La conferința Transform 2025 a VentureBeat din această săptămână, una dintre numeroasele discuții educative și surprinzătoare despre integrările de inteligență artificială în întreprinderi, la care au participat lideri din industrie, a fost moderată de Will Grannis, vicepreședinte și director tehnologic (CTO) al Google Cloud Platform, și de Richard Clarke, vicepreședinte senior și director de date și analiză al Highmark Health.
Noul sistem de inteligență artificială în domeniul sănătății: Arhitectura pentru medii multi-modale și multi-modale, un program care a examinat modul în care cele două organizații colaborează pentru a construi inteligență artificială la nivelul întregului sistem de sănătate din SUA, Highmark Health (cu sediul în vestul Pennsylvaniei), a oferit o perspectivă rațională asupra modului în care cele două organizații colaborează în acest sens.
În plus, parteneriatul i-a integrat pe toți acești lucrători și i-a transformat în utilizatori eficienți, fără a pierde din vedere dificultățile, reglementările sau încrederea medicilor.
Cum au abordat Highmark și Google Cloud această situație? Află mai multe în acest articol.
Un parteneriat construit pe fonduri pregătite
Highmark Health, un program integrat plătitor-furnizor care deservește peste 6 milioane de membri, utilizează modelele și echipamentele de inteligență artificială ale Google Cloud pentru a actualiza sistemele învechite, a crește productivitatea internă și a îmbunătăți rezultatele pentru pacienți.
Accentul pus de această inițiativă pe ingineria programelor îl distinge de alte inițiative care tratează inteligența artificială ca pe o schimbare fundamentală în modul în care se desfășoară munca, mai degrabă decât doar ca pe un alt strat tehnologic.
Importanța dezvoltării unui sistem flexibil a fost subliniată anterior de Richard Clarke, director de date și analiză la Highmark. Nimic nu este mai tradițional decât un sistem de joburi codificat în COBOL, a remarcat Clarke, dar Highmark a integrat modele de inteligență artificială bazate pe cloud în aceste tehnici. Rezultatul este o replicare a încărcării de 90 % fără întreruperi pe scară largă, ceea ce permite tranziții mai line și informații în timp real asupra proceselor administrative complexe.
Grannis, directorul tehnic al Google Cloud, a spus că succesul începe cu a face ceea ce trebuie. El a spus: „Acest lucru poate dura trei, patru sau cinci ani, dar puteți efectua experimentele și testele care fac ca inteligența artificială să fie utilă la o anumită dimensiune.”
De la demonstrarea conceptului la utilizarea reală
Peste 14.000 dintre cei peste 40.000 de angajați ai Highmark utilizează în mod regulat instrumentele conceptuale de inteligență artificială interne ale companiei, care sunt susținute de designurile Vertex AI și Gemini ale Google Cloud.
Aceste instrumente sunt utilizate într-o varietate de cazuri de angajare, de la obținerea înregistrărilor membrilor până la obținerea de dovezi pentru daunele depuse.
Clarke a prezentat un caz de verificare și acreditare a contractelor din partea furnizorului. O parte a echipei folosită pentru a verifica personal pregătirea unei companii într-un sistem anterior.
Artificial acum agregă aceste informații, verifică cerințele și produce rezultate personalizate cu referințe și recomandări culturale.
De ce este această rată de implementare atât de mare? Folosind bucle de feedback de la utilizatori, instruire dinamică și biblioteci rapide și structurate. „Nu ne așteptăm cu adevărat ca instrumentele să fie folosite de oameni”, a remarcat Clarke. Demonstrăm cum le simplifică munca și, prin urmare, cum variază în funcție de ceea ce câștigă teren.
Chatbots versus Arhitectură Agentică
Tranziția de la relațiile bazate pe chat la sistemele multi-agent capabile să îndeplinească sarcini end-to-end a fost una dintre temele cele mai promițătoare ale sesiunii. Aceasta reprezintă o îndepărtare de modelele de conversație cu răspuns rapid, potrivit lui Grannis, către sinteza și automatizarea proceselor.
„Nu te gândi mai puțin la o interfață de chat”, a spus Grannis. „Du-te și fă asta, adu-o înapoi și lasă-mă pe mine să decid.” Acești agenți coordonează mai multe modele, probabil în cascadă pe diverse funcții, de la cercetare la execuția proceselor și traducere.
Funcționarele de unică folosință sunt testate în prezent de Highmark pentru un anumit flux de lucru, iar obiectivul pe termen lung este de a le integra în sistemele de servere, astfel încât să poată îndeplini sarcini independent. Acest lucru va reduce nevoia de mai multe prize sau interfețe, rezultând un control centralizat cu o rază mai largă de acțiune.
Mai întâi, pune sarcina, nu modelul.
Ambii vorbitori au adus o schimbare psihologică semnificativă pentru companii: evitați să începeți cu modelul. Începeți cu sarcina și alegeți sau aranjați corect tipurile.
Pentru întrebări care necesită multă cercetare, Highmark folosește Gemini 2.5 Pro și Gemini Flash pentru relații rapide, în timp real, de exemplu. Chiar și modelele liniare tradiționale sunt uneori utilizate atunci când sunt cele mai potrivite pentru sarcină, cum ar fi traducerea comunicărilor individuale în mai multe limbi. Operațiunile companiei tale sunt proprietatea ta intelectuală, a spus Grannis. Gândește-te la crearea de concepte pentru a îndeplini o sarcină.
Google Cloud investește în standarde deschise și funcții de rutare a modelelor pentru a sprijini această libertate. Cel mai recent efort Agent Protocol, dezvoltat în colaborare cu Linux Foundation, își propune să promoveze interoperabilitatea și stabilitatea în mediile cu mai mulți agenți.
Îndrumări realiste pentru liderii de afaceri din toate sectoarele
Participanții au oferit sfaturi practice pentru cei care doresc să recreeze succesul lui Highmark:
- Puneți bazele astăzi: Investiți imediat în integrarea sistemelor și pregătirea datelor. Recompensa depinde de planificarea inițială, chiar dacă întreaga implementare a inteligenței artificiale este în viitor.
- Evitați să vă creați propriile modele de bază, deoarece este costisitor să faci acest lucru, cu excepția cazului în care compania ta trebuie să construiască modele fundamentale. Se concentrează pe reglarea fină și instrumentarea pentru anumite cazuri de utilizare.
- Adoptă o abordare axată pe platformă: optimizează utilizarea și accesul la tipuri. Dezvoltă un cadru care încurajează experimentul fără a sacrifica guvernul.
- Începeți cu sarcini, fără unelte: Specificați mai întâi rezultatul dorit. Apoi, potriviți-l cu tipul sau structurile reprezentative cele mai potrivite.
- Evaluează și distribuie: Adopția internă crește atunci când oamenii experimentează rezultate tangibile. Folosește statisticile de adopție, află despre poveștile de succes și menține la zi biblioteca de cauze și fluxuri.
- Viitorul inteligenței artificiale în afaceri constă în execuția sarcinilor, nu în informații dinamice. Proiectați pentru acțiune, nu doar pentru informație. Creați sisteme capabile să gestioneze în siguranță evenimentele din lumea reală.
Abia aştept
Progresul atât de mare realizat oferă un model pentru alții din domeniul sănătății și nu numai, care doresc să creeze sisteme de inteligență artificială scalabile, responsabile și foarte utilizabile. Highmark și Google Cloud încă lucrează împreună.
Nu este vorba despre caracteristici uimitoare, a spus Clarke, ci despre ceea ce îi face cu adevărat pe oameni să își facă bine treaba.
Liderii de companii care nu au putut participa la sesiune se pot consola cu faptul că succesul în domeniul inteligenței artificiale conceptuale nu se limitează la cei cu cele mai ambițioase bugete, ci și la cei cu cele mai ambițioase planuri, platforme versatile și dorința de a lucra inteligent.
Romanian 
English