Cognizant i Nvidia tworzą sojusz dla transformacji AI

W szybko ewoluującym krajobrazie sztucznej inteligencji strategiczne partnerstwa stają się fundamentem, na którym budowane są przyszłe zdolności przedsiębiorstw. Znaczącym wydarzeniem w tej dziedzinie jest niedawno ogłoszona współpraca między globalnym gigantem doradztwa technologicznego Cognizant a niekwestionowanym liderem w dziedzinie przyspieszonych obliczeń, firmą Nvidia. Ten sojusz to nie tylko uścisk dłoni; reprezentuje on wspólny wysiłek mający na celu głębokie osadzenie najnowocześniejszych technologii AI firmy Nvidia w strukturze operacyjnej firm z różnych sektorów, dążąc do radykalnego skrócenia czasu potrzebnego na wdrożenie AI i realizację wartości.

Strategiczny Imperatyw: Wyjście Poza Eksperymenty z AI

Przez lata firmy eksperymentowały ze sztuczną inteligencją, często ograniczając inicjatywy do projektów pilotażowych lub izolowanych dowodów koncepcji (proofs of concept). Chociaż cenne dla nauki, eksperymenty te często napotykały mur w obliczu złożoności skalowania w całym przedsiębiorstwie. Bezproblemowa integracja AI z istniejącymi przepływami pracy, zapewnienie prywatności i bezpieczeństwa danych, zarządzanie złożonymi modelami oraz wykazanie wymiernego zwrotu z inwestycji okazały się ogromnymi wyzwaniami. Rynek domaga się teraz jasnej ścieżki od eksperymentów do wdrożeń na dużą skalę, napędzanych wartością.

To właśnie w tym punkcie partnerstwo Cognizant-Nvidia zamierza zaznaczyć swoją obecność. Cognizant, ze swoją głęboką wiedzą branżową i rozległymi relacjami z klientami, rozumie praktyczne przeszkody, przed którymi stają firmy. Nvidia z kolei dostarcza potężny silnik obliczeniowy i zaawansowane frameworki oprogramowania, niezbędne do budowania i wdrażania solidnych rozwiązań AI. Łącząc możliwości integracyjne i wiedzę branżową Cognizant z pełnym stosem platformy AI Nvidia, współpraca ma na celu stworzenie bardziej usprawnionej, wydajnej i skalowalnej ścieżki dla przedsiębiorstw pragnących wykorzystać transformacyjną moc AI. Główny cel jest jasny: przenieść AI z laboratorium do rdzenia biznesu, szybciej i skuteczniej niż kiedykolwiek wcześniej. Obejmuje to nie tylko dostarczanie technologii, ale także architekturę kompleksowych rozwiązań dostosowanych do specyficznych potrzeb branżowych i ich integrację ze złożonymi ekosystemami technologicznymi nowoczesnych korporacji.

Rozpakowując Arsenał Technologiczny: Pełny Stos Nvidia Spotyka Ekosystem Cognizant

Sercem tej współpracy jest integracja kompleksowego zestawu technologii AI firmy Nvidia z istniejącymi platformami AI i ofertami usług firmy Cognizant. Nie chodzi tu tylko o wykorzystanie słynnych procesorów graficznych (GPU) Nvidia; obejmuje to znacznie szersze spektrum oprogramowania, frameworków i gotowych modeli zaprojektowanych w celu przyspieszenia rozwoju i wdrażania. Kluczowe komponenty obejmują:

• Nvidia NIM (Nvidia Inference Microservices): Pomyśl o NIM jako o zoptymalizowanych, wstępnie spakowanych kontenerach dostarczających modele AI jako mikrousługi. Takie podejście upraszcza wdrażanie złożonych modeli, ułatwiając programistom integrację potężnych możliwości AI – takich jak rozumienie języka czy rozpoznawanie obrazów – z ich aplikacjami, bez konieczności posiadania głębokiej wiedzy specjalistycznej w zakresie optymalizacji modeli. Dla klientów Cognizant oznacza to szybsze cykle wdrażania i łatwiejsze zarządzanie funkcjonalnościami AI w ramach ich istniejącej infrastruktury IT. Te mikrousługi są zaprojektowane do działania na różnych platformach przyspieszanych przez Nvidia, oferując elastyczność od chmury po brzeg sieci (edge).
• Nvidia NeMo: Jest to kompleksowa platforma zaprojektowana specjalnie do tworzenia niestandardowych modeli generatywnej AI. W erze, w której generyczne duże modele językowe (LLM) mogą nie wystarczyć do specjalistycznych zadań branżowych, NeMo dostarcza narzędzi do kuracji danych, trenowania modeli, dostosowywania i oceny. Cognizant może wykorzystać NeMo do budowania specyficznych dla branży modeli LLM, dostosowanych do unikalnych słowników, regulacji i przepływów pracy w sektorach takich jak finanse, opieka zdrowotna czy produkcja, oferując klientom wysoce trafne i dokładne rozwiązania AI.
• Nvidia Omniverse: Potężna platforma do tworzenia i obsługi symulacji 3D oraz wirtualnych światów, często określanych jako przemysłowe cyfrowe bliźniaki (industrial digital twins). Tworząc fizycznie dokładne wirtualne repliki fabryk, magazynów, a nawet produktów, firmy mogą symulować procesy, optymalizować operacje, testować zmiany i szkolić personel w środowisku wolnym od ryzyka przed wdrożeniem ich w świecie rzeczywistym. Cognizant zamierza wykorzystać Omniverse do wzmocnienia swojej oferty w zakresie inteligentnej produkcji i optymalizacji łańcucha dostaw, umożliwiając klientom wizualizację i ulepszanie złożonych operacji fizycznych.
• Nvidia RAPIDS: Zestaw bibliotek oprogramowania open-source i interfejsów API zaprojektowanych w celu przyspieszenia potoków przetwarzania danych naukowych i analitycznych w całości na procesorach graficznych (GPU). Tradycyjne przetwarzanie danych często napotyka wąskie gardło na poziomie procesora (CPU). RAPIDS pozwala na ogromne przyspieszenie ładowania danych, manipulacji nimi i trenowania modeli, umożliwiając szybsze uzyskiwanie wglądów z ogromnych zbiorów danych. Ta integracja wzmocni zdolność Cognizant do obsługi ogromnych wymagań dotyczących danych, nieodłącznych dla aplikacji AI w przedsiębiorstwach.
• Nvidia Riva: Skoncentrowana na konwersacyjnej AI, Riva dostarcza narzędzi do budowania wysokowydajnych aplikacji obejmujących automatyczne rozpoznawanie mowy (ASR) i syntezę mowy (TTS). Umożliwia to tworzenie bardziej zaawansowanych i responsywnych interfejsów głosowych, chatbotów i wirtualnych asystentów, kluczowych dla usprawnienia obsługi klienta i wewnętrznych narzędzi komunikacyjnych.
• Nvidia Blueprints: Dostarczają one architektur referencyjnych i najlepszych praktyk do budowania złożonych systemów AI, w tym konfiguracji wieloagentowych. Oferują sprawdzony punkt wyjścia, redukując czas rozwoju i ryzyko podczas konstruowania zaawansowanych rozwiązań AI.

Wplatając te różnorodne technologie Nvidia w swoją platformę Neuro AI, Cognizant dąży do stworzenia spójnego i potężnego ekosystemu do budowania, wdrażania i zarządzania rozwiązaniami AI klasy korporacyjnej.

Platforma Neuro AI firmy Cognizant i Rozwój Systemów Wieloagentowych

Centralnym elementem strategii Cognizant w ramach tego partnerstwa jest platforma Neuro AI, pomyślana jako kompleksowy zestaw narzędzi do rozwoju i wdrażania AI w przedsiębiorstwach. Kluczowym podkreślonym ulepszeniem jest Neuro AI Multi-Agent Accelerator, znacząco wzmocniony przez mikrousługi Nvidia NIM. Ten akcelerator koncentruje się na umożliwieniu szybkiej budowy i skalowania systemów AI opartych na wielu agentach.

Czym są systemy wieloagentowe? Zamiast polegać na pojedynczym, monolitycznym modelu AI, system wieloagentowy wykorzystuje wielu wyspecjalizowanych agentów AI, którzy współpracują w celu osiągnięcia złożonego celu. Każdy agent może posiadać unikalne umiejętności, mieć dostęp do różnych źródeł danych lub wykonywać określone podzadania. Na przykład, w procesie obsługi roszczenia ubezpieczeniowego:

1. Jeden agent mógłby specjalizować się w wyodrębnianiu informacji z formularzy roszczeń (używając OCR i NLP).
2. Inny agent mógłby weryfikować szczegóły polisy w bazie danych.
3. Trzeci agent mógłby oceniać potencjalne oszustwo, analizując wzorce.
4. Czwarty agent mógłby wchodzić w interakcje z zewnętrznymi źródłami danych (takimi jak raporty pogodowe dla roszczeń majątkowych).
5. Agent koordynujący mógłby zarządzać przepływem pracy, syntetyzować ustalenia i przedstawiać rekomendację.

Siła tego podejścia tkwi w jego modułowości, skalowalności i adaptacyjności. Systemy można łatwiej aktualizować, udoskonalając poszczególnych agentów, a złożone problemy można rozbić na łatwiejsze do zarządzania części. Cognizant podkreśla, że jego platforma, wykorzystując technologię Nvidia, taką jak NIM do efektywnego wdrażania agentów i potencjalnie Riva do komunikacji między agentami, umożliwi bezproblemową integrację nie tylko między własnymi agentami, ale także z sieciami agentów stron trzecich i różnymi modelami LLM. Ta elastyczność jest kluczowa, ponieważ przedsiębiorstwa często mają już istniejące inwestycje w AI lub preferują określone modele.

Ponadto Cognizant kładzie nacisk na włączenie zabezpieczeń (security guardrails) i mechanizmów nadzoru ludzkiego w ramach tych systemów wieloagentowych. Odpowiada to na krytyczne obawy przedsiębiorstw dotyczące niezawodności AI, odpowiedzialności i etycznego wykorzystania. Celem jest tworzenie systemów, które wzmacniają ludzkie możliwości, niezawodnie automatyzują złożone procesy i umożliwiają podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym w oparciu o dane, co ostatecznie prowadzi do bardziej adaptacyjnych i responsywnych operacji biznesowych.

Transformacja Branż: Pięć Filarów Innowacji

Cognizant wyraźnie określił pięć kluczowych obszarów, w których współpraca z Nvidia początkowo skoncentruje swoje wysiłki, dążąc do dostarczenia wymiernej wartości i innowacji:

1. Agenci AI dla Przedsiębiorstw: Wykraczając poza proste chatboty, obejmuje to rozwój zaawansowanych agentów zdolnych do obsługi złożonych zadań wewnętrznych i zewnętrznych. Wyobraź sobie agentów AI automatyzujących skomplikowane procesy back-office, zapewniających wysoce spersonalizowaną obsługę klienta poprzez dostęp i syntezę informacji z wielu systemów, lub proaktywnie identyfikujących problemy operacyjne, zanim eskalują. Napędzani przez możliwości wnioskowania Nvidia (NIM) i narzędzia konwersacyjnej AI (Riva), agenci ci obiecują znaczące zyski w zakresie wydajności i poprawę doświadczeń użytkowników.
2. Specyficzne Branżowo Duże Modele Językowe (LLM): Generyczne LLM często nie mają niuansowego zrozumienia wymaganego w specjalistycznych dziedzinach. Wykorzystując Nvidia NeMo, Cognizant planuje rozwijać LLM trenowane na danych specyficznych dla danej dziedziny dla branż takich jak opieka zdrowotna (rozumienie terminologii medycznej i protokołów), finanse (pojmowanie złożonych instrumentów finansowych i regulacji) czy usługi prawne (nawigowanie po orzecznictwie i umowach). Te wyspecjalizowane modele zapewnią dokładniejsze, bardziej trafne i zgodne z przepisami wyniki dla krytycznych funkcji biznesowych.
3. Cyfrowe Bliźniaki dla Inteligentnej Produkcji: Wykorzystując Nvidia Omniverse, Cognizant ma na celu pomóc producentom tworzyć bardzo szczegółowe, fizycznie dokładne wirtualne repliki ich linii produkcyjnych lub całych fabryk. Te cyfrowe bliźniaki mogą być używane do symulowania scenariuszy produkcyjnych, optymalizacji układów, przewidywania potrzeb konserwacyjnych, szkolenia robotyki i testowania zmian procesów wirtualnie, co prowadzi do skrócenia przestojów, poprawy wydajności i szybszych cykli innowacji w świecie fizycznym.
4. Fundamentalna Infrastruktura dla AI: Budowanie i skalowanie AI wymaga solidnej, zoptymalizowanej infrastruktury. Cognizant wykorzysta pełny stos Nvidia – od GPU po sieci (takie jak NVLink i InfiniBand, chociaż nie zostały wyraźnie wymienione w źródle, są częścią typowego stosu Nvidia) i platformy oprogramowania, takie jak RAPIDS – do projektowania i wdrażania skalowalnych, wysokowydajnych środowisk obliczeniowych dostosowanych do wymagających obciążeń AI, czy to lokalnie (on-premises), w chmurze, czy na brzegu sieci (edge).
5. Udoskonalanie Platformy Neuro AI: Współpraca będzie stale zasilać całą platformę Neuro AI najnowszymi osiągnięciami Nvidia. Obejmuje to integrację narzędzi ułatwiających rozwój modeli, wdrażanie (NIM), przetwarzanie danych (RAPIDS), symulację (Omniverse) i konwersacyjną AI (Riva), zapewniając klientom Cognizant dostęp do najnowocześniejszego, kompleksowego środowiska rozwoju i operacjonalizacji AI.

Nawigacja Ścieżką od Pilotażu do Produkcji: Adresowanie Wyzwań Rzeczywistego Świata

Annadurai Elango, Prezes ds. Podstawowych Technologii i Wglądów w Cognizant, trafnie uchwycił obecne nastroje rynkowe: “Nadal obserwujemy, jak firmy przechodzą od dowodów koncepcji do wdrożeń AI na większą skalę w przedsiębiorstwach”. To przejście jest obarczone wyzwaniami – złożonością techniczną, przeszkodami integracyjnymi, niedoborami talentów, problemami z gotowością danych oraz potrzebą wykazania wyraźnej wartości biznesowej.

Partnerstwo Cognizant-Nvidia jest wyraźnie zaprojektowane, aby sprostać tym bolączkom. Dostarczając wstępnie zintegrowane rozwiązania, wykorzystując zoptymalizowane mikrousługi (NIM), oferując platformy do tworzenia niestandardowych modeli (NeMo) i ustanawiając architektury referencyjne (Blueprints), współpraca ma na celu znaczące zmniejszenie tarcia związanego ze skalowaniem AI.

• Przyspieszone Wdrażanie: Mikrousługi NIM pozwalają na szybsze wdrażanie funkcjonalności niż budowanie i optymalizowanie modeli od podstaw.
• Skalowalność: Sprzęt i oprogramowanie Nvidia są zaprojektowane z myślą o ogromnej skali, odpowiadając na wymagania obliczeniowe AI w całym przedsiębiorstwie.
• Dostosowanie: Narzędzia takie jak NeMo umożliwiają tworzenie dostosowanych rozwiązań, które dostarczają wyższą wartość niż modele generyczne.
• Integracja: Ekspertyza Cognizant polega na wplataniu tych technologii w istniejące systemy korporacyjne, zapewniając, że AI nie działa w izolacji.
• Redukcja Ryzyka: Używanie sprawdzonych architektur (Blueprints) oraz koncentracja na bezpieczeństwie i nadzorze pomaga łagodzić ryzyka związane z wdrażaniem potężnych technologii AI.

Wspomniane konkretne przypadki użycia w branżach – zautomatyzowane przetwarzanie roszczeń ubezpieczeniowych, obsługa odwołań i skarg oraz zarządzanie łańcuchem dostaw – służą jako początkowe przykłady. W ubezpieczeniach systemy wieloagentowe mogłyby drastycznie skrócić czas cyklu obsługi roszczeń, jednocześnie poprawiając wykrywanie oszustw. W administracji opieki zdrowotnej automatyzacja odwołań i skarg mogłaby złagodzić znaczące zaległości i poprawić satysfakcję pacjentów. W łańcuchu dostaw połączenie cyfrowych bliźniaków (Omniverse) z analityką predykcyjną (RAPIDS) i inteligentnymi agentami mogłoby optymalizować logistykę, przewidywać zakłócenia i usprawniać zarządzanie zapasami w czasie rzeczywistym. Potencjalne zastosowania rozciągają się jednak praktycznie na każdą branżę gotową na przyjęcie transformacji opartej na danych.

Ten strategiczny sojusz jest zatem czymś więcej niż tylko integracją technologiczną; to wspólny wysiłek mający na celu dostarczenie firmom narzędzi, wiedzy specjalistycznej i mapy drogowej potrzebnych do pewnego przeniesienia AI z peryferii do rdzenia ich operacji, odblokowując wymierną wartość i przewagę konkurencyjną w coraz bardziej inteligentnym świecie. Nacisk kładziony jest bezpośrednio na umożliwienie klientom “szybszego skalowania wartości AI”, przekształcając ambitne koncepcje w realia operacyjne.