เปิดพรมแดนใหม่ AI องค์กร: Databricks จับมือ Anthropic

การรับมือกับความซับซ้อนของการนำ AI มาใช้ในองค์กร

เสน่ห์ของปัญญาประดิษฐ์ (AI) นั้นไม่อาจปฏิเสธได้สำหรับองค์กรสมัยใหม่ โดยให้คำมั่นสัญญาถึงประสิทธิภาพที่เปลี่ยนแปลงไป ประสบการณ์ลูกค้าแบบใหม่ และช่องทางรายได้ที่ยังไม่ได้ใช้ประโยชน์ อย่างไรก็ตาม เส้นทางสู่การตระหนักถึงประโยชน์เหล่านี้มักเต็มไปด้วยอุปสรรคสำคัญ หลายองค์กรพบว่าตนเองกำลังต่อสู้กับความท้าทายในทางปฏิบัติในการแปลงศักยภาพของ AI ให้เป็นมูลค่าทางธุรกิจที่จับต้องได้ อุปสรรคสำคัญประการหนึ่งอยู่ที่การใช้ประโยชน์อย่างมีประสิทธิภาพจากคลังข้อมูลภายในองค์กรที่มีขนาดใหญ่และมักแยกส่วนกัน การสร้างโมเดล AI โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Agent ที่ซับซ้อนซึ่งสามารถให้เหตุผลและดำเนินการงานอัตโนมัติได้นั้น ต้องการการเข้าถึงข้อมูลองค์กรนี้อย่างราบรื่น

อย่างไรก็ตาม มีปัจจัยหลายประการที่ทำให้กระบวนการนี้ซับซ้อนขึ้น:

• การกระจายตัวและการเข้าถึงข้อมูล (Data Fragmentation and Accessibility): ข้อมูลองค์กรมักอยู่ในระบบที่แตกต่างกัน ฐานข้อมูลเดิม และสภาพแวดล้อมคลาวด์ต่างๆ ทำให้การเข้าถึงแบบรวมศูนย์ทำได้ยากและมีค่าใช้จ่ายสูง การเตรียมข้อมูลนี้สำหรับการบริโภคโดย AI มักเป็นงานที่ต้องใช้ทรัพยากรมาก
• ข้อกังวลด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว (Security and Privacy Concerns): การใช้ข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ที่ละเอียดอ่อนสำหรับการฝึกอบรมและการอนุมาน AI ทำให้เกิดคำถามสำคัญด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว องค์กรต้องการกลไกที่แข็งแกร่งเพื่อรับประกันความลับของข้อมูลและป้องกันการเข้าถึงหรือการรั่วไหลโดยไม่ได้รับอนุญาต โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้โมเดล AI ของบุคคลที่สาม
• ความซับซ้อนของการพัฒนาและการปรับใช้ (Complexity of Development and Deployment): การสร้าง ฝึกอบรม ประเมิน และปรับใช้ AI Agent ระดับโปรดักชันเป็นความท้าทายทางวิศวกรรมที่ซับซ้อน ต้องใช้ความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง เครื่องมือที่ซับซ้อน และการทดสอบอย่างเข้มงวดเพื่อให้มั่นใจในความน่าเชื่อถือและความแม่นยำ
• การกำกับดูแลและการปฏิบัติตามข้อกำหนด (Governance and Compliance): การสร้างกรอบการกำกับดูแลที่มีประสิทธิภาพสำหรับ AI เป็นสิ่งสำคัญยิ่ง ซึ่งรวมถึงการจัดการเวอร์ชันโมเดล การติดตามสายข้อมูล (data lineage) การควบคุมสิทธิ์การเข้าถึง การตรวจสอบอคติหรือการใช้งานในทางที่ผิด และการรับรองการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เปลี่ยนแปลงไป การขาดการกำกับดูแลแบบ end-to-end มักเป็นอุปสรรคต่อการนำ AI มาใช้ในวงกว้าง
• การรับรองความถูกต้องและความน่าเชื่อถือ (Ensuring Accuracy and Reliability): AI Agent ต้องให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง เชื่อถือได้ และเกี่ยวข้องกับบริบท โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีปฏิสัมพันธ์กับกระบวนการทางธุรกิจที่สำคัญหรือแอปพลิเคชันที่ต้องเผชิญหน้ากับลูกค้า การประเมินประสิทธิภาพของโมเดลเทียบกับงานเฉพาะขององค์กรและการรับรองความน่าเชื่อถือยังคงเป็นความท้าทายที่สำคัญ
• การคำนวณผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) (Calculating Return on Investment (ROI)): การแสดงให้เห็น ROI ที่ชัดเจนจากการลงทุน AI อาจเป็นเรื่องยาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระยะแรก ค่าใช้จ่ายสูงที่เกี่ยวข้องกับการเตรียมข้อมูล การพัฒนาโมเดล โครงสร้างพื้นฐาน และบุคลากรที่มีความสามารถพิเศษ จำเป็นต้องมีเส้นทางที่ชัดเจนสู่ผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดผลได้

ภูมิทัศน์ที่ซับซ้อนของความท้าทายเหล่านี้คือสิ่งที่ความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ระหว่าง Databricks และ Anthropic มุ่งหวังที่จะแก้ไข โดยนำเสนอเส้นทางที่คล่องตัวสำหรับองค์กรในการเอาชนะอุปสรรคเหล่านี้และปลดล็อกศักยภาพที่แท้จริงของ AI ที่นำไปใช้กับสินทรัพย์ข้อมูลเฉพาะของตน

การทำงานร่วมกันอันทรงพลัง: การผสมผสาน Data Intelligence เข้ากับ AI ขั้นสูง

ความร่วมมือระหว่าง Databricks และ Anthropic แสดงถึงการบรรจบกันของจุดแข็งที่ส่งเสริมซึ่งกันและกัน สร้างโซลูชันที่ทรงพลังสำหรับตลาด AI ระดับองค์กร Databricks มอบ Data Intelligence Platform พื้นฐาน ซึ่งออกแบบมาเพื่อรวมคลังข้อมูล (data warehousing) การกำกับดูแล และความสามารถด้าน AI ไว้ในสภาพแวดล้อมเดียวที่เหนียวแน่น สถาปัตยกรรมของมัน ซึ่งสร้างขึ้นบนกระบวนทัศน์ lakehouse ช่วยให้องค์กรสามารถจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างในระดับขนาดใหญ่ อำนวยความสะดวกในการเข้าถึงข้อมูลอย่างราบรื่นสำหรับภาระงานด้านการวิเคราะห์และแมชชีนเลิร์นนิง ส่วนประกอบสำคัญเช่น Mosaic AI นำเสนอเครื่องมือที่ปรับแต่งมาโดยเฉพาะสำหรับการสร้าง ปรับใช้ และตรวจสอบโมเดลและ Agent ของ AI ทำให้วงจรชีวิต AI แบบ end-to-end ง่ายขึ้น

ในทางกลับกัน Anthropic นำเสนอ Claude large language models ที่ล้ำสมัย ซึ่งเป็นที่รู้จักในด้านความสามารถในการให้เหตุผลขั้นสูง ความเชี่ยวชาญในการปฏิบัติตามคำสั่งที่ซับซ้อน และการเน้นย้ำเรื่องความปลอดภัยและข้อพิจารณาทางจริยธรรมผ่านแนวทาง Constitutional AI โมเดล Claude ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับงานในโลกแห่งความเป็นจริงที่ซับซ้อน การรวม Claude 3.7 Sonnet ซึ่งได้รับการเน้นว่าเป็นโมเดลการให้เหตุผลแบบไฮบริดรุ่นแรกของตลาดและเป็นผู้นำในงานด้านการเขียนโค้ด ยิ่งช่วยเพิ่มขีดความสามารถให้กับลูกค้าของ Databricks

ด้วยการฝังโมเดลของ Anthropic โดยตรงภายในแพลตฟอร์ม Databricks ความร่วมมือนี้ช่วยขจัดอุปสรรคแบบดั้งเดิมหลายประการที่เกี่ยวข้องกับการรวมบริการ AI ภายนอก การผสานรวมแบบเนทีฟนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าพลังของ Claude สามารถนำไปใช้ได้โดยตรง ณ ที่ที่ข้อมูลองค์กรอยู่ ส่งเสริมแนวทางที่ปลอดภัย มีประสิทธิภาพ และมีการกำกับดูแลมากขึ้นในการสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การทำงานร่วมกันอยู่ที่การรวมโครงสร้างพื้นฐานการจัดการข้อมูลและการกำกับดูแลที่แข็งแกร่งของ Databricks เข้ากับความสามารถในการให้เหตุผล AI ชั้นนำของ Anthropic นำเสนอชุดเครื่องมือที่ดีที่สุดแก่ธุรกิจสำหรับการพัฒนาและปรับใช้ AI Agent ที่ซับซ้อนและน่าเชื่อถือซึ่งปรับให้เหมาะกับบริบทการดำเนินงานเฉพาะของตน

ปลดปล่อยศักยภาพของ Claude ภายในโครงสร้างของ Databricks

การผสานรวมโมเดล Claude ของ Anthropic เข้ากับ Databricks Data Intelligence Platform ได้รับการออกแบบมาเพื่อความราบรื่นและทรงพลัง ทำให้ความสามารถ AI ขั้นสูงเข้าถึงได้ง่ายสำหรับผู้ใช้ที่หลากหลายภายในองค์กร นี่ไม่ใช่แค่การเชื่อมต่อ API เท่านั้น แต่เป็นการฝัง Claude อย่างลึกซึ้งภายในระบบนิเวศของ Databricks

ประเด็นสำคัญของการผสานรวมนี้ ได้แก่:

• การเข้าถึงแบบเนทีฟ (Native Accessibility): ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับโมเดล Claude ได้โดยตรงผ่านอินเทอร์เฟซที่คุ้นเคยของ Databricks ซึ่งรวมถึงการเรียกใช้โมเดลผ่าน SQL queries มาตรฐาน ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลและผู้เชี่ยวชาญที่คุ้นเคยกับ SQL อยู่แล้ว นอกจากนี้ โมเดลยังมีให้ใช้งานในรูปแบบ optimized endpoints ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักพัฒนาสามารถรวม Claude เข้ากับเวิร์กโฟลว์และแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงได้อย่างง่ายดาย
• ความพร้อมใช้งานข้ามคลาวด์ (Cross-Cloud Availability): ด้วยการตระหนักถึงความเป็นจริงแบบมัลติคลาวด์ขององค์กรสมัยใหม่ ข้อเสนอแบบบูรณาการนี้จึงพร้อมใช้งานบน AWS, Azure และ Google Cloud Platform ทำให้มั่นใจได้ว่าองค์กรต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จากพลังที่รวมกันของ Databricks และ Anthropic ได้โดยไม่คำนึงถึงผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ที่ต้องการ
• การใช้ประโยชน์จาก Claude 3.7 Sonnet: ความพร้อมใช้งานทันทีของโมเดลใหม่ล่าสุดของ Anthropic, Claude 3.7 Sonnet ช่วยให้ผู้ใช้เข้าถึงความสามารถที่ล้ำสมัย จุดแข็งในด้าน hybrid reasoning และ coding เปิดโอกาสใหม่ๆ สำหรับการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและงานสร้างหรือวิเคราะห์โค้ดอัตโนมัติโดยตรงภายในแพลตฟอร์มข้อมูล
• ประสิทธิภาพที่ปรับให้เหมาะสม (Optimized Performance): การผสานรวมแบบเนทีฟช่วยอำนวยความสะดวกในด้านประสิทธิภาพและประสิทธิผลที่ปรับให้เหมาะสม การรันโมเดล Claude ใกล้กับข้อมูลภายในสภาพแวดล้อม Databricks สามารถลดเวลาแฝง (latency) และลดต้นทุนการถ่ายโอนข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการเรียก API ภายนอกได้อย่างมาก

การผสานรวมอย่างลึกซึ้งนี้เปลี่ยนแปลงวิธีที่องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จาก large language models แทนที่จะปฏิบัติต่อ AI เป็นบริการภายนอกที่แยกจากกันซึ่งต้องใช้ไปป์ไลน์ข้อมูลที่ซับซ้อนและวิธีแก้ปัญหาด้านความปลอดภัย Claude กลายเป็นส่วนสำคัญของเวิร์กโฟลว์ data intelligence พร้อมใช้งานเพื่อปรับปรุงการวิเคราะห์ ทำให้งานเป็นอัตโนมัติ และขับเคลื่อนนวัตกรรมโดยตรงจากรากฐานข้อมูลขององค์กร

การเพาะปลูกความฉลาดเฉพาะทางด้วยข้อมูลองค์กร

คำมั่นสัญญาที่น่าสนใจที่สุดของความร่วมมือระหว่าง Databricks และ Anthropic อาจอยู่ที่ความสามารถในการเสริมศักยภาพให้องค์กรสร้าง AI Agent ที่มีความเชี่ยวชาญสูงซึ่งมีความรู้ domain-specific knowledge อย่างลึกซึ้ง ซึ่งได้มาจากข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ของบริษัทโดยตรง โมเดล AI ทั่วไป แม้จะทรงพลัง แต่ก็มักขาดความเข้าใจที่ละเอียดอ่อนเกี่ยวกับอุตสาหกรรมเฉพาะ ศัพท์เฉพาะของบริษัท หรือกระบวนการภายในที่จำเป็นสำหรับงานระดับองค์กรที่มีมูลค่าสูง ความร่วมมือนี้จัดการกับช่องว่างนั้นโดยตรง

การผสานรวมนี้อำนวยความสะดวกในการสร้าง AI Agent ที่ซับซ้อนซึ่งสามารถ:

• การให้เหตุผลและการวางแผนขั้นสูง (Advanced Reasoning and Planning): โมเดล Claude มีความยอดเยี่ยมในการให้เหตุผลและการวางแผนหลายขั้นตอน เมื่อรวมกับการเข้าถึงข้อมูลเฉพาะขององค์กรผ่าน Databricks Agent เหล่านี้สามารถจัดการกับเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนได้ ตัวอย่างเช่น:
  • ใน อุตสาหกรรมยา (pharmaceuticals) Agent สามารถวิเคราะห์ข้อมูลการทดลองทางคลินิกควบคู่ไปกับบันทึกสุขภาพของผู้ป่วย (พร้อมมาตรการป้องกันที่เหมาะสม) และวรรณกรรมวิจัย เพื่อระบุผู้ที่เหมาะสมสำหรับการทดลองหรือทำนายปฏิกิริยาระหว่างยาที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งช่วยปรับปรุงกระบวนการที่ซับซ้อนและใช้เวลานาน
  • ใน บริการทางการเงิน (financial services) Agent สามารถวิเคราะห์รูปแบบธุรกรรม ประวัติลูกค้า และข้อมูลตลาดแบบเรียลไทม์ เพื่อให้คำแนะนำการลงทุนที่เป็นส่วนตัวสูง หรือตรวจจับกิจกรรมฉ้อโกงที่ซับซ้อนซึ่งอาจหลบเลี่ยงระบบที่ใช้กฎเกณฑ์แบบดั้งเดิม
  • ใน การผลิต (manufacturing) Agent สามารถเชื่อมโยงข้อมูลเซ็นเซอร์จากเครื่องจักร บันทึกการบำรุงรักษา และข้อมูลห่วงโซ่อุปทาน เพื่อคาดการณ์ความล้มเหลวของอุปกรณ์ได้อย่างแม่นยำและปรับตารางการผลิตให้เหมาะสมในเชิงรุก
• การจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลาย (Handling Large and Diverse Datasets): หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ (large context window) ของ Claude ช่วยให้สามารถประมวลผลและให้เหตุผลกับข้อมูลจำนวนมหาศาลได้พร้อมกัน นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับกรณีการใช้งานระดับองค์กรที่มักเกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลายที่จัดเก็บไว้ใน Databricks lakehouse
• การปรับแต่งผ่าน RAG และ Fine-Tuning: แพลตฟอร์มนี้ทำให้กระบวนการปรับแต่งโมเดล Claude ง่ายขึ้น องค์กรสามารถใช้ Retrieval-Augmented Generation (RAG) ได้อย่างง่ายดายโดยการสร้าง vector indexes ของเอกสารและข้อมูลภายใน Databricks โดยอัตโนมัติ ซึ่งช่วยให้ AI Agent สามารถดึงข้อมูลภายในที่เกี่ยวข้องและเป็นปัจจุบันเพื่อสร้างการตอบสนองที่แม่นยำและมีพื้นฐานตามบริบทมากขึ้น นอกจากนี้ แพลตฟอร์มยังรองรับ fine-tuning โมเดล Claude บนชุดข้อมูลเฉพาะขององค์กร ทำให้สามารถปรับตัวเข้ากับภาษา กระบวนการ และขอบเขตความรู้เฉพาะของบริษัทได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

ด้วยการนำพลังการให้เหตุผลของ Claude มาใช้กับข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์โดยตรงภายในแพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์ ธุรกิจต่างๆ สามารถก้าวข้ามแอปพลิเคชัน AI ทั่วไปและพัฒนา Agent ที่ชาญฉลาดอย่างแท้จริงซึ่งเข้าใจภูมิทัศน์การดำเนินงานที่เป็นเอกลักษณ์ของตน ขับเคลื่อนการปรับปรุงที่สำคัญในด้านประสิทธิภาพ การตัดสินใจ และนวัตกรรม

การสร้างรากฐานแห่งความไว้วางใจ: การกำกับดูแลแบบบูรณาการและ AI ที่มีความรับผิดชอบ

ในยุคของ AI ความไว้วางใจไม่ใช่แค่คุณลักษณะที่พึงประสงค์ แต่เป็นข้อกำหนดพื้นฐาน ด้วยการตระหนักถึงสิ่งนี้ ความร่วมมือระหว่าง Databricks และ Anthropic จึงให้ความสำคัญอย่างยิ่งกับการให้การกำกับดูแลที่แข็งแกร่งและส่งเสริมแนวทางการพัฒนา AI ที่มีความรับผิดชอบ สิ่งนี้สำเร็จได้โดยการผสานรวมวิธีการที่เน้นความปลอดภัยของ Anthropic เข้ากับกรอบการกำกับดูแลที่ครอบคลุมของ Databricks อย่างแน่นหนา

องค์ประกอบสำคัญที่สนับสนุนระบบนิเวศ AI ที่น่าเชื่อถือนี้ ได้แก่:

• การกำกับดูแลแบบรวมศูนย์ผ่าน Unity Catalog: Unity Catalog ของ Databricks ทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางระบบประสาทสำหรับการกำกับดูแลข้อมูลและ AI ทั่วทั้งแพลตฟอร์ม เป็นโซลูชันแบบรวมศูนย์เดียวสำหรับการจัดการสินทรัพย์ข้อมูล โมเดล AI และสิ่งประดิษฐ์ที่เกี่ยวข้อง ภายในบริบทของการผสานรวม Anthropic นั้น Unity Catalog ช่วยให้:
  • การควบคุมการเข้าถึงแบบละเอียด (Fine-Grained Access Control): องค์กรสามารถกำหนดและบังคับใช้สิทธิ์ที่แม่นยำ เพื่อให้แน่ใจว่าเฉพาะผู้ใช้หรือกระบวนการที่ได้รับอนุญาตเท่านั้นที่สามารถเข้าถึงข้อมูลเฉพาะหรือโต้ตอบกับโมเดล Claude ได้
  • การติดตามสายข้อมูลแบบ End-to-End (End-to-End Lineage Tracking): Unity Catalog ติดตามสายข้อมูล (lineage) ของข้อมูลและโมเดล AI โดยอัตโนมัติตลอดวงจรชีวิต สิ่งนี้ให้การมองเห็นที่สำคัญเกี่ยวกับวิธีการฝึกอบรมโมเดล ข้อมูลใดที่เข้าถึง และผลลัพธ์ถูกนำไปใช้อย่างไร สนับสนุนความสามารถในการตรวจสอบและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
  • การจัดการต้นทุน (Cost Management): คุณสมบัติต่างๆ เช่น การจำกัดอัตรา (rate limiting) ช่วยให้องค์กรสามารถควบคุมการใช้งานโมเดล Claude จัดการต้นทุนที่เกี่ยวข้องได้อย่างมีประสิทธิภาพ และป้องกันการใช้งบประมาณเกินที่คาดไม่ถึง
• ความมุ่งมั่นของ Anthropic ต่อความปลอดภัย: ปรัชญาการพัฒนาของ Anthropic มีรากฐานมาจากการวิจัยด้านความปลอดภัย AI อย่างลึกซึ้ง แนวทาง Constitutional AI ของพวกเขาเกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมโมเดล AI ให้ปฏิบัติตามชุดหลักการหรือ ‘รัฐธรรมนูญ’ ส่งเสริมพฤติกรรมที่เป็นประโยชน์ ซื่อสัตย์ และไม่เป็นอันตราย การมุ่งเน้นที่ความปลอดภัยโดยธรรมชาตินี้ช่วยเสริมความสามารถในการกำกับดูแลของ Databricks
• การใช้มาตรการป้องกันความปลอดภัย (Implementing Safety Guardrails): แพลตฟอร์มแบบบูรณาการช่วยให้องค์กรสามารถใช้มาตรการป้องกันความปลอดภัยเพิ่มเติมที่ปรับให้เหมาะกับความเสี่ยงที่ยอมรับได้และแนวปฏิบัติด้านจริยธรรมเฉพาะของตน ซึ่งรวมถึงการตรวจสอบการโต้ตอบของโมเดลเพื่อหาการใช้งานในทางที่ผิดที่อาจเกิดขึ้น การตรวจจับและลดอคติ และการรับรองว่าระบบ AI ทำงานภายในขอบเขตทางจริยธรรมที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
• การรักษาประสิทธิภาพ (Maintaining Performance): สิ่งสำคัญคือ การเน้นย้ำเรื่องการกำกับดูแลและความปลอดภัยนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำงานร่วมกัน แทนที่จะขัดขวาง ข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพของการใช้โมเดลระดับแนวหน้าเช่น Claude เป้าหมายคือการจัดหาสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยและมีความรับผิดชอบโดยไม่กระทบต่อพลังและประโยชน์ของ AI

ด้วยการรวมโครงสร้างพื้นฐานการกำกับดูแลแบบรวมศูนย์ของ Databricks เข้ากับการออกแบบ AI ที่เน้นความปลอดภัยเป็นอันดับแรกของ Anthropic ความร่วมมือนี้มอบกรอบการทำงานที่แข็งแกร่งสำหรับองค์กรในการพัฒนา ปรับใช้ และจัดการ AI Agent อย่างมีความรับผิดชอบ แนวทางแบบบูรณาการนี้ช่วยสร้างความไว้วางใจของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย รับรองการปฏิบัติตามข้อกำหนด และช่วยให้องค์กรสามารถขยายความคิดริเริ่มด้าน AI ของตนได้อย่างมั่นใจ

ข้อได้เปรียบของการผสานรวมแบบเนทีฟ: ประสิทธิภาพและความปลอดภัย

ความแตกต่างที่สำคัญของความร่วมมือระหว่าง Databricks และ Anthropic คือ การผสานรวมแบบเนทีฟ (native integration) ของโมเดล Claude ภายใน Data Intelligence Platform ซึ่งแตกต่างอย่างชัดเจนกับแนวทางที่อาศัยการเรียก API ภายนอกเพียงอย่างเดียวเพื่อเข้าถึง large language models ประโยชน์ของการผสานรวมอย่างลึกซึ้งนี้มีมากมายสำหรับองค์กร

• ลดการเคลื่อนย้ายข้อมูล (Reduced Data Movement): เมื่อโมเดล AI ถูกรวมเข้าด้วยกันแบบเนทีฟ ความจำเป็นในการย้ายข้อมูลองค์กรที่อาจละเอียดอ่อนจำนวนมากออกนอกขอบเขตความปลอดภัยของสภาพแวดล้อม Databricks จะลดลงหรือหมดไป ข้อมูลสามารถประมวลผลและวิเคราะห์ได้ ณ ตำแหน่งเดิม ซึ่งช่วยเพิ่มระดับความปลอดภัยอย่างมีนัยสำคัญและลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการส่งข้อมูล
• เวลาแฝงที่ต่ำลงและประสิทธิภาพที่ดีขึ้น (Lower Latency and Improved Performance): การประมวลผลข้อมูลและการอนุมาน AI ภายในแพลตฟอร์มเดียวกันช่วยลดเวลาแฝงของเครือข่ายเมื่อเทียบกับการเรียกไปยังบริการภายนอก ส่งผลให้เวลาตอบสนองของแอปพลิเคชัน AI เร็วขึ้น ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับกรณีการใช้งานแบบเรียลไทม์และ Agent แบบโต้ตอบ
• เวิร์กโฟลว์ที่ง่ายขึ้น (Simplified Workflows): การผสานรวมแบบเนทีฟช่วยปรับปรุงกระบวนการพัฒนา วิศวกรข้อมูล นักวิเคราะห์ และนักวิทยาศาสตร์สามารถเข้าถึงความสามารถของ Claude โดยใช้เครื่องมือและอินเทอร์เฟซที่คุ้นเคย (เช่น SQL หรือ Python notebooks ภายใน Databricks) โดยไม่จำเป็นต้องจัดการคีย์ API โปรโตคอลการรับรองความถูกต้อง หรือตัวเชื่อมต่อข้อมูลแยกต่างหากสำหรับบริการ AI ภายนอก
• ประสิทธิภาพด้านต้นทุน (Cost Efficiency): การขจัดความจำเป็นในการส่งข้อมูลออกจำนวนมาก (การถ่ายโอนข้อมูลออกจากสภาพแวดล้อมคลาวด์) สามารถนำไปสู่การประหยัดต้นทุนได้อย่างมาก เนื่องจากผู้ให้บริการคลาวด์มักคิดค่าบริการสำหรับข้อมูลที่ออกจากเครือข่ายของตน นอกจากนี้ การใช้ทรัพยากรที่ปรับให้เหมาะสมภายในแพลตฟอร์มแบบบูรณาการสามารถนำไปสู่ประสิทธิภาพด้านต้นทุนโดยรวม
• การกำกับดูแลที่สอดคล้องกัน (Consistent Governance): การใช้นโยบายการกำกับดูแลแบบรวมศูนย์ของ Unity Catalog ของ Databricks กลายเป็นเรื่องง่ายขึ้นมากเมื่อโมเดล AI เป็นส่วนหนึ่งของแพลตฟอร์ม แทนที่จะเป็นเอนทิตีภายนอก การควบคุมการเข้าถึง การติดตามสายข้อมูล และการตรวจสอบถูกนำไปใช้อย่างสอดคล้องกันทั้งกับสินทรัพย์ข้อมูลและ AI

แนวทางแบบเนทีฟนี้ช่วยลดความซับซ้อนของสถาปัตยกรรมที่จำเป็นสำหรับการสร้าง AI Agent ที่ซับซ้อน ทำให้กระบวนการมีความปลอดภัย มีประสิทธิภาพ และจัดการได้ง่ายขึ้นสำหรับองค์กรเมื่อเทียบกับการประกอบบริการที่แตกต่างกันเข้าด้วยกัน

การตรวจสอบในโลกแห่งความเป็นจริง: การเปิดใช้งาน AI ที่ปลอดภัยและปรับขนาดได้

ประโยชน์ในทางปฏิบัติของแนวทางแบบบูรณาการนี้ได้รับการยอมรับจากผู้นำในอุตสาหกรรมแล้ว Block, Inc. ซึ่งเป็นบริษัทเทคโนโลยีทางการเงินที่โดดเด่น เป็นตัวอย่างของคุณค่าที่นำเสนอ ดังที่ Jackie Brosamer, VP of Data and AI Platform Engineering ที่ Block เน้นย้ำ บริษัทให้ความสำคัญกับแอปพลิเคชัน AI ที่ใช้งานได้จริง มีความรับผิดชอบ และปลอดภัย การใช้ประโยชน์จากความสัมพันธ์เชิงกลยุทธ์กับ Databricks ช่วยให้ Block สามารถเข้าถึงโมเดลที่ล้ำสมัยเช่น Claude ของ Anthropic ได้โดยตรงภายในสภาพแวดล้อมข้อมูลที่เชื่อถือได้

Block กำลังใช้ความสามารถนี้เพื่อขับเคลื่อน ‘codename goose’ ซึ่งเป็นโครงการริเริ่ม AI Agent แบบโอเพนซอร์สภายในองค์กร ความสามารถในการปรับใช้โมเดลเช่น Claude ในลักษณะ federated manner ผ่าน Databricks มอบข้อได้เปรียบที่สำคัญ:

• ความยืดหยุ่นและการปรับขนาด (Flexibility and Scalability): ช่วยให้ Block สามารถปรับขนาดความสามารถด้าน AI ได้อย่างราบรื่นในทีมและกรณีการใช้งานต่างๆ
• ความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น (Enhanced Security): การรักษาการโต้ตอบของโมเดลและการจัดการข้อมูลภายในสภาพแวดล้อม Databricks ที่มีการกำกับดูแล สอดคล้องกับข้อกำหนดด้านความปลอดภัยที่เข้มงวด
• การควบคุมโดยผู้ใช้ (User Control): แนวทางนี้รักษาการควบคุมที่จำเป็นเกี่ยวกับวิธีการใช้โมเดล AI และวิธีการเข้าถึงข้อมูล

สำหรับ Block การผสานรวม Databricks-Anthropic ไม่ใช่แค่การเข้าถึงโมเดลที่ทรงพลังเท่านั้น แต่ยังเกี่ยวกับการมีแพลตฟอร์มที่ปลอดภัย ยืดหยุ่น และปรับขนาดได้ เพื่อส่งเสริมประสิทธิภาพที่มากขึ้นและขับเคลื่อนนวัตกรรมอย่างมีความรับผิดชอบทั่วทั้งองค์กร การประยุกต์ใช้ในโลกแห่งความเป็นจริงนี้เน้นย้ำถึงประโยชน์ที่จับต้องได้ของการรวม AI ขั้นสูงเข้ากับแพลตฟอร์ม data intelligence ที่แข็งแกร่งและมีการกำกับดูแล

การกำหนดทิศทางอนาคตของความฉลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

พันธมิตรระหว่าง Databricks และ Anthropic มีความหมายมากกว่าแค่การผสานรวมทางเทคนิค มันสะท้อนถึงวิสัยทัศน์เชิงกลยุทธ์สำหรับอนาคตของ AI ระดับองค์กร ที่ซึ่งความฉลาดที่ซับซ้อนถูกถักทอเข้ากับโครงสร้างของการจัดการข้อมูลและการกำกับดูแลอย่างลึกซึ้ง ดังที่ Ali Ghodsi, ผู้ร่วมก่อตั้งและ CEO ของ Databricks กล่าวไว้ ความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับ data intelligence—ความสามารถในการทำความเข้าใจและดำเนินการกับข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ—กำลังขับเคลื่อนความต้องการโซลูชันแบบบูรณาการที่ทรงพลังเช่นนี้ ด้วยการนำโมเดลของ Anthropic มาสู่ Data Intelligence Platform อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ พวกเขามุ่งหวังที่จะเสริมศักยภาพให้ธุรกิจสร้าง AI Agent ที่ปรับแต่งอย่างละเอียดให้เข้ากับความเป็นจริงในการดำเนินงานเฉพาะของตน ซึ่งเป็นการประกาศสิ่งที่ Ghodsi มองว่าเป็นระยะต่อไปของ AI ระดับองค์กร

Dario Amodei, CEO และผู้ร่วมก่อตั้ง Anthropic สะท้อนความรู้สึกนี้ โดยเน้นว่าการเปลี่ยนแปลงธุรกิจด้วย AI กำลังเกิดขึ้น ตอนนี้ ไม่ใช่เรื่องในอนาคตอันไกล เขาคาดการณ์ความก้าวหน้าที่น่าทึ่งใน AI Agent ที่สามารถจัดการงานที่ซับซ้อนได้โดยอัตโนมัติ การทำให้ Claude พร้อมใช้งานบน Databricks ช่วยให้ลูกค้ามีเครื่องมือที่จำเป็นในการสร้าง Agent ที่ทรงพลังและขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเหล่านี้ ทำให้พวกเขาสามารถรักษาความได้เปรียบในการแข่งขันในยุค AI ที่พัฒนาอย่างรวดเร็วนี้

ความร่วมมือนี้วางตำแหน่ง Databricks Data Intelligence Platform เป็นศูนย์กลางที่องค์กรไม่เพียงแต่สามารถจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลของตนได้เท่านั้น แต่ยังสามารถผสานรวมความสามารถในการให้เหตุผล AI ที่ล้ำสมัยได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพอีกด้วย มันตอบสนองความต้องการที่สำคัญขององค์กรในการสร้างโซลูชัน AI ที่น่าเชื่อถือและปรับแต่งได้ตามความต้องการ ซึ่งใช้ประโยชน์จากคุณค่าเฉพาะที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ ด้วยการทำให้การเข้าถึงโมเดลขั้นสูงเช่น Claude เป็นประชาธิปไตยภายในกรอบการกำกับดูแล Databricks และ Anthropic กำลังปูทางสำหรับแอปพลิเคชันอัจฉริยะรุ่นใหม่ในอุตสาหกรรมที่หลากหลาย—ตั้งแต่การเร่งการวิจัยโรคและการต่อสู้กับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ ไปจนถึงการตรวจจับการฉ้อโกงทางการเงินและการปรับแต่งประสบการณ์ของลูกค้า—ท้ายที่สุดแล้วขับเคลื่อนวิวัฒนาการไปสู่องค์กรที่ชาญฉลาดด้วยข้อมูลอย่างแท้จริง