Вы, вероятно, часто задумывались: “Что такое корпоративный ИИ? Как он может помочь мне улучшить свои операции?” Не волнуйтесь, этот гид предназначен для того, чтобы ответить на все ваши вопросы. 

‍

Корпоративный ИИ относится к программным решениям, которые используют новые технологии, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, для оптимизации бизнес-процессов и повышения качества принятия решений. 

По прогнозам, рынок корпоративного ИИ будет расти в будущем (до $204,79 миллиардов за следующие пять лет), сейчас лучшее время для инвестиций в эту технологию. 

В этой статье вы узнаете все о том, что такое корпоративный ИИ, включая его преимущества и недостатки, и откроете для себя некоторые из лучших решений на рынке. 

Давайте углубимся! 

Что такое корпоративный ИИ?

Корпоративный ИИ — это решение на основе искусственного интеллекта и машинного обучения, целью которого является улучшение бизнес-функций, таких как сбор и анализ данных.

Проще говоря, корпоративный ИИ берет всю информацию вашей компании и извлекает максимум из этого, представляя её в формате, который легко понять всем. В результате вы испытываете рост продуктивности сотрудников и упрощаете рутинные задачи с помощью автоматизации, что, например, улучшает ваше обслуживание клиентов и рабочие процессы цепочки поставок. 

Однако корпоративный ИИ не работает в одиночку. Он использует различные технологии для решения задач, включая обработку естественного языка (NLP), машинное обучение и компьютерное зрение. 

Но чем корпоративный ИИ действительно отличается от обычного ИИ? Чтобы получить ответ на этот вопрос, следуйте за нами в следующем разделе. 

В чем разница между корпоративным ИИ и обычным ИИ?

Основное различие между корпоративным ИИ и обычным ИИ заключается в его назначении. 

Корпоративный ИИ нацелен на решение сложных задач в крупных компаниях. Его основная цель — автоматизировать бизнес-процессы и генерировать ценные и практичные выводы из больших объемов данных.

Более того, он высоко настраиваем, чтобы удовлетворить специфические потребности бизнеса, включая индивидуальные алгоритмы, модели данных и даже интеграции с другими существующими инструментами.

Обычный ИИ, с другой стороны, имеет более общую цель и не так легко настраивается. Вы не можете адаптировать его для конкретного случая использования или отрасли, и он нацелен на выполнение определённых задач, таких как генерация изображений или выработка идей. 

В заключение, корпоративный ИИ работает над решением бизнес-проблем, в то время как обычный ИИ более общий. 

Чтобы уточнить эту точку, давайте рассмотрим несколько примеров корпоративного ИИ. 

Каковы некоторые примеры корпоративного ИИ?

Корпоративный ИИ невероятно универсален. Например, вы можете улучшить свой клиентский опыт, используя чат-ботов и других помощников на базе ИИ для обработки запросов и тикетов пользователей. Он может использоваться для оптимизации кибербезопасности и помощи компаниям в принятии решений на основе данных. 

Но давайте подробнее рассмотрим некоторые из лучших примеров и случаев использования корпоративного ИИ: 

• Управление цепочками поставок: Корпоративный ИИ помогает поставщикам в отрасли цепочек поставок снижать затраты и повышать их способность реагировать на внезапные изменения в спросе. Как? Выявляя потенциальные узкие места и оптимизируя запасы. 
• Персонализированный маркетинг: Поскольку корпоративный ИИ анализирует предпочтения и поведение клиентов, он может создавать более целевые и адаптированные рекомендации или рекламу. 
• Поиск в корпоративном ИИ: Корпоративный поиск относится к способности сотрудников искать по внутренним знаниям своей компании и быстро находить то, что им нужно. Существует множество инструментов корпоративного поиска ИИ на рынке, но одним из лучших является Guru. Это решение объединяет все ваши приложения, чаты и документы в едином источнике правды. И дает вам ответы, которые вам нужны, без необходимости отсортировать нерелевантные результаты. 
• Управление человеческими ресурсами: Корпоративный ИИ автоматизирует многие HR-задачи, такие как обучение новым сотрудникам, отбор резюме и соответствие кандидатов. Он также помогает определять новые возможности для обучения и разрабатывать лучшую стратегию удержания. 

Это не всё — платформа корпоративного ИИ, такая как Guru, обладает полезными функциями такими как ответы с поддержкой ИИ, которые предоставляют точную информацию (также с источниками). С помощью Guru сотрудники могут находить все, что им нужно, не выходя из Slack, браузера или приложения Guru. 

Тем не менее, стоит ли вам действительно использовать корпоративный ИИ? Как и любой другой инструмент, корпоративный ИИ имеет свои преимущества и недостатки. Давайте рассмотрим их. 

Каковы преимущества и недостатки корпоративного ИИ?

Программное обеспечение корпоративного ИИ может изменить способ ведения вашего бизнеса через автоматизацию — и поднять его на новые высоты. 

Но, где есть хорошее, там есть и плохое. 

Давайте рассмотрим и то, и другое и выясним преимущества и недостатки корпоративного ИИ. 

Ключевые преимущества корпоративного ИИ

Вот самые важные преимущества корпоративного ИИ: 

• Оптимизация операций: Это основная цель этого инструмента, и он реализует ее, автоматизируя рутинные задачи, улучшая ваши рабочие процессы и поддерживая вашу цифровую трансформацию. В результате вы увидите рост производительности и эффективности. 
• Улучшение безопасности: Поскольку корпоративный ИИ работает с большими данными, он должен иметь лучшие практики и меры безопасности, чтобы защитить их от нарушений. Хорошие инструменты корпоративного ИИ имеют эффективные методы обнаружения и реагирования на угрозы. 
• Лучшая обработка данных: Корпоративный ИИ активно использует данные. Он способен быстро анализировать большие объемы информации, сортировать её и помогать вашему процессу принятия решений. 
• Укрепление отношений с клиентами: Почти 64% владельцев бизнеса считают что ИИ улучшит отношения с клиентами. И это действительно так! С помощью чат-ботов на базе ИИ люди могут быстро находить нужную информацию. В итоге это улучшается их опыт и усиливает отношения. 

Теперь давайте перейдём к тёмной стороне. 

Ключевые недостатки корпоративного ИИ

Вот недостатки использования корпоративного ИИ: 

• Требует внимательного рассмотрения: К сожалению, вы не можете просто сказать, что хотите внедрить инструмент, и на этом всё. Это решение требует внимательного рассмотрения, а также управления. 
• Этические проблемы: Если инструмент не разработан должным образом, он вызовет этические проблемы в отношении его использования. Многие люди считают, что данные, генерируемые ИИ, неточные, но также у них есть опасения по поводу использования конфиденциальной информации. 
• Проблемы с конфиденциальностью данных и безопасностью: Даже если выбранный вами инструмент имеет лучшие меры безопасности, происшествия все же могут происходить, что может повлиять на вашу репутацию и вызвать недоверие. 

В следующей части этого гида давайте сосредоточимся больше на платформах корпоративного ИИ. Но прежде чем мы перейдём к лучшим инструментам, которые можно использовать, давайте определим концепцию. 

Что такое платформы корпоративного ИИ?

Платформы корпоративного ИИ или программное обеспечение корпоративного ИИ представляют собой технологии, которые являются решениями для управления данными для крупных предприятий. Оно использует модели машинного обучения для повышения операционной эффективности путем анализа структурированных и неструктурированных данных из различных источников и придания им смысла. 

Или, скорее, превращает их в практичные выводы, которые улучшают ваше принятие решений. 

Короче говоря, это единая центральная база данных, оснащённая всеми необходимыми инструментами для анализа больших наборов данных с целью создания динамичного бизнеса и уменьшения операционных расходов. 

С определением покончено, давайте поговорим о лучших 10 инструментах корпоративного ИИ, доступных на рынке. 

10 лучших платформ корпоративного ИИ, о которых стоит знать

Если вы готовы инвестировать в платформы корпоративного ИИ, вам повезло. Мы провели исследование для вас и составили список лучших решений ИИ, которые вы можете проверить сразу после прочтения этого руководства. 

Давайте углубимся! 

1. Guru

Guru — это не просто очень хорошее программное обеспечение для корпоративного ИИ; это также центр внутренних коммуникаций сотрудников и централизованная база знаний. 

Но сегодня мы сосредоточимся на возможностях поиска Guru в корпоративном ИИ, которые дают вам мгновенные ответы прямо в вашем рабочем процессе. И позволят вам избежать сортировки большого количества нерелевантных результатов поиска, которые предлагают другие инструменты. 

В двух словах, Guru предлагает безопасный поиск на базе ИИ, который предоставляет актуальную информацию на основе местоположения, ранее заданных вопросов и многого другого. “Поисковая функция предоставляет легкий доступ к обновлённому источнику информации, необходимой для выполнения нашей работы. Все в одном месте!” 

Более того, благодаря встроенным ответам на естественном языке, вы перестанете бездумно искать ответы, поскольку получите лучшие результаты для своих запросов.

Но мы считаем, что этот демонстрационный видео по запросу лучше объяснит все. 

2. Databricks

Databricks — это облачная платформа обработки данных, которая использует инструменты обработки данных, прогнозной аналитики и генеративного ИИ для управления огромными объемами информации. 

Что привлекает в Databricks? Что ж, людям нравится, что платформа проста в использовании. Более того, “Платформа масштабируется крайне хорошо и действительно помогает строить экосистему данных и ИИ внутри крупных предприятий.” 

С помощью этого инструмента вы можете разрабатывать приложения корпоративного ИИ, используя ваши данные, которые безопасны и конфиденциальны. Более того, используя естественный язык, вы даёте возможность членам вашей команды обнаруживать новые действенные идеи, которые сделают ваши процессы более эффективными. 

Источник: G2

3. H2O Driverless AI

H2O Driverless AI — это инструмент, который использует автоматизацию и быструю вычислительную мощность от графических процессоров для повышения оптимизации, инноваций и эффективности. 

“DAI значительно помогает в автоматизации наших услуг. Это значительно упрощает процесс выбора функций, генерации, построения модели, тестирования модели и развертывания ансамбля.” 

Что означает, что этот инструмент позволяет специалистам по данным работать над проектами ИИ быстрее и эффективнее, выполняя ключевые задачи машинного обучения и автоматизируя процессы. 

Более того, у него есть расширенные функции, такие как визуализация данных, обработка признаков и развертывание с низкой задержкой. 

Источник: Capterra

4. IBM Watson Studio

IBM Watson Studio предоставляет модель искусственного интеллекта и машинного обучения, которая помогает предприятиям ускорить их цифровую трансформацию. 

Эта система ИИ предлагает возможности управления данными, что позволяет вам лучше устранять отклонения и предвзятость. Более того, она упрощает эксперименты и развертывание, улучшает разработку моделей и ускоряет подготовку данных. 

IBM Watson Studio также имеет инструменты с открытым исходным кодом и функции перетаскивания, которые позволяют людям сотрудничать на одной платформе, что, в свою очередь, повышает продуктивность.

“Интеграция с существующими API и гибкость [развертывания] экземпляров в различных средах — это лучшие функции IBM Watson Studio.” 

Источник: G2

5. Dataiku

Dataiku предлагает интуитивную платформу для повседневного ИИ, позволяя вашему бизнесу быстрее строить проекты и работать в безопасной, защищенной среде.

В целом, Dataiku соединяет ваших сотрудников, рабочих процессов и технологии в одном централизованном месте, позволяя специалистам по данным эффективно сотрудничать и лучше управлять рисками. 

“Это экономит мне много времени при очистке данных и смешивании различных языков и технологий, таких как SQL, Python и R в одном проекте.” 

Dataiku также интегрируется с сервисами генеративного ИИ, включая ChatGPT от OpenAI, AWS, Hugging Face и др. 

Источник: Capterra

6. DataRobot

DataRobot — это платформа машинного обучения с возможностями ИИ, которая позволяет вам строить точные предсказательные модели и объединять их в одном месте.

Этот инструмент имеет высокомасштабируемую структуру, что означает, что он может мониторить и анализировать производительность в масштабах с实时 alerts и ценными выводами. Это приводит к постоянному улучшению и оптимизации для вашего бизнеса, поскольку вы можете четко видеть свою прибыльность и производительность. 

“Платформа абсолютно прорывает популярные и нишевые методы моделирования с вашими данными, после чего представляет вам кучу метрик … и даже предлагает варианты развертывания.”

Источник: Capterra

7. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker предоставляет сервис машинного обучения для улучшения ваших рабочих процессов и предлагает способ быстро строить и обучать модели ИИ в масштабах. 

С помощью этого инструмента и его интерфейсов без кода вы можете оптимизировать свои инициативы по управлению данными и найти лучший способ организовать большие объемы структурированных и неструктурированных данных. 

Что вы можете сделать с Amazon SageMaker? Ну, вы можете создавать, обучать и развертывать модели ИИ, используя конвейеры, профилираторы, отладчики и многое другое в одной интегрированной среде разработки. 

Кроме того, вы получаете упрощенное управление доступом и прозрачность по всем вашим проектам ИИ.

“SageMaker делает это очень просто обучать и развертывать модели.” 

Источник: Capterra

8. Google Cloud Vertex AI

Vertex AI — это собственная ИИ-платформа Google Cloud, которая помогает компаниям быстро создавать и внедрять модели машинного обучения. 

Этот инструмент помогает вам строить и использовать генеративный ИИ для быстрого прототипирования, а также тестирования моделей. У него множество функций, таких как AutoML, MLOps, развертывание моделей и обучение кастомных моделей.

Кроме того, Vertex имеет прогнозирование для предсказания паттернов на основе данных и метод для резюмирования, классификации и извлечения ценной информации из собранных знаний. 

“Наличие унифицированной аналитики — это само по себе удовольствие действительно , но именно там, где происходит трансформация, возникает волнение и эксперименты.” 

Источник: Google

9. C3 AI

C3 AI — это решение для бизнеса на основе ИИ, которое компании могут использовать для ускорения цифровой трансформации, эффективно анализируя несколько наборов данных. 

C3 AI имеет множество применений. 

Во-первых, вы можете создавать и развертывать приложения ИИ для бизнеса, которые открывают большую бизнес-ценность. Во-вторых, он действует как единый источник знаний, который позволяет компаниям получать ценные аналитические сведения через интуитивно понятный чат-интерфейс и поиск. 

Кроме того, у вас есть быстрый доступ к соответствующим аналитическим данным по всем существующим инструментам и системам, что позволяет вам в будущем принимать более обоснованные решения на основе данных.  

Источник: C3.ai

10. Microsoft Azure

Microsoft Azure находится в конце нашего списка, но это все же актуальный инструмент облачных вычислений, который делает вашу организацию более эффективной.

Azure имеет множество возможностей, таких как edge, локальное, гибридное и многооблачное, что дает вам гибкость для инноваций из любого места и модернизации вашей ИТ-инфраструктуры. 

“У Azure есть все, и он может быть расширен вами или тысячами разработчиков, таким образом, независимо от вашей нагрузки, Azure [обеспечивает] вас, начиная с небольших статических сайтов и заканчивая системами планетарного масштаба.” 

Каково будущее корпоративного ИИ?

Согласно PwC, технологии ИИ могут сгенерировать 15,7 триллиона долларов дохода к 2030 году, увеличив ВВП местных экономик на 26%. 

Более того, Mordor Intelligence утверждает , что цифровизация крупных компаний уже здесь, характеризующаяся передовыми цифровыми технологиями, такими как Интернет вещей (IoT), технологии блокчейн и edge computing. 

Интеграция с другими технологиями улучшит возможности корпоративного ИИ по анализу огромных объемов данных в реальном времени более эффективно. Кроме того, это укрепит безопасность и прозрачность, что увеличит доверие к решениям искусственного интеллекта. 

В целом, рынок корпоративного ИИ будет продолжать расти, достигнув 270,06 миллиарда долларов к 2032 году. 

Итог

Это статья прояснила эту тему? Ответила ли она на вопрос: “Что такое корпоративный ИИ?” 

Надеемся, что да. Мы усердно работали, чтобы предоставить вам все факты и сделать эту новую технологию менее пугающей. 

Если вы хотите познакомиться с корпоративным ИИ поближе и персонально, попробуйте Guru! 

Этот инструмент заставит вас забыть традиционный поиск и сделает его бесконечно лучше. Скоро вы скажете ‘прощай’ переключению контекста и получите доступ ко всем вашим данным напрямую в вашем рабочем процессе.

Не стесняйтесь — зарегистрироваться в Guru бесплатно. 

‍