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计算知识与智能

在没有顶级数据的情况下浏览当今动荡的商业环境，就像试图用上个月的天气报告预测飓风一样。这不仅仅是鲁莽；这绝对危险。高质量、最新的信息是您业务的多普勒雷达，帮助您看穿不可预测的市场条件，做出不仅是反应性猜测，而且是前瞻性战略的决策。毕竟，事实就像自然法则一样坚定不移：它们不会屈服于我们的愿望或恐惧。

这已经不是什么秘密了：多年来，量子计算一直被视为“下一件大事”。但最近量子生态系统的发展，包括公司的主要投资例如IBM、谷歌、微软和其他公司，是最好的指示器，现在是开始准备潜在可行的量子应用程序并确定何时何地最有效地使用它们的时候了。

在成本不断上升的经济环境中，企业正在寻找提高利润率的新方法，理想的做法是在提高生产率的同时降低成本。生成性人工智能提供了一个快速增长的工具箱，用于以相对较低的目标投资提高效率和减少运营费用。例如，人工智能工具可以用于处理大量文档、图像或视频内容，以及自动生成高质量的新内容。

对于组织来说，开发出大量关于如何将生成性人工智能应用于工作诱导的想法并不困难，其潜力似乎几乎是无限的。但是，在基础技术似乎每周都在发展的时候，为企业制定全面的AI战略是一个巨大的挑战。

生成性人工智能生态系统正以惊人的速度发展，每天都有新玩家加入，而老牌玩家则面临着消失的风险。大型商业大型语言模型（LLM）引领着计分板，但小型开源模型，包括具有商业可行许可证的模型，正在迅速迎头赶上。目前，运营LLM的成本结构主要取决于AI集群专用硬件的稀缺性，大型客户的交付时间为一年或更长。从雪崩般的未经证实且变化迅速的开源项目中选择正确的工具集是另一个相当大的挑战。

似乎很难为长期技术投资选择合适的工具、人工智能模型和技术供应商组合，尤其是对于缺乏实施生成性人工智能专业知识的组织（包括大型成熟的咨询公司和It服务提供商）。那么，如果你不想错过这项激动人心的技术，同时对冲赌注并将风险降至最低，那么创建人工智能策略的安全方法是什么？

Wolfram Consulting Group可以帮助公司从精心选择和重点明确的用例开始，避免过早和昂贵投资的陷阱，从而驾驭这一快速转变的局面。通过快速开发最有前途的应用领域的原型，客户可以获得经验，建立专业知识和信心，以制定长期的生成性人工智能战略，为更深刻和变革做好准备。