McKinsey ja NVIDIA liituvad jõududega, et revolutsioonida tööstusi genereeriva tehisintellektiga
McKinsey ja NVIDIA alustasid põnevat koostööd, et kasutada genereerivat tehisintellekti jõudu ja viia kestev innovatsioon erinevatesse tööstusharudesse. See strateegiline liit, mida toetab McKinsey AI osakond QuantumBlack, eesmärk on varustada ettevõtteid muutvate võimetega ning haarata genereeriva tehisintellekti hinnanguline 4 triljoni dollari tootlikkuse potentsiaal.
Genereeriv tehisintellekt on ettevõtteid revolutsioneerimas, võimaldades organisatsioonidel oma tegevusi ümber kujundada jätkusuutlikuks innovatsiooniks. Kasutades oma ekspertiisi ja tipptasemel tehnoloogiat, annab McKinsey juhtidele võimaluse väärtustada täielikult genereeriva tehisintellekti võimalusi ning kujundada ümber oma tööstusharude tulevikku.
Kasutades NVIDIA arenenud tehnoloogiat, pakub McKinsey juba suurt väärtust mitmetele klientidele. Üks väljapaistvamaid näiteid hõlmab juhtivat jaekaubanduses kassasüsteemide valdkonnas, keda McKinsey abistab digitaalsete jaemüügi lahenduste pakkujaks saamisel. Strateegilise konsultatsiooni teenuste ja NVIDIA tehisintellekti tehnoloogia abil arendavad nad AI-põhiseid lahendusi, mis optimeerivad reklaame ja pakuvad hüperpersonalisatsiooni.
Selle muutuse edendamisel on NVIDIA Merlin, oluline osa NVIDIA AI Enterprise tarkvarast. Merlin on GPU-kiirendusega raamistik, mis võimaldab organisatsioonidel ehitada kõrge jõudlusega soovitussüsteeme suurel skaalal. Lahkudes traditsioonilisest sõltuvusest CPU-dest, kasutab see tehnoloogia NVIDIA Tensor Core GPU-de ja transformer-põhise mudeli arvutusvõimsust. Toetudes tipptasemel raamatukogudele nagu NVTabular ja Transformers4Rec, võib Merlin revolutsioneerida tööstusi ülemaailmselt.
McKinsey, tuntud juhtiva strateegilise nõustajana, on unikaalses positsioonis, et kasutada NVIDIA tehnoloogiat ja tuua oma klientidele transformeerivaid lahendusi. Lisaks QuantumBlack, McKinsey AI osakonnal, on tõestatud edu rakendades edukalt arenenud analüütikat ja AI-d keeruliste äriprobleemide lahendamisel.
“Oleme põnevil koostööst NVIDIA-ga ning toome meie klientideni genereeriva tehisintellekti tohutu võimsuse,” ütles McKinsey vanempartner Ben Ellencweig, kes juhib QuantumBlacki globaalseid liite- ja partnerlussuhteid. “See partnerlus võimaldab meil ühendada McKinsey sügav tööstusekspertiis ja väärtust suurendavad võimed NVIDIA tipptehnoloogiaga. Koos saame avada genereeriva tehisintellekti hinnangulise 4 triljoni dollari tootlikkuse potentsiaali.”
NVIDIA ettevõtluse asepresident Manuvir Das rõhutas ekspertide juhendamise tähtsust genereeriva tehisintellekti integreerimisel ettevõtete tegevustesse, öeldes: “Maailma ettevõtted tunnistavad, et tehisintellekt on järgmise tööstusrevolutsiooni lahutamatu osa ja vajavad eksperdiabi oma tegevuste täiendamiseks genereeriva tehisintellekti intelligentsusega. McKinsey konsultatsioonimeeskond saab aidata ettevõtteid eri tööstusharudes kiiresti muuta nende võimalusi NVIDIA toega AI-ga.”
Koos McKinsey konsulteerimisvõimaluste ja NVIDIA tipptasemel tehnoloogiaga on partnerlus valmis tööstusi revolutsiooniliselt muutma, võimaldades ettevõtetel kogu maailmas kasutada genereeriva tehisintellekti muutmisvõimsust ja luua püsivat mõju.
Lisateave:
1. McKinsey on globaalne juhtiv juhtimiskonsultatsioonifirma, mis on spetsialiseerunud ettevõtete abistamisele keeruliste äriprobleemide lahendamisel ja strateegilise kasvu saavutamisel.
2. NVIDIA on juhtiv tehnoloogiaettevõte, tuntud oma ekspertiisi poolest graafikaprotsessorite (GPU) ja tehisintellekti (AI) lahenduste valdkonnas.
3. McKinsey AI osakond QuantumBlack keskendub arenenud analüütika ja tehisintellekti tehnoloogia rakendamisele, et pakkuda klientidele muutustele orienteeritud lahendusi.
4. Genereeriv tehisintellekt viitab tehisintellekti süsteemidele, mis suudavad luua uut sisu, näiteks pilte, teksti või isegi kogu virtuaalseid maailmu, lähtuvalt mustritest ja andmetest.
5. Hinnanguline 4 triljoni dollari tootlikkuse potentsiaal genereerivas tehisintellektis viitab eeldatavale majanduslikule mõjule, mida genereeriv tehisintellekt võib tööstustele avaldada, optimeerides tegevusi, lihtsustades protsesse ja toetades innovatsiooni.
Olulised küsimused:
1. Kuidas saab genereeriv tehisintellekt tööstusi muuta ja innovatsiooni edendada?
2. Milliseid konkreetseid eeliseid pakub NVIDIA Merlini raamistik kõrge jõudlusega soovitussüsteemide loomiseks?
3. Kuidas võimaldab McKinsey koostöö NVIDIA-ga neil klientidele pakkuda transformeerivaid tehisintellekti lahendusi?
4. Millised võivad olla potentsiaalsed väljakutsed ja vaidlused genereeriva tehisintellekti kasutuselevõtul tööstustes?
Peamised väljakutsed või vaidlusalused küsimused:
1. Eetilised kaalutlused: Genereeriva tehisintellekti kasutamine tekitab küsimusi andmekaitse, eelarvamuste ja võimaliku tehisintellekti genereeritud sisu väärkasutuse kohta.
2. Tööjõu asendamine: Genereeriva tehisintellekti laialdane rakendamine võib viia töö automatiseerimise ja teatud rollide ning funktsioonide asendamiseni.
3. Kasutuselevõtt ja integreerimine: Organisatsioonid võivad olla seotud väljakutsetega genereeriva tehisintellekti integreerimisel olemasolevatesse tegevustesse ja töövoogudesse, mis nõuavad olulisi muudatusi ja investeeringuid.
Eelised:
1. Suurenenud tootlikkus: Genereeriv tehisintellekt suudab optimeerida tegevusi ja protsesse, viies suurenenud efektiivsuse ja tootlikkuseni.
2. Innovatsioon ja loovus: Võime luua uut sisu ja teadmisi saab käivitada innovatsiooni ning avada uued võimalused organisatsioonidele.
3. Personifikatsioon ja kliendikogemus: Genereeriv tehisintellekt võimaldab hüperpersonaliseerimist toodetes ja teenustes, parandades kliendikogemust.
Puudused:
1. Andmete ja privaatsuse küsimused: Genereeriv tehisintellekt tugineb suurele hulgale andmetele, tuues esile privaatsuse ja turvalisuse küsimused seoses isikuandmete kogumise, säilitamise ja kasutamisega.
2. Algoritmiline eelarvamus: Kui genereeriva tehisintellekti süsteemid pole hoolikalt kavandatud ja väljaõpetatud, võivad need kinnistada eelarvamusi, mis on olemas väljaõppematerjalis, viies ebaõiglaste või diskrimineerivate tulemusteni.
3. Läbipaistvuse puudumine: Genereeriva tehisintellekti mudelite keerukus võib teha raskeks mõista ja selgitada, kuidas need jõuavad nende väljunditeni, mis võib takistada usaldust ja vastutust.