Востребованность ИИ в России сегодня

В России, как и по всему миру, технологии искусственного интеллекта находятся на пике востребованности. Внедрение ИИ позволяет компаниям повышать эффективность, снижать затраты и быстро адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям. Быстрая проверка гипотез и разработка минимально жизнеспособного продукта (MVP) не только сокращают время и издержки на вывод продукта на рынок, но и значительно уменьшают риски, связанные с инвестициями в новые технологии.

Традиционная разработка ИИ требует значительных временных и финансовых ресурсов из-за сложности задач, необходимости обработки больших объемов данных, настройки и тестирования систем. Риски связаны с возможностью непредвиденных результатов, что делает предсказуемость и контроль над процессом разработки критически важными.

Имплементация ИИ охватывает широкий спектр приложений: от выполнения рутинных задач до предиктивной аналитики и обработки огромных массивов текстовых данных, входящих запросов и лидов. Эти возможности делают ИИ неотъемлемым инструментом для современных бизнесов, стремящихся к оптимизации процессов и улучшению качества обслуживания клиентов.

Опираясь на многолетний опыт разработки искусственного интеллекта, мы сформировали подход, который позволяет создавать и внедрять качественный MVP всего за месяц. Это значительно снижает затраты, время и риски, связанные с разработкой. Поделимся, как мы автоматизировали разработку ИИ и какие результаты это приносит нашим клиентам.

Автоматизация типовых элементов

Хотя тема искусственного интеллекта уже не вызывает такого удивления, как десять лет назад, компании все еще задаются вопросами: «С чего начать внедрение ИИ?», «Как быстро протестировать гипотезы и оценить возможность внедрения?» Готовые решения часто не имеют необходимой гибкости и интуитивности, а разработка с нуля требует много времени, специалистов и значительных инвестиций. Оба подхода сопровождаются множеством подводных камней, которые могут сорвать проект.

Мы в ValueAI придерживаемся гибридного подхода, который сочетает сильные стороны кастомной разработки и использования коробочных решений. В основе нашего метода лежит автоматизация стандартных элементов создания искусственного интеллекта. Это делает возможным внедрение MVP в бизнес-процессы за месяц с последующей настройкой под конкретные задачи.

Цикл разработки AI-проекта

Стандартная схема внедрения любого проекта с машинным обучением или искусственным интеллектом включает десять этапов: от оценки качества данных до запуска и поддержки решения. Это сложный путь со множеством нюансов, которые команда должна учитывать на каждом шагу.

Цикличный характер разработки систем искусственного интеллекта отражает итеративную природу таких проектов, которая связана с непредсказуемостью работы с данными и алгоритмами. На первой итерации почти всегда используют стандартные подходы, которые игнорируют специфику конкретной задачи. Именно на этом этапе возникает прекрасная возможность для автоматизации, что позволяет сократить время и затраты на создание и внедрение MVP.

Рутинная работа над AI-проектом

Типовые элементы построения систем искусственного интеллекта, встречающиеся повсеместно независимо от специфики задач, данных или отрасли, включают:

• Задачи предобработки данных: заполнение пропущенных значений, кодирование категориальных переменных, масштабирование признаков
• Задачи, склонные к повторению: настройка гиперпараметров, обучение модели, валидация
• Непрерывный мониторинг и обновления: обеспечение актуальности модели и эффективности решения

Действия эти вполне стандартны, но требуют значительных ресурсов и специальных знаний. Даже для опытной Data Science команды эти процессы отнимают много времени и требуют финансовых ресурсов, увеличивая вероятность ошибок. При отсутствии специализированной экспертизы в области разработки искусственного интеллекта затраты и риски значительно увеличиваются.

Выявление закономерностей

Неоднократно сталкиваясь с рутинными задачами, мы проанализировали весь накопленный опыт работы с искусственным интеллектом и лучшие мировые практики в этой области и выявили паттерны — проблемы, методы и ошибки, характерные для любой отрасли и масштаба проекта.

Чтобы и дальше не решать эти проблемы от проекта к проекту, мы собрали набор утилит, а затем и движок для ускорения процесса создания типовых решений с использованием машинного обучения. Этот подход значительно сократил время разработки, не теряя в качестве решений на основе искусственного интеллекта.

После этого мы автоматизировали развертывание моделей в продакшн, добавили преднастроенные пайплайны, сделали удобный интерфейс и предоставили рекомендации для пользователей. Так появилась платформа ValueAI.

От идеи до интеграции готовой модели за 1 месяц

Настраиваемый low-code инструмент ValueAI ускоряет процесс разработки и внедрения минимально жизнеспособной ИИ модели для любого бизнеса за счет автоматизации задач по обработке естественного языка, обучению и развертыванию моделей машинного обучения. ValueAI — более гибкая и надежная платформа по сравнению с коробочными решениями и более быстрый и экономичный инструмент, чем реализация проекта собственными силами.

Несмотря на уникальность каждого проекта искусственного интеллекта, в них встречаются повторяющиеся задачи, которые можно автоматизировать. Хотя работа с искусственным интеллектом сопряжена с неопределенностью и рисками, результаты можно достигать быстрее, дешевле и эффективнее. Наш опыт подчеркивает, что автоматизация и платформенный подход — основные факторы успеха независимо от данных или индустрии.

С ValueAI мы помогаем компаниям освоить искусственный интеллект, позволяя создать MVP за 1 месяц, экономя ресурсы на внедрении ИИ в системы и снижая связанные с этим риски, будь то в облаке или в инфраструктуре компании.

Кейс — обработка заявок с ValueAI

Например, с помощью ValueAI мы автоматизировали и оптимизировали обработку входящих запросов для инжиниринговой компании. Наш клиент получает 3000 заявок на ремонт оборудования ежедневно, и ручная обработка приводила к увеличению времени ожидания клиентов и ошибкам в документации. Кроме того, 20% запросов, отмеченных как гарантийные, на самом деле требовали негарантийного обслуживания, что приводило к упущенной прибыли. Text mining модуль, разработанный и интегрированный с ValueAI, решил эти проблемы. Он автоматически предсказывает тип ремонта на основе текста запроса с точностью 80%-98%, отслеживает соответствие между предсказаниями и назначенными категориями, распределяет запросы по подкатегориям и исправляет ошибки в данных.

Решение ускорило обработку запросов в 6 раз, снизило риск ошибок, сократило операционные затраты и оптимизировало использование времени сотрудников компании, а доход компании вырос на 14%.

Приглашаем на персональное демо!

Перейдите на форму по кнопке ниже и мы свяжемся с вами в течение рабочего дня.