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

HCL IntelliOps Event Management — это система управления событиями для предприятий, автоматизирующая мониторинг и анализ ИТ-инфраструктуры с применением ИИ. Узнать больше про HCL IntelliOps Event Management

SteriEYE — это система интеллектуального видеонаблюдения, предназначенная для анализа видеоконтента с целью повышения общественной безопасности, оптимизации трафика и поддержки городского планирования. Узнать больше про SteriEYE

i2V Video Management Software — это ПО для управления видеосистемами с аналитикой, предназначенное для обеспечения безопасности объектов разного масштаба, интегрирующее устройства разных вендоров. Узнать больше про i2V Video Management

Deduplix — это система управления качеством данных для выявления и устранения дубликатов, использующая методы нечёткого сопоставления и обработки разнородных данных в финансах, ритейле и телекоме. Узнать больше про Deduplix

Enthu.ai — это система для контакт-центров, транскрибирующая и анализирующая взаимодействия с клиентами, улучшающая работу агентов. Узнать больше про Enthu.ai

SearchUnify Platform — это платформа разговорного ИИ для автоматизации маркетинга и оптимизации продаж, предназначенная для бизнеса. Узнать больше про SearchUnify Platform

PinBot — это платформа разговорного ИИ для автоматизации взаимодействия с клиентами через текстовые и голосовые каналы коммуникации. Узнать больше про PinBot

Videonetics Video Management System — это система интеллектуального видеонаблюдения для мониторинга и анализа видеопотоков, предназначенная для охранных и промышленных объектов. Узнать больше про Videonetics Video Management System

Verloop.ai Platform — это платформа разговорного ИИ для автоматизации поддержки клиентов, интегрируемая с различными каналами коммуникации, предназначенная для компаний. Узнать больше про Verloop.ai Platform

XtractEdge Platform — это система интеллектуальной обработки документов, автоматизирующая анализ и извлечение данных, предназначенная для предприятий, реализующих цифровую трансформацию. Узнать больше про XtractEdge Platform

Aura365 — это система распознавания речи, предназначенная для омниканальной аутентификации, автоматизации и аналитики в бизнес-процессах с применением Conversational AI. Узнать больше про Aura365

Automate365 — это платформа разговорного ИИ для автоматизации бизнес-процессов, аутентификации в реальном времени и аналитики, ориентированная на компании. Узнать больше про Automate365

DaveAI — это платформа ИИ-аватаров для повышения продаж, использующая нейросети и алгоритмы машинного обучения для анализа предпочтений клиентов и оптимизации взаимодействия в ритейле, автобизнесе и BFSI. Узнать больше про DaveAI

Perfios Fraud Check and Verification — это система интеллектуальной обработки документов для финансовых учреждений, обеспечивающая анализ доходов, проверку на мошенничество, верификацию данных и автоматизацию онбординга клиентов. Узнать больше про Perfios Fraud Check and Verification

Scrubbix — это система управления качеством данных для финансового и розничного секторов, обеспечивающая разрешение идентичности, управление мастер-данными, AML-скрининг и нечёткий поиск. Узнать больше про Scrubbix

PredictSense — это платформа автоматизированного машинного обучения для построения прогнозных моделей и оптимизации бизнес-решений. Узнать больше про PredictSense

Keyence — это система компьютерного зрения для автоматизации производства, предназначенная для распознавания объектов, контроля качества и решения прикладных задач в промышленности. Узнать больше про Keyence

Nuacem AI — Customer Communication Suite — это платформа для автоматизации коммуникаций с клиентами через текст, голос и видео на базе разговорного ИИ. Узнать больше про Nuacem AI - Customer Communication Suite

Engage AI — это платформа разговорного ИИ для контакт-центров, автоматизирующая взаимодействие с клиентами и анализирующая коммуникации по разным каналам. Узнать больше про Engage AI

HCL BigFix AEX — это платформа разговорного ИИ для автоматизации корпоративных задач, обеспечивающая анализ данных и поддержку принятия решений. Узнать больше про HCL BigFix AEX
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:
В соответствие с экспертно-аналитическими прогнозами Soware, в 2026 году на рынке платформ искусственного интеллекта продолжат развиваться тенденции, зародившиеся в предыдущие годы, при этом ожидается усиление фокуса на повышении эффективности и практичности ИИ-решений, их интеграции в различные сферы бизнеса и повседневной жизни.
На технологическом рынке «Платформы искусственного интеллекта» в 2026 году следует учтывать следующие ключевые тренды:
Развитие мультимодальных моделей. Углубление возможностей моделей, обрабатывающих различные типы данных (текст, изображения, аудио, видео), для создания комплексных аналитических решений и улучшения взаимодействия человека с ИИ.
Объяснимый ИИ. Дальнейшее развитие технологий, обеспечивающих прозрачность алгоритмов ИИ, что будет способствовать соблюдению регуляторных требований, повышению доверия пользователей и расширению областей применения ИИ.
Безопасность и конфиденциальность данных. Внедрение более совершенных методов защиты данных, включая продвинутые криптографические алгоритмы и технологии анонимизации, для обеспечения безопасности при работе с чувствительными данными в ИИ-системах.
Генеративные модели в бизнес-процессах. Расширение использования генеративных моделей для автоматизации создания контента, оптимизации рабочих процессов, разработки персонализированных предложений и повышения качества клиентского сервиса.
Интеграция с облачными технологиями. Усиление интеграции ИИ-платформ с облачными сервисами для обеспечения масштабируемости решений, снижения затрат на инфраструктуру и повышения гибкости использования ИИ-технологий.
Автоматизация разработки интеллектуальных приложений. Развитие low-code/no-code инструментов для ускорения разработки ИИ-решений и снижения порога входа для разработчиков без глубокого технического бэкграунда.
Персонализация и адаптивность ИИ-решений. Рост спроса на ИИ-системы, способные адаптироваться под индивидуальные потребности пользователей, предоставлять персонализированные рекомендации и улучшать пользовательский опыт за счёт глубокого анализа поведения и предпочтений.
HCLTech (HCLSoftware)

HCL IntelliOps Event Management — это система управления событиями для предприятий, автоматизирующая мониторинг и анализ ИТ-инфраструктуры с применением ИИ.
Vehant Technologies

SteriEYE — это система интеллектуального видеонаблюдения, предназначенная для анализа видеоконтента с целью повышения общественной безопасности, оптимизации трафика и поддержки городского планирования.
i2V Systems

i2V Video Management Software — это ПО для управления видеосистемами с аналитикой, предназначенное для обеспечения безопасности объектов разного масштаба, интегрирующее устройства разных вендоров.
Ixsight

Deduplix — это система управления качеством данных для выявления и устранения дубликатов, использующая методы нечёткого сопоставления и обработки разнородных данных в финансах, ритейле и телекоме.
Enthu.ai

Enthu.ai — это система для контакт-центров, транскрибирующая и анализирующая взаимодействия с клиентами, улучшающая работу агентов.
SearchUnify

SearchUnify Platform — это платформа разговорного ИИ для автоматизации маркетинга и оптимизации продаж, предназначенная для бизнеса.
Pinnacle Teleservices

PinBot — это платформа разговорного ИИ для автоматизации взаимодействия с клиентами через текстовые и голосовые каналы коммуникации.
Videonetics

Videonetics Video Management System — это система интеллектуального видеонаблюдения для мониторинга и анализа видеопотоков, предназначенная для охранных и промышленных объектов.
Verloop.ai

Verloop.ai Platform — это платформа разговорного ИИ для автоматизации поддержки клиентов, интегрируемая с различными каналами коммуникации, предназначенная для компаний.
Infosys (EdgeVerve)

XtractEdge Platform — это система интеллектуальной обработки документов, автоматизирующая анализ и извлечение данных, предназначенная для предприятий, реализующих цифровую трансформацию.
Gnani.ai

Aura365 — это система распознавания речи, предназначенная для омниканальной аутентификации, автоматизации и аналитики в бизнес-процессах с применением Conversational AI.
Gnani.ai

Automate365 — это платформа разговорного ИИ для автоматизации бизнес-процессов, аутентификации в реальном времени и аналитики, ориентированная на компании.
DaveAI

DaveAI — это платформа ИИ-аватаров для повышения продаж, использующая нейросети и алгоритмы машинного обучения для анализа предпочтений клиентов и оптимизации взаимодействия в ритейле, автобизнесе и BFSI.
Perfios

Perfios Fraud Check and Verification — это система интеллектуальной обработки документов для финансовых учреждений, обеспечивающая анализ доходов, проверку на мошенничество, верификацию данных и автоматизацию онбординга клиентов.
Ixsight

Scrubbix — это система управления качеством данных для финансового и розничного секторов, обеспечивающая разрешение идентичности, управление мастер-данными, AML-скрининг и нечёткий поиск.
Winjit

PredictSense — это платформа автоматизированного машинного обучения для построения прогнозных моделей и оптимизации бизнес-решений.
KEYENCE

Keyence — это система компьютерного зрения для автоматизации производства, предназначенная для распознавания объектов, контроля качества и решения прикладных задач в промышленности.
Nuacem AI

Nuacem AI — Customer Communication Suite — это платформа для автоматизации коммуникаций с клиентами через текст, голос и видео на базе разговорного ИИ.
Rezo

Engage AI — это платформа разговорного ИИ для контакт-центров, автоматизирующая взаимодействие с клиентами и анализирующая коммуникации по разным каналам.
HCLTech (HCLSoftware)

HCL BigFix AEX — это платформа разговорного ИИ для автоматизации корпоративных задач, обеспечивающая анализ данных и поддержку принятия решений.
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:
В соответствие с экспертно-аналитическими прогнозами Soware, в 2026 году на рынке платформ искусственного интеллекта продолжат развиваться тенденции, зародившиеся в предыдущие годы, при этом ожидается усиление фокуса на повышении эффективности и практичности ИИ-решений, их интеграции в различные сферы бизнеса и повседневной жизни.
На технологическом рынке «Платформы искусственного интеллекта» в 2026 году следует учтывать следующие ключевые тренды:
Развитие мультимодальных моделей. Углубление возможностей моделей, обрабатывающих различные типы данных (текст, изображения, аудио, видео), для создания комплексных аналитических решений и улучшения взаимодействия человека с ИИ.
Объяснимый ИИ. Дальнейшее развитие технологий, обеспечивающих прозрачность алгоритмов ИИ, что будет способствовать соблюдению регуляторных требований, повышению доверия пользователей и расширению областей применения ИИ.
Безопасность и конфиденциальность данных. Внедрение более совершенных методов защиты данных, включая продвинутые криптографические алгоритмы и технологии анонимизации, для обеспечения безопасности при работе с чувствительными данными в ИИ-системах.
Генеративные модели в бизнес-процессах. Расширение использования генеративных моделей для автоматизации создания контента, оптимизации рабочих процессов, разработки персонализированных предложений и повышения качества клиентского сервиса.
Интеграция с облачными технологиями. Усиление интеграции ИИ-платформ с облачными сервисами для обеспечения масштабируемости решений, снижения затрат на инфраструктуру и повышения гибкости использования ИИ-технологий.
Автоматизация разработки интеллектуальных приложений. Развитие low-code/no-code инструментов для ускорения разработки ИИ-решений и снижения порога входа для разработчиков без глубокого технического бэкграунда.
Персонализация и адаптивность ИИ-решений. Рост спроса на ИИ-системы, способные адаптироваться под индивидуальные потребности пользователей, предоставлять персонализированные рекомендации и улучшать пользовательский опыт за счёт глубокого анализа поведения и предпочтений.