Mentionsy

Dzień dobry, to jest podcast AI Codziennie i w dzisiejszym odcinku przygotowałem dla Ciebie trzy tematy.

Współpracę Intela i NVIDII nad rozwojem infrastruktury i produktów dla sztucznej inteligencji, nowe narzędzia Amazona oparte dla sprzedawców oraz przewodnik dotyczący odpowiedzialnego użycia sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia przygotowany przez Joint Commission i Coalition for Health AI.

Zaczynam od porozumienia Intela i NVIDII.

Obie firmy zapowiedziały ściślejszą współpracę nad rozwiązaniami, które mają przyspieszyć trenowanie i wdrażanie modeli w centrach danych oraz w komputerach osobistych.

Kluczowe jest lepsze łączenie procesorów ogólnego przeznaczenia z układami graficznymi i specjalistycznymi akceleratorami, tak aby przepływ danych był szybszy i bardziej przewidywalny.

W praktyce oznacza to krótszy czas trenowania modeli, bardziej stabilną wydajność i łatwiejsze skalowanie obciążeń w dużych klastrach.

Ważnym elementem tej współpracy jest także spójność oprogramowania, która pozwoli programistom korzystać z tych samych narzędzi w różnych konfiguracjach sprzętowych.

Dla firm budujących produkty opierające się na sztucznej inteligencji to szansa na niższe koszty i łatwiejsze planowanie mocy obliczeniowej.

Widzę w tym ruch w stronę bardziej otwartego ekosystemu, w którym sprzęt i oprogramowanie przestają być barierą, a stają się wspólną platformą do rozwoju.

Przechodzę teraz do tematu Amazona i narzędzi dla sprzedawców.

Amazon udostępnia zestaw funkcji opartych na sztucznej inteligencji, które mają skrócić drogę od pomysłu na produkt do jego pełnej oferty w sklepie.

System potrafi przygotować wstępny opis, tytuł i atrybuty, a także zasugerować zdjęcia i warianty, tak aby karta produktu była kompletna i spójna z wytycznymi marki.

Wbudowane podpowiedzi pomagają dopasować słowa kluczowe do wyszukiwania i zoptymalizować treści pod kątem konwersji.

Asystent wspiera także prognozowanie popytu oraz planowanie zapasów, co może zmniejszyć ryzyko braków magazynowych i nadmiarów.

Sprzedawcy zyskują narzędzie, które automatyzuje żmudne czynności, a jednocześnie pozostawia pełną kontrolę nad finalną treścią.

Widziałem już przykłady, w których skrócono proces publikacji oferty z wielu godzin do kilkunastu minut, co w skali miesiąca przekłada się na realne oszczędności.

Największy efekt pojawia się wtedy, gdy marka ma uporządkowane dane i jasno określoną tożsamość, bo sztuczna inteligencja potrafi przyspieszyć pracę, ale to człowiek nadaje jej właściwy kierunek.

Na koniec opowiem o przewodniku odpowiedzialnego wykorzystania sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia.

Joint Commission wraz z Coalition for Health AI proponują zestaw praktyk, które mają pomóc szpitalom i dostawcom technologii wdrażać rozwiązania bezpiecznie i przejrzyście.

Dokument podkreśla konieczność lokalnej walidacji, czyli sprawdzenia, jak model działa na danych konkretnej placówki, zanim trafi do codziennego użytku.

Ważne jest także ciągłe monitorowanie jakości, wykrywanie zmian w danych oraz jasne procedury postępowania w razie błędów lub zdarzeń niepożądanych.

Wymagana jest dokumentacja pochodzenia danych, opisu modelu i ograniczeń, tak aby lekarze rozumieli, kiedy zaufać rekomendacjom, a kiedy skonsultować się ze specjalistą.

Przewodnik kładzie nacisk na szkolenia personelu i na to, by odpowiedzialność była jasno przypisana, a proces decyzyjny pozostał w rękach człowieka.

Dla producentów oprogramowania to sygnał, że liczy się nie tylko dokładność algorytmu, lecz także sposób jego wdrożenia, jasne wytyczne i możliwość audytu.

W efekcie powstaje wspólny język między twórcami technologii a systemem ochrony zdrowia, co zwiększa zaufanie i przyspiesza adopcję.

Dziękuję za wysłuchanie i zapraszam na kolejny odcinek już niebawem.