生成 AI の爆発的な普及を受け、さまざまな組織がこのテクノロジーの真価を探り、活用しようと意欲を燃やしています。しかし、黎明期にあるテクノロジーの常として、まだわからないことが多数あります。
組織のニーズに合った生成 AI モデルはどれか、どのベクターデータベースを使用すべきか、どのようなユースケースを追求すべきか、課題は山積みです。
このように技術的に「未開拓」の場では、数々の実験が行われ、さまざまなものが発見されます。どの企業もライバルより先に成果を出そうとしており、こうした状況から、最終的にはプロセス、技術、組織体制に大きな混乱が生じることになります。各チームが新しいインフラストラクチャを探り、AI を初めて利用するユーザーが生成 AI アプリケーションでさまざまな実験を行い、無数のモデルがテストされ、業務での有効性が検証されます。この AI の「無秩序な利用拡大」は、運用チームに大きな負担をもたらす可能性があります。
DataRobotは、責任を持って効果的に生成AIを導入、監視、管理することで、私たちが社内外の評判を維持できるよう支援してくれる、なくてはならないパートナーです。
生成 AIの分野は急速に変化しており、DataRobot の柔軟性、安全性、セキュリティは、重要な医療データ保護基準を維持するために信頼できるHIPAA準拠の環境で最先端を維持するのに役立ちます。
DataRobot を使用することで、革新的な方法で新しいアイデアを試すことができます。DataRobot を使うと、課題に対し、データセットを基に複数のプロトタイプを 20% 速く作成できます。このプロセスにより、データサイエンティストの知識やスキルの習得が促進されます。
すべてのコンポーネントをまとめる単一のプラットフォームの価値を過小評価することはできません。 テクノロジーと協力的なDataRobot チームの組み合わせ。どちらかが欠けていたら、他を探していたでしょう。