Платформа керованого корпоративного штучного інтелекту: вичерпні питання та відповіді для підприємств

### Проєкти штучного інтелекту зазнають невдачі у 85% випадків: Ця модель змінює правила гри для малого та середнього бізнесу ### ШІ без ризику? Як платити лише за реальний успіх бізнесу та уникнути дорогих помилок ### Керований корпоративний ШІ: Невідомий фактор, що змінить правила гри, що забезпечить майбутнє вашої компанії ### Агностики LLM пояснюють: Чому незалежність від OpenAI та інших компаній є вирішальною для вашої стратегії ШІ ###

Забудьте про дорогі команди зі штучного інтелекту: шлях до штучного інтелекту за тижні, а не роки

Штучний інтелект – це модне слово на даний момент, але реальність для багатьох компаній є тривожною: тривалі проекти, стрімке зростання витрат і надзвичайно високий рівень відмов, що досягає 85%, заважають реалізувати весь потенціал технології. Зокрема, малий та середній бізнес часто стикається з, здавалося б, неможливим завданням – залишатися на крок попереду без величезних бюджетів та спеціалізованих команд з обробки даних. Але що, якби існував спосіб швидко, без ризику та економічно ефективно впровадити ШІ?

Саме тут і з'являється революційний підхід: керована платформа штучного інтелекту для підприємств. Замість того, щоб самостійно будувати складні інфраструктури та боротися за дефіцит кваліфікованих працівників, компанії передають на аутсорсинг усю технічну реалізацію, експлуатацію та оптимізацію спеціалізованому партнеру. Результатом є індивідуальне рішення на основі штучного інтелекту, яке готове до продуктивного використання протягом тижнів, а не років чи місяців, і може бути безперешкодно інтегроване в існуючі системи, такі як ERP або CRM.

Переваги цієї моделі є трансформаційними: суттєва економія часу на автоматизацію процесів, значне зниження витрат і, найголовніше, усунення інвестиційного ризику завдяки інноваційним моделям ціноутворення, заснованим на успіху. Компанії платять лише за видимі результати. Водночас, архітектура, що не залежить від LLM, дозволяє їм залишатися гнучкими та перспективними, незалежними від окремих постачальників, таких як OpenAI або Google.

Цей вичерпний посібник відповідає на найважливіші питання щодо керованих корпоративних платформ штучного інтелекту – від технічних основ та архітектури плану до конкретних випадків використання в різних галузях та ключових аспектів, таких як захист даних, відповідність вимогам та вибір правильного стратегічного партнера. Дізнайтеся, як подолати перешкоди традиційних проектів штучного інтелекту та вигідно використовувати інтелект майбутнього вже сьогодні.

Що таке керована платформа корпоративного штучного інтелекту та які фундаментальні переваги вона пропонує?

Керована корпоративна платформа штучного інтелекту являє собою революційний підхід до впровадження штучного інтелекту в компаніях. На відміну від традиційних рішень на основі штучного інтелекту, де компанії повинні створювати власні команди розробників та проходити тривалі процеси впровадження, спеціалізований партнер займається всім технічним впровадженням, експлуатацією та обслуговуванням рішення на основі штучного інтелекту.

Основна концепція базується на розробці індивідуальних застосунків на базі штучного інтелекту до стану, готового до виробництва, протягом кількох днів або тижнів, а не місяців чи років. Платформа дозволяє компаніям будь-якого розміру скористатися перевагами сучасного штучного інтелекту без необхідності самостійно розвивати глибокі технічні знання.

Фундаментальна перевага полягає в демократизації технологій штучного інтелекту. Хоча раніше лише високотехнологічно спеціалізовані компанії з великими бюджетами могли успішно впроваджувати ШІ, керована платформа робить ці технології доступними для всіх малих і середніх підприємств.

Чим цей підхід відрізняється від традиційних реалізацій штучного інтелекту?

Традиційні проекти штучного інтелекту зазнають невдачі у 85 відсотках випадків, головним чином через брак ресурсів, недостатню інтеграцію та брак експертних знань. Традиційні впровадження зазвичай вимагають створення власних команд з обробки даних, розробки користувацьких моделей та інтеграції складних інфраструктур.

Керований підхід протилежний цьому. Замість того, щоб вимагати від компаній самостійно розвивати експертизу в галузі штучного інтелекту, спеціалізовані партнери надають всю свою технічну експертизу як послугу. Це усуває потребу в тривалих процесах найму, дорогих інвестиціях у обладнання та трудомістких циклах розробки.

Ще одна ключова відмінність полягає в розподілі ризиків. У той час як традиційні проекти вимагають великих початкових інвестицій без гарантії успіху, постачальники керованих послуг беруть на себе ризик впровадження та часто гарантують оплату лише після доведеного успіху бізнесу.

Які технічні основи та як працює архітектура blueprint?

В основі керованої корпоративної платформи штучного інтелекту лежить модульна, оркестрована архітектура, заснована на концепції креслення (blueprint). Чернетка – це файл технічної специфікації, який визначає, як різні компоненти штучного інтелекту взаємопов'язані для конкретних випадків використання.

Ця архітектура дозволяє створювати індивідуальні рішення для кожного бізнес-процесу або вимоги без необхідності розробки з нуля. Плани регулюють підключення до внутрішніх та зовнішніх джерел даних, оркестрацію різних моделей великих мов програмування, визначення робочих процесів та етапів автоматизації, а також впровадження правил управління та відповідності.

Модульна структура гарантує, що компанії не прив'язані до конкретних моделей штучного інтелекту чи постачальників хмарних послуг. Натомість вони можуть вибирати та комбінувати оптимальні моделі залежно від випадку використання. Цей агностицизм LLM є вирішальним для забезпечення майбутнього рішення, оскільки ринок штучного інтелекту швидко розвивається, і регулярно з'являються нові, кращі або більш економічно ефективні моделі.

Які конкретні бізнес-переваги отримують компанії завдяки керованим платформам штучного інтелекту?

Практичні переваги проявляються в кількох вимірах. Економія часу має першорядне значення: процеси, які раніше займали години або дні, часто можна скоротити до секунд. Одним із задокументованих прикладів є автоматизація комерційних пропозицій, де процес було скорочено з 24 годин до кількох секунд.

Економія коштів виникає завдяки усуненню потреби у власних командах зі штучного інтелекту, дорогих інвестиціях в обладнання та тривалих циклах розробки. Водночас, експлуатаційні витрати значно знижуються завдяки автоматизації процесів. Масштабованість дозволяє швидко розширювати успішні програми штучного інтелекту на інші бізнес-сфери або місця розташування без пропорційного збільшення витрат.

Ще однією ключовою перевагою є зниження ризиків. Оскільки постачальники керованих послуг часто пропонують моделі ціноутворення на основі результатів, компанії платять лише за доведений успіх. Це усуває інвестиційний ризик традиційних проектів штучного інтелекту.

Як забезпечується захист даних та відповідність вимогам на керованих платформах штучного інтелекту?

Захист даних та дотримання вимог є критично важливими факторами успіху, особливо для компаній у регульованих галузях. Сучасні керовані платформи штучного інтелекту пропонують кілька рівнів безпеки: варіанти локального розгортання гарантують, що конфіденційні дані ніколи не залишають меж компанії.

Детальний контроль доступу дозволяє точно визначити, які співробітники мають доступ до яких даних та функцій штучного інтелекту. Це підтримується системами авторизації на основі ролей, інтеграцією єдиного входу та двофакторною автентифікацією.

Дотримання вимог GDPR та Закону ЄС про штучний інтелект має вирішальне значення для європейських компаній. Авторитетні постачальники керованих послуг пропонують юридично відповідні впровадження, які повністю відповідають цим вимогам. Крім того, журнали аудиту та повне відстеження всієї діяльності зі штучним інтелектом забезпечують безперебійне документування відповідності.

Які варіанти використання особливо підходять для керованих платформ штучного інтелекту?

Галузі застосування надзвичайно різноманітні, починаючи від горизонтальних бізнес-функцій і закінчуючи спеціалізованими галузевими рішеннями. Автоматизація документообігу є одним із найпоширеніших випадків використання: вилучення та структурування інформації з PDF-файлів, електронних листів, контрактів та інших неструктурованих джерел даних може призвести до значного підвищення ефективності.

Автоматизація обслуговування клієнтів за допомогою інтелектуальних чат-ботів та віртуальних помічників забезпечує цілодобову доступність, одночасно знижуючи витрати. Оплата за ці системи може виставлятися на основі результатів успішного вирішення проблем.

Фінансові послуги особливо виграють від автоматизованих систем моніторингу відповідності, оцінки ризиків та виявлення шахрайства. Індустрія нерухомості використовує штучний інтелект для автоматизованих оцінок та управління контрактами. У роздрібній торгівлі штучний інтелект дозволяє персоналізувати рекомендації щодо продуктів та автоматизувати оптимізацію запасів.

Виробничі компанії використовують штучний інтелект для прогнозного обслуговування, контролю якості та оптимізації ланцюга поставок. Особливо цікавими є можливості інтеграції з існуючими системами ERP та CRM без складної міграції систем.

Як відбувається практичне впровадження та адаптація?

Процес впровадження керованої платформи штучного інтелекту оптимізований для досягнення швидких результатів. Зазвичай процес починається з оцінки потреб, у якій разом з експертами у відповідній галузі визначаються пріоритетні варіанти використання. Цей етап зазвичай триває лише кілька днів.

Потім фахівці зі штучного інтелекту постачальника керованих послуг створюють один або кілька креслень, які точно визначають, як бажані функції будуть технічно реалізовані. Ці креслення потім впроваджуються на платформі та можуть бути негайно протестовані.

Інтеграція в існуючі ІТ-системи досягається за допомогою стандартизованих API та конекторів, що забезпечує безперешкодну інтеграцію з ERP, CRM, HR та іншими бізнес-системами. Особливо важливою є можливість інтеграції застарілих систем без складної модернізації.

Адаптація кінцевих користувачів підтримується інтуїтивно зрозумілими інтерфейсами користувача та вичерпними навчальними матеріалами. Оскільки більшість керованих рішень зі штучним інтелектом розроблені як платформи без коду або з низьким кодом, навіть нетехнічні користувачі можуть швидко досягти продуктивності.

Новий вимір цифрової трансформації з «керованим ШІ» (штучним інтелектом) – платформа та рішення B2B | Xpert Consulting - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування

Які моделі витрат та структури ціноутворення є типовими?

Керовані платформи штучного інтелекту також революціонізують ціноутворення на корпоративне програмне забезпечення. Найвідомішою моделлю є ціноутворення на основі результатів, де клієнти платять лише за перевірені бізнес-результати. Наприклад, це може означати стягнення плати лише за успішно вирішені заявки для чат-бота служби підтримки клієнтів або стягнення плати лише за згенеровані ліди для системи автоматизації продажів.

Така модель ціноутворення повністю перекладає ризик на постачальника та створює ідеальне узгодження інтересів між клієнтом і постачальником. Це мотивує постачальників постійно покращувати якість та ефективність своїх рішень на основі штучного інтелекту, оскільки їхній дохід безпосередньо залежить від цього.

Альтернативні моделі включають структури ціноутворення на основі використання, де виставлення рахунків базується на оброблених документах, проведених аналізах або використаних обчислювальних ресурсах. Моделі з фіксованою ставкою також пропонуються компаніям з передбачуваним робочим навантаженням, що забезпечує безпеку планування.

Важливим аспектом є те, що багато постачальників керованого штучного інтелекту не мають обмежень щодо кількості користувачів або обсягу транзакцій. Це забезпечує органічне зростання без раптового збільшення витрат.

Як виглядає технічна інтеграція з існуючими корпоративними системами?

Можливість інтеграції є критичним фактором успіху для керованих платформ штучного інтелекту. Сучасні рішення пропонують комплексні з'єднувачі для всіх поширених категорій корпоративного програмного забезпечення: ERP-системи, такі як SAP, Oracle або Microsoft Dynamics, підключаються через стандартизовані API.

Інтеграція CRM забезпечує доступ до даних клієнтів та автоматизацію процесів продажу. Системи управління персоналом можна інтегрувати для автоматизованої оцінки заявок або адаптації співробітників. Платформи для співпраці, такі як Microsoft 365 або Google Workspace, бездоганно інтегруються.

Здатність інтегрувати застарілі системи є особливо важливою. Багато компаній досі використовують програмне забезпечення, якому вже кілька десятиліть, що підтримує критично важливі бізнес-процеси. Керовані платформи штучного інтелекту також можуть інтегрувати ці системи через різні інтерфейси без необхідності дорогої модернізації.

Хмарні та гібридні розгортання повністю підтримуються. Компанії можуть вибирати, чи запускати платформу штучного інтелекту повністю у власній інфраструктурі, впроваджувати гібридне рішення чи працювати повністю в хмарі.

Що означає агностицизм у LLM і чому він важливий?

Агностицизм LLM описує здатність платформи штучного інтелекту працювати з різними великими мовними моделями від різних постачальників без прив'язки до конкретного провайдера. Ця гнучкість стає дедалі важливішою в умовах швидкозмінного ландшафту штучного інтелекту.

Ринок штучного інтелекту постійно розвивається: з'являються нові моделі, вдосконалюються або знімаються з виробництва існуючі, ціни значно коливаються, а різні моделі підходять для різних випадків використання. Архітектура, що не залежить від LLM, дозволяє компаніям завжди вибирати оптимальну модель для кожного конкретного випадку використання.

Оптимізація витрат є значною перевагою: прості завдання, такі як зведення електронних листів, не потребують обчислювальної потужності складних моделей, тоді як складні аналізи отримують вигоду від потужних моделей. Можливість паралельного запуску різних моделей дозволяє компаніям значно оптимізувати свої витрати на штучний інтелект.

Крім того, агностика LLM зменшує залежність від окремих постачальників та їхніх бізнес-рішень. Якщо постачальник моделі підвищує свої ціни, припиняє послуги або знижує якість, компанії можуть швидко перейти на альтернативи.

Які функції безпеки та управління є стандартними?

Сучасні керовані платформи штучного інтелекту впроваджують комплексні системи безпеки та управління, що відповідають вимогам підприємства. Архітектури нульової довіри гарантують, що весь доступ автентифікований та авторизований, незалежно від місця розташування чи використовуваного обладнання.

Наскрізне шифрування захищає дані як під час передачі, так і в стані спокою. Деталізовані системи авторизації дозволяють точно визначити, які співробітники мають доступ до яких функцій штучного інтелекту та наборів даних.

Аудиторські журнали повністю та простежувано документують усі дії ШІ. Це особливо важливо для регульованих галузей, які потребують безперебійних доказів відповідності. Автоматизовані правила управління можуть бути інтегровані безпосередньо в робочі процеси ШІ та гарантувати, що всі етапи обробки відповідають визначеним правилам.

Захист даних забезпечується принципами конфіденційності ще до розробки. Персональні дані можуть бути автоматично анонімізовані або псевдонімізовані перед введенням у моделі штучного інтелекту. Локалізація географічних даних гарантує, що дані не залишають певних юрисдикцій.

Як відбувається безперервна оптимізація та подальший розвиток?

Керовані платформи штучного інтелекту пропонують постійну оптимізацію як невід'ємну частину сервісу. Моніторинг продуктивності автоматично контролює продуктивність усіх програм штучного інтелекту та виявляє потенціал для покращення. Алгоритми машинного навчання аналізують моделі використання та автоматично пропонують оптимізації.

Можливості A/B-тестування дозволяють паралельно тестувати різні конфігурації ШІ та визначати найкращий варіант. Це особливо важливо для моделей ціноутворення на основі результатів, де постачальники безпосередньо отримують вигоду від покращення продуктивності.

Виявлення дрейфу моделі автоматично визначає, коли моделі ШІ втрачають точність, і запускає відповідні процеси перенавчання. Це гарантує, що продуктивність ШІ залишається стабільно високою з часом.

Нові моделі та функції штучного інтелекту оцінюються автоматично та можуть бути безперешкодно інтегровані в існуючі робочі процеси без перебоїв. Оновлення та виправлення безпеки повністю контролюються постачальником керованих послуг.

Які галузі промисловості особливо виграють від керованих платформ штучного інтелекту?

Фінансові послуги перебувають на передовій впровадження штучного інтелекту через великі обсяги даних, нормативні вимоги та потенціал для автоматизації. Приклади використання включають автоматизовані перевірки кредитної історії, виявлення шахрайства, моніторинг відповідності та алгоритмічну торгівлю.

Охорона здоров'я використовує штучний інтелект для діагностичної підтримки, управління даними пацієнтів, оптимізації розкладу та дослідження ліків. Суворі вимоги до захисту даних роблять керовані рішення з локальними опціями особливо привабливими.

Виробничі компанії впроваджують штучний інтелект для прогнозного обслуговування, контролю якості, оптимізації ланцюга поставок та автоматизованого контролю. Інтеграція з існуючими системами MES та ERP має вирішальне значення.

Компанії з нерухомості автоматизують процеси оцінки, управління контрактами та запити клієнтів. Здатність обробляти великі обсяги неструктурованих документів тут особливо цінна.

Роздрібна торгівля та електронна комерція використовують штучний інтелект для персоналізованих рекомендацій щодо продуктів, управління запасами, оптимізації цін та автоматизації обслуговування клієнтів. Масштабованість керованих рішень має вирішальне значення для сезонних коливань.

Які перспективи майбутнього для керованих платформ штучного інтелекту?

Майбутнє керованих платформ штучного інтелекту буде сформовано кількома мегатрендами. Агентний ШІ, тобто системи ШІ, які можуть автономно виконувати складні бізнес-процеси, представлятимуть наступний еволюційний етап. Ці агенти не лише автоматизуватимуть окремі завдання, але й візьмуть на себе цілі робочі процеси.

Інтеграція різних модальностей штучного інтелекту (текст, зображення, аудіо, відео) в уніфіковані платформи відкриє нові можливості використання. Наприклад, мультимодальний штучний інтелект може одночасно аналізувати документи, інтерпретувати зображення та транскрибувати аудіофайли.

Інтеграція периферійних обчислень наблизить обробку ШІ до джерел даних та зменшить затримку. Це особливо важливо для застосувань реального часу у виробництві чи транспорті.

Стандартизація API та інтерфейсів штучного інтелекту ще більше покращить сумісність між різними постачальниками штучного інтелекту. Це зробить агностику LLM ще важливішою та ще більше зменшить ризики прив'язки до одного постачальника.

Моделі ціноутворення на основі результатів стануть більш поширеними та складними. Постачальники використовуватимуть дедалі складніші бізнес-метрики як основу для виставлення рахунків, таким чином ще більше орієнтуючись на успіх клієнтів.

Які фактори успіху є вирішальними для вибору правильного партнера?

Вибір оптимального партнера з керованого штучного інтелекту вимагає оцінки кількох критичних факторів. Технічна експертиза має першочергове значення: партнер повинен мати підтверджений досвід у впровадженні критично важливих програм штучного інтелекту та глибоке розуміння конкретних вимог відповідної галузі.

Посилання та тематичні дослідження дають уявлення про практичні можливості постачальника. Особливо важливі задокументовані історії успіху з вимірюваними бізнес-результатами та доказами рентабельності інвестицій. Здатність інтеграції з існуючими ІТ-ландшафтами повинна бути продемонстрована на конкретних прикладах.

Безпека та відповідність вимогам повинні відповідати найвищим стандартам. Партнер повинен мати відповідні сертифікати та демонструвати досвід роботи в регульованих галузях. Локальні варіанти розгортання є важливими для багатьох компаній.

Фінансова стабільність та модель ціноутворення постачальника мають вирішальне значення для довгострокового партнерства. Структури ціноутворення, орієнтовані на результат, демонструють впевненість постачальника у власних можливостях.

Якість підтримки та обслуговування визначають довгостроковий успіх впровадження. Цілодобова підтримка, спеціалізовані менеджери з обслуговування клієнтів та постійна оптимізація мають бути стандартними.

Технологічна майбутня життєздатність, особливо агностика LLM та здатність інтегрувати нові розробки штучного інтелекту, має вирішальне значення для створення довгострокової цінності.

Незалежні платформи штучного інтелекту як стратегічна альтернатива для європейських компаній - Зображення: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: Найбільш гнучкі рішення AI-таїлові рішення, що зменшують витрати, покращують свої рішення та підвищують ефективність

Незалежна платформа AI: інтегрує всі відповідні джерела даних компанії

• Швидка інтеграція AI: індивідуальні рішення AI для компаній у години чи дні замість місяців
• Гнучка інфраструктура: хмарна або хостинг у власному центрі обробки даних (Німеччина, Європа, вільний вибір місця розташування)

• Найвища безпека даних: Використання в юридичних фірмах - це безпечні докази
• Використовуйте в широкому спектрі джерел даних компанії
• Вибір власних або різних моделей AI (DE, EU, США, CN)

Детальніше про це тут:

• Незалежні платформи штучного інтелекту проти гіперскейлерів: яке рішення підходить саме вам?

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка стратегії AI

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Konrad Wolfenstein

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus