Ikigai Labs и генеративный ИИ: стратегии и преимущества для вашего бизнеса

Ikigai Labs активно помогает организациям трансформировать разрозненные данные в предсказуемые и оперативные инсайты с помощью платформы генеративного ИИ, ориентированной на структурированные данные. Камал Ахлувалия подчеркивает, что значительная часть корпоративных данных является структурированной и находится в системах вроде SAP и Salesforce, что критически важно для планирования и прогнозирования бизнес-процессов.

По словам Ахлувалия, современный пейзаж генеративного ИИ во многом определяется технологиями, разработанными на потребительском уровне, такими как LLMs от OpenAI и других компаний. Однако в корпоративной среде важны точность и конфиденциальность, что и предлагает решение Ikigai с их уникальными Large Graphical Models (LGM).

Основная задача для компаний, желающих максимально использовать преимущества генеративного ИИ, заключается в нахождении специфических областей для оптимизации, подходящих именно их бизнесу и обстоятельствам. Ахлувалия предлагает использовать ИИ не только для улучшения клиентского опыта, но и для оптимизации внутренних процессов, таких как планирование рабочей силы и балансировка запасов.

Внедрение генеративного ИИ также требует значительных изменений в корпоративной культуре, отмечает Ахлувалия. Это включает в себя необходимость постоянного обучения руководства и команд, а также приверженность экспериментам и инновациям на всех уровнях организации.

Компания Ikigai Labs активно работает над этическими аспектами использования ИИ, что подтверждается созданием Совета по этике ИИ. В состав совета входят известные ученые и специалисты, что подчеркивает стремление компании к ответственному и прозрачному подходу в разработке и применении ИИ технологий.

Финансирование в размере 25 миллионов долларов, полученное Ikigai Labs в августе прошлого года, будет направлено на дальнейшее улучшение технологической платформы и расширение возможностей работы с клиентами и партнерами, что позволит решать все более сложные задачи с использованием временных рядов в данных.