Логотип Soware

Код КППС: 01.20

Платформы искусственного интеллекта (AI) с функцией Многопользовательский доступ

Программные платформы искусственного интеллекта (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) предлагают пользователям набор инструментов для создания интеллектуальных приложений. При помощи ИИ-платформ становится возможно применять технологии машинного обучения (ML), машинного зрения (OCR), обработки текста (NLP) и прочие.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Чтобы претендовать на включение в категорию AI-платформ, программный продукт должен:

  • Обеспечивать возможность построения интеллектуальных приложений с поддержкой искусственного интеллекта;
  • Позволять пользователям создавать алгоритмы машинного обучения или предлагать готовые алгоритмы для создания приложений;
  • Предоставлять разработчика возможность подключать к собственным алгоритмам источники данных для обеспечения машинного обучения и адаптации производительности.

Сравнение

Систем: 9


Система анализа однородных, сгруппированных объектов — это промышленное интеллектуальное решение для анализа гранулометрического состава вещества на конвейере.. Узнать больше проСистема анализа однородных сгруппированных объектов


AICOSibedge

Логотип

AICO — это платформа для создания и управления ИИ-ассистентами, автоматизирующими рутинные задачи административно-управленческого персонала через корпоративные сервисы.. Узнать больше проAICO


ОтветИИмАвтопапирус

Логотип

ОтветИИм — это сервис автоматизации работы с обратной связью покупателей на маркетплейсах (Ozon, Wildberries, Яндекс.Маркет, Avito) с применением генеративного ИИ: сбор отзывов через API, анализ контекста, генерация и публикация персональных ответов.. Узнать больше проОтветИИм


Подпислон AI-агентыOff Group (ИП Кудрявцев Г. Ю.)

Логотип

Подпислон AI-агенты — это платформа для автоматизации документооборота с использованием ИИ-ассистентов, помогающая бизнесу ускорить обработку документов и согласование сделок.. Узнать больше проПодпислон AI-агенты



ФАРАДЕЙ ИИ — это корпоративный ИИ-сотрудник для документов, знаний и аналитики. Прикладная AI-платформа, которая использует корпоративные LLM-модели (в т.ч. российские) и не требует передачи данных внешним сервисам.. Узнать больше проФАРАДЕЙ ИИ


КогнитумИТ-Экспертиза

Логотип

Когнитум – это корпоративная платформа для быстрой разработки, развертывания и оркестрации ИИ-агентов. В отличие от монолитных ИИ-решений, система строится на специализированных микро-агентах, каждый из которых решает конкретную бизнес-задачу.. Узнать больше проКогнитум


AiHummerAiHummer

Логотип

AiHummer — это платформа для создания ИИ-агентов, которые отвечают по корпоративным документам, обрабатывают обращения и выполняют задачи через интеграции. Доступна в облаке и на собственном сервере.. Узнать больше проAiHummer


CogniCoCogniCo

Логотип

CogniCo — это ИИ-платформа записи и анализа встреч и звонков: транскрибация с разметкой спикеров, саммари, речевая аналитика, суфлёр с подсказками в реальном времени, поиск по записям. В облаке или локально (on-prem).. Узнать больше проCogniCo



Система охраны труда, промышленной безопасности и контроля нарушений — это универсальная платформа видео и аудио аналитики для выявления различных событий и нарушений техники безопасности, распознавания и анализа речи, работы с текстовой и визуальной информацией с помощью больших языковых моделей.. Узнать больше проСистема охраны труда, промышленной безопасности и контроля нарушений


Сравнить

Руководство по выбору

  1. Определение

    Программные платформы искусственного интеллекта (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) предлагают пользователям набор инструментов для создания интеллектуальных приложений. При помощи ИИ-платформ становится возможно применять технологии машинного обучения (ML), машинного зрения (OCR), обработки текста (NLP) и прочие.

  2. Бизнес-процесс

    Искусственный интеллект (ИИ) как деятельность представляет собой комплекс мероприятий, направленных на разработку, внедрение и использование программных и технологических решений, способных имитировать человеческие когнитивные функции, такие как обучение, анализ, решение задач и обработка информации. В рамках этой деятельности осуществляется создание алгоритмов и моделей, которые позволяют системам обрабатывать большие объёмы данных, выявлять закономерности, делать прогнозы и принимать решения на основе полученной информации. ИИ активно применяется в различных сферах, включая бизнес, медицину, образование, транспорт и многие другие, что обуславливает его значимость для современного общества и экономики.

    Среди ключевых аспектов деятельности в области ИИ можно выделить:

    • разработку и совершенствование алгоритмов машинного обучения,
    • создание систем обработки естественного языка,
    • внедрение технологий компьютерного зрения,
    • построение интеллектуальных рекомендательных систем,
    • разработку решений для автоматизации бизнес-процессов,
    • создание инструментов для анализа больших данных,
    • обеспечение безопасности и защиты данных при работе с ИИ-системами.

    Важную роль в развитии и применении ИИ играют цифровые (программные) решения, которые обеспечивают необходимую инфраструктуру и инструменты для реализации возможностей искусственного интеллекта. Платформы ИИ, включающие набор библиотек, фреймворков и сервисов, существенно упрощают процесс разработки интеллектуальных приложений и способствуют более широкому распространению технологий ИИ в различных отраслях.

  3. Назначение и цели использования

    Программные системы и сервисы этой категории используются чаще всего программистами и аналитиками данных. Системы делятся на два крупных класса: прикладные платформы и платформы общего назначения. Прикладные платформы искусственного интеллекта имеют в своей оснастке готовые прикладные алгоритмы (распознавание изображения или голоса, обработка естественного языка, предсказательная и предиктивная аналитика) и инструменты для работы с данными (визуализация данных, drag-and-drop, анализ данных). Платформы общего назначения обладают общим инструментарием, требующим специальных навыков программирования для разработки решений под запросы бизнеса.

  4. Типизация и разновидности
    Платформы разработки искусственного интеллекта и нейросетей (ПРИИН, англ. Artificial Intelligence and Neural Networks Development Platforms, AI) – это комплексные решения, предназначенные для создания, обучения и развёртывания моделей искусственного интеллекта и нейросетей. Они предоставляют разработчикам инструменты, библиотеки и среды для работы с данными, обучения моделей, тестирования и оптимизации алгоритмов, а также интеграции готовых решений в приложения и системы.
    Платформы разговорного искусственного интеллекта (ПРИИ, англ. Intelligent Conversational Interaction, CAI) помогают разрабатывать и внедрять решения для автоматического интеллектуального обслуживания клиентов, взаимодействия с ними и в целом для организации взаимодействия человека с компьютером посредством понимания естественного языка и генерации речи.
    Системы генеративного искусственного интеллекта (ГИИ, англ. Generative Artificial Intelligence Systems, GenAI) – это вид искусственного интеллекта, который способен создавать новые данные на основе изученных моделей и информации.
    Прикладные приложения искусственного интеллекта (ППИИ, англ. Applied Artificial Intelligence Applications, AAIA) – это программные решения, использующие технологии искусственного интеллекта для выполнения конкретных задач в различных областях, таких как медицина, финансы, образование, производство и т. д. Они предназначены для автоматизации процессов, анализа данных, принятия решений и улучшения эффективности работы в прикладных сферах.
    Платформы создания и управления ИИ‑агентами (ПСУИИА, англ. AI Agent Creation and Management Platforms, AIACM) — это программные среды для разработки, развёртывания и контроля автономных интеллектуальных агентов. Они позволяют настраивать поведение ИИ‑агентов, отслеживать их работу и интегрировать в бизнес‑процессы для автоматизации сложных задач.
    Платформы интеллектуальной обработки данных (ПИОД, англ. Intelligent Data Processing Platforms, IDP) – это комплексные решения, предназначенные для анализа и обработки больших объёмов данных с использованием методов машинного обучения, искусственного интеллекта и других технологий. Они позволяют автоматизировать процессы извлечения, трансформации и загрузки данных, а также обеспечивают возможности для глубокого анализа, прогнозирования и визуализации информации.
    Персональные приложения и сервисы искусственного интеллекта (ППСИИ, англ. Personal Artificial Intelligence Applications and Services, PAIA) – это программные решения, использующие технологии искусственного интеллекта для автоматизации и оптимизации повседневных задач пользователя, повышения удобства и эффективности взаимодействия с цифровыми сервисами.
    Системы управления жизненным циклом машинного обучения (СУЖЦМО, Machine Learning Operations Platforms, MLOps) — это технологические решения для сквозной автоматизации разработки, развёртывания и сопровождения ML‑моделей. Они обеспечивают контроль версий данных и моделей, непрерывную интеграцию и мониторинг производительности на всех этапах эксплуатации.
    Фундаментальные модели искусственного интеллекта (ФМ ИИ, Artificial Intelligence Foundation Models, AI FM, также LxM) — это масштабные предобученные архитектуры, лежащие в основе широкого спектра ИИ‑приложений. Они обеспечивают универсальные способности к обработке и генерации контента, адаптируемые под различные задачи посредством дообучения и промптинга.
  5. Функции и возможности
    Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.
    Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО
    Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения
    Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией
    Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных
    Функция Выполнение текстовых заданий в генеративных ИИ позволяет создавать тексты, изображения и видео на основе заданных текстовых заданий, включающих спецификацию целевого результата генерации. Обычно текстовое задание представляет собой ряд ассоциативных подсказок.
    Функция Интеллектуальный анализ данных в ИИ позволяет анализировать большие объемы данных в различных формах (структурированные данные, текст, изображения, аудио, видео или смешанные данные) и извлекать из них полезную информацию. Такой анализ включает в себя распознавание закономерностей, выявление тенденций и предсказание будущих значений.
    Функция Интеллектуальная генерация данных позволяет создавать структурированные данные, тексты, изображения, аудио и видео. Создание структурированных данных может быть использовано для массового создания новых служебных данных, заполнения пробелов в существующих данных, а также для улучшения их качества. Создания медиа-данных (изображения, текст, видео, аудио) позволяют ускорять и оптимизировать решение задач создания контента в различных отраслях.
    Функция Дообучение позволяет улучшить качество работы системы ИИ или модели, обучая её на дополнительных данных со стороны пользователя. Это может быть полезно, если модель не справляется с некоторыми задачами, если требуется улучшить ее точность или обеспечить специализацию для решения узконаправленных задач. Дообучение может быть выполнено на основе новых данных или на уже имеющихся данных, которые были ранее не использованы для обучения модели.
    Функция Использование шаблонов задания позволяет использовать стандартные параметры и шаблонированные подсказки для генерации данных. Например, можно указать тему текста, стиль написания, ключевые слова, художественный стиль картины, подражание произведениям известного автора, задать эмоциональные направления и другие параметры. Это позволяет получить более контролируемый результат и улучшить качество создаваемых данных.
    Обработка структурированных данных позволяет использовать для работы данные, которые организованы в виде форматированных хранилищ, баз данных, электронных таблиц и иных структурированных форматов, в которых элементы данных имеют адресацию для более эффективной обработки и анализа.
    Обработка данных текста представляет собой инструментарий для работы ИИ с информацией в виде текста путём структурирования исходного текста, анализа текстовых шаблонов (паттернов), оценки смысла (семантики) текста, а также применения текстовых генеративных алгоритмов.
    Обработка звуковых данных (аудио-анализ) позволяет извлекать полезную информацию и смысл из звуковых сигналов, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученных данных, а также генерировать аудиальную информацию.
    Обработка голосовых данных позволяет работать с голосовыми данными, такими как распознавание речи, синтез речи и обработка естественного языка. Это позволяет создать системы, которые могут понимать и отвечать на голосовые запросы, а также генерировать речь на основе текста или других входных данных.
    Обработка визуально-графических данных позволяет извлекать и генерировать информацию в виде графических данных, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученной информации, преобразовывать или создавать новые графические материалы.
    Обработка видео-данных позволяет системе работать с информацией в форме видео-потока при помощи методов искусственного интеллекта, проводить разбор, анализ или синтез (генерацию) информации.
    Функция Интеллектуальный анализ данных в ИИ позволяет анализировать большие объемы данных в различных формах (структурированные данные, текст, изображения, аудио, видео или смешанные данные) и извлекать из них полезную информацию. Такой анализ включает в себя распознавание закономерностей, выявление тенденций и предсказание будущих значений.
    Функции Машинного обучения позволяют автоматически обучать модели на основе больших массивов данных для повышения точности обработки информации.
    Функции Дообучения позволяют улучшить качество работы системы ИИ или модели, обучая её на дополнительных данных со стороны пользователя. Это может быть полезно, если модель не справляется с некоторыми задачами, если требуется улучшить ее точность или обеспечить специализацию для решения узконаправленных задач. Дообучение может быть выполнено на основе новых данных или на уже имеющихся данных, которые были ранее не использованы для обучения модели.
    Функции обработки структурированных данных позволяет использовать для работы данные, которые организованы в виде форматированных хранилищ, баз данных, электронных таблиц и иных структурированных форматов, в которых элементы данных имеют адресацию для более эффективной обработки и анализа.
    Функции обработки данных текста представляет собой инструментарий для работы ИИ с информацией в виде текста путём структурирования исходного текста, анализа текстовых шаблонов (паттернов), оценки смысла (семантики) текста, а также применения текстовых генеративных алгоритмов.
    Функции обработки звуковых данных (аудио-анализ) позволяет извлекать полезную информацию и смысл из звуковых сигналов, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученных данных, а также генерировать аудиальную информацию.
    Функции обработки голосовых данных позволяет работать с голосовыми данными, такими как распознавание речи, синтез речи и обработка естественного языка. Это позволяет создать системы, которые могут понимать и отвечать на голосовые запросы, а также генерировать речь на основе текста или других входных данных.
    Функции обработки визуально-графических данных позволяет извлекать и генерировать информацию в виде графических данных, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученной информации, преобразовывать или создавать новые графические материалы.
    Функции обработки видео-данных позволяет системе работать с информацией в форме видео-потока при помощи методов искусственного интеллекта, проводить разбор, анализ или синтез (генерацию) информации.
    Функции Классификации данных позволяют автоматически распределять информацию по заранее заданным категориям и параметрам, выявлять закономерности в массивах данных, определять принадлежность объектов к определённым группам и типам, а также структурировать неструктурированную информацию для дальнейшего анализа и обработки.
    Функции Прогнозирования позволяют строить предсказательные модели на основе исторических и текущих данных, выявлять тенденции развития процессов, оценивать вероятные сценарии будущего и определять потенциальные риски для принятия обоснованных управленческих решений.
    Функции Кластеризации позволяют автоматически группировать данные по схожим характеристикам, выявлять скрытые паттерны и взаимосвязи между объектами, разделять массивы информации на значимые категории без предварительного обучения, что помогает в анализе и принятии решений.
    Функции Интеграции данных позволяют объединять и синхронизировать информацию из различных источников и форматов в единую систему, обеспечивая её целостность, актуальность и доступность для последующего анализа и обработки в режиме реального времени.
    Функции Мониторинга данных обеспечивают непрерывное отслеживание потоков информации, автоматическое выявление аномалий и отклонений в режиме реального времени, а также своевременное оповещение пользователей о критических изменениях и событиях в обрабатываемых данных.
    Оптимизация процессов позволяет автоматизировать и улучшать бизнес-операции за счет анализа данных в реальном времени, выявления узких мест, прогнозирования результатов изменений, распределения ресурсов, настройки параметров работы системы и повышения общей эффективности выполнения задач.
    Визуализация позволяет представлять сложные массивы данных в понятной графической форме, наглядно отображать взаимосвязи и закономерности, выявлять аномалии и тренды, облегчать анализ результатов обработки информации, а также обеспечивать эффективное взаимодействие между специалистами при интерпретации полученных данных.
  6. Пользователи

    Платформы искусственного интеллекта в основном используют следующие группы пользователей:

    • IT-компании и стартапы, разрабатывающие интеллектуальные приложения и сервисы, нуждающиеся в инструментах для внедрения технологий машинного обучения и обработки данных.
    • Крупные корпорации и предприятия, стремящиеся автоматизировать бизнес-процессы, повысить эффективность работы и качество принимаемых решений с помощью аналитических возможностей ИИ.
    • Научные и образовательные учреждения, проводящие исследования в области искусственного интеллекта, машинного обучения и разрабатывающие учебные программы по соответствующим направлениям.
    • Компании, работающие в сфере финансов и банковского дела, использующие ИИ для анализа больших объёмов данных, выявления мошеннических операций, прогнозирования трендов и управления рисками.
    • Медицинские и фармацевтические организации, применяющие технологии ИИ для анализа медицинских изображений, разработки новых лекарственных препаратов, диагностики заболеваний и персонализации лечения.
    • Компании в сфере электронной коммерции и ритейла, использующие ИИ для анализа поведения потребителей, оптимизации ассортимента, управления запасами и повышения эффективности маркетинговых кампаний.
  7. Полезный эффект применения

    Программные платформы искусственного интеллекта (ИИ) предоставляют широкий спектр возможностей для бизнеса и организаций, позволяя автоматизировать процессы, повысить эффективность работы и получить конкурентные преимущества. Среди ключевых выгод и преимуществ использования таких платформ можно выделить:

    • Автоматизация рутинных задач. Платформы ИИ позволяют автоматизировать выполнение повторяющихся операций, освобождая человеческие ресурсы для более сложных и творческих задач. Это снижает операционные затраты и повышает производительность труда.
    • Повышение точности и качества данных. Использование алгоритмов машинного обучения и обработки данных помогает выявлять ошибки, аномалии и несоответствия в больших объёмах информации, повышая тем самым качество данных и обоснованность принимаемых решений.
    • Ускорение процесса принятия решений. ИИ-платформы обеспечивают быстрый анализ больших объёмов данных и выявление закономерностей, что позволяет руководству принимать взвешенные решения в кратчайшие сроки.
    • Персонализация услуг и продуктов. С помощью технологий обработки естественного языка и машинного обучения платформы ИИ помогают анализировать предпочтения и поведение пользователей, что даёт возможность предлагать персонализированные услуги и продукты, повышая удовлетворённость клиентов.
    • Оптимизация бизнес-процессов. Внедрение ИИ-решений позволяет оптимизировать логистику, управление запасами, производственные процессы и другие аспекты деятельности компании, сокращая издержки и улучшая операционную эффективность.
    • Развитие инновационных продуктов и услуг. Платформы ИИ открывают возможности для разработки новых продуктов и услуг, основанных на передовых технологиях, что способствует расширению рынка и укреплению конкурентных позиций компании.
    • Улучшение клиентского сервиса. Применение чат-ботов и систем обработки естественного языка позволяет автоматизировать общение с клиентами, обеспечивая быстрый и качественный ответ на их запросы, что повышает уровень удовлетворённости и лояльности клиентов.
  8. Отличительные черты

    Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Чтобы претендовать на включение в категорию AI-платформ, программный продукт должен:

    • Обеспечивать возможность построения интеллектуальных приложений с поддержкой искусственного интеллекта;
    • Позволять пользователям создавать алгоритмы машинного обучения или предлагать готовые алгоритмы для создания приложений;
    • Предоставлять разработчика возможность подключать к собственным алгоритмам источники данных для обеспечения машинного обучения и адаптации производительности.
  9. Системы по странам происхождения
    Ангел.Конвейер, Kasanie, ZOOL.AI, Консьерж, Botseller, BirdSpeeches, ВитаМед, CHOPBOT, SweepNetBot, Spider, ГРАНЬ, СФЕРА-Фотоверификация, WiseBot, MislabMedAI, ViTracker, PremieraService, GeoTIM, Смартбот, IR-Vision, VideoAI.NTR, Отаскрайб, V1T, Неопоиск, ИСТИМА-А, MetaLastik, ST-Video-360, AVELANA, D2VerbAI, 3i VoxKit, GigaEye, Интеллесси, Азбука IT Каскад, aiCube, IntellectDialog, MBG.GOLAS, FaceReg, Directum СЭД+, МТС Exolve Роботы, Видеомаркет, Callibri, RDetector, InSentry, SmartIVR, pyOpenRPA, proDIS, AVEDEX, Xeoma, Антиколумбайн, EMPL.AI, Naumen KMS, МТС Облачное видеонаблюдение, Voice2X, OctoPlan, IVA Terra, Медиалогия IM, facemetric, Медиалогия PR, Система анализа однородных сгруппированных объектов, Система охраны труда, промышленной безопасности и контроля нарушений, Видеоинтеллект, Deductor, AICO, PolyAnalyst, Linkage ABI, Umnico, Атомкод, ОтветИИм, SimpleOne GenAI, Brand Analytics, ITFB EasyDoc, Personik, Chat2Desk, Proaction.pro, ФАРАДЕЙ ИИ, AiHummer, ФОКУС, Entera, KitBot, CogniCo, GuestLead, F5 Platform, Leadarr, IQPLATFORM, 3i NLP Platform, SPTNK, Медиалогия SM, TWIN, 3i Speech Transcriptor, ValueAI, LARGA.Videoserver, БФТ.ЕНСИ, SEES, Smart ID Engine, Smart Code Engine, Smart Document Engine, Smart Tomo Engine, ContentCapture, Yandex SpeechKit, Yandex Vision, Воронка найма, AMBER HRMS, Naumen KnowledgeCat, 3i Search Platform, Биорг.KYC, Minerva Knowledge, ruGPT, DialogOS, СИНоПС-Газ, RoboGPT, Face.SDK, AutoSDK, RiDoc, Tracktice, ДелайКурс, Когнитум, Кинозрение, Dbrain, Видеостена, ЛАН.Обработка, Инлексис Голосовой бот, CVS-IndAR, VIDEOTRONIC, Avalanche Cyber Analist, SOVA+, ГЕМБАФЕЙС, Senler, ПАПИЛОН-СКВ-БАРЬЕР-КЛИЕНТ, ПАПИЛОН-СКВ-КЛИЕНТ, ПАПИЛОН-СКВ-СЕРВЕР, Лицемер, ПАПИЛОН-СКВ-БАРЬЕР-СЕРВЕР, Сайбокс, Id-Time, Spotlight, BodyScan, SputnikVoice, АргусДок.Сервер, Roboschool, Audiogram, A4ScanDoc, АргусДок.Скриншот, Ганчек, Восход, LERADOC, Верификатор, Апикс, owl.Scan, Bothelp.io, SaluteRPA, owl.Guard, GlazzAR, GeoReader, Нейробриз, Sb.Premise, МАММЕТРИКС, Фотопоиск, SkyTrainer, HyperSpecPro, CropWell, RasterID, RasterDesk, НТехСити, Подпислон AI-агенты, Molver, SeedlingsNet, CRMCalls, Lanius, Сократик, Дресс-код, Extractor.expert, BorisBot, 1С:Совещание, BSS.Speech-Analytics, BioLab, Делега, EKSLi Прогресс, SaluteBot, Ангел.Око, Форпост, SAMOSALE, АвтоУраган, Angel.Vision, SaleBot, IQBuzz, Росси Поток, SOICA, Гудок, Form.one, DataLocator, BioPASS, Morigan
    SAS Visual Forecasting, Qlik Sense, Anaconda, Dataiku DSS, Logi Predict, Posit Team, SAS Visual Data Mining and Machine Learning, ABBYY FineReader, Grok, ABBYY FlexiCapture, OpenAI Sora, Tesseract OCR, Grammarly, GPT-4o, Zendesk, Verint IVA, Clinc Conversational AI Platform, Informatica Data Quality, Informatica Data Engineering Quality, Zoom AI Companion, Calabrio Analytics, Soul Machines, TrueFoundry AI Platform, Ushur Platform, Validatar, VAO, Vectara, Make, Verkada Video Surveillance & Management, Colossyan, Collections GPT Suite, GPT Enterprise Suite, Sales GPT Suite, Yellow Customer Service Automation, OneReach.ai, Palantir AIP, CoachAI, iCEDQ, Botmaker Platform, CEErtia, Claude, Alvaria Engagement Analytics, Omron Automation Machine Vision, Better Stack, BigML, Docketry, Engageware Platform, Floatbot Platform, Hugging Face, Infinia Document Processing, Instabase AI Hub, VIDEOMA INTELION, LangChain, MATLAB, NOVA, Speechify, Zebra Machine Vision, Anomalo, Spell, ClearCore, Contact Cubed, Copy.ai, DataMatch Enterprise, Datamatics TruCap+ IDP, Deepnote, Dell Generative AI Solutions, UneeQ Digital Humans, EMA AI employee builder, Engati, FICO Analytics Workbench, Interactions Platform, Interactive Media Omnia, WordAi, Data Quality Components for SSIS, Data Quality Suite, Milesight VMS Enterprise, On-Net Surveillance Systems, EVA, Rhombus physical security platform, SmartBots Conversational AI Platform, Snowfly Speech Analytics, Sovva Platform, Mosaicx360, Zomani.ai, DoqumentAI, Speech-to-Text, Agent Assist, Google Contact Center AI, C1 Elly, Document AI, Agent Builder, Einstein Bots, Intel Tiber AI Studio, Cisco Meraki MV Smart Cameras, HPE Ezmeral ML Ops, ABBYY Vantage, ABBYY FineReader Engine, DX Operational Intelligence, Parrot AI, Messenger Platform, ServisBOT Platform, Anyscale, Arcules Platform, Backplain, BigPanda, Tettra, dotData Data Science Platform & AutoML, Ephesoft Semantik Invoice, Ephesoft Transact, ibi Data Quality, Akkio, Hypotenuse AI, IV.AI, Neo4j Graph Data Science, Observe.AI, Otter.ai, Rasa Platform, Emerson Machine Vision, CallMiner Eureka Platform, Scale GenAI Platform, Swoogo, Cognex Machine Vision, W&B Models, W&B Weave, Writesonic, Ginger Business, Aivo Suite, Alteryx Server, Arize, Assembled Assist, CIRA, Deepbrain Human AI, Descript, ignio, Doctor Droid, CloudFabrix Data-centric AIOps Platform, Forethought Platform, Enterprise h2oGPTe, HeyGen, Replicant, VisionPoint, Revinate Ivy, StackState, IDP Platform, iFusion, interface.ai Platform, MarkovML, Medallia Speech, Moogsoft AIOps, Netomi Platform, Sicura, NVIDIA ACE, PagerDuty, Selector, ProVoice, Regie.ai, Rephrase.ai, Claude Cowork, BotPenguin, Workgrid Assistant, Cogito Platform, Indico Intelligent Intake, DocDigitizer PowerCapture, Iron Mountain InSight IDP, Posh Platform, Global IDs Data Quality Suites, watsonx Orchestrate, IBM AIOps Insights, Infosphere Information Analyzer, Infosphere QualityStage, IBM Match 360, LivePerson VoiceBase, Hyperscience Hypercell, Kodak Info Input Solution, LivePerson Conversational Cloud, NLX Platform, Saturn Cloud, Alkymi, Applica, Comet, Verint Speech Analytics, Haptik, The KAI Platform, Qwak Platform, Roots Autonomous Workforce Platform, A.ware, Smart Layers, Base SAS, SAS Forecast Server, SAS Visual Investigator, SAS Model Manager, SAS Data Management, Honeywell Maxpro VMS, JMP Pro, Synthesys, GUS, Enlighten, Oracle Digital Assistant, Oracle Enterprise Data Quality, Tethr Platform, Inbenta AI Platform, P. AI, RapidCanvas, Vaultedge AI, DeepSee, Appian Intelligent Document Processing, Datagaps DataOps Suite, Microsoft Azure Machine Learning, Azure DataBricks, Microsoft Data Quality Services, Azure AI Document Intelligence, Amazon Lex, Generative AI on AWS, Amazon Textract, Amazon Comprehend, Docugami, IntelliTek Platform, Revefi, SeaChat, SeaSuite, MIOvantage, IBM SPSS Statistics, Diffbot, TIBCO Data Science, RapidMiner, SAS Enterprise Miner