Hvad er en AI-platform?

En AI-platform er et samlet miljø, som udviklingsteams bruger til at designe, tilpasse og administrere AI-løsninger, hvilket hjælper med at strømline AI-innovation i stor skala.

Kom i gang med Azure Udforsk Microsoft Foundry

Hvad er en AI-platform, og hvordan fungerer den?

En AI-platform er et integreret teknologimiljø, der leverer stort set alt, hvad udviklingsteams behøver for effektivt at designe, tilpasse og administrere intelligente apps og agenter. Brugere kan sikkert få adgang til modeller, agenter, værktøjer og infrastruktur til at understøtte hele AI-livscyklussen – fra dataindsamling og modeltræning til implementering og overvågning – gennem en enkelt, samlet grænseflade. En AI-platform kan implementere AI-apps og agenter ved hjælp af cloudtjenester, på lokale enheder eller i hybride miljøer.

Vigtigste budskaber

AI-platforme giver brugere mulighed for effektivt og sikkert at designe, tilpasse og administrere AI-løsninger, alt sammen gennem en enkelt grænseflade.
AI-platforme kan implementere AI-applikationer og agenter ved hjælp af cloudtjenester, på lokale enheder og i hybride miljøer, afhængigt af virksomhedens behov.
AI-platforme integrerer data, modeller, maskinel indlæring, dyb læring, forudsigende analyse og andre funktioner, der er drevet af kunstig intelligens.
Organisationer, der anvender AI-platforme, kan effektivisere udviklingen, innovere i stor skala, reducere omkostninger og fremme overholdelse af regler.
Use cases varierer efter branche, herunder registrering af kreditkortsvindel, diagnosticering af sygdomme og personaliserede detailtjenester.
Tendenser, du skal holde øje med, inkluderer øget fokus på multimodal AI, AI-agentorkestrering og grænseberegning.

Hvad er tre primære måder at udrulle AI-programmer og -agenter på?

Din organisation kan køre en AI-platform enten på sin egen infrastruktur i det lokale miljø eller ved hjælp af cloudtjenester. Udvikleradgang til cloudtjenester, f.eks. PaaS (Platform as a Service), AIaaS (AI as a service) og AI-modeller som en service (MaaS), kan hjælpe med at fremskynde leveringen af nye AI-apps og -agenter.

En AI-platform giver også din organisation fleksibilitet til at implementere AI-apps og agenter på tre primære måder, hver med særlige fordele og use cases:

Cloudmiljøer
AI-apps og agenter, der implementeres via cloudmiljøer, giver kunder større skalerbarhed og agilitet end andre miljøer. De er ideelle for en række organisationer, fra startups til globale virksomheder, der ønsker hurtigt at tage innovative løsninger i brug uden at foretage forudgående hardwareinvesteringer.

Cloudmiljøer i det lokale miljø og privat cloud
AI-apps og agenter, der implementeres i en organisations egne datacentre, giver kunder større kontrol og datasikkerhed. De bruges ofte af organisationer inden for sundhedsvæsenet, finans og andre brancher med strenge krav til databeskyttelse og regulering.

Hybridmiljøer
Hybride miljøer kombinerer fleksibiliteten og skalerbarheden ved cloudbaserede tilbud med kontrol i det lokale miljø over følsomme data. Ved at understøtte allokering af arbejdsbelastninger på tværs af miljøer er de velegnede til organisationer, der skal opfylde komplekse krav til datastyring, samtidig med at ressourcer optimeres.

Få mere at vide om use cases fra den virkelige verden for udrulning af en AI-platform.

Vigtige komponenter

Det skal du kigge efter på en AI-platform

Vælg en AI-platform, der har en samlet værktøjskæde bestående af disse essentielle komponenter:

Dataintegration

Opretter forbindelse til og henter store sæt af strukturerede og ustrukturerede data fra forskellige datakilder. En AI-platform med robuste funktioner til dataintegration forbereder automatisk rådata til AI-modellering og sikrer, at data er rene, konsistente og nøjagtige.

Indbyggede udviklerværktøjer

Understøtter en bred vifte af udviklingssprog og rammer og er integreret i miljøer som GitHub, Visual Studio og Microsoft Copilot Studio, så udviklere kan opbygge og skalere AI-løsninger ved hjælp af deres foretrukne værktøjer. Den indeholder også værktøjer til eksperimenter, evaluering og fejlfinding.

Modeller til maskinel indlæring

Leverer forudbyggede og tilpasselige modeller til maskinel indlæring fra forskellige kilder og til forskellige use cases, såsom NLP (behandling af naturligt sprog). Den indeholder også værktøjer til træning, finjustering og implementering af modeller. Få mere at vide om kunstig intelligens kontra maskinel indlæring (AI vs. ML).

AI-agentorkestrering

Gør det muligt at integrere AI i eksisterende driftsprocesser og arbejdsprocesser ved at lade brugere oprette AI-agenter – autonome systemer, der kan ræsonnere, træffe beslutninger, automatisere opgaver og interagere med brugere eller data. En komplet AI-platform bør i bund og grund fungere som en platform for AI-agenter.

Generativ AI og forudsigende AI

Tilbyder avancerede AI-værktøjer til at skabe tekst, billeder og andet indhold samt forudsigende analyse til at afdække handlingsrettet indsigt. Disse funktioner kræver betydelige computerressourcer til at køre LLM'er (store sprogmodeller, som bruger dyb læring til at behandle store mængder ustrukturerede data.

Brugervenlige grænseflader og API'er

Forenkler arbejdsprocesserne for udvikling med brugervenlige grænseflader og API'er. Det gør det muligt for både udviklere og ikke-tekniske brugere intuitivt at interagere med AI-modeller og integrere dem i deres løsninger.

Udrulningsværktøjer

Understøtter hurtig udrulning af AI-løsninger, fra små prototyper til virksomhedsapplikationer, i stor skala. Dette er især vigtigt, hvis din organisation håndterer store datasæt eller kører AI-apps i realtid.

Overvågningsværktøjer

Hjælper med at opretholde høje ydeevneniveauer ved at overvåge AI-løsninger i realtid for potentielle problemer, såsom faldende modelnøjagtighed og effektivitet. AI-platformen bør også forenkle modelopdateringer og versionsstyring.

Professionel sikkerhed og overholdelse af angivne standarder

Indeholder indbyggede sikkerhedsforanstaltninger for beskyttelse af personlige oplysninger, indholdssikkerhed og overholdelse af regler. Dette inkluderer værktøjer til at opdage hallucinationer, indirekte promptinjektioner og datalækager.

Hvad er fordelene ved en AI-platform?

Her er nogle vigtige måder, hvorpå din organisation kan bruge en AI-platform til virksomheder til at være mere innovativ og konkurrere mere effektivt:

Opnå hurtigere værdi for pengene
En AI-platform giver teams mulighed for hurtigt at føre nye, innovative idéer fra løsningsdesign til implementering ved hjælp af foruddefinerede modeller, brugervenlige værktøjer og automatiserede arbejdsprocesser. Desuden understøtter den, i modsætning til traditionelle softwareløsninger, kontinuerlig innovation gennem iterativ modeludvikling.

Understøt skalerbarhed
En AI-platform, der kører på cloud- eller hybridinfrastruktur, kan hurtigt skalere beregnings- og lagerressourcer for at understøtte store datamængder, skiftende brugerbehov og komplekse modeller.

Spar omkostninger gennem interoperabilitet
Udviklingsværktøjer og infrastrukturressourcer er integreret i en enkelt, sammenhængende platform, der fungerer problemfrit med eksisterende it-systemer, API'er og tredjepartstjenester.

Øg produktivitet
Teams kan designe, administrere og overvåge modeller til maskinel indlæring og andre AI-modeller ved hjælp af automatiserede arbejdsprocesser, hvilket giver dem mere tid til at fokusere på opgaver med højere værdi. De kan også skabe AI-agenter, der hurtigt og præcist kan udføre gentagne manuelle opgaver.

Reducer risici og fremme overholdelse
En AI-platform med forbedrede funktioner til data- og trusselsbeskyttelse hjælper med at sikre, at AI-løsninger følger bedste praksis for sikkerhed. Den forenkler også overholdelse af databeskyttelsesregler gennem automatisering.

Skab samarbejde på tværs af teams
Dataloger, dataudviklere og andre brugere kan kommunikere sammen og få adgang til delte arbejdsprocesser gennem et centraliseret miljø.

Gør beslutningstagningen bedre
Med en AI-platform kan din organisation hurtigere levere de realtidsdata og indsigter, som enkeltpersoner og teams har brug for til at træffe informerede beslutninger.

AI-platforme på tværs af brancher

Organisationer i alle størrelser og typer indfører AI-platforme. Her er eksempler fra den virkelige verden på, hvad de bruger AI-agenter, apps og andre løsninger til:

Bankvæsen og økonomi

Opnå bedre økonomisk planlægning og risikostyring ved at generere indsigt, der kan handles på, fra analyseundersøgelser og andre finansielle rapporter og dokumenter.
Registrere kreditkortsvindel ved at analysere enorme mængder transaktionsdata i realtid for uregelmæssigheder og derefter automatisk give undersøgere besked, når der sker mistænkelige transaktioner.
Forudsige kreditrisiko ved at fastslå sandsynligheden for, at potentielle lånere misligeholder deres lån.

Uddannelse

Understøtte differentieret læring ved at generere lektioner, opgaver og vurderinger, der matcher den enkelte studerendes individuelle læringsbehov.
Øge lærernes produktivitet ved at automatisere rutineopgaver, f.eks. at tjekke fremmøde og afsendelse af påmindelser til studerende.

Offentlige myndigheder

Forbedre beredskabsindsatsen ved at give indsatsledere realtidsindsigt, der forbedrer beslutningstagningen i ofte livstruende situationer.
Forbedre borgerbetjeningen ved at bruge samtalebaseret AI til at besvare forespørgsler og guide folk til relevante ressourcer.

Sundhedsvæsenet

Hurtigere sygdomsopdagelse ved hjælp af computer vision-teknologi, der hjælper radiologer med at tolke diagnostiske billeder.
Understøtte patienters egenomsorg med coaches, der er drevet af kunstig intelligens og tilbyder personlig vejledning i sundhed og wellness, baseret på analyse af patientprofiler, livsstil og sundhedsmål og -målinger.

Forsikring

Strømline forsikringsvurderinger ved at identificere en potentiel kundes risikofaktorer baseret på analyse af skadeshistorik og andre relevante data.
Forenkle skadesbehandlingen ved automatisk at videresende skadesanmeldelser til de relevante skadesbehandlere og bruge billedgenkendelsesteknologi til at fortolke og klassificere skader.

Fremstilling

Sætte skub i produktdesignet ved at bruge generativ designteknologi til at udforske forskellige designmuligheder baseret på omkostninger, materialer og andre overvejelser.
Forbedre kvalitetskontrol ved at bruge computer vision-teknologi til at analysere produktkomponenter på samlebånd for at afgøre, om de opfylder specifikationerne.
Registrere proaktivt problemer med udstyr ved at analysere sensor- og andre maskindata.

Detailhandel

Tilpasse kundeoplevelser ved at tilbyde tjenester, der er drevet af kunstig intelligens, til at vurdere fotos af en kundes hud og anbefaler nyttige produkter.
Optimere lagerstyring ved automatisk at justere kampagner eller prisstrategier baseret på analyse af lagerbeholdninger og salgsresultater i realtid.

Hvad er det næste for AI-platforme?

Nye tendenser
Efterhånden som AI-teknologier modnes, og use cases blomstrer, vil AI-platforme fortsætte med at udvikle sig for at imødekomme nye krav. Her er nogle vigtige tendenser, du kan følge:

Multimodal AI: Modeller håndterer tekst, billeder, video og lyd, f.eks. fuldt interaktive virtuelle assistenter, for at muliggøre mere omfattende oplevelser, der er drevet af kunstig intelligens.
AI-agentorkestrering: Flere AI-agenter vil arbejde sammen for automatisk at udføre komplekse processer, som én enkelt agenter ikke kan klare alene.
Edge AI: Databehandling behandles oftere direkte på enheder i stedet for på servere, hvilket øger hastigheden samt beskyttelse af personlige oplysninger og sikkerhed.
Demokratisering af AI: AI-platforme vil fortsætte med at udvide brugernes adgang til avancerede AI-funktioner med foruddefinerede AI-modeller og intuitive værktøjer.
Bæredygtig AI: Organisationer kan finde nye måder at optimere AI-energiforbruget på, for at understøtte miljømæssige, sociale og styringsmæssige mål.
XAI (Explainable AI): XAI-værktøjer gør beslutningstagning med kunstig intelligens mere gennemsigtig og tydelig for slutbrugerne.

Konklusion
En AI-platform til virksomheder er et integreret teknologimiljø, der kan hjælpe din organisation med at udvikle, implementere og skalere intelligente applikationer og modeller med større hastighed, effektivitet og sikkerhed. Uanset om du kører den i skyen, i det lokale miljø eller på en hybridplatform, kan den give dine udviklere og andre teams forbyggede og tilpassede AI-modeller, brugervenlige værktøjer, fleksibel infrastruktur og essentielle styringsrammer.

Ved at understøtte hele AI-livscyklussen er en omfattende AI-platform nøglen til at styrke din konkurrencefordel i AI-æraen.

RESSOURCER

Få mere at vide om AI-platforme

Accelerer din AI-læringsrejse med et bredt udvalg af ressourcer, der er designet til studerende og fagfolk.

En mand holder en bærbar computer og smiler

Udviklerressourcer til studerende

Kickstart din karriere inden for teknologi

Få mere at vide om cloudteknologier, og opbyg dine udviklerfærdigheder med værktøjer og programmer til studerende.

Begynd at lære

To personer, der taler sammen, mens de kigger på en tablet

Azure-ressourcer

Udforsk Azure-begivenheder og -webinarer

Få kontakt til Azure-eksperter og -udviklere ved digitale og personlige arrangementer og virtuelle kurser.

Tilmeld dig nu

En kvinde sidder i et kontormiljø og kigger på skærmen

Microsoft Learn

Besøg Azure AI-læringshubben

Øg dine AI-færdigheder og -meritter med læringsplaner, artikler og andre ressourcer i dit eget tempo.

Gennemse nu

Ofte stillede spørgsmål

AI (Kunstig intelligens) refererer til computersystemer, der kan efterligne menneskelige opgaver som læring, ræsonnering og problemløsning.
AI-platforme er integrerede miljøer, der bruges til at udvikle, udrulle og administrere AI-applikationer og modeller, hvilket effektiviserer brugen af AI-teknologier i virksomheder.
For at konfigurere en AI-platform skal du vælge et cloudmiljø, lokalt miljø eller hybridmiljø, der opfylder dine forretningsbehov. Hvert miljø giver forskellige fordele og understøtter forskellige anvendelsestilfælde.
Fremtiden for AI-platforme inkluderer multimodale og multiagent AI-løsninger, grænseberegning, explainable AI (XAI), low-code/no-code AI-værktøjer og miljømæssigt bæredygtige praksisser.
Ja, Microsoft Azure er en omfattende AI-platform til at bygge og skalere AI-løsninger i cloudbaserede miljøer. Den leverer forbyggede modeller til maskinel indlæring, værktøjer, infrastruktur og styringsrammer.

Få Azure-mobilappen