Платформы искусственного интеллекта (AI) c функцией Администрирование

Программные платформы искусственного интеллекта (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) предлагают пользователям набор инструментов для создания интеллектуальных приложений. При помощи ИИ-платформ становится возможно применять технологии машинного обучения (ML), машинного зрения (OCR), обработки текста (NLP) и прочие.

Искусственный интеллект (ИИ) как деятельность представляет собой комплекс мероприятий, направленных на разработку, внедрение и использование программных и технологических решений, способных имитировать человеческие когнитивные функции, такие как обучение, анализ, решение задач и обработка информации. В рамках этой деятельности осуществляется создание алгоритмов и моделей, которые позволяют системам обрабатывать большие объёмы данных, выявлять закономерности, делать прогнозы и принимать решения на основе полученной информации. ИИ активно применяется в различных сферах, включая бизнес, медицину, образование, транспорт и многие другие, что обуславливает его значимость для современного общества и экономики.

Среди ключевых аспектов деятельности в области ИИ можно выделить:

• разработку и совершенствование алгоритмов машинного обучения,
• создание систем обработки естественного языка,
• внедрение технологий компьютерного зрения,
• построение интеллектуальных рекомендательных систем,
• разработку решений для автоматизации бизнес-процессов,
• создание инструментов для анализа больших данных,
• обеспечение безопасности и защиты данных при работе с ИИ-системами.

Важную роль в развитии и применении ИИ играют цифровые (программные) решения, которые обеспечивают необходимую инфраструктуру и инструменты для реализации возможностей искусственного интеллекта. Платформы ИИ, включающие набор библиотек, фреймворков и сервисов, существенно упрощают процесс разработки интеллектуальных приложений и способствуют более широкому распространению технологий ИИ в различных отраслях.

Для лучшего понимания функций, решаемых задач, преимуществ и возможностей систем категории, рекомендуем ознакомление с образцовыми примерами таких программных продуктов:

Медиалогия SMМедиалогияОфициальный сайт

Brand AnalyticsПалитрумЛабОфициальный сайт

PolyAnalystМегапьютер ИнтеллидженсОфициальный сайт

Proaction.proПроактионОфициальный сайт

Программные системы и сервисы этой категории используются чаще всего программистами и аналитиками данных. Системы делятся на два крупных класса: прикладные платформы и платформы общего назначения. Прикладные платформы искусственного интеллекта имеют в своей оснастке готовые прикладные алгоритмы (распознавание изображения или голоса, обработка естественного языка, предсказательная и предиктивная аналитика) и инструменты для работы с данными (визуализация данных, drag-and-drop, анализ данных). Платформы общего назначения обладают общим инструментарием, требующим специальных навыков программирования для разработки решений под запросы бизнеса.

Платформы искусственного интеллекта в основном используют следующие группы пользователей:

• IT-компании и стартапы, разрабатывающие интеллектуальные приложения и сервисы, нуждающиеся в инструментах для внедрения технологий машинного обучения и обработки данных.

• Крупные корпорации и предприятия, стремящиеся автоматизировать бизнес-процессы, повысить эффективность работы и качество принимаемых решений с помощью аналитических возможностей ИИ.

• Научные и образовательные учреждения, проводящие исследования в области искусственного интеллекта, машинного обучения и разрабатывающие учебные программы по соответствующим направлениям.

• Компании, работающие в сфере финансов и банковского дела, использующие ИИ для анализа больших объёмов данных, выявления мошеннических операций, прогнозирования трендов и управления рисками.

• Медицинские и фармацевтические организации, применяющие технологии ИИ для анализа медицинских изображений, разработки новых лекарственных препаратов, диагностики заболеваний и персонализации лечения.

• Компании в сфере электронной коммерции и ритейла, использующие ИИ для анализа поведения потребителей, оптимизации ассортимента, управления запасами и повышения эффективности маркетинговых кампаний.

Администрирование

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

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.

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.

При выборе программного продукта из функционального класса Платформы искусственного интеллекта необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность платформы для решения конкретных бизнес-задач. Важно оценить масштаб деятельности компании: для малого бизнеса могут подойти облачные решения с гибкими тарифными планами и минимальным порогом входа, тогда как крупным корпорациям потребуются масштабируемые on-premises решения с возможностью глубокой кастомизации и интеграции с существующими ИТ-инфраструктурами. Также следует проанализировать отраслевые требования и нормативные ограничения — например, в финансовом секторе и здравоохранении действуют строгие правила обработки и хранения данных, что накладывает особые требования к безопасности и соответствию стандартам. Не менее важны технические ограничения, включая совместимость с используемыми аппаратными и программными ресурсами, требования к производительности и объёму обрабатываемых данных.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой (поддержка стандартных протоколов и API, возможность интеграции с ERP, CRM и другими корпоративными системами);
• набор поддерживаемых технологий (машинное обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение и т. д.);
• возможности масштабирования (поддержка роста объёма данных и числа пользователей, наличие облачных и локальных версий);
• уровень безопасности и соответствия отраслевым стандартам (наличие сертификатов, шифрование данных, механизмы аутентификации и авторизации);
• функциональность инструментов для разработки и развёртывания моделей (наличие визуальных редакторов, библиотек алгоритмов, средств мониторинга и анализа производительности);
• стоимость владения (лицензионные платежи, затраты на внедрение, обучение персонала, техническую поддержку и обновления);
• наличие развитой документации, обучающих материалов и сообщества пользователей.

После анализа перечисленных факторов следует провести пилотный проект или тестирование платформы на ограниченном объёме данных и задач, чтобы оценить её эффективность и удобство использования в реальных условиях. Также целесообразно обратить внимание на репутацию разработчика, наличие успешных кейсов внедрения в аналогичных отраслях и готовность поставщика предоставлять техническую поддержку и обновления в долгосрочной перспективе.

Программные платформы искусственного интеллекта (ИИ) предоставляют широкий спектр возможностей для бизнеса и организаций, позволяя автоматизировать процессы, повысить эффективность работы и получить конкурентные преимущества. Среди ключевых выгод и преимуществ использования таких платформ можно выделить:

• Автоматизация рутинных задач. Платформы ИИ позволяют автоматизировать выполнение повторяющихся операций, освобождая человеческие ресурсы для более сложных и творческих задач. Это снижает операционные затраты и повышает производительность труда.

• Повышение точности и качества данных. Использование алгоритмов машинного обучения и обработки данных помогает выявлять ошибки, аномалии и несоответствия в больших объёмах информации, повышая тем самым качество данных и обоснованность принимаемых решений.

• Ускорение процесса принятия решений. ИИ-платформы обеспечивают быстрый анализ больших объёмов данных и выявление закономерностей, что позволяет руководству принимать взвешенные решения в кратчайшие сроки.

• Персонализация услуг и продуктов. С помощью технологий обработки естественного языка и машинного обучения платформы ИИ помогают анализировать предпочтения и поведение пользователей, что даёт возможность предлагать персонализированные услуги и продукты, повышая удовлетворённость клиентов.

• Оптимизация бизнес-процессов. Внедрение ИИ-решений позволяет оптимизировать логистику, управление запасами, производственные процессы и другие аспекты деятельности компании, сокращая издержки и улучшая операционную эффективность.

• Развитие инновационных продуктов и услуг. Платформы ИИ открывают возможности для разработки новых продуктов и услуг, основанных на передовых технологиях, что способствует расширению рынка и укреплению конкурентных позиций компании.

• Улучшение клиентского сервиса. Применение чат-ботов и систем обработки естественного языка позволяет автоматизировать общение с клиентами, обеспечивая быстрый и качественный ответ на их запросы, что повышает уровень удовлетворённости и лояльности клиентов.

Платформы интеллектуальной обработки данных

Платформы интеллектуальной обработки данных (ПИОД, англ. Intelligent Data Processing Platforms, IDP) – это комплексные решения, предназначенные для анализа и обработки больших объёмов данных с использованием методов машинного обучения, искусственного интеллекта и других технологий. Они позволяют автоматизировать процессы извлечения, трансформации и загрузки данных, а также обеспечивают возможности для глубокого анализа, прогнозирования и визуализации информации.

Платформы разговорного искусственного интеллекта

Платформы разговорного искусственного интеллекта (ПРИИ, англ. Intelligent Conversational Interaction, CAI) помогают разрабатывать и внедрять решения для автоматического интеллектуального обслуживания клиентов, взаимодействия с ними и в целом для организации взаимодействия человека с компьютером посредством понимания естественного языка и генерации речи.

Системы генеративного искусственного интеллекта

Системы генеративного искусственного интеллекта (ГИИ, англ. Generative Artificial Intelligence Systems, GenAI) – это вид искусственного интеллекта, который способен создавать новые данные на основе изученных моделей и информации.

Прикладные приложения искусственного интеллекта

Прикладные приложения искусственного интеллекта (ППИИ, англ. Applied Artificial Intelligence Applications, AAIA) – это программные решения, использующие технологии искусственного интеллекта для выполнения конкретных задач в различных областях, таких как медицина, финансы, образование, производство и т. д. Они предназначены для автоматизации процессов, анализа данных, принятия решений и улучшения эффективности работы в прикладных сферах.

Персональные приложения и сервисы искусственного интеллекта

Персональные приложения и сервисы искусственного интеллекта (ППСИИ, англ. Personal Artificial Intelligence Applications and Services, PAIA) – это программные решения, использующие технологии искусственного интеллекта для автоматизации и оптимизации повседневных задач пользователя, повышения удобства и эффективности взаимодействия с цифровыми сервисами.

Платформы разработки искусственного интеллекта и нейросетей

Платформы разработки искусственного интеллекта и нейросетей (ПРИИН, англ. Artificial Intelligence and Neural Networks Development Platforms, AI) – это комплексные решения, предназначенные для создания, обучения и развёртывания моделей искусственного интеллекта и нейросетей. Они предоставляют разработчикам инструменты, библиотеки и среды для работы с данными, обучения моделей, тестирования и оптимизации алгоритмов, а также интеграции готовых решений в приложения и системы.

Чтобы претендовать на включение в категорию AI-платформ, программный продукт должен:

• Обеспечивать возможность построения интеллектуальных приложений с поддержкой искусственного интеллекта;
• Позволять пользователям создавать алгоритмы машинного обучения или предлагать готовые алгоритмы для создания приложений;
• Предоставлять разработчика возможность подключать к собственным алгоритмам источники данных для обеспечения машинного обучения и адаптации производительности.

В 2025 году на рынке платформ искусственного интеллекта ожидается усиление тенденций к интеграции мультимодальных моделей, развитию объяснимого ИИ, повышению уровня безопасности и конфиденциальности данных, расширению применения генеративных моделей в бизнес-процессах, углублению интеграции ИИ с облачными технологиями, а также к росту спроса на инструменты для автоматизации разработки интеллектуальных приложений.

• Мультимодальные модели. Развитие моделей, способных одновременно обрабатывать текст, изображения, аудио и видео, что позволит создавать более комплексные и эффективные решения для анализа больших объёмов разнородных данных.

• Объяснимый ИИ. Увеличение спроса на технологии, обеспечивающие прозрачность и понятность алгоритмов принятия решений ИИ, что важно для соблюдения регуляторных требований и повышения доверия пользователей.

• Безопасность и конфиденциальность. Усиление мер по защите данных при работе с ИИ-платформами, внедрение передовых криптографических методов и механизмов анонимизации для обеспечения безопасности чувствительных данных.

• Генеративные модели в бизнесе. Расширение применения генеративных моделей для автоматизации создания контента, оптимизации бизнес-процессов, разработки персонализированных предложений и улучшения клиентского опыта.

• Интеграция с облачными технологиями. Углубление интеграции ИИ-платформ с облачными сервисами, что обеспечит масштабируемость, гибкость и снижение затрат на инфраструктуру для конечных пользователей.

• Автоматизация разработки. Развитие инструментов low-code/no-code для создания интеллектуальных приложений, что позволит ускорить процесс разработки и снизить порог входа для непрофессиональных разработчиков.

• Персонализация и адаптивность. Рост спроса на ИИ-решения, способные адаптироваться под индивидуальные потребности пользователей и предоставлять персонализированные рекомендации и сервисы.

Россия

Медиалогия SM, Brand Analytics, PolyAnalyst, Proaction.pro, Инлексис Голосовой бот, МТС Облачное видеонаблюдение, Медиалогия PR, Воронка найма, IQPLATFORM, IQBuzz, Видеоинтеллект, ITFB EasyDoc, Directum СЭД+, Linkage ABI, KitBot, Deductor, F5 Platform, Атомкод, Chat2Desk, Entera, AMBER HRMS, Биорг.KYC

Финляндия

M-Brain Intelligence Plaza

США

TIBCO Data Science, Anaconda, Dataiku DSS, ABBYY FineReader, Diffbot

Нидерланды

Elasticsearch

Канада

Plotly Dash

Швейцария

KNIME Analytics Platform