تحول در معماری هوش مصنوعی: راه‌حل جدید Intuit برای بهینه‌سازی سیستم‌های عامل هوش مصنوعی
شرکت بزرگ فناوری مالی Intuit به تازگی با یک نوآوری چشمگیر در زمینه هوش مصنوعی، چالش‌های مرتبط با ساخت سیستم‌های عامل هوش مصنوعی چندمدلی را شناسایی و حل کرده است. این شرکت به عنوان پیشگام در استفاده از مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در توسعه راه‌حل‌های هوش مصنوعی، به ایجاد سامانه‌ای با نام «سیستم عامل هوش مصنوعی تولیدی» (GenOS) پرداخته است که توانایی‌های بالایی را برای توسعه‌دهندگان و کاربران نهایی فراهم می‌آورد.
با توجه به نیاز روزافزون به ادغام مؤثر هوش مصنوعی در محصولات خود از جمله QuickBooks، Credit Karma و TurboTax، Intuit به‌طور مداوم بر روی بهینه‌سازی جریان‌های کاری هوش مصنوعی گام برداشته است. به تازگی، این شرکت با ارائه یک مجموعه به‌روز رسانی، به بهبود بهره‌وری و کارایی کلی هوش مصنوعی پرداخته است، که شامل یک کیت آغازگر عامل (Agent Starter Kit) می‌شود که به 900 توسعه‌دهنده داخلی این امکان را داده است تا در مدت تنها پنج هفته، صدها عامل هوش مصنوعی ایجاد کنند.
یکی از ویژگی‌های جالب توجه GenOS، لایه‌ای از قابلیت درک داده‌های هوشمند است که از شیوه‌های سنتی بازیابی و تولید اطلاعات پیشی می‌گیرد. این لایه به سازمان‌ها کمک می‌کند تا سیستم‌های عامل خود را بدون نیاز به ایجاد تغییرات مداوم در دستورات میان مدل‌های مختلف بسازند. به گفته آشوک سریواستاوا، مدیر داده‌های Intuit، این نوآوری به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا بدون بازنویسی مداوم دستورات، از یک مدل کاربردی به مدل دیگر منتقل شوند.
علاوه بر این، سیستم بهینه‌سازی دستورات این شرکت، که از الگوریتم‌های ژنتیکی برای ایجاد و آزمایش انواع مختلف دستورات استفاده می‌کند، به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا به راحتی و در سریع‌ترین زمان ممکن، از مدل‌های مختلف استفاده کنند. این روش نه تنها به تسهیل و راحتی در کار کمک می‌کند، بلکه مزایایی عملی نیز به همراه دارد؛ از جمله قابلیت بازیابی خودکار برای سازمان‌هایی که نگران قفل شدن به یک تأمین‌کننده خاص یا قابلیت اطمینان خدمات هستند.
Intuit همچنین با تمرکز بر روی لایه درک داده‌های هوشمند، به یکی دیگر از چالش‌های بزرگ ادغام هوش مصنوعی با معماری‌های داده پیچیده در سازمان‌های بزرگ پرداخته است. این لایه می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا با داده‌های متنوعی که از منابع مختلف به دست می‌آید، به بهترین نحو کار کنند و توانایی درک و تطبیق با ساختارهای مختلف داده را داراست.
این اقدام نه تنها تحولی در بهینه‌سازی سیستم‌های عامل هوش مصنوعی به شمار می‌آید، بلکه نشان‌دهنده اهمیت ترکیب قابلیت‌های هوش مصنوعی تولیدی با تجزیه و تحلیل پیش‌بینی است. به عنوان مثال، با استفاده از آنالیز پیشرفته، سازمان‌ها می‌توانند در پیش‌بینی و شناسایی مشکلات احتمالی، از جمله پیش‌بینی مسائل مربوط به جریان نقدینگی، به سرعت عمل کنند و راهکارهای بهینه‌ای را پیشنهاد دهند.
نکته کلیدی برای تصمیم‌گیرندگان فناوری این است که پیاده‌سازی موفق هوش مصنوعی در سازمان‌ها نیازمند سرمایه‌گذاری‌های زیرساختی قوی است و این امر نمایانگر آن است که رقابت در دنیای هوش مصنوعی فراتر از استفاده ساده از چت‌بات‌ها و سیستم‌های بازیابی اطلاعات است.
با توجه به این تحولات، سازمان‌هایی که به دنبال رهبری در پذیرش هوش مصنوعی هستند، باید بر روی معماری‌های چندعاملی و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی تمرکز کنند تا در این دوران رقابتی بیشتر و بهتر فعال باشند.