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IBM 諮詢 最近公佈了其用於生成 AI 的卓越中心 (CoE)，旨在提升人工智能 (AI) 能力並利用生成 AI 的變革潛力來實現業務成果。 CoE 與 IBM 諮詢的全球 AI 和自動化實踐並行運作，包含一個由 21,000 多名熟練數據和 AI 顧問組成的廣泛網絡，他們已經完成了 40,000 多個企業客戶的參與。
該公司表示，卓越中心 (CoE) 的主要目標包括增強客戶體驗、轉變核心業務流程和促進創新業務模式。
卓越中心 (CoE) 將利用 IBM 在企業級 AI 方面的專業知識，包括最近宣布的 IBM沃森克斯 以及來自 IBM 備受推崇的業務合作夥伴生態系統的尖端技術，以積極加快客戶的業務轉型。 它還將與客戶和合作夥伴一起開發新的解決方案和資產。
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“我們的生成 AI 卓越中心在全球擁有超過 1,000 名具有生成 AI 專業知識的顧問，他們正在幫助客戶提高 IT 運營和核心業務流程（如人力資源或營銷）的生產力，提升他們的客戶體驗並創建新的商業模式，”Glenn Finch，全球IBM 諮詢公司數據和技術轉型管理合夥人告訴 VentureBeat。 “它與 IBM Consulting 現有的數據和 AI 實踐並駕齊驅，將專注於使用完整的生成 AI 技術堆棧解決客戶挑戰，包括基礎模型和 50 多個特定領域的經典機器學習加速器。”
Finch 補充說，CoE 自成立以來取得了長足進步，積極與 100 多個客戶合作，並在 2023 年成功交付了大量項目。此外，這些舉措將生成人工智能與經典機器學習人工智能策略無縫集成，體現了這項突破性技術的適應性和巨大的潛力。
據該公司稱，CoE 已經取得的里程碑包括在大師賽期間向數百萬球迷提供人工智能生成的體育口語評論； 生成人工智能與 IBM Watson 的協同組合，以發現三井化學產品的新應用； 以及生成人工智能的戰略部署，以優化 Bouygues Telecom 的客戶關係流程。
通過生成 AI 簡化業務工作負載
A 學習 數據中心 預測人工智能服務市場將出現大幅增長，從 2023 年的約 360 億美元擴大到 2026 年的估計 650 億美元。但是，IBM 表示，它認識到實現企業級人工智能需要一種全面且適應性強的方法。
IBM Consulting 強調，它將採用開放和協作的方法來設計、構建、實施和管理生成式 AI 解決方案。 這種方法涉及在各種雲平台上集成來自行業領先供應商的多種模型。
此外，憑藉 IBM Research 的尖端創新和 IBM Garage 的功能，它努力提供針對每個客戶的獨特業務需求量身定制的定制解決方案。
“最近的一項 IBM IBV 調查發現，接受調查的高管預計他們組織中近一半 (48%) 的員工將在明年使用生成人工智能來增強他們的日常任務。 我們多年的 AI 經驗告訴我們，大規模實現企業 AI 需要可組合的多模型策略和以人為本的原則性方法，”Finch 告訴 VentureBeat。 “同樣值得注意的是，我們將客戶的數據視為自己的數據，不會將其貨幣化。 與許多 IT 系統集成商不同，我們不會通過聚合（多個）客戶的數據來創建基礎模型。”
據該公司稱，其對基礎模型的早期利用取得了令人矚目的成果，與傳統人工智能方法相比，某些客戶的價值實現時間顯著加快了 70%。
Finch 說：“如今生產中的大部分 AI 都是機器學習，而且採用速度雖然加快，但速度緩慢且成本高昂。” “如今，許多企業都在使用 AI，但創建和訓練新 AI 模型的複雜性和費用使得 AI 項目更難成功地從試點轉向生產。”
CoE 的生成式 AI 技術堆棧中的工具旨在為客戶提高生產力並推動創新。 此外，CoE 將利用 IBM 獨有的 AI“顧問”工具包的力量，將其無縫集成到內部運營和以客戶為中心的工作中。
“新興用例讓許多領導者對生成式 AI 應用程序生成銷售平台或編寫電子郵件的潛力感到興奮。 但用例不止於此，在招聘、代碼創建或服務轉換中，以實現代理意圖的有效性，”他說。 “通過採用和集成針對每個企業需求的多模型生成 AI 解決方案，企業可以通過創意內容和代碼創建、內容摘要和搜索等創新能力來增強他們的團隊。”
Finch 補充說，隨著組織尋求探索生成人工智能在提高生產力、提高員工滿意度和開啟新商業模式方面的潛力，公司已經見證了各種最高管理層角色和行業的客戶興趣顯著增加。
“在人力資源方面，組織正在使用生成式人工智能來重新構想他們的晉升過程，從而減少了 85% 的支持需求，”他指出。 “這 碩士 將生成式 AI 用於 AI 生成的體育評論以改善球迷體驗，以及 美國宇航局 正在與 IBM 合作創建 AI 基礎模型，以分析 PB 級文本和遙感數據，從而更輕鬆地構建針對特定問題和任務量身定制的 AI 應用程序。”
確保負責任和合乎道德的人工智能部署
Finch 認為，企業領導者會優先考慮他們所依賴的 AI 系統的可信度和可靠性，以促進決策制定和簡化流程。 他強調，人工智能的有效性取決於輸入數據的質量，因為人工智能係統本身將忠實地複制數據中存在的任何偏差。
“在 IBM 諮詢部門，我們知道贏得對 AI（包括生成 AI）的信任是一項社會技術挑戰，單靠技術無法解決。 相反，你需要審視人員、流程和技術，”Finch 告訴 VentureBeat。 “我們幫助客戶圍繞 AI 治理和負責任的 AI 建立組織文化，建立多學科和多元化的團隊，並考慮 AI 應用的風險和意外影響。”
他表示，正如 IBM 成功利用 Red Hat OpenShift 平台建立了混合雲服務業務一樣，IBM 諮詢也立志成為其生成式 AI 平台 Watsonx 的最重要諮詢服務提供商。
該公司設想開發以 Watsonx 為中心的專業實踐，同時與戰略合作夥伴合作擴展其諮詢業務。
他預測，尤其是基礎模型將推動我們進入商業人工智能的新時代。
Finch 說：“我們看到了 AI 改變企業工作方式基礎的絕佳機會。” “基礎模型將創造卓越的客戶體驗，為人力資源或財務等核心流程帶來新型生產力，並創造全新的商業模式。 憑藉我們在 IBM 諮詢方面的深厚技術和領域專業知識以及業內最全面的人工智能和混合雲技術組合之一，IBM 完全有能力幫助客戶在這個新時代蓬勃發展，我們致力於推動企業發展人工智能。”
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