Интеллект как сервис

Логотип компании
Интеллект как сервис

Изображение: ArtemisDiana/shutterstock.com

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 иные решения. Это помогает не только в соблюдении нормативных требований, но и в повышении доверия к ИИ со стороны клиентов и сотрудников.

Децентрализованные ИИ-системы

Децентрализованные ИИ-системы, такие как федеративное обучение, обучают модели на распределенных данных, не передавая их в централизованное хранилище. Это значительно повышает безопасность данных, поскольку они остаются на устройствах пользователей или локальных серверах. Такой подход облегчает и соблюдение требований по защите данных, в частности GDPR.

Смарт-контракты и блокчейн

Смарт-контракты — это алгоритм автоматического исполнения договора, который не может быть скорректирован участием человека. Например, если оплата происходит после поступления на склад заказчика, то средства автоматически проводились бы после поступления товара по штрихкоду в систему учета покупателя. Технологии блокчейна позволяют децентрализовано записывать транзакции в реестры, и каждую сделку можно проверить в общем реестре. Блокчейн обеспечивает неизменность и аудит всех транзакций, связанных с использованием данных и ИИ-моделей, что помогает в соблюдении нормативных требований и улучшает защиту данных. Пока для нас подобный подход кажется чем-то далеким, однако перспективы внедрения цифрового рубля способствуют применению смарт-контрактов в перспективе.

Адаптация ИИ-решений к изменениям в бизнесе

Прелесть ИИ-сервисов по подписке в том, что обновления моделей и функционала становятся доступны всем подписчикам и нет необходимости вмешиваться и перенастраивать работу выстроенных интеграций. Конечно, кроме случаев изменения документации и способов подключения или крупных изменений, которые принципиально меняют подходы к работе.

Сам по себе искусственный интеллект динамически обучается на расширяющейся базе пользователей. В этом случае важна и грамотная интеграция, чтобы AIaaS продукт был обучен и учитывал экспертную, отраслевую и специфичную информацию о компании. Это кажется очевидным, но не всегда выполняется, или не хватает той глубины интеграции и обучения, чтобы работа с сервисом в компании была достаточно точной.

Поддержка после внедрения

Одним из ключевых факторов успеха в использовании ИИ-сервисов по подписке является их грамотная интеграция в бизнес-процессы и ИT-инфраструктуру компании. Это требуется, когда использование выходит за рамки помощника в конкретной задаче, если сервис становится неотъемлемой частью бизнес-процесса. Для малого бизнеса идеальным вариантом было бы обучить персонал, например системного администратора, работе с новыми инструментами и привлечь к проектам внутренней интеграции. Решения для процессов малого бизнеса надо пробовать реализовать своими силами, правильно применяя ИИ-сервисы.

Для среднего и крупного бизнеса при всей комплексности процессов и ИT-архитектуры стоит рассмотреть сотрудничество с компаниями, занимающимися внедрением ИИ-инструментов в организации и имеющими опыт таких работ. При этом рекомендуется создавать в компании компетенции по работе и поддержке интегрированных сервисов, поскольку со временем они адаптируются к специфике предприятия. Работа с облачными сервисами предполагает низкую потребность в обслуживании.

Но кроме технических моментов есть и социальный аспект. Создание внутреннего и внешнего сообщества экспертов и пользователей ИИ поможет в обмене знаниями и опытом. Компании могут организовывать регулярные встречи, семинары и вебинары, где сотрудники и партнеры поделятся своими успехами и проблемами, обсудят лучшие практики и найдут совместные решения. Это способствует более эффективному использованию ИИ и ускоряет инновации.

Какие бизнес-процессы могут наиболее выиграть от интеграции AIaaS?

Продажи

ИИ позволяет значительно улучшить персонализацию продуктов и услуг, анализируя данные о предпочтениях и поведении клиентов. AIaaS может предлагать персонализированные рекомендации, улучшать клиентский опыт и увеличивать лояльность клиентов. Это особенно важно для розничной торговли, электронной коммерции и индустрии развлечений. На сегодняшний день технологии продаж одни из самых трансформируемых с помощью ИИ и дают наиболее понятный эффект в деньгах.

Маркетинг

Способы привлечения клиента — второй крупнейший блок, который трансформируется с помощью ИИ-сервисов. Те, кто имеет данные о своих клиентах, смогут монетизировать их еще больше, выявляя предпочтения, оптимальные способы коммуникации и персонализированные рекламные сообщения. Сейчас с помощью AI-продуктов можно выстроить маркетинговую стратегию, определить наилучшие каналы, сгенерировать правильные посылы и создать креативы. Скорость и эффективность маркетинга возрастает кратно. Также анализ рынка становится доступнее, ведь некоторые модели обучены и на закрытых, платных исследованиях.

Финансы и управление рисками

Управление рисками является критически важным процессом, где ИИ может принести значительные улучшения. AIaaS может анализировать большие объемы данных, выявлять потенциальные риски и предлагать стратегии их минимизации. Это особенно важно в финансовом секторе, страховании и производстве, где точность и своевременность решений имеют решающее значение. Высокая точность прогнозирования и оценки защищает от финансовых потерь. Однако ИИ-инструменты в этой области могут не только принести пользу, например в распознавании рисков фрода (мошеннических действий), но и способствовать им. Уже сейчас нередки случаи, когда главбуху по видео звонит якобы генеральный директор и просит срочно провести платеж в адрес юридического лица однодневки или вообще физического лица.

Как оценить готовность ИТ-инфраструктуры компании к интеграции с решениями на основе искусственного интеллекта?

Первым делом необходим аудит компании и бизнес-процессов, где для решения стоящих задач требуется ИИ-сервис. Было бы неправильно интегрировать AIaaS продукты как попало, дабы отдать дань текущим трендам и моде. Все это стоит «приземлить» на собственную компанию и ее текущие задачи. Начать с самых узких мест, расшивая их с помощью новых технологий. А уж когда определена бизнес-функция для изменений, стоит приступать к аудиту ИT-инфраструктуры внутри нее.

Аудит ИТ-инфраструктуры

Проведение аудита ИТ-инфраструктуры помогает выявить сильные и слабые стороны текущих систем и определить, насколько они готовы к интеграции ИИ-решений. Например, без наличия CRM и телефонии будет проблематично интегрировать AI-сервисы в работу отдела продаж. Далее понадобится оценка серверных мощностей, сетевой инфраструктуры, систем хранения данных и безопасности. Результаты аудита помогают разработать план модернизации и улучшения инфраструктуры.

Оценка данных

Качество данных является ключевым фактором для успешной интеграции ИИ. Компании должны провести оценку своих данных, чтобы выяснить, насколько они подходят для обучения моделей машинного обучения. Это включает проверку на полноту, точность и релевантность данных, а также выявление потенциальных проблем с конфиденциальностью и безопасностью. Например, если менеджеры заносят данные в CRM с опозданием или в каком попало формате, то эффект от ИИ-инструментов будет снижен.

Основные вызовы при интеграции AIaaS с существующими бизнес-процессами и системами

Управление изменениями и культурные барьеры

Интеграция AIaaS может столкнуться с сопротивлением со стороны сотрудников, которые опасаются, что ИИ заменит их или усложнит задачи. Управление изменениями и преодоление культурных барьеров требует прозрачной коммуникации, обучения и вовлечения сотрудников в процесс внедрения ИИ. Важно показать, как ИИ может улучшить их работу и открыть новые возможности, что он не является вызовом их компетенциям, а, наоборот, позволит улучшить работу.

Совместимость и интеграция с устаревшими системами

Многие компании используют устаревшие ИТ-системы, которые могут не быть совместимыми с современными ИИ-решениями. Интеграция AIaaS с такими системами может потребовать значительных усилий и затрат на обновление инфраструктуры. Компании должны оценить, какие системы нужно модернизировать, а какие следует заменить или интегрировать с помощью промежуточных решений, таких как middleware. Например, потребуются некоторые развернутые на локальных серверах программы могут просто не иметь API для интеграции и придется использовать «костыли».

Этические и правовые вопросы

Использование ИИ поднимает ряд этических и правовых вопросов, связанных с конфиденциальностью данных, алгоритмическим предвзятостью и ответственностью за решения, принимаемые ИИ. Компании должны разработать этические принципы и практики для применения ИИ, а также обеспечить соответствие всем законам и нормативам. Это включает внедрение механизмов для аудита и мониторинга ИИ-систем. Такие аудиты необходимы при предоставлении клиентской поддержки и адекватности выдаваемых рекомендаций.

Заключение

Искусственный интеллект как услуга предоставляет мощные инструменты для улучшения бизнес-процессов и достижения конкурентных преимуществ. Однако успешная интеграция AIaaS требует тщательной подготовки и управления изменениями, чтобы преодолеть технические, организационные и этические вызовы. Компании должны учитывать все аспекты — от безопасности данных до адаптации ИИ-решений к изменениям в бизнесе, чтобы максимально реализовать потенциал этой технологии.

Опубликовано 28.05.2024

Похожие статьи