Искусственный интеллект как услуга (AIaaS — Artificial Intelligence as a Service) предоставляет доступ к мощным ИИ-технологиям через облачные платформы, значительно снижая порог входа для предприятий и открывая новые возможности для их роста и развития. Давайте рассмотрим подходы к интеграции, условия и вызовы для применения новых технологий. Предлагаем разобраться и в том, какие форматы подойдут разным видам бизнеса и как изменятся процессы в компаниях.
Подходы и технологии для интеграции AIaaS с существующими системами и процессами бизнеса
Работа с сервисами напрямую
Прямая работа с сервисами предполагает их простое включение в повседневные рабочие процессы, когда человек напрямую обращается в функционал продукта. Например, заходит на сайт или в приложение Midjourney и формирует запрос на картинку. Работа на таком уровне не требует дополнительных навыков, кроме формирования грамотного запроса — промта, а на эту тему существует множество роликов для самостоятельного обучения.
Модульная интеграция
Модульная интеграция предполагает внедрение ИИ как отдельных функциональных модулей, которые можно легко подключать к существующим системам. Большинство известных нам сервисов, та же модель Chat GPT от Open Ai, интегрируется посредством API. Это позволяет компаниям тестировать и внедрять ИИ поэтапно, минимизируя риски и затраты. В частности, модуль обработки естественного языка может быть интегрирован в систему поддержки клиентов, CRM, улучшая взаимодействие с пользователями без необходимости полной перестройки системы. Тот же Bitrix24 уже имеет встроенную привязку к существующим ИИ-сервисам, так называемый Copilot. Поэтому к функционалу сервиса уже можно подключить некоторые AIaaS продукты, часть моделей включены по умолчанию.
No-code и Low-code платформы
Низкокодовые и безкодовые платформы позволяют бизнесу интегрировать ИИ-решения без необходимости глубоких технических знаний. Эти платформы предоставляют визуальные интерфейсы для настройки и развертывания ИИ, что ускоряет процесс интеграции и делает его доступным для широкого круга сотрудников. Также подобные сервисы дают возможность создавать продукты для компании целиком, приложения, лендинги или системы аналитики. Сервис Akkio помогает систематизировать данные для маркетинговых агентств, видеть картину целиком и задавать вопросы AI-ассистенту о том, что происходит исходя из данных и что он прогнозирует. Решения Low-code особенно полезны для малых и средних предприятий, не имеющих больших ИТ-ресурсов и не готовых тратить значительные средства на разработку.
Для таких решений уже нужны более продвинутые пользователи, способные их настраивать и интегрировать.
Оркестрация ИИ
Оркестрация ИИ предусматривает применение специализированных инструментов для управления и координации различных ИИ-сервисов и моделей. Это позволяет интегрировать несколько ИИ-решений в единую экосистему, обеспечивая их согласованную работу. Например, оркестрация может использоваться для синхронизации чат-ботов, аналитических инструментов и систем рекомендаций, чтобы создать комплексное решение для улучшения клиентского опыта. Данный подход предполагает, что в компании есть человек, отвечающий за архитектуру ИT-систем, так как подобные сервисы способны синхронизировать работу инструментов разного уровня и применения. Например, Teneo.ai помогает связать все ИИ-инструменты взаимодействия с клиентом и синхронизировать данные о них, каналы коммуникации и AI-сервисы, с которыми соприкасается потребитель.
Безопасность данных и соответствие нормативным требованиям при интеграции
Одна из главных проблем компании при использовании AiaaS-продуктов — это безопасность, поскольку модель разворачивается в облаке и всегда существует вопрос, а что если на моих данных обучают конкурента? Второй вопрос — личные данные, которые могут попасть в сервисы, и последствия таких событий. В России безопасность личных регламентируется 152-ФЗ, а в Европе — новыми правилами GDPR. Но сейчас следует присмотреться, насколько текущая правовая база обеспечит быстрые изменения в технологиях. Базовые принципы обеспечения безопасности рассмотрим далее.
Прозрачность и объяснимость ИИ
Для обеспечения безопасности данных и соответствия нормативным требованиям важно, чтобы ИИ-решения были прозрачными и объяснимыми. Компании должны использовать методы интерпретируемого машинного обучения, которые позволяют понять, как и почему ИИ принимает те или ...
