re:Invent 2023 | 如何利用生成式人工智能加速商业模式转型

关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2023, Blast Motion, Business Model Transformation, Generative Ai, Personalized Insights, Time Series Analysis, Legacy Modernization]

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视频

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导读

创新推动业务进步,这也是企业努力加强创新渠道、客户价值和上市速度的原因所在。Blast Motion 公司为运动员和运动队提供运动分析和表现洞察,引领着挥杆训练的变革。他们与 Persistent 和亚马逊云科技合作,利用生成式 AI 技术创建个性化训练计划。他们正在利用 Amazon Bedrock 框架、Amazon Titan 基础模型以及基于 Blast Motion 3 亿次挥杆的庞大组合的独家算法和指标,共同打造前端体验。这使他们能够准确地为运动员提供全面的进展总结。本演讲由亚马逊云科技合作伙伴 Persistent Systems 提供。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华,共500字,阅读时间大约是2分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文,请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。

视频首先介绍了Persistent Systems的Ravi和Bhaskar,他们将讨论如何在企业用例中利用生成性AI。我们正处在一个转折点,像AI这样的新技术正在迅速取得重大进展。

Bhaskar分享了一个例子,说明了他的公司Blast Motion是如何成为早期采用者并从将AI整合到其业务中受益的。Blast Motion提供传感器,可以附在诸如棒球棒和高尔夫俱乐部等运动设备上,以收集用户挥杆的数据并优化人类运动。过去十年里,他们已经积累了超过3亿次挥杆的大量数据。这些高质量的现实世界数据对于训练AI模型至关重要。

自2017年以来,Blast Motion一直与Persistent Systems合作,以现代化其平台,并最近将其AI功能整合到其完整解决方案中。他们的所有下一代移动应用程序都将基于AI驱动,为用户提供个性化的见解和指导,根据上传到云中的挥杆数据。他们正在利用亚马逊云科技的Bedrock和Titan AI模型以及深度学习和机器学习技术来分析时间序列挥杆数据并了解生物力学。这使他们能够回答用户关于将自己的指标与其他人比较的关键问题,解释指标的含义,并提供定制的训练计划以提高性能。

回到Persistent Systems的观点,Ravi解释说,作为亚马逊云科技的顶级合作伙伴,Persistent通过战略合作协定可以优先访问新的AI服务。这使他们能够与客户紧密合作,在一般可用性之前测试和实施亚马逊云科技的最新产品。

作为一个例子,Persistent已经提前访问了CodeWhisperer,并在其上构建了一个增强的解决方案,称为WinMate。在内部分测中,WinMate通过自动生成代码和测试展示了开发人员超过40%的生产力提升。Persistent还处理其他企业AI用例,包括:

  • 数字助手,可以在公司的结构化和非结构化数据中搜索,以生成报告、演示和洞察。这自动化了许多手动过程。

  • 辅助配对编程,可以生成代码、测试、API和数据方案,以加速开发。

加速传统系统的现代化进程,通过自动化地将诸如Ruby on Rails等遗留代码库转换成现代框架如React,实现速度提升2至3倍。此举有助于提高系统的安全性和易用性。借助人工智能技术,为医疗、银行、电信等行业量身定制解决方案,以改造现有系统或优化行业工作流程。总之,生成式人工智能具有重塑商业模式并加速增长的巨大潜力。与亚马逊云科技的专家和顶级合作伙伴如Persistent Systems携手合作,企业可通过低风险的试验和概念验证来运用最新的AI功能。凭借在实施企业级人工智能方面的丰富经验和对亚马逊云科技新服务的前期接触,Persistent Systems能够在各个行业中快速实现实际成果和价值。

下面是一些演讲现场的精彩瞬间:

巴哈卡尔来自一家领先的公司——持久性公司,该公司在数字化转型领域发挥着主导作用,引领着云计算的实践。

作为首席技术官,他经常就如何在实施道德、合法和安全的人工智能方面为领导者提供指导进行讨论。

他会分享如何识别有影响力的使用案例以及评估技术的影响。

在探讨如何开始探索开源解决方案时,领导者们强调了一种快速创造价值的新方法。

他们还会谈论如何使用亚马逊云科技来挖掘和提升企业的技术策略,以抓住令人兴奋的机会。

领导者们认为组建一个具备多种技能的多功能团队至关重要,以便能够以道德和安全的方式探索和采用人工智能。

总结

该视频探讨了生成性人工智能如何加速企业业务模式的变革。它强调了为AI的采用建立道德和法律框架的重要性。例如,提高生产率或发现新分子等成功的案例可以为社会带来巨大的价值。然而,要实现这些成功,企业需要更新其遗留系统并整合数据源。此外,组建一个跨职能团队并对员工进行AI培训也至关重要。通过实施正确的策略,AI具有实现显著效益的潜力。例如,在一次试点项目中,代码生成工具将开发人员的工作效率提高了40%。快速现代化遗产也是可能的,将应用程序在数周内而非数月内进行转换。针对特定行业的应用还可以优化诸如医疗保健和银行业等专业领域。总之,演讲者传达的信息是,通过审慎的实施,生成性AI使得企业能够在更少的投入下获得更多的成果。与像Persistent Systems这样的经验丰富提供商以及利用亚马逊云科技AI服务合作,可以为企业实现这一变革铺平道路。

演讲原文

https://blog.csdn.net/just2gooo/article/details/134882743

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