Технологический ИИ-арсенал

Поиск по сайту

bit.samag.ru

Web

Рассылка Subscribe.ru

подписаться письмом

Вход в систему


Запомнить меня
Регистрация Забыли пароль?

О журнале

Ваше мнение

Статьи

Общие тенденции и тренды

Архив

Мероприятия

Календарь мероприятий

октябрь

2024

показать все

Новости партнеров

17.10.2024

Дискуссия «Опыт практической реализации проектов» прошла в Москве 9 октября

17.10.2024

7000 ежесекундных атак с использованием паролей были обрушены на пользователей Windows

15.10.2024

Победители конкурса ИТ-проектов «Национальная премия в сфере цифровизации КулибИТ-2024. IV-сезон»

11.10.2024

Осенний документооборот – 2024

11.10.2024

Взгляд в будущее: итоги пресс-конференции РУССОФТ

показать все

Статьи

14.10.2024

Елена Ситдикова: «На разработчиках программного обеспечения для транспорта лежит большая ответственность перед пассажирами»

28.09.2024

Чем страшен ИИ, и с чем его едят

18.09.2024

Готов ли рынок АСУ ТП к переменам?

12.09.2024

Отрыв длиной в год. Российские ИИ-решения незначительно уступают иностранным аналогам

13.06.2024

Взгляд в перспективу: что будет двигать отрасль информационной безопасности

18.04.2024

5 способов повысить безопасность электронной подписи

18.04.2024

Как искусственный интеллект изменит экономику

18.04.2024

Неочевидный САПР: выход ПО за рамки конструкторской деятельности

18.04.2024

Скоро некому будет делать сайты и заниматься версткой

показать все

Технологический ИИ-арсенал

Главная / Статьи / Проекты / Технологический ИИ-арсенал

Технологический ИИ-арсенал

ИИ-рынок становится все более конкурентным. Инновационные продукты множатся, совершенствуются и не всегда окупаются. Но наличие ИИ-решения в портфеле вендора – своеобразный индикатор для индустрии. Искусственный интеллект теперь незаменимый компонент в тщательно формируемом наборе компетенций ИТ-компаний. Эксперты проекта партнерского маркетинга «ГенИИ» рассказали об инвестициях в умные технологии, перспективных разработках и реалиях рынка.

НАЧАЛО – ПОЛОВИНА ДЕЛА

Технологии для распознавания и интеллектуальной обработки информации – OCR и NLP развивались российскими разработчиками с середины 90-х годов, напомнил советник генерального директора Content AI Олег Сажин. Сегодня компания делает акцент на работе с ИИ нового поколения: нейросетями, большими языковыми моделями. Проработка вариантов их эффективного использования в существующих решениях является ключевой задачей, отметил эксперт.

РДТЕХ начал развивать ИИ-направление более 10 лет назад. Это были, в основном, решения и алгоритмы, предназначенные для формирования рекомендательных сервисов и автоматизации обработки документов в различных проектах, отметил директор по развитию и цифровой трансформации РДТЕХ Евгений Осьминин.

«При выборе пути мы ориентировались на OpenSource и решения ведущих вендоров. При этом всегда предусматриваем возможность изменений технологического стека без снижения функционала продуктов. Такой подход позволяет адаптировать кейсы к санкционным ограничениям», - объяснил эксперт РДТЕХ.

Первыми среди платформ роботизации ИИ-компонент внедрили в SL Soft, когда в 2021 году был выпущен модуль искусственного интеллекта ROBIN AI, рассказал директор по продуктам ROBIN компании SL Soft Иван Мельников.

В BSS направление ИИ освоили 7 лет назад, сообщил директор департамента голосовых цифровых технологий компании BSS Александр Крушинский. По его словам, размер инвестиций с 2017 года прирастает примерно в 1,5 раза ежегодно.

Content AI сегодня инвестирует в разработку порядка 65% своей выручки, добавил Олег Сажин.

Эксперт подчеркнул, что в фокусе не только продуктовое, но и технологическое развитие. R&D-команда компании сосредоточена на создании новых разработок в области распознавания и интеллектуальной обработки информации с помощью ИИ.

В РДТЕХ вложения в ИИ оценивают, как существенные, поскольку направление стало одним из ключевых в инвестиционной деятельности компании.

ЧТО ИМЕЕМ, НЕ ХРАНИМ – ОТДАЕМ КЛИЕНТАМ

Вендоры предлагают востребованные рынком решения. В числе базовых у BSS – голосовые виртуальные ассистенты (по сути – замена операторов), текстовые боты, речевая аналитика, голосовая биометрия и База знаний. Есть и категория специализированных продуктов, например – суфлер, который в онлайн может слушать разговор и давать подсказки операторам.

Чтобы заказчик мог развивать эти решения самостоятельно, в BSS придумали, как использовать AI без необходимости привлечения Data Science специалистов. Это, например, no-code инструментарий для проектирования сценариев диалогов. Или специальный инструментарий для обучения и тестирования AI-моделей – через графический интерфейс и без необходимости глубоких знаний в области DS.

«В основе наших продуктов – стек систем на базе AI собственной разработки. Это ASR (распознавание речи), TTS (синтез речи), NLU (выявление смысла из текста), суммаризация (краткое изложение текста), кластеризация, голосовая биометрия и речевой генеративный AI», отметил Александр Крушинский.

Content AI сегодня фокусируется на повышении эффективности решения практических задач пользователей. «В области работы с документами мы идем по пути комплексной автоматизации процессов с использованием различных инструментов извлечения и обработки данных, например, RPA, BPM, машинного обучения и нейронных сетей», - отметил Олег Сажин.

По его словам, в автоматизации процессов ИИ уже доказал свою эффективность: умные инструменты позволяют избавить сотрудников от рутинной работы, сократить операционные издержки, а также повысить конкурентоспособность и эффективность бизнеса.

Благодаря IDP-платформе ContentCapture легко распознавать и извлекать данные, автоматически классифицировать документы на основе их содержания и определять, куда они должны быть направлены. А в Content AI Intelligent Search с помощью технологий обработки естественного языка (NLP) возможно осуществлять поиск информации в разрозненных источниках по смыслу запроса, а не только по точному совпадению.

Все продукты ROBIN включают в себя компонент искусственного интеллекта ROBIN AI – ИИ-модуль который позволяет извлекать из неструктурированного текста необходимые сущности, а также может осуществлять интеллектуальную проверку и обработку документов, сообщил Даниил Карев, руководитель направления интеллектуальной автоматизации ROBIN компании SL Soft.

Так, ROBIN.Ассистент, цифровой помощник сотрудника, способен выполнять многочисленные рутинные задачи: он классифицирует обращения пользователей в чате на естественном языке и отвечает на них (запускает нужный бизнес-процесс, извлекает информацию со сканов, готовит отчет и др.). ROBIN.Ассистент также используется для интеллектуального поиска ответов по внутренней базе знаний. Данная функция позволяет быстро получить ответ на поставленный вопрос, при этом пользователь также получает информацию о том, в каком документе хранится интересующая его информация.

В числе развивающихся ИИ-продуктов у РДТЕХ – платформа для построения рекомендательных сервисов, направленных на мониторинг здоровья, профилактику профессиональных заболеваний и обеспечение охраны труда (бренд Актензо), а также для контроля за питанием.

Ряд ИИ-решений для автоматизации обработки документов также используется в продукте РДТЕХ Электронный архив документов R-chive 4.0 и ряде проектов разработки информационных систем, отметил Евгений Осьминин.

ОДИН ВЕНДОР ИЛИ С МИРУ ПО НИТКЕ

В бизнесе есть два подхода к выбору продуктов разработчиков, и обе стратегии имеют право на жизнь, считает Александр Крушинский. Эксперт объяснил, что мультивендорность страхует клиента от ошибки и позволяет выбрать разные решения для разных участков. С другой стороны, у мультивендорности есть два огромных недостатка:

Сложности при переиспользовании наработок с одного решения на других. Это может очень сильно сократить затраты. По опыту BSS, внедрить текстового бота при уже внедренном голосовом примерно в 1,5-2 раза дешевле, чем разворачивать его с нуля.
Интеграция: сложности с ней, несмотря на всю их тривиальность, являются препятствием на пути к цели. И продукты одного вендора, изначально интегрированные друг с другом, будет намного проще использовать, чем если пытаться «подружить» решения разных разработчиков.

Внедрение новых технологий в компаниях – это долгий и зачастую болезненный процесс, констатирует Иван Мельников. Поэтому заказчики стараются найти на рынке тех вендоров, которые могут предоставить комплексное решение, позволяющее разом закрыть все потребности. «Продукты одной экосистемы гарантированно совместимы между собой, а потому не придется ломать голову над их интеграцией. Однако порой заказчики приходят к решению использовать технологии нескольких вендоров, так как они, согласно первичной оценке, будут работать эффективнее», – говорит Иван.

Для разработчика мультивендорный подход более предпочтительный, поскольку, хотя и требует значительного расширения компетенций, но обеспечивает гибкость и устойчивость развития решения, что особенно актуально в свете неопределенности внешней среды, отметил Евгений Осьминин.

О продуктах нужно уметь рассказывать, их свойства не всегда очевидны. Например, если взять сегмент речевой аналитики, то он с точки зрения реального эффекта сложнее и многогранней, чем кажется на первый взгляд. «С одной стороны, эта технология не приводит к автоматической экономии или повышению продаж. Но если одновременно с внедрением речевой аналитики выстраивается процесс контроля и анализа диалогов – то она помогает улучшать многие метрики. Это и автоматическая оценка, и мгновенная обратная связь для операторов, и поиск скрытых инсайдов в репликах клиентов, и база для оптимизации бизнес-процессов», – объяснил Александр Крушинский.

Эксперт добавил, что BSS считает себя одной из немногих на рынке компаний, которые предлагают весь стек технологий от одного вендора с возможностью их развертывания в контуре заказчика с учетом любых требований по информационной безопасности и архитектуре.

ТЕХНОЛОГИИ & ПОТРЕБНОСТИ БИЗНЕСА

«Ускорение темпов жизни и всех социально-экономических процессов, стремительное развитие технологий обуславливает необходимость постоянной трансформации ИТ-продуктов. Заказчики и рынок в целом ожидают, что современные программные решения будут более гибкими, устойчивыми, способными решать все новые задачи с большим качеством, точностью исполнения, легкостью установки и настройки и, что немаловажно, с высоким уровнем автономности», – говорит Олег Сажин. По мнению эксперта, технологии ИИ разгоняют этот процесс, так как, действительно, открывают широкие возможности для развития продуктов и новых способов решения различных задач во многих сферах применения.

На изменение пользовательских предпочтений влияет появление новых решений и подходов, информации о новых кейсах. Динамика пожеланий и предпочтений клиентов, в основном, обратно пропорциональна бизнес-критичности процессов, с которыми связаны эти решения, полагает Евгений Осьминин.

«Обычно сценарий такой: как только появляется какая-то новая технология с реализованными кейсами для известных брендов, то компании-разработчики стараются не упустить возможность обогнать конкурентов и предложить похожее решение. При этом далеко не всегда эти технологии окупаются и используются в дальнейшем», – поделился Даниил Карев.

Пользовательские цели меняются намного реже, чем возможности технологий, высказал точку зрения Александр Крушинский. По его мнению, пользователь и 8 лет назад, и сейчас хочет одних и тех же вещей:

Чтобы робот был как можно более сообразительным и компетентным.
Поддерживал адекватный диалог и, самое главное – отвечал на тот вопрос, который ему задают.

«Но технологии за эти годы изменились очень сильно. И количественно: постепенно повышается естественность синтеза и качество распознавания, и качественно: появились генеративные нейросети, позволяющие решать массу задач, которые раньше мог закрывать только человек», – делает вывод Александр.

«Платформа ROBIN и ROBIN.Ассистент уже вышли за рамки программной роботизации благодаря синергии RPA и ИИ, и у заказчиков появилась возможность автоматизировать даже многоэтапные сквозные процессы», – привел пример Даниил Карев.

«Невозможно один раз выбрать правильную архитектуру или технологию, и дальше придерживаться ее годами, – говорит Александр Крушинский. – AI-инструменты сейчас развиваются настолько быстро, что необходим непрерывный процесс исследования новых подходов, их апробации и внедрения. И мы этим занимаемся. Только в этом году у нас была полностью изменена архитектура ASR. В части генеративного AI мы тестируем около 3-х моделей каждый квартал и обновляем архитектуру своей LLM».

ВЗГЛЯД НА ПЕРСПЕКТИВУ

С генеративным ИИ (GenAI) сегодня экспериментируют все. Так, в платформе ContentCapture, в скором времени появятся инструменты на базе GenAI, а решение для умного поиска Content AI Intelligent Search трансформируется в цифрового помощника, который будет решать вместе с сотрудниками компаний различные задачи, например, оперативного поиска ответов на вопросы, проверки документов, извлечения нужной информации из больших массивов данных, рассказал Олег Сажин.

В BSS также активно работают над встраиванием GenAI в продукты. «Весной мы выпустили бота, который может консультировать по любым вопросам на основе загруженных в него неструктурированных документов. В конце октября собираемся представить рынку релизы речевой аналитики и базы знаний, в которых появится функционал, реализованный на генеративном AI: AI-помощник встроенный в Базу знаний и целый набор функций в речевой аналитике (кластеризация, AI маркера, семантический поиск и AI-анализ)», – сообщил Александр Крушинский.

Команда ROBIN сосредоточена на развитии ROBIN.Ассистента. И сегодня сфокусирована на разработке виртуального помощника для техподдержки, который формулирует ответы с учетом данных из внутренней технической документации компании, поделился Иван Мельников. Такой ассистент позволит существенно снизить нагрузку на команды первой и второй линии технической поддержки.

В РДТЕХ осенью выйдет первый релиз продукта Электронный архив документов (R-chive 4.0), сообщил Евгений Осьминин. Решение R-chive 4.0 предполагает интеграцию с решениями и технологиями, использующими ИИ (интеллектуальный поиск, OCR и др.). Использование таких решений существенно повышает эффективность обработки и поиска данных.

ИЗ НОВАТОРСКИХ – В БАЗОВЫЕ

Решения ИИ уже вышли из области просто интересных экспериментов, а жизненно необходимы для решения разных задач – от автоматизации обслуживания до анализа коммуникаций, констатировал Александр Крушинский.

Компаниям, которые планируют рост и увеличение производительности, становится сложнее достичь любых целей без внедрения тех или иных ИИ-инструментов, отметил Иван Мельников.

«Самое эффективное применение ИИ для бизнеса – комплексное, в сочетании с другими технологиями. Например, используемые в ROBIN.Ассистенте ИИ и программные роботы позволяют автоматизировать задачи целых отделов, обеспечивая рост эффективности без увеличения штата компании», – рассказал эксперт.

Любая технологическая компания должна иметь в своем арсенале ИИ-кейсы, которые из новаторских постепенно переходят в статус базовых, считает Евгений Осьминин. «Использовать их в рамках конкретных проектов или нет – зависит от потребностей и ограничений заказчика. Но разработчик должен всегда быть готов предложить такие решения», – отметил эксперт.

«ИИ в продуктах – не must-have и не волшебная палочка. Всегда нужно исходить из специфики конкретной отрасли, процесса и решаемой задачи, в рамках которой предполагается использование ПО, – рассуждает Олег Сажин. – Все компании-разработчики в постоянном режиме работают над расширением функциональности продуктов, технологической модернизацией. Для этого могут быть использованы различные инструменты, например, роботизированные системы или биотехнологии».

Утверждать, что компании, не прибегающие к ИИ, сразу теряют очки на рынке, не стоит, ИИ – это лишь одна из актуальных современных технологий, хотя и наиболее перспективная для массового использования, подвел итог эксперт Content AI.

В начало⇑

Комментарии отсутствуют

Комментарии могут отставлять только зарегистрированные пользователи