von OpenAI in seine Geschäft und Verbraucherprodukte (GitHub, Office, Bing).
Stability AI ist die Entität hinter Stable Diffusion. Stability verdient Geld mit unseren KI-Produkten und mit der Bereitstellung von KI-Beratungsdiensten für Unternehmen. Stability AI monetarisiert Stable Diffusion über die APIs von DreamStudio. Während es es auch als Open Source für jedermann zum Herunterladen und Verwenden freigibt. Stability AI verdient auch Geld über Unternehmensdienste, bei denen das Kernentwicklungsteam Unternehmenskunden die Möglichkeit bietet, Stable Diffusion oder andere große generative Modelle zu warten, zu skalieren und an ihre Bedürfnisse anzupassen.
DevOps bezieht sich auf eine Reihe von Praktiken, die durchgeführt werden, um automatisierte Softwareentwicklungsprozesse durchzuführen. Es ist eine Konjugation der Begriffe „Entwicklung“ und „Betrieb“, um zu betonen, wie sich Funktionen über IT-Teams hinweg integrieren. DevOps-Strategien fördern das nahtlose Erstellen, Testen und Bereitstellen von Produkten. Es zielt darauf ab, eine Lücke zwischen Entwicklungs- und Betriebsteams zu schließen, um die Entwicklung insgesamt zu rationalisieren.
DevSecOps ist eine Reihe von Disziplinen, die Entwicklung, Sicherheit und Betrieb kombinieren. Es ist eine Philosophie, die Softwareentwicklungsunternehmen hilft, innovative Produkte schnell bereitzustellen, ohne die Sicherheit zu opfern. Dadurch können potenzielle Sicherheitsprobleme während des Entwicklungsprozesses identifiziert werden – und nicht nach der Veröffentlichung des Produkts im Einklang mit dem Aufkommen kontinuierlicher Softwareentwicklungspraktiken.
Der Geschäft Intelligence-Modelle haben sich zu Continuous Intelligence entwickelt, bei der eine dynamische Technologieinfrastruktur mit Continuous Deployment und Delivery gekoppelt wird, um Continuous Intelligence bereitzustellen. Kurz gesagt, die in der Cloud angebotene Software wird in die Daten des Unternehmens integriert und nutzt KI/ML, um in Echtzeit Antworten auf aktuelle Probleme zu liefern, mit denen das Unternehmen möglicherweise konfrontiert ist.
Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) führt die Automatisierung in die Phasen der App-Entwicklung ein, um sie häufig an Kunden zu liefern. CI/CD führt eine kontinuierliche Automatisierung und Überwachung während des gesamten App-Lebenszyklus ein, vom Testen über die Bereitstellung bis hin zur Bereitstellung.
Machine Learning Ops (MLOps) beschreibt eine Reihe von Best Practices, die erfolgreich helfen a Geschäft künstliche Intelligenz betreiben. Es besteht aus den Fähigkeiten, Arbeitsabläufen und Prozessen zum Erstellen, Ausführen und Warten von Modellen für maschinelles Lernen, um verschiedene betriebliche Prozesse in Organisationen zu unterstützen.
RevOps – kurz für Revenue Operations – ist ein Framework, das darauf abzielt, das Umsatzpotenzial einer Organisation zu maximieren. RevOps versucht, diese Abteilungen aufeinander abzustimmen, indem es ihnen Zugriff auf dieselben Daten und Tools gewährt. Mit geteilten Informationen versteht jeder seine Rolle im Verkaufstrichter und kann zusammenarbeiten, um den Umsatz zu steigern.
AIOps ist die Anwendung künstlicher Intelligenz auf den IT-Betrieb. Es ist für die moderne IT besonders nützlich geworden Management in hybridisierten, verteilten und dynamischen Umgebungen. AIOps ist zu einer zentralen operativen Komponente moderner digitalbasierter Organisationen geworden, die auf Software und Algorithmen basieren.
Ad Ops – auch bekannt als Digital Ad Operations – bezieht sich auf Systeme und Prozesse, die die Bereitstellung digitaler Werbung unterstützen und Management. Das Konzept beschreibt jeden Prozess, der hilft a Marketing Team verwaltet, führt oder optimiert Werbekampagnen und macht sie zu einem integrierenden Bestandteil des Geschäft Operationen.
Gennaro ist der Schöpfer von FourWeekMBA, das allein im Jahr 2022 rund vier Millionen Geschäftsleute erreichte, darunter C-Level-Führungskräfte, Investoren, Analysten, Produktmanager und aufstrebende digitale Unternehmer | Er ist auch Director of Sales für ein Hightech-Scaleup in der KI-Industrie | Im Jahr 2012 erwarb Gennaro einen internationalen MBA mit Schwerpunkt auf Unternehmensfinanzierung und Geschäftsstrategie.
