Ни один из традиционных подходов не решает эффективно комплексные задачи, поэтому мы предлагаем альтернативу: гибридный подход, сочетающий преимущества обоих методов с акцентом на автоматизацию разработки и внедрения искусственного интеллекта. Этот подход помогает упростить и ускорить процесс разработки, снижая сопутствующие риски, время и расходы.

Кастомная разработка или готовое решение?

Запуская проекты в области искусственного интеллекта, компании часто сталкиваются с дилеммой: инвестировать в разработку собственных решений или выбрать покупку готовых продуктов? Каждый подход обладает своими сильными и слабыми сторонами:

Преимущества кастомной разработки:

• Высокая гибкость и контроль над функциональностью продукта.
• Индивидуальная настройка под конкретные задачи бизнеса к искусственному интеллекту и потребности в интеграции с собственными системами.
• Независимость от ограничений или изменений политики поставщиков.

Недостатки кастомной разработки:

• Высокие затраты на привлечение специалистов и кастомизацию
• Длительные сроки реализации, и как правило, смещение сроков вывода на прод
• Постоянная необходимость в инвестициях в поддержку и обновление системы

Преимущества готовых решений:

• Широкий выбор продуктов, охватывающих разные области и аспекты разработки машинного обучения
• Мгновенная доступность и легкость в развертывании
• Стабильные и прошедшие всестороннее тестирование функциональные возможности
• Доступ к развитым инструментам разработки и поддержка крупных сообществ пользователей

Недостатки готовых решений:

• Высокая стоимость лицензий, регулярные платежи, изменение политики поставщика
• Зависимость от облачных технологий, что ограничивает контроль над данными
• Ограниченные возможности кастомизации
• Сложность в использовании для специалистов без технического бэкграунда
• Длительное время ожидания ответа от службы поддержки
• Процесс внедрения часто оказывается дольше, чем цикл разработки новой версии продукта
• Отсутствие специализированной команды по поддержке решения
• Отсутствие индивидуальных обучающих программ

Эти традиционные методы часто вынуждают компании искать компромисс между скоростью, стоимостью реализации проекта и соответствием бизнес-стратегии. Исследовав на практике каждый из подходов, мы решили — почему бы не объединить лучшее из них?

Гибридный подход: автоматизация на службе бизнеса

Гибридный подход сочетает скорость готовых решений и гибкость индивидуальной разработки. В его основе — автоматизация типовых процессов и повторяющихся задач, что помогает:

• Быстро оценивать жизнеспособность проектов, тестируя гипотезы в соответствии с меняющимися условиями рынка
• Снижать затраты и время на разработку, фокусируясь на индивидуальных особенностях проекта, не теряя времени на создание базовых элементов
• Уменьшать риски, связанные с обеими традиционными моделями разработки, сохраняя контроль над интеграцией и адаптацией технологии

Платформа ValueAI демонстрирует все преимущества гибридного подхода в разработке искусственного интеллекта, готового к внедрению в срок от 1 месяца. Благодаря ей компании могут внедрить минимальный жизнеспособный продукт (MVP) в свои бизнес процессы с дальнейшей кастомизацией. Это стало возможным за счет автоматизации множества процессов обработки данных, обучения и развертывания моделей машинного обучения, а также их последующей поддержки и итеративного развития.

Почему стоит выбрать платформу ValueAI?

AI на новом уровне

Искусственный интеллект радикально меняет управленческие подходы и оптимизирует бизнес процессы. Несмотря на увеличение успешных случаев искусственного интеллекта в бизнесе, до 80% проектов остаются на стадии прототипа из-за нехватки специалистов, сложностей с интеграцией, обновлением моделей и требованиями безопасности данных.

Российская платформа ValueAI предлагает решение, позволяющее преодолеть эти препятствия и внедрить искусственный интеллект в бизнес всего за месяц, существенно сокращая риски и затраты благодаря гибридному подходу к разработке ИИ.

ValueAI — это инновационная платформа для разработки и внедрения ИИ-проектов, которая экономит время и ресурсы компаний. Она обеспечивает обогащение данных через большие языковые модели (LLM) и позволяет одновременно проверять множество бизнес-гипотез. Платформа автоматизирует рутинные задачи и облегчает процесс от загрузки данных для валидации до выгрузки готовой модели в любую инфраструктуру.

С нашей доменной экспертизой, постоянной поддержкой ИИ-разработки и фокусом на безопасности данных мы обеспечиваем бесшовную интеграцию искусственного интеллекта в ваши бизнес-процессы, обходя все препятствия.

Демо ValueAI

Приглашаем познакомиться с возможностями ValueAI на персональном демо. Покажем, как решение работает с данными, обучает модель и интегрирует ее в системы. Убедитесь, как платформенный подход трансформирует внедрение ИИ в бизнесе, кратно ускоряя его и приближая компанию к результатам в виде роста прибыли и показателей по бизнес-процессам.

Свяжитесь с нами для обсуждения вашего проекта и записи на демо по форме под этим постом или по имейл: hello@valueai.ru.