Slovenčina 
Čeština 
English 
Shqiptare 
Österreich 
België 
български 
Bosanski 
Українська 
Eesti 
Македонски 
Türkçe 
Deutsch 
Dansk 
Español 
Français 
Suomi 
Ελληνικά 
Magyar 
Schweiz 
Italiano 
Lietuvių 
Latviešu 
Nederlands 
Norsk 
Polski 
Português 
Română 
Srpski 
Slovenščina 
Svenska 
Enterprise AI i dalje ovisi o kvaliteti podataka
Iako se velik dio današnjeg AI tržišta fokusira na odabir pravog velikog jezičnog modela, organizacije sve više prepoznaju da kvaliteta podataka igra jednako važnu ulogu.
Prema Iris.ai, velik dio poslovnog znanja ostaje pohranjen u dokumentima, izvještajima i internim sustavima koje je teško obraditi konvencionalnim podatkovnim platformama. Njegova tehnologija dizajnirana je za organizaciju i kontekstualizaciju tih informacija prije nego što ih koriste AI aplikacije, omogućujući organizacijama da ponovno koriste poslovno znanje kroz više odjela umjesto da podatke pripremaju zasebno za svaki projekt.
Tvrtka navodi da se njezina platforma primjenjuje u industrijama uključujući proizvodnju, zdravstvo, financijske usluge, telekomunikacije i javni sektor.
AWS suradnja usmjerena je na implementaciju u poduzećima
Kao dio suradnje, platforma se integrira s nekoliko AWS usluga, uključujući Amazon Bedrock, Amazon OpenSearch, Amazon SageMaker i Amazon EC2 GPU instance.
Cilj je pomoći organizacijama u razvoju AI aplikacija koje mogu raditi sa strukturiranim poslovnim znanjem, a istovremeno podržavati zahtjeve upravljanja i usklađenosti.
Prema tvrtki, platforma je dizajnirana za praćenje AI izlaza i usklađena je sa standardima uključujući GDPR, EU AI Act i ISO 27001.
Softver je također dostupan putem AWS Marketplacea, pojednostavljujući nabavu za organizacije koje već koriste AWS infrastrukturu.
Matthew Thomson, direktor EMEA startupa u AWS-u, rekao je da poslovni korisnici sve više traže načine za otključavanje znanja pohranjenog kroz godine dokumenata i internih sustava, umjesto da se fokusiraju isključivo na AI modele.
Victor Botev, suosnivač i CTO tvrtke Iris.ai, vjeruje da kvaliteta poslovnog znanja ostaje jedan od najvećih čimbenika koji utječu na performanse umjetne inteligencije.
“Model je dobar onoliko koliko je dobar znanje kojem ima pristup.”
On tvrdi da čak i napredni jezični modeli mogu dati nepouzdane rezultate kada su informacije u poduzećima nepotpune, zastarjele ili loše strukturirane.
Rastući fokus na upravljanje umjetnom inteligencijom
Najava odražava širi trend u području umjetne inteligencije poduzeća, osobito u reguliranim industrijama gdje se organizacije suočavaju sa strožim zahtjevima za upravljanje, usklađenost i suverenitet podataka.
Financijske institucije koje se pripremaju za Zakon o digitalnoj operativnoj otpornosti (DORA), proizvođači moderniziraju naslijeđene sustave i zdravstvene organizacije koje upravljaju višejezičnom dokumentacijom među su sektorima za koje se očekuje povećanje ulaganja u umjetnu inteligenciju u nadolazećim godinama.
Gledajući unaprijed, Iris.ai planira proširiti svoju prisutnost u Sjevernoj Americi, Saudijskoj Arabiji i Europi , istovremeno dodatno integrirajući svoju platformu s AWS uslugama poput Amazon Bedrock AgentCore, Amazon QuickSight i Amazon OpenSearch.
