McKinsey a NVIDIA spojují síly k revoluci v průmyslu s generativním AI.
![McKinsey and NVIDIA Join Forces to Revolutionize Industries with Generative AI McKinsey and NVIDIA Join Forces to Revolutionize Industries with Generative AI](https://zaman.co.at/wp-content/uploads/2024/05/compressed_img-jYb7f7kMjRGMVYeUk0xt8ipO-1024x585.png)
McKinsey ve spolupráci s NVIDIA se chystají na vzrušující partnerství, které má odemknout sílu generativního umělého inteligence a posílit trvalou inovaci v různých průmyslových odvětvích. Tato strategická aliance, podporovaná divizí McKinsey AI QuantumBlack, si klade za cíl vybavit podniky transformačními schopnostmi a využít odhadovaný 4 bilionový produktivní potenciál generativní umělé inteligence.
Generativní umělá inteligence je připravena způsobit revoluci v podnicích tím, že umožní organizacím přeprogramovat své operace pro udržitelnou inovaci. Využívaje svůj know-how a špičkovou technologii, McKinsey posiluje vůdce, aby využili plné hodnoty generativní umělé inteligence a přetvořili budoucnost svých průmyslů.
Využitím pokročilé technologie NVIDIA již McKinsey dosahuje významných výsledků pro několik klientů. Jeden vynikající příklad obsahuje globálního lídra v bodových prodejních zařízeních pro maloobchodníky, které McKinsey pomáhá transformovat na poskytovatele digitálních řešení pro maloobchod. Prostřednictvím strategických poradenských služeb a technologie NVIDIA AI vyvíjejí řešení založená na umělé inteligenci, která optimalizují reklamy a poskytují hyperpersonalizaci.
Tento převrat řídí NVIDIA Merlin, nenahraditelná část softwaru NVIDIA AI Enterprise. Merlin je rámec urychlený GPU, který umožňuje organizacím stavět vysokovýkonné doporučovací systémy ve velkém měřítku. Opustí-li se tradiční závislost na CPU, tato technologie využívá výpočetní sílu GPU Tensor Core od NVIDIA a model založený na transformátoru. Podporován špičkovými knihovnami jako NVTabular a Transformers4Rec, má Merlin potenciál pro revoluci průmyslů na globální úrovni.
McKinsey, uznávaný jako přední strategický poradce, je unikátně postaven k tomu, aby využil technologii NVIDIA a poskytl svým klientům transformační řešení. Navíc QuantumBlack, divize McKinsey pro umělou inteligenci, má prokázanou schopnost aplikovat pokročilou analytiku a umělou inteligenci k úspěšnému řešení složitých podnikatelských výzev.
„Jsme nadšeni spoluprací s NVIDIA a přinášíme obrovskou sílu generativní umělé inteligence našim klientům,“ řekl Ben Ellencweig, partner v McKinsey a vedoucí globálních aliancí a partnerství QuantumBlack. „Tato spolupráce nám umožňuje spojit hluboké průmyslové znalosti McKinsey a zvyšující hodnotu schopnosti s technologií naší doby od NVIDIA. Společně můžeme odemknout odhadovaný 4bilionový produktivní potenciál generativní umělé inteligence.“
Manuvir Das, viceprezident pro podnikové výpočty u společnosti NVIDIA, zdůraznil důležitost odborného vedení při integrování generativní umělé inteligence do podnikových operací, s tím, že „podniky po celém světě uznávají, že umělá inteligence je nezbytná pro další průmyslovou revoluci a vyžadují odbornou podporu pro rozšíření svých operací s inteligencí generativní umělé inteligence. Poradci McKinsey mohou pomoci podnikům v různých odvětvích rychle transformovat své příležitosti pomocí AI poháněné NVIDIA.“
S kombinovanými silami poradenských schopností McKinsey a špičkové technologie NVIDIA má partnerství potenciál změnit průmysly, umožňujíce podnikům po celém světě využívat transformační sílu generativní umělé inteligence a zanechávat trvalý dopad.
Další fakta:
1. McKinsey je globální konzultační společnost specializující se na pomáhání podnikům řešit složité podnikatelské výzvy a řídit strategický růst.
2. NVIDIA je přední technologická společnost známá svými odbornými znalostmi v oblasti grafických procesorů (GPU) a umělé inteligence (AI).
3. Divize McKinsey zabývající se umělou inteligencí, QuantumBlack, se zaměřuje na aplikaci pokročilé analytiky a technologií umělé inteligence k dodání transformačních řešení klientům.
4. Generativní AI se odkazuje na systémy umělé inteligence, které mohou generovat nový obsah, jako jsou obrázky, text nebo dokonce celé virtuální světy, na základě vzorů a dat.
5. Odhadovaný 4bilionový produktivní potenciál generativní umělé inteligence odkazuje na předpokládaný ekonomický dopad, který může mít generativní umělá inteligence na průmysly pomocí optimalizace operací, zjednodušení procesů a podpory inovací.
Důležité otázky:
1. Jak může generativní umělá inteligence transformovat průmysl a řídit inovace?
2. Jaké specifické výhody nabízí rámec NVIDIA Merlin pro stavbu vysokovýkonných doporučovacích systémů?
3. Jak spolupráce McKinsey s NVIDIA umožňuje dodávat transformační řešení umělé inteligence klientům?
4. Jaké jsou možné výzvy a kontroverze spojené s adoptací generativní umělé inteligence v průmyslech?
Hlavní výzvy nebo kontroverze:
1. Etická zvážení: Použití generativní umělé inteligence vyvolává otázky ohledně ochrany dat, předsudků a možného zneužití obsahu generovaného umělou inteligencí.
2. Přemístění pracovní síly: Rozšířené přijetí generativní umělé inteligence může vést k automatizaci práce a přemístění určitých rolí a funkcí.
3. Přijetí a integrace: Organizace se mohou potýkat s výzvami při integraci generativní umělé inteligence do svých stávajících operací a pracovních postupů, vyžadujíc změny a investice.
Výhody:
1. Zvýšená produktivita: Generativní umělá inteligence může optimalizovat operace a procesy, což vede ke zvýšené efektivitě a produktivitě.
2. Inovace a kreativita: Schopnost generovat nový obsah a poznatky může řídit inovace a odemykat nové příležitosti pro organizace.
3. Personalizace a zkušenost zákazníka: Generativní umělá inteligence může umožnit hyperpersonalizaci v produktech a službách, zajišťujíce lepší zkušenost zákazníka.
Nevýhody:
1. Obavy o data a ochranu soukromí: Generativní umělá inteligence je závislá na velkém množství dat, což vyvolává obavy ohledně ochrany soukromí a bezpečnosti týkající se sběru, ukládání a používání osobních údajů.
2. Algoritmický předsudek: Pokud nejsou pečlivě navrženy a trénovány, systémy generativní umělé inteligence mohou udržet předsudky přítomné v tréninkových datech, vedoucí k nespravedlivým nebo diskriminačním výsledkům.
3. Nedostatek transparentnosti: Složitost modelů generativní umělé inteligence může ztížit pochopení a vysvětlení způsobu, jak dospívají k svým výstupům, což potenciálně brání důvěře a odpovědnosti.
Navrhované související odkazy:
McKinsey
NVIDIA
The source of the article is from the blog foodnext.nl