En nuestra dirección técnica, «Acelerar la innovación generativa de IA con la migración en la estrato», describimos cómo los líderes de transformación TI y digital pueden exprimir el poder y la flexibilidad de Azure para desbloquear todo el potencial de IA generativa.
La IA generativa se hizo para la estrato. Solo cuando reúne la IA y la estrato, puede desbloquear todo el potencial de IA para los negocios. Para las organizaciones que buscan allanar sus capacidades generativas de IA, la estrato proporciona la flexibilidad, la escalabilidad y las herramientas necesarias para acelerar la innovación de IA. La migración poso los obstáculos que inhiben la apadrinamiento de la IA, lo que hace que sea más rápido y más posible no solo adoptar la IA, sino sobrevenir de la experimentación a impulsar el valencia comercial vivo.
Ya sea que esté interesado en exprimir las ideas en tiempo vivo, entregar experiencias hiperpersonalizadas del cliente, optimizar las cadenas de suministro con prospección predictivos o racionalizar la toma de decisiones estratégicas, AI está reestructurando cómo operan las empresas. Las organizaciones que dependen de la infraestructura heredada o específico se acercan a un punto de inflexión. La migración no es solo una modernización técnica, es un imperativo comercial para realizar la IA generativa a escalera. Sin la flexibilidad que proporciona la estrato, las empresas enfrentan costos más altos, ciclos de innovación más lentos y un comunicación condicionado a los datos que los modelos de IA deben ofrecer resultados significativos.
Para los líderes de transformación digital y de TI, nominar la plataforma en la estrato correcta es secreto para implementar y gobernar con éxito la IA. Con la mejor infraestructura de clase, capacidades de cuenta de parada rendimiento, seguridad de extremo empresarial y herramientas avanzadas de integración de datos, Azure ofrece un ecosistema de estrato integral con el que las empresas con visión de futuro pueden contar al aportar iniciativas generativas de IA.
En nuestra dirección técnica, «Acelerar la innovación generativa de IA con la migración en la estrato«Reservamos cómo los líderes de transformación TI y digital pueden exprimir el poder y la flexibilidad de Azure para desbloquear todo el potencial de la IA generativa. Exploremos algunos escenarios comerciales del mundo vivo donde la IA generativa en la estrato está impulsando el impacto tangible, ayudando a las empresas a moverse más rápido, innovar e innovar nuevas formas de trabajar.
Caso de uso 1: Conducir soluciones de IA más inteligentes y más adaptativas con datos en tiempo vivo
¿Uno de los mayores desafíos en la apadrinamiento de IA? Datos desconectados o obsoletos. Consolidar que los modelos de IA tengan comunicación a los datos más actuales y relevantes es donde brilla la procreación de recuperación de la procreación (RAG). RAG hace que la IA generativa sea más precisa y confiable al atraer datos de confianza en tiempo vivo, reduciendo la posibilidad de errores y alucinaciones.
¿Cómo impacta la implementación de las empresas de trapo?
A diferencia de los modelos de IA tradicionales que se basan en datos históricos, la IA conra trapo es dinámica, manteniéndose actualizado al extraer la información más nuevo de fuentes como bases de datos SQL, API y documentos internos. Esto lo hace más preciso en entornos de cambio rápido. Los modelos de trapo ayudan a los equipos:
- Automatizar la recuperación de datos en vivoAlivio de la eficiencia al achicar la requisito de actualizaciones manuales.
- Tomar decisiones más inteligentes y más informadas otorgando comunicación a la última información específica del dominio.
- Aumentar la precisión y la velocidad En aplicaciones interactivas.
- Menores costos operativos Al achicar la requisito de intervención humana.
- Aproveche los datos patentados para crear resultados diferenciados y ventajas competitivas.
Las empresas están recurriendo a modelos RAG para crear información más precisa y actualizada al atraer datos en vivo. Esto es especialmente valioso en industrias de rápido movimiento como las finanzas, la atención médica y el comercio minorista, donde las decisiones dependen de las últimas tendencias del mercado, comunicación a datos confidenciales, actualizaciones regulatorias e interacciones personalizadas de los clientes.
La delantera de Azure:
Las aplicaciones de RAG basadas en la estrato ayudan a las empresas a ir más allá de la IA estática al permitir soluciones más adaptativas e inteligentes. Cuando RAG se ejecuta en la estrato, las empresas pueden beneficiarse de una latencia pequeña, transferencias de datos de ingreso velocidad, controles de seguridad incorporados y gobernanza de datos simplificados.
Servicios en la estrato de Azure, incluidos Azure AI Search, Servicio Azure OpenAIy Estudios maquinal de Azureproporcione las herramientas necesarias para aceptar aplicaciones de RAG seguras y receptivas. Juntos, estos servicios ayudan a las empresas a apoyar receptivas en entornos que cambian rápidamente, por lo que están listos para lo que sea que venga a posteriori.
Caso de uso 2: Engastar la IA generativa en los flujos de trabajo empresariales
Los sistemas empresariales como el software de planificación de medios empresariales (ERP), la papeleo de relaciones con el cliente (CRM) y las plataformas de papeleo de contenido son la columna vertebral de las operaciones diarias y cruciales para el éxito de una estructura. Sin requisa, a menudo confían en tareas repetitivas y supervisión manual. Al integrar la IA generativa directamente en estos flujos de trabajo, las empresas pueden optimizar las tareas, desbloquear ideas más rápidas y ofrecer recomendaciones más personalizadas y contextualmente relevantes, todos en el interior de los sistemas existentes que los equipos ya están utilizando.
¿Cuál es el impacto comercial de integrar la IA generativa en los flujos de trabajo de la aplicación empresarial?
Con la IA integrada en las aplicaciones comerciales centrales, los equipos pueden trabajar más inteligente y más rápido. Con la IA generativa integrada en las aplicaciones empresariales, los líderes de la industria pueden:
- Optimizar sus operaciones Analizando los datos de la esclavitud de suministro sobre la mosca, marcando anomalías y recomendando ideas procesables y ajustes proactivos.
- Enriquecer las experiencias del cliente con recomendaciones personalizadas y tiempos de respuesta más rápidos.
- Automatizar tareas de rutina Al igual que la entrada de datos, la procreación de informes y la papeleo de contenido para achicar el esfuerzo manual y acelerar los flujos de trabajo.
Para las organizaciones que ejecutan sistemas ERP y CRM locales, la capacidad de integrar la IA presenta una razón convincente para moverse a la estrato.
La delantera de Azure:
Con Azure, las empresas pueden tolerar a Genai a las operaciones comerciales cotidianas sin interrumpirlas, ganando energía escalable, comunicación seguro de datos y modernización mientras mantienen la continuidad operativa. La migración de estos sistemas a la estrato todavía simplifica la integración de la IA al eliminar los silos y permitir el comunicación seguro en tiempo vivo a datos críticos para el negocio. La migración en la estrato establece las bases para la innovación continua, lo que permite a los equipos implementar rápidamente actualizaciones, integrar nuevas capacidades de IA y medrar en toda la empresa sin interrupción.
- Servicios Azure como Servicio Azure OpenAI, Aplicaciones lógicas de Azurey Trámite de la API de Azure Facilite la integración perfecta, amplificando los sistemas ERP y CRM con una interrupción mínima.
- Las colaboraciones de Microsoft con plataformas como SAP muestran cómo la IA con víveres en la estrato ofrece inteligencia contemporáneo, operaciones aerodinámicas y seguridad destacamento, capacidad que son difíciles de obtener con la infraestructura específico.
Cuando la IA generativa está integrada en aplicaciones centrales, va más allá de las operaciones de soporte. Los transforma.
Caso de uso 3: búsqueda generativa de respuestas contextualmente conscientes
A medida que los datos empresariales continúan creciendo, encontrar la información correcta en el momento adecuado se ha convertido en un gran desafío. La búsqueda generativa transforma cómo las organizaciones acceden y usan información. Con una búsqueda generativa, los empleados están facultados para tomar decisiones más inteligentes más rápido. A medida que crece el bulto de datos, la búsqueda generativa ayuda a achicar el ruido al combinar la búsqueda híbrida con modelos de IA avanzados para ofrecer respuestas adaptadas con contexto basadas en datos en tiempo vivo.
¿Cómo pueden las empresas usar la búsqueda generativa para obtener un impacto vivo?
Con la búsqueda generativa, las empresas están mejor equipadas para poner sus datos a funcionar. Este enfoque es el descubrimiento de conocimiento ideal, la atención al cliente y la recuperación de documentos, donde el objetivo es proporcionar información significativa, resúmenes o recomendaciones. Con búsqueda generativa, las empresas pueden:
- Mejorar la atención al cliente entregando respuestas relevantes en tiempo vivo basadas en datos del cliente.
- Surface Critical Insights navegando rápidamente por datos no estructurados y patentados.
- Resumir y extraer información secreto de documentos densos en menos tiempo.
En todas las industrias, la búsqueda generativa amplía el comunicación a información crítica, ayudando a las empresas a moverse más rápido e inteligente.
La delantera de Azure:
La búsqueda generativa basada en la estrato aprovecha la potencia de procesamiento y las opciones de maniquí disponibles en entornos en la estrato.
- Servicios Azure como Azure AI Search, Servicio Azure OpenAIy Estudios maquinal de Azure Habilite la integración productiva de la búsqueda generativa en los flujos de trabajo, aumentando la búsqueda con el contexto. Azure AI Search combina la búsqueda vectorial y de palabras secreto para recuperar los datos más relevantes, mientras que el servicio de Azure OpenAI aprovecha modelos como GPT-4 para crear resúmenes y recomendaciones.
- Estudios maquinal de Azure asegura que los resultados de búsqueda sigan siendo precisos a través del ajuste fino, y la búsqueda cognitiva de Azure crea índices integrales para mejorar la recuperación.
- Componentes adicionales, como Funciones de Azure Para la activación del maniquí dinámico y el profesor Azure para el seguimiento del rendimiento, refine aún más las capacidades de búsqueda generativa, lo que permite a las organizaciones exprimir las ideas impulsadas por la IA con confianza.
Caso de uso 4: automatización inteligente con agentes de IA generativos
Ha habido muchas charlas en torno a la IA de Agente este año, y por una buena razón. A diferencia de los chatbots tradicionales, los agentes generativos de IA realizan tareas de forma autónoma para obtener objetivos específicos, adaptándose a las interacciones del becario y mejorando continuamente con el tiempo sin requisito de programación explícita para cada situación.
¿Cómo pueden los agentes de IA afectar el resultado final de una empresa?
Al optimizar sus acciones para los mejores resultados posibles, los agentes de IA ayudan a los equipos a acelerar los flujos de trabajo, objetar a las micción dinámicas y amplificar la efectividad genérico. Con agentes inteligentes en su división, las empresas pueden:
- Automatizar tareas repetitivas y rutinariasaumentando la eficiencia y la exención de los equipos para centrarse en los flujos de trabajo de veterano valencia.
- Dominar los costos operativosgracias al esfuerzo manual escaso y una veterano eficiencia del proceso.
- Resquilar sin esfuerzomanejo de cargas de trabajo mayores sin cuenta de personal adicional.
- Mejorar la prestación de servicios habilitando experiencias de clientes consistentes y personalizadas.
A medida que la demanda aumenta, se escalera sin esfuerzo, lo que permite a las empresas gobernar cargas de trabajo más altas sin medios adicionales. Esta adaptabilidad es especialmente valiosa en industrias con demandas de clientes fluctuantes que fluctúan rápidamente, incluidos comercio electrónico, servicios financieros, fabricación, comunicaciones, servicios profesionales y atención médica.
La delantera de Azure:
La IA generativa basada en la estrato permite a los agentes ingresar y procesar fuentes de datos distribuidas complejas en tiempo vivo, agudizando su adaptabilidad y precisión. Microsoft Azure proporciona un conjunto integral de herramientas para implementar y gobernar con éxito agentes de IA generativos:
- Azure AI Foundry Agent Service simplifica la autorización de agentes capaces de automatizar procesos comerciales complejos desde el crecimiento hasta la implementación.
- Servicio Azure OpenAI alimenta la procreación de contenido y el prospección de datos, mientras que Estudios maquinal de Azure habilita el ajuste y el prospección predictivo.
- Azure Services cognitivos pule el verbo natural comprensión y Azure Databricks Facilita el crecimiento del maniquí de IA escalable.
- Para implementación y monitoreo capaces, Servicio de Azure Kubernetes (Aks) Stiline las cargas de trabajo contenedoras, mientras que Pedagogo Azure rastrea el rendimiento en vivo, asegurando que los agentes de IA funcionen de modo óptima.
Con estas capacidades, Azure equipa a las empresas para exprimir todo el potencial de la automatización generativa de IA.
La delantera de Azure para la innovación generativa de IA
Portar a la estrato no es solo una modernización técnica, es un movimiento importante para las empresas que desean liderar en 2025 y más allá. Al asociarse con Azure, las organizaciones pueden conectar a la perfección modelos de IA con fuentes de datos críticas, aplicaciones y flujos de trabajo, integrando la IA generativa para impulsar los resultados comerciales tangibles. La infraestructura de Azure le brinda a los equipos las herramientas para moverse rápidamente y mantenerse seguro a escalera. Al cambiar a un entorno de IA preparado para la estrato, las empresas se están posicionando para exprimir completamente el poder de la IA y prosperar en la era de la automatización inteligente.