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.
Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Чтобы претендовать на включение в категорию AI-платформ, программный продукт должен:
Платформы искусственного интеллекта (AI)
Платформы разработки искусственного интеллекта и нейросетей (AI Dev)
Платформы разговорного искусственного интеллекта (ПРИИ)
Системы генеративного искусственного интеллекта (ГИИ)
Прикладные приложения искусственного интеллекта

Halcon — это система компьютерного зрения для промышленного применения, предназначенная для инспекции поверхностей, контроля качества, управления роботами и классификации объектов. Узнать больше про Halcon

Voicebot AI — это платформа разговорного ИИ для автоматизации обслуживания клиентов, позволяющая создавать голосовых ботов, интегрировать решения и автоматизировать рабочие процессы. Узнать больше про Voicebot AI

Parloa Platform — это платформа разговорного ИИ для контакт-центров, автоматизирующая взаимодействие с клиентами и поддерживающая агентов. Узнать больше про Parloa Platform

VIER Conversational AI — это платформа разговорного ИИ для автоматизации и анализа коммуникационных процессов в бизнесе, объединяющая ИИ и человеческий опыт. Узнать больше про VIER Conversational AI

Scanbot Data Capture SDK — это программный комплект разработки (SDK) для интеграции функций компьютерного зрения и машинного обучения в приложения, обеспечивающий сканирование документов и штрих‑кодов, оптическое распознавание символов (OCR) и экстракцию данных для корп ... Узнать больше про Scanbot Data Capture SDK

Netfira Platform — это SaaS-решение для автоматизации обработки документов и обмена данными в B2B-сегменте, оптимизирующее документооборот. Узнать больше про Netfira Platform

USU Chatbot Software — это платформа разговорного ИИ для автоматизации IT- и сервисной поддержки, оптимизации рабочих процессов и снижения затрат предприятий. Узнать больше про USU Chatbot

Scanbot Document Scanner SDK — это программный комплект разработки (SDK) для интеграции функций сканирования документов и штрих‑кодов в мобильные приложения и веб‑сервисы, использующий технологии компьютерного зрения и машинного обучения для корпоративных клиентов. Узнать больше про Scanbot Document Scanner SDK

ZenML — это фреймворк MLOps и LLMOps с открытым кодом для управления инфраструктурой в работе команд дата-сайентистов. Узнать больше про ZenML

Basler Machine Vision — это система компьютерного зрения для автоматизации процессов в промышленности, медицине, логистике и других сферах. Узнать больше про Basler Machine Vision

Cognigy.AI Platform — это платформа разговорного ИИ для корпоративных контакт-центров, обеспечивающая персонализированный мультиязычный сервис и интеграцию с бизнес-системами. Узнать больше про Cognigy.AI Platform

Konfuzio — это система интеллектуальной обработки документов, предназначенная для извлечения данных из документов с помощью ИИ, автоматизируя рутинные процессы в бизнесе. Узнать больше про Konfuzio

IDA — Intelligent Document Analysis — это система интеллектуальной обработки документов для автоматизации извлечения данных из неструктурированных источников. Узнать больше про IDA - Intelligent Document Analysis

Bosch Video Management System — это ПО для интеллектуального видеонаблюдения, обеспечивающее управление видеопотоками и анализ данных в системах безопасности предприятий и объектов. Узнать больше про Bosch Video Management System

Document Analyzer — это система интеллектуальной обработки документов для поиска и анализа структурированных и неструктурированных данных в корпоративных системах. Узнать больше про Document Analyzer
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:
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.
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.
На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. 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:
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.
Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Чтобы претендовать на включение в категорию AI-платформ, программный продукт должен:
По аналитическим данным Соваре, 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.
MVTec Software GmbH

Halcon — это система компьютерного зрения для промышленного применения, предназначенная для инспекции поверхностей, контроля качества, управления роботами и классификации объектов.
babelforce

Voicebot AI — это платформа разговорного ИИ для автоматизации обслуживания клиентов, позволяющая создавать голосовых ботов, интегрировать решения и автоматизировать рабочие процессы.
Parloa

Parloa Platform — это платформа разговорного ИИ для контакт-центров, автоматизирующая взаимодействие с клиентами и поддерживающая агентов.
VIER

VIER Conversational AI — это платформа разговорного ИИ для автоматизации и анализа коммуникационных процессов в бизнесе, объединяющая ИИ и человеческий опыт.
Scanbot SDK

Scanbot Data Capture SDK — это программный комплект разработки (SDK) для интеграции функций компьютерного зрения и машинного обучения в приложения, обеспечивающий сканирование документов и штрих‑кодов, оптическое распознавание символов (OCR) и экстракцию данных для корпоративных пользователей.
Netfira

Netfira Platform — это SaaS-решение для автоматизации обработки документов и обмена данными в B2B-сегменте, оптимизирующее документооборот.
USU

USU Chatbot Software — это платформа разговорного ИИ для автоматизации IT- и сервисной поддержки, оптимизации рабочих процессов и снижения затрат предприятий.
Scanbot SDK

Scanbot Document Scanner SDK — это программный комплект разработки (SDK) для интеграции функций сканирования документов и штрих‑кодов в мобильные приложения и веб‑сервисы, использующий технологии компьютерного зрения и машинного обучения для корпоративных клиентов.
ZenML

ZenML — это фреймворк MLOps и LLMOps с открытым кодом для управления инфраструктурой в работе команд дата-сайентистов.
Basler AG

Basler Machine Vision — это система компьютерного зрения для автоматизации процессов в промышленности, медицине, логистике и других сферах.
Cognigy

Cognigy.AI Platform — это платформа разговорного ИИ для корпоративных контакт-центров, обеспечивающая персонализированный мультиязычный сервис и интеграцию с бизнес-системами.
Helm & Nagel

Konfuzio — это система интеллектуальной обработки документов, предназначенная для извлечения данных из документов с помощью ИИ, автоматизируя рутинные процессы в бизнесе.
PLANET AI

IDA — Intelligent Document Analysis — это система интеллектуальной обработки документов для автоматизации извлечения данных из неструктурированных источников.
Bosch Security Systems

Bosch Video Management System — это ПО для интеллектуального видеонаблюдения, обеспечивающее управление видеопотоками и анализ данных в системах безопасности предприятий и объектов.
IntraFind

Document Analyzer — это система интеллектуальной обработки документов для поиска и анализа структурированных и неструктурированных данных в корпоративных системах.
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:
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.
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.
На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. 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:
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.
Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Чтобы претендовать на включение в категорию AI-платформ, программный продукт должен:
По аналитическим данным Соваре, 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.