Искусственный интеллект (ИИ) произвел революцию в том, как работают предприятия: от использования инструментов ИИ до принятия мышления «ИИ плюс» для роста. Встраиваемый ИИ является ключевой стратегией этой трансформации, органично внедряя ИИ в решения для повышения интеллекта, эффективности, интуитивности и автоматизации.
Существует два способа развертывания Embeddable AI: контейнерные библиотеки и приложения. Давайте рассмотрим каждый подход, его преимущества, варианты использования и то, как решить, что лучше всего подходит для ваших нужд.
Контейнерные библиотеки: гибкость и эффективность
Контейнерные библиотеки построены на платформах с открытым исходным кодом и предлагают предварительно обученные модели ИИ, что упрощает разработчикам интеграцию мощного ИИ в свои приложения. Вот три особенности, которые делают контейнерные библиотеки убедительным выбором:
- Работайте где угодно. Эти библиотеки можно встраивать локально, в облаке, на периферии или даже в гибридных средах. Их можно развернуть без предварительно определенных предварительных условий.
- Гибкость и расширяемость. Библиотеки можно адаптировать к конкретным задачам или вариантам использования, используя необходимые функции. Разработчики могут выбирать правильные модели для своего приложения, делая их подходящими для своих целей.
- Экономичность. Контейнерные библиотеки легкие, требуют меньше вычислительных ресурсов, что приводит к уменьшению занимаемой площади и снижению затрат на инфраструктуру.
Приложения: быстрая интеграция и низкий код
Приложения — это программное обеспечение, предназначенное для выполнения определенных задач или предоставления функциональных возможностей конечным пользователям. Когда дело доходит до внедрения ИИ, приложения предлагают явные преимущества:
- Небольшой объем кода и отсутствие кода. Разработчики, не обладающие глубокими знаниями в области искусственного интеллекта, могут интегрировать искусственный интеллект с помощью готовых приложений. Это снижает барьер принятия, позволяя им сосредоточиться на функциях, специфичных для предметной области.
- Быстрый выход на рынок. Готовые приложения ускоряют интеграцию ИИ, что ускоряет вывод решений на рынок. Это сокращает время разработки, что приводит к экономии средств.
- Снижение затрат на разработку. Благодаря готовым приложениям с искусственным интеллектом разработчики могут отказаться от значительных усилий по написанию кода, что сокращает жизненный цикл разработки. Это сокращение времени напрямую приводит к экономии средств для предприятий.
Ответственность, надежность и безопасность
Независимо от того, следует ли выбирать контейнерные библиотеки или приложения для внедрения ИИ, крайне важно ответственно относиться к технологии, обеспечивая надежность и безопасность. Вот обзор этих аспектов:
- Ответственный ИИ. Структура управления имеет важное значение, определяя политики и устанавливая ответственность за справедливость, объяснимость, надежность, прозрачность и конфиденциальность на протяжении всего жизненного цикла ИИ.
- Надежный искусственный интеллект. Модели должны обучаться с использованием объективных данных, включающих экспертные знания в предметной области и исключающих предвзятость. Это обеспечивает надежность решений на базе ИИ.
- Безопасный искусственный интеллект. Должны быть приняты меры безопасности, и должна быть доступна круглосуточная поддержка корпоративного уровня для устранения любых потенциальных уязвимостей.
Реальный пример использования: повышение эффективности колл-центра
Рассмотрим компанию, управляющую колл-центром. Чтобы снизить нагрузку на агентов и аналитиков, компания намерена предоставить им решения на основе искусственного интеллекта для выявления тенденций и закономерностей в поведении клиентов. Внедряя технологию искусственного интеллекта с возможностями обработки речи и естественного языка (NLP), агенты могут быстро анализировать запросы клиентов, сокращая время ответа.
Выбор правильного подхода:
- Если компания работает в гибридной облачной среде и стремится уменьшить общую площадь решения, контейнерные библиотеки — подходящий выбор.
- Если основными целями являются ускорение выхода на рынок и снижение затрат на разработку, встраивание ИИ в готовые приложения является оптимальным решением.
Заключение
В заключение, успех развертывания ИИ заключается в понимании конкретных потребностей, инфраструктуры и организационных целей. Оценив эти факторы, можно выбрать правильный вариант развертывания, будь то библиотеки в контейнерах или готовые приложения, чтобы стимулировать инновации и использовать весь потенциал решений на основе ИИ.
Спасибо за чтение и удачного творчества!
Я надеюсь, что эта статья была полезной для вас. Спасибо, что нашли время, чтобы прочитать его.
Чтобы не пропустить вдохновение, ознакомьтесь с другими моими статьями. Продолжаем учиться и развиваться вместе!
Последние мысли
Если вы нашли эту статью полезной и хотели бы оказать поддержку, вы можете:
- Дайте ему 50 хлопков (это действительно поможет мне)
- Оставьте комментарий, поделитесь своими мыслями.
Спасибо, что дочитали до конца. Пожалуйста, следите за автором и этой публикацией. Посетите Stackademic, чтобы узнать больше о том, как мы демократизируем бесплатное обучение программированию по всему миру.
