Северо-Американские (США) Платформы операций с применением искусственного интеллекта

Платформы операций с применением искусственного интеллекта (ПОИИ, англ. AI Operations Platforms, AIO) — это комплексные технологические решения для автоматизации и оптимизации бизнес-процессов, использующие алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта для анализа больших данных, включая обработку и анализ данных телеметрии с различных устройств, выявления шаблонов и аномалий в их работе, прогнозирования возможных проблем, автоматизации рутинных операций и принятия оперативных решений в режиме реального времени, что позволяет существенно повысить эффективность работы, оптимизировать процессы и снизить операционные затраты за счёт предиктивной аналитики и интеллектуальной обработки данных.

Операции с применением искусственного интеллекта (ИИ) как деятельность представляют собой комплекс мероприятий по использованию алгоритмов машинного обучения и технологий ИИ для автоматизации и оптимизации бизнес-процессов, анализа больших объёмов данных, выявления закономерностей и аномалий, прогнозирования ситуаций и принятия решений в режиме реального времени. Такая деятельность включает разработку и внедрение программных решений, способных обрабатывать данные с различных устройств, включая данные телеметрии, и на основе анализа предлагать оптимальные варианты действий, что способствует повышению эффективности работы организаций и снижению операционных затрат.

Операции с применением искусственного интеллекта как процесс, позволяет фокусироваться на следующих аспектах деятельности:

• анализ больших данных и выявление в них значимых паттернов и отклонений,
• прогнозирование возможных проблем и сбоев в работе систем и оборудования,
• автоматизация рутинных операций и высвобождение ресурсов для более сложных задач,
• принятие оперативных решений на основе интеллектуальной обработки информации,
• оптимизация бизнес-процессов и снижение издержек за счёт предиктивной аналитики.

В условиях современного рынка цифровые (программные) решения с применением ИИ становятся ключевым фактором конкурентоспособности компаний, позволяя им быстрее адаптироваться к изменениям, улучшать качество обслуживания и повышать общую эффективность деятельности. Внедрение платформ операций с применением ИИ открывает новые возможности для бизнеса и способствует трансформации традиционных подходов к управлению и организации работы.

Платформы операций с применением искусственного интеллекта предназначены для автоматизации и оптимизации бизнес-процессов с использованием алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта. Они позволяют осуществлять анализ больших объёмов данных, включая данные телеметрии с различных устройств, выявлять в них закономерности и аномалии, прогнозировать возможные проблемы и сбои в работе систем, а также автоматизировать рутинные операции и принимать оперативные решения в режиме реального времени.

Благодаря применению методов предиктивной аналитики и интеллектуальной обработки данных платформы операций с применением искусственного интеллекта способствуют существенному повышению эффективности работы организаций, оптимизации бизнес-процессов и снижению операционных затрат. Они обеспечивают возможность своевременного выявления и устранения потенциальных проблем, минимизации простоев и повышения качества принимаемых управленческих решений, что в совокупности ведёт к улучшению ключевых показателей деятельности компании.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Выполнение текстовых заданий

Функция Выполнение текстовых заданий в генеративных ИИ позволяет создавать тексты, изображения и видео на основе заданных текстовых заданий, включающих спецификацию целевого результата генерации. Обычно текстовое задание представляет собой ряд ассоциативных подсказок.

Дообучение

Функция Дообучение позволяет улучшить качество работы системы ИИ или модели, обучая её на дополнительных данных со стороны пользователя. Это может быть полезно, если модель не справляется с некоторыми задачами, если требуется улучшить ее точность или обеспечить специализацию для решения узконаправленных задач. Дообучение может быть выполнено на основе новых данных или на уже имеющихся данных, которые были ранее не использованы для обучения модели.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Интеллектуальная генерация данных

Функция Интеллектуальная генерация данных позволяет создавать структурированные данные, тексты, изображения, аудио и видео. Создание структурированных данных может быть использовано для массового создания новых служебных данных, заполнения пробелов в существующих данных, а также для улучшения их качества. Создания медиа-данных (изображения, текст, видео, аудио) позволяют ускорять и оптимизировать решение задач создания контента в различных отраслях.

Интеллектуальный анализ данных

Функция Интеллектуальный анализ данных в ИИ позволяет анализировать большие объемы данных в различных формах (структурированные данные, текст, изображения, аудио, видео или смешанные данные) и извлекать из них полезную информацию. Такой анализ включает в себя распознавание закономерностей, выявление тенденций и предсказание будущих значений.

Использование шаблонов задания

Функция Использование шаблонов задания позволяет использовать стандартные параметры и шаблонированные подсказки для генерации данных. Например, можно указать тему текста, стиль написания, ключевые слова, художественный стиль картины, подражание произведениям известного автора, задать эмоциональные направления и другие параметры. Это позволяет получить более контролируемый результат и улучшить качество создаваемых данных.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

Обработка видео-данных

Обработка видео-данных позволяет системе работать с информацией в форме видео-потока при помощи методов искусственного интеллекта, проводить разбор, анализ или синтез (генерацию) информации.

Обработка визуально-графических данных

Обработка визуально-графических данных позволяет извлекать и генерировать информацию в виде графических данных, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученной информации, преобразовывать или создавать новые графические материалы.

Обработка голосовых данных

Обработка голосовых данных позволяет работать с голосовыми данными, такими как распознавание речи, синтез речи и обработка естественного языка. Это позволяет создать системы, которые могут понимать и отвечать на голосовые запросы, а также генерировать речь на основе текста или других входных данных.

Обработка звуковых данных

Обработка звуковых данных (аудио-анализ) позволяет извлекать полезную информацию и смысл из звуковых сигналов, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученных данных, а также генерировать аудиальную информацию.

Обработка структурированных данных

Обработка структурированных данных позволяет использовать для работы данные, которые организованы в виде форматированных хранилищ, баз данных, электронных таблиц и иных структурированных форматов, в которых элементы данных имеют адресацию для более эффективной обработки и анализа.

Обработка текстовых данных

Обработка данных текста представляет собой инструментарий для работы ИИ с информацией в виде текста путём структурирования исходного текста, анализа текстовых шаблонов (паттернов), оценки смысла (семантики) текста, а также применения текстовых генеративных алгоритмов.

Аналитическая компания Soware прогнозирует, что в 2026 году на рынке платформ операций с применением искусственного интеллекта (ПОИИ) можно ожидать усиления тенденций к интеграции мультимодальных данных, развития технологий объяснимого ИИ, повышения уровня автоматизации принятия решений, расширения применения генеративных моделей, углубления интеграции с IoT-устройствами, дальнейшего развития методов защиты данных и повышения энергоэффективности вычислительных процессов.

Ключевые тренды, влияющие в 2026 году на платформы операций с применением искусственного интеллекта и определяющие их развитие:

• Интеграция мультимодальных данных. ПОИИ будут всё более эффективно обрабатывать и анализировать данные различных типов (текстовые, визуальные, аудио), что позволит создавать более полные и точные модели для принятия решений.

• Объяснимый ИИ. Растёт потребность в понимании логики работы алгоритмов ИИ, поэтому будут развиваться технологии, позволяющие интерпретировать результаты работы моделей и объяснять их пользователям и специалистам.

• Автоматизация принятия решений. ПОИИ будут активнее использоваться для полной или частичной автоматизации принятия решений в различных отраслях, минимизируя человеческий фактор и ускоряя бизнес-процессы.

• Генеративные модели. Расширение применения генеративных моделей для создания новых сценариев, прогнозирования развития ситуаций и разработки инновационных решений на основе анализа больших данных.

• Интеграция с IoT. Углубление интеграции ПОИИ с устройствами интернета вещей (IoT) для сбора и анализа данных в реальном времени, что повысит точность прогнозирования и оперативность реагирования на изменения.

• Защита данных. Развитие методов шифрования, анонимизации и других технологий защиты данных, обрабатываемых ПОИИ, в условиях растущих требований к конфиденциальности и безопасности.

• Энергоэффективность. Оптимизация вычислительных процессов и снижение энергопотребления ПОИИ за счёт использования более эффективных алгоритмов и аппаратных решений, что особенно актуально для крупных дата-центров.

Индия

HCL IntelliOps Event Management

Россия

aiCube

США

Better Stack, DX Operational Intelligence, BigPanda, ignio, Doctor Droid, CloudFabrix Data-centric AIOps Platform, Selector, Moogsoft AIOps, PagerDuty, StackState, IBM AIOps Insights

Великобритания

Interlink Software AIOps Platform