Управляемая корпоративная платформа искусственного интеллекта: комплексные вопросы и ответы для предприятий

### Проекты в области ИИ терпят неудачу в 85% случаев: эта модель меняет правила игры для малых и средних предприятий ### ИИ без риска? Как платить только за реальный успех бизнеса и избегать дорогостоящих ошибок ### Управляемый корпоративный ИИ: неизвестный фактор, меняющий правила игры и обеспечивающий устойчивость вашей компании в будущем ### Объяснение агностицизма LLM: почему независимость от OpenAI и других компаний имеет решающее значение для вашей стратегии в области ИИ ###

Забудьте о дорогостоящих командах по разработке ИИ: путь к искусственному интеллекту лежит через недели, а не годы

Искусственный интеллект — это модное слово момента, но реальность во многих компаниях отрезвляет: длительные проекты, стремительный рост затрат и досадно высокий процент неудач, достигающий 85%, мешают технологии полностью раскрыть свой потенциал. В частности, малые и средние предприятия (МСП) часто сталкиваются с, казалось бы, непреодолимой задачей — успевать за развитием технологий без огромных бюджетов и специализированных команд специалистов по анализу данных. Но что, если бы существовал способ внедрить ИИ быстро, без риска и с минимальными затратами?

Именно здесь вступает в игру революционный подход: платформа управляемого корпоративного ИИ. Вместо того чтобы самостоятельно создавать сложные инфраструктуры и конкурировать за дефицитных квалифицированных специалистов, компании передают на аутсорсинг всю техническую реализацию, эксплуатацию и оптимизацию специализированному партнеру. В результате получается индивидуальное решение на основе ИИ, готовое к продуктивному использованию не через годы или месяцы, а в течение нескольких недель, и легко интегрирующееся в существующие системы, такие как ERP или CRM.

Преимущества этой модели носят революционный характер: существенная экономия времени за счет автоматизации процессов, значительное снижение затрат и, прежде всего, устранение инвестиционного риска благодаря инновационным моделям ценообразования, основанным на результатах. Компании платят только за доказанные результаты. В то же время, архитектура, не зависящая от конкретной платформы LLM, обеспечивает гибкость и перспективность, независимо от отдельных поставщиков, таких как OpenAI или Google.

Это всеобъемлющее руководство отвечает на самые важные вопросы, касающиеся управляемых корпоративных платформ искусственного интеллекта — от технических основ и типовой архитектуры до конкретных сценариев использования в различных отраслях, а также таких важных аспектов, как защита данных, соответствие нормативным требованиям и выбор подходящего стратегического партнера. Узнайте, как преодолеть препятствия традиционных проектов в области ИИ и использовать возможности интеллекта будущего для своего бизнеса уже сегодня.

Что подразумевается под управляемой корпоративной платформой искусственного интеллекта и какие основные преимущества она предлагает?

Управляемая корпоративная платформа искусственного интеллекта представляет собой революционный подход к внедрению искусственного интеллекта в бизнес. В отличие от традиционных решений в области ИИ, где компаниям приходится создавать собственные команды разработчиков и проходить длительные процессы внедрения, специализированный партнер берет на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание решения на основе ИИ.

Основная концепция основана на разработке специализированных приложений на основе ИИ, готовых к внедрению в производство в течение нескольких дней или недель, а не месяцев или лет. Платформа позволяет компаниям любого размера воспользоваться преимуществами современного ИИ, не требуя от них глубоких технических знаний.

Основное преимущество заключается в демократизации технологий искусственного интеллекта. Если раньше успешно внедрять ИИ могли только узкоспециализированные компании с большими бюджетами, то управляемая платформа делает эти технологии доступными для всего сектора МСП.

Чем этот подход отличается от традиционных методов реализации искусственного интеллекта?

Традиционные проекты в области искусственного интеллекта терпят неудачу в 85% случаев, главным образом из-за нехватки ресурсов, недостаточной интеграции и недостатка экспертных знаний. Обычные реализации, как правило, требуют создания специализированных команд специалистов по анализу данных, разработки собственных моделей и интеграции сложных инфраструктур.

Управляемый подход обращает этот процесс вспять. Вместо того чтобы компаниям приходилось развивать собственные экспертные знания в области ИИ, специализированные партнеры предоставляют весь свой технический опыт в качестве услуги. Это устраняет необходимость в длительных процессах подбора персонала, дорогостоящих инвестициях в оборудование и трудоемких циклах разработки.

Еще одно важное различие заключается в распределении рисков. В то время как традиционные проекты требуют больших первоначальных инвестиций без гарантии успеха, поставщики управляемых услуг берут на себя риски реализации и часто гарантируют оплату только после подтверждения успеха бизнеса.

Каковы технические основы и как работает архитектура Blueprint?

В основе управляемой корпоративной платформы искусственного интеллекта лежит модульная, оркестрируемая архитектура, основанная на концепции «чертежа». Чертеж — это файл технической спецификации, определяющий, как различные компоненты ИИ взаимосвязаны для конкретных сценариев использования.

Эта архитектура позволяет создавать индивидуально адаптированные решения для каждого бизнес-процесса или требования без необходимости разработки с нуля. Шаблоны определяют подключение к внутренним и внешним источникам данных, координацию различных больших языковых моделей, определение рабочих процессов и этапов автоматизации, а также внедрение правил управления и соответствия требованиям.

Модульная конструкция гарантирует, что компании не привязаны к конкретным моделям ИИ или облачным провайдерам. Вместо этого оптимальные модели могут быть выбраны и объединены в зависимости от сценария использования. Такая независимость от LLM имеет решающее значение для обеспечения перспективности решения, поскольку рынок ИИ быстро развивается, и регулярно появляются новые, улучшенные или более экономически эффективные модели.

Какие конкретные преимущества для бизнеса получают компании благодаря управляемым платформам искусственного интеллекта?

Практические преимущества проявляются в нескольких аспектах. Главное – экономия времени: процессы, которые раньше занимали часы или дни, часто можно сократить до секунд. В качестве наглядного примера можно привести автоматизацию процесса формирования коммерческих предложений, который сократился с 24 часов до нескольких секунд.

Экономия средств достигается за счет устранения необходимости в специализированных командах по разработке ИИ, дорогостоящих инвестициях в оборудование и длительных циклах разработки. В то же время, операционные расходы значительно сокращаются за счет автоматизации процессов. Масштабируемость позволяет быстро внедрять успешные приложения ИИ в другие подразделения или регионы без пропорционального увеличения затрат.

Еще одно ключевое преимущество заключается в снижении рисков. Поскольку поставщики управляемых услуг часто предлагают модели ценообразования, основанные на результатах, компании платят только после подтверждения успеха. Это исключает инвестиционный риск традиционных проектов в области ИИ.

Как обеспечивается защита данных и соблюдение нормативных требований на управляемых платформах искусственного интеллекта?

Защита данных и соблюдение нормативных требований являются критически важными факторами успеха, особенно для компаний в регулируемых отраслях. Современные управляемые платформы искусственного интеллекта предлагают многоуровневую защиту: варианты развертывания на собственных серверах гарантируют, что конфиденциальные данные никогда не покинут территорию компании.

Детальный контроль доступа позволяет точно определить, какие сотрудники могут получить доступ к каким данным и функциям ИИ. Это обеспечивается системами авторизации на основе ролей, интеграцией с единым входом и двухфакторной аутентификацией.

Для европейских компаний соблюдение GDPR и требований Закона ЕС об искусственном интеллекте имеет решающее значение. Авторитетные поставщики управляемых услуг предлагают юридически соответствующие решения, полностью отвечающие этим требованиям. Кроме того, журналы аудита и полная отслеживаемость всех действий с использованием ИИ обеспечивают бесперебойное документирование соответствия требованиям.

В каких сценариях использования управляемые платформы искусственного интеллекта особенно подходят?

Области применения чрезвычайно разнообразны, от горизонтальных бизнес-функций до отраслевых решений. Автоматизация документооборота представляет собой один из наиболее распространенных вариантов использования: извлечение и структурирование информации из PDF-файлов, электронных писем, договоров и других неструктурированных источников данных может значительно повысить эффективность.

Автоматизация обслуживания клиентов с помощью интеллектуальных чат-ботов и виртуальных помощников обеспечивает круглосуточную доступность и одновременно снижает затраты. Оплата за использование этих систем может производиться по модели, основанной на результате успешного решения проблемы.

Финансовый сектор особенно выигрывает от автоматизированного мониторинга соответствия нормативным требованиям, оценки рисков и систем обнаружения мошенничества. В сфере недвижимости ИИ используется для автоматизированной оценки и управления контрактами. В розничной торговле ИИ позволяет предоставлять персонализированные рекомендации по товарам и автоматизировать оптимизацию запасов.

Производственные компании используют ИИ для прогнозирования технического обслуживания, контроля качества и оптимизации цепочки поставок. Особый интерес представляют возможности интеграции с существующими системами ERP и CRM без дорогостоящей миграции систем.

Как происходит практическая реализация и ввод в эксплуатацию?

Процесс внедрения управляемой платформы искусственного интеллекта оптимизирован для достижения быстрых результатов. Как правило, процесс начинается с анализа потребностей, в ходе которого совместно с экспертами определяются приоритетные сценарии использования. Этот этап обычно занимает всего несколько дней.

Затем специалисты по искусственному интеллекту в компании, предоставляющей управляемые услуги, создают один или несколько планов, которые точно определяют, как будут технически реализованы необходимые функции. Эти планы затем внедряются на платформу и могут быть немедленно протестированы.

Интеграция в существующие ИТ-системы осуществляется с помощью стандартизированных API и коннекторов, что обеспечивает бесперебойное подключение к ERP, CRM, HR и другим бизнес-системам. Особое значение имеет возможность интеграции устаревших систем без дорогостоящей модернизации.

Внедрение решений для конечных пользователей обеспечивается интуитивно понятными пользовательскими интерфейсами и исчерпывающими учебными материалами. Поскольку большинство управляемых решений в области ИИ разработаны как платформы без или с минимальным использованием кода, даже те, кто не обладает техническими знаниями, могут быстро начать работу.

Новое измерение цифровой трансформации с «Управляемым ИИ» (искусственным интеллектом) – платформа и решение B2B | Xpert Consulting - Изображение: Xpert.Digital

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрять индивидуальные решения на основе ИИ.

Управляемая платформа ИИ — это ваш комплексный и простой в использовании пакет решений для искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы разбираться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — часто в течение нескольких дней.

Краткий обзор основных преимуществ:

⚡ Быстрое внедрение: от идеи до внедрения в эксплуатацию — всего за несколько дней, а не месяцев. Мы предлагаем практичные решения, которые приносят мгновенную пользу.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются у вас. Мы гарантируем безопасную и соответствующую требованиям обработку данных без передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Высокие первоначальные вложения в оборудование, программное обеспечение или персонал полностью исключены.

🎯 Сосредоточьтесь на своей основной деятельности: сосредоточьтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы возьмём на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего ИИ-решения.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растёт вместе с вами. Мы обеспечиваем постоянную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Подробнее об этом здесь:

• Управляемое решение на основе ИИ — промышленные услуги ИИ: ключ к конкурентоспособности в секторах услуг, промышленности и машиностроения

Каковы типичные модели затрат и структуры ценообразования?

Платформы управляемого ИИ также совершают революцию в ценообразовании корпоративного программного обеспечения. Наиболее распространенной моделью является ценообразование, основанное на результатах, когда клиенты платят только за доказанные бизнес-результаты. Это может означать, например, что чат-бот службы поддержки клиентов взимает плату только за успешно решенные заявки, или что система автоматизации продаж выставляет счета только за сгенерированные лиды.

Эта модель ценообразования полностью перекладывает риски на поставщика и обеспечивает идеальное совпадение интересов между клиентом и поставщиком. Это мотивирует поставщиков постоянно улучшать качество и эффективность своих решений на основе ИИ, поскольку их доход напрямую зависит от этого.

Альтернативные модели включают ценообразование на основе использования, где выставление счетов осуществляется на основе обработанных документов, выполненных анализов или использованных вычислительных ресурсов. Также предлагаются модели с фиксированной ставкой для компаний с предсказуемой рабочей нагрузкой, обеспечивающие определенность в планировании.

Важным аспектом является то, что многие поставщики управляемых услуг в области ИИ не устанавливают ограничений на количество пользователей или объем транзакций. Это позволяет обеспечить органический рост без резкого увеличения затрат.

Как выглядит техническая интеграция с существующими корпоративными системами?

Возможность интеграции является критически важным фактором успеха для управляемых платформ искусственного интеллекта. Современные решения предлагают комплексные коннекторы для всех распространенных категорий корпоративного программного обеспечения: системы ERP, такие как SAP, Oracle или Microsoft Dynamics, подключаются через стандартизированные API.

Интеграция с CRM-системами обеспечивает доступ к данным о клиентах и ​​автоматизацию процессов продаж. Системы управления персоналом могут быть интегрированы для автоматизированной оценки заявок или адаптации новых сотрудников. Платформы для совместной работы, такие как Microsoft 365 или Google Workspace, легко интегрируются.

Возможность интеграции устаревших систем имеет особое значение. Многие компании до сих пор используют программное обеспечение, которому уже несколько десятилетий и которое поддерживает критически важные бизнес-процессы. Управляемые платформы искусственного интеллекта позволяют интегрировать эти системы через различные интерфейсы без необходимости дорогостоящей модернизации.

Полностью поддерживаются облачные и гибридные развертывания. Компании могут выбрать, запускать ли платформу ИИ полностью на собственной инфраструктуре, внедрить гибридное решение или работать полностью в облаке.

Что означает агностицизм в рамках LLM и почему это важно?

Агностицизм в отношении больших языковых моделей (LLM) описывает способность платформы ИИ работать с различными большими языковыми моделями от разных поставщиков, не будучи привязанной к конкретному провайдеру. Эта гибкость становится все более важной в быстро развивающемся мире ИИ.

Рынок ИИ постоянно развивается: появляются новые модели, существующие улучшаются или снимаются с производства, цены значительно колеблются, и разные модели подходят для разных сценариев использования. Архитектура, не зависящая от модели LLM, позволяет компаниям всегда выбирать оптимальную модель для каждого конкретного приложения.

Оптимизация затрат представляет собой значительное преимущество: простые задачи, такие как составление сводок электронных писем, не требуют вычислительной мощности сложных моделей, в то время как сложные анализы выигрывают от использования высокопроизводительных моделей. Возможность параллельного использования различных моделей позволяет компаниям значительно оптимизировать свои затраты на ИИ.

Кроме того, агностицизм в рамках модели LLM снижает зависимость от отдельных поставщиков и их деловых решений. Если поставщик, работающий по модели, повышает цены, прекращает предоставление услуг или снижает качество, компании могут быстро переключиться на альтернативы.

Какие функции безопасности и управления являются стандартными?

Современные управляемые платформы искусственного интеллекта внедряют комплексные системы безопасности и управления, отвечающие требованиям предприятий. Архитектура с нулевым доверием гарантирует аутентификацию и авторизацию каждого доступа независимо от местоположения или используемого оборудования.

Сквозное шифрование защищает данные как во время передачи, так и во время хранения. Детализированные системы авторизации позволяют точно определить, какие сотрудники могут получить доступ к каким функциям ИИ и наборам данных.

Журналы аудита полностью и прозрачно документируют все действия, совершаемые с использованием ИИ. Это особенно важно для регулируемых отраслей, требующих полной документации о соответствии требованиям. Автоматизированные правила управления могут быть напрямую интегрированы в рабочие процессы ИИ, обеспечивая соответствие всех этапов обработки установленным рекомендациям.

Защита данных обеспечивается принципами «конфиденциальность по умолчанию». Персональные данные могут быть автоматически анонимизированы или псевдонимизированы перед передачей в модели искусственного интеллекта. Географическая локализация данных гарантирует, что данные не покидают пределы конкретной правовой юрисдикции.

Как осуществляется непрерывная оптимизация и дальнейшее развитие?

Управляемые платформы искусственного интеллекта предлагают непрерывную оптимизацию как неотъемлемую часть услуги. Мониторинг производительности автоматически отслеживает работу всех приложений ИИ и выявляет области для улучшения. Алгоритмы машинного обучения анализируют модели использования и предлагают автоматизированные решения для оптимизации.

Функции A/B-тестирования позволяют параллельно тестировать различные конфигурации ИИ и определять наилучший вариант. Это особенно важно для моделей ценообразования, основанных на результатах, где поставщики напрямую получают выгоду от повышения производительности.

Система автоматического обнаружения дрейфа модели определяет, когда модели ИИ теряют точность, и запускает соответствующие процессы переобучения. Это гарантирует поддержание стабильно высокой производительности ИИ на протяжении длительного времени.

Новые модели и функции ИИ автоматически оцениваются и могут быть легко интегрированы в существующие рабочие процессы без сбоев. Обновления и исправления безопасности полностью управляются поставщиком услуг.

Какие отрасли больше всего выигрывают от использования управляемых платформ искусственного интеллекта?

Финансовые услуги находятся на переднем крае внедрения ИИ благодаря большим объемам данных, нормативным требованиям и потенциалу автоматизации. Примеры применения включают автоматизированную проверку кредитоспособности, выявление мошенничества, мониторинг соответствия нормативным требованиям и алгоритмическую торговлю.

В секторе здравоохранения искусственный интеллект используется для поддержки диагностики, управления данными пациентов, оптимизации записи на прием и разработки лекарств. Жесткие требования к защите данных делают управляемые решения с возможностью развертывания на собственных серверах особенно привлекательными.

Производственные компании внедряют ИИ для прогнозирования технического обслуживания, контроля качества, оптимизации цепочки поставок и автоматизированной инспекции. Интеграция с существующими системами MES и ERP имеет решающее значение.

Компании, работающие в сфере недвижимости, автоматизируют процессы оценки, управления контрактами и обработки запросов клиентов. В этом контексте особенно ценна возможность обработки больших объемов неструктурированных документов.

Компании розничной торговли и электронной коммерции используют ИИ для персонализированных рекомендаций по товарам, управления запасами, оптимизации цен и автоматизации обслуживания клиентов. Масштабируемость управляемых решений здесь имеет решающее значение, особенно для обработки сезонных колебаний.

Каким будет будущее управляемых платформ искусственного интеллекта?

Будущее управляемых платформ искусственного интеллекта определяется несколькими мегатрендами. Агентный ИИ, то есть системы ИИ, способные автономно выполнять сложные бизнес-процессы, станет следующим этапом эволюции. Эти агенты будут не только автоматизировать отдельные задачи, но и брать на себя управление целыми рабочими процессами.

Интеграция различных модальностей ИИ (текст, изображение, аудио, видео) в единые платформы откроет новые возможности для применения. Мультимодальный ИИ, например, может одновременно анализировать документы, интерпретировать изображения и расшифровывать аудиофайлы.

Интеграция периферийных вычислений позволит приблизить обработку данных искусственным интеллектом к источникам информации и сократить задержку. Это особенно важно для приложений, работающих в режиме реального времени, в производстве или транспорте.

Стандартизация API и интерфейсов ИИ еще больше улучшит взаимодействие между различными поставщиками ИИ. Это сделает независимость от конкретного поставщика еще более важной и еще больше снизит риски зависимости от конкретного поставщика.

Модели ценообразования, основанные на результатах, будут преобладать и становиться все более сложными. Поставщики услуг будут использовать все более сложные бизнес-показатели в качестве основы для выставления счетов и, следовательно, будут еще теснее ориентированы на успех клиента.

Какие факторы успеха имеют решающее значение при выборе подходящего партнера?

Выбор оптимального партнера по управлению ИИ требует оценки нескольких критически важных факторов. Техническая экспертиза имеет первостепенное значение: партнер должен обладать подтвержденным опытом внедрения критически важных приложений ИИ и глубоким пониманием специфических требований соответствующей отрасли.

Рекомендации и примеры успешных проектов позволяют оценить практические возможности поставщика. Особое значение имеют документально подтвержденные истории успеха с измеримыми результатами для бизнеса и доказательствами рентабельности инвестиций. Способность к интеграции с существующими ИТ-инфраструктурами должна быть продемонстрирована на конкретных примерах.

Безопасность и соответствие нормативным требованиям должны отвечать самым высоким стандартам. Партнер должен обладать соответствующими сертификатами и иметь возможность продемонстрировать опыт работы в регулируемых отраслях. Варианты развертывания на собственных серверах необходимы для многих компаний.

Финансовая стабильность и ценовая модель поставщика услуг имеют решающее значение для долгосрочного партнерства. Ценообразование, основанное на результатах, демонстрирует уверенность поставщика в собственных силах.

Качество поддержки и обслуживания определяет долгосрочный успех внедрения. Круглосуточная поддержка, выделенные менеджеры по работе с клиентами и постоянная оптимизация должны стать стандартом.

Перспективная жизнеспособность технологий, особенно агностицизм в отношении LLM и способность интегрировать новые разработки в области ИИ, имеют решающее значение для создания долгосрочной ценности.

Независимые платформы ИИ как стратегическая альтернатива для европейских компаний — Изображение: Xpert.Digital

Ki-GameChanger: наиболее гибкие решения AI-Tailor, которые снижают затраты, улучшают свои решения и повышают эффективность

Независимая платформа искусственного интеллекта: интегрирует все соответствующие источники данных компании

• Быстрая интеграция AI: специально разработанные решения для ИИ для компаний в течение нескольких часов или дней вместо месяцев
• Гибкая инфраструктура: облачный или хостинг в вашем собственном центре обработки данных (Германия, Европа, свободный выбор местоположения)

• Самая высокая безопасность данных: использование в юридических фирмах является безопасным доказательством
• Используйте в широком спектре источников данных компании
• Выбор ваших собственных или различных моделей искусственного интеллекта (DE, EU, USA, CN)

Подробнее об этом здесь:

• Независимые ИИ-платформы против гиперскейлеров: какое решение подойдет именно вам?

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑ Создание или перестройка стратегии ИИ

☑️ Пионерское развитие бизнеса

Konrad Wolfenstein

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus