Логотип Soware

Код КППС: 01.20

Платформы искусственного интеллекта (AI) с функцией Обработка текстовых данных

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 Платформ искусственного интеллекта

Систем: 0

Сравнить

Руководство по выбору Платформ искусственного интеллекта

  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
    Системы автоматизированного проектирования
    Системы автоматизированного проектирования (САПР, англ. Computer-Aided Design and Engineering Systems, CAx) — это комплекс программных и технических средств, предназначенных для автоматизации процессов проектирования различных изделий, конструкций и систем. Они позволяют инженерам и дизайнерам создавать, анализировать, модифицировать и оптимизировать проекты с помощью компьютерных технологий, что значительно повышает эффективность и точность проектирования, сокращает время разработки и улучшает качество конечной продукции.
    Информационно-аналитические системы
    Информационно-аналитические системы (ИАС, англ. Information and Analytical Systems, IAS) — это общее обозначение программных продуктов, платформ, систем, ботов и сервисов, решающих задачи сбора, обработки, анализа данных и поддержки принятия решений. Они помогают выявлять закономерности, прогнозировать развитие ситуаций и вырабатывать обоснованные управленческие решения на основе структурированной информации.
    Информационно-технологические платформы
    Информационно-технологические платформы (ИТ, англ. Information Technology Platforms, IT) - это информационные системы, обеспечивающие основу для функционирования и развития информационных технологий в организациях. Эти платформы включают в себя различные компоненты, которые позволяют автоматизировать и оптимизировать ключевые бизнес-процессы, а также обеспечивают эффективное управление информационными ресурсами компании. В данном классе не рассматриваются прикладные информационные технологии, продукты и решения, выполняющие специализированные функциональные или отраслевые задачи в деловой сфере, включённые в остальные классы прикладных корпоративных информационных систем.
    Системы автоматизации маркетинга и продвижения
    Системы автоматизации маркетинга и продвижения (СМП, англ. Marketing and Promotion Automation Systems, MPAS) – это комплекс специализированных компьютерных программ и технических решений, направленных на автоматизацию маркетинговых процессов предприятия. Они переносят текущие бизнес-процессы компании в область цифровых сервисов, что позволяет экономить трудовые и временные ресурсы. Основные области автоматизации включают маркетинговое планирование и бюджетирование, управление маркетинговыми активами, управление маркетинговыми кампаниями, взаимодействие с клиентами, управление потенциальными продажами, интеграцию данных о клиентах и их аналитику.
    Системы автоматизации финансов и бухгалтерии
    Системы автоматизации финансов и бухгалтерии (САФБ, англ. Finance and Accounting Automation Systems, FA) предназначены для финансового, бухгалтерского и налогового учёта, бюджетирования, отслеживания доходов и расходов, а также для решения задач анализа и контроля финансов компании.
    Системы продаж и работы с клиентами
    Системы продаж и работы с клиентами (СПРК, англ. Sales and Customer Service Systems, SCS) - это широкий класс программных решений, направленных на автоматизацию и оптимизацию процессов продаж, управления взаимоотношениями с клиентами и анализа данных о покупателях.
    Автоматизированные системы управления предприятием
    Автоматизированные системы и сервисы управления предприятием (АСУП, англ. Enterprise Management Systems, EMS) – это программные продукты, предназначенные для эффективного управления производственно-хозяйственной деятельностью организации. Главная цель АСУП – автоматизация информационных процессов на предприятии и совершенствование формы организации выполнения процессов (всех, или по отдельным функциональным направлениям).
    Системы управления Материально-техническим обеспечением и Логистикой
    Системы управления Материально-техническим обеспечением и Логистикой (МТО и Л; англ. Material, Technical and Logistics Support Management Systems, MTLS) позволяют предприятиям управлять логистикой, цепочками поставок, снабжением, складированием взаимоотношениями с поставщиками и каналами распределения, а также техническим обслуживанием и ремонтами физических активов.
    Системы управления производством
    Сервисы и системы управления производством (СУП, рус. Manufacturing Execution Systems, MES) используются промышленными производствами для организации планирования, контроля, мониторинга и управления в целом производственного процесса.
    Платформы разработки программного обеспечения
    Платформы разработки программного обеспечения (ПРПО, англ. Software Development Platforms, SDP) представляют собой любые программы, системы и сервисы, посредством которых потребности пользователей преобразуются в программное обеспечение
    Системы дизайна и мультимедиа
    Системы дизайна и мультимедиа (СДМ, англ. Design and Multimedia Systems, DMS) предназначены для создания и разработки различного мультимедийного контента, такого как графика, анимация, видео, звук, веб-дизайн и другого. С помощью данных систем дизайнеры и разработчики могут создавать высококачественный, интерактивный и уникальный мультимедийный контент.
    Платформы управления информацией и контентом
    Платформы управления информацией и контентом (ПУИК, англ. Information and Content Management Platforms, ICMP) — это программное обеспечение, облегчающее управление контентом на веб-сайте или другой цифровой платформе. Данные системы позволяют пользователям создавать, редактировать и публиковать контент, такой как тексты, изображения, видео, формы, опросы и другие медиа-файлы, без специальных знаний программирования.
    Системы управления персоналом
    Системы управления персоналом (СУП, англ. Personnel Management Systems, PM) – это цифровые решения, которые помогают организациям и любому бизнесу решать задачи по управлению персоналом (HR) и работе с кадрами
    Системы коммуникации и взаимодействия
    Системы коммуникации и взаимодействия (СКВ, англ. Communication and Collaboration Systems, CCS) – это инструменты и программные платформы, предназначенные для обеспечения эффективной коммуникации и сотрудничества внутри компании или организации. Такие системы предоставляют различные функциональные возможности, включая обмен сообщениями, видеоконференции, аудиоконференции, совместную работу над документами, календарными планами, задачами и другими элементами рабочего процесса. Они также обеспечивают доступ к компаний базе знаний, внутренним ресурсам и инструментам управления.
    Цифровые технологические платформы
    Цифровые технологические платформы (ЦТП, англ. Digital Technology Platforms, DTP) – это набор программных технологий и инструментов основанных на сквозных информационных технологиях (в том числе, Искусственный интеллект, Интернет вещей, Большие данные, Распределённые доверенные реестры и Блокчейн, Цифровые двойники, Дополненная реальность и Виртуальная реальность), позволяющие в рамках деятельности компании создавать, хранить, обрабатывать, передавать и распространять цифровую информацию и контент.
    Системы операционного управления
    Системы операционного управления (СОУ, англ. Operational Management Systems, OM) – это специализированные программные продукты, помогающие управлять в компании процессами, проектами, программами и задачами.
    Системы офисной и личной продуктивности
    Системы офисной и личной продуктивности (СОЛП, англ. Office and Personal Productivity Systems, OPP) — это комплексные инструменты и платформы, предназначенные для повышения эффективности работы как в офисе, так и в личных делах. Такие системы помогают пользователям организовывать задачи, управлять временем и ресурсами, а также поддерживать баланс между профессиональными и личными обязательствами. СОЛП включают в себя разнообразные функции, которые позволяют пользователям планировать, отслеживать и контролировать свою деятельность, обеспечивая при этом гибкость и адаптивность к индивидуальным потребностям.
    Системы обеспечения информационной безопасности
    Системы обеспечения информационной безопасности (СОИБ, англ. Information Security Systems, ISS) — это комплекс программных решений, направленных на защиту информации и информационных систем от несанкционированного доступа, использования, раскрытия, изменения или уничтожения. Они включают в себя антивирусное программное обеспечение, системы обнаружения и предотвращения вторжений, средства шифрования данных, управления доступом и аудита событий, а также другие инструменты, которые помогают предотвратить угрозы, обнаружить инциденты безопасности и минимизировать риски, связанные с нарушением конфиденциальности, целостности и доступности данных.
    Системы управления торговлей и коммерцией
    Системы управления торговлей и коммерцией (СУТК, англ. Retail and Commerce Management Systems, RCMS) – это комплексные платформы, предназначенные для автоматизации и оптимизации бизнес-процессов в розничной торговле. Эти системы объединяют различные инструменты, которые помогают управлять различными аспектами торгового бизнеса, обеспечивая бесперебойные операции и улучшая эффективность работы, внезависимости от каналов и масштабов торговли.
    Платформы искусственного интеллекта
    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.
    Системы и технологии обучения и образования
    Системы и технологии обучения и образования (СТОО, англ. Education and Learning Systems and Technologies, EdTech) — это инновационные цифровые решения, которые трансформируют традиционные подходы к обучению, интегрируя современные технологии в образовательный процесс и создавая новые форматы взаимодействия между преподавателями и учащимися, обеспечивая доступ к знаниям в любое время и в любом месте. Эти технологии позволяют персонализировать образовательный процесс, автоматизировать административные задачи, анализировать успеваемость обучающихся и создавать интерактивные учебные материалы, что значительно повышает эффективность обучения и делает образование более доступным для широкой аудитории.
    Системы управления корпоративными информационными технологиями
    Системы управления корпоративными информационными технологиями (СУИТ, англ. Corporate Information Technology Management Systems, CITM) — это интегрированные платформы для планирования, контроля и оптимизации ИТ‑ресурсов и процессов в организации. Они обеспечивают централизованное управление активами, сервисами, рисками и соответствием нормативам, поддерживая стратегические бизнес‑цели через эффективное использование информационных технологий.
  5. Функции и возможности
    Многопользовательский доступ
    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.
    Наличие API
    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.
    Отчётность и аналитика
    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.
    Импорт/экспорт данных
    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.
    Администрирование
    Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.
  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. Технологические тренды

    В соответствие с экспертно-аналитическими прогнозами Soware, в 2026 году на рынке платформ искусственного интеллекта продолжат развиваться тенденции, зародившиеся в предыдущие годы, при этом ожидается усиление фокуса на повышении эффективности и практичности ИИ-решений, их интеграции в различные сферы бизнеса и повседневной жизни.

    На технологическом рынке «Платформы искусственного интеллекта» в 2026 году следует учтывать следующие ключевые тренды:

    • Развитие мультимодальных моделей. Углубление возможностей моделей, обрабатывающих различные типы данных (текст, изображения, аудио, видео), для создания комплексных аналитических решений и улучшения взаимодействия человека с ИИ.
    • Объяснимый ИИ. Дальнейшее развитие технологий, обеспечивающих прозрачность алгоритмов ИИ, что будет способствовать соблюдению регуляторных требований, повышению доверия пользователей и расширению областей применения ИИ.
    • Безопасность и конфиденциальность данных. Внедрение более совершенных методов защиты данных, включая продвинутые криптографические алгоритмы и технологии анонимизации, для обеспечения безопасности при работе с чувствительными данными в ИИ-системах.
    • Генеративные модели в бизнес-процессах. Расширение использования генеративных моделей для автоматизации создания контента, оптимизации рабочих процессов, разработки персонализированных предложений и повышения качества клиентского сервиса.
    • Интеграция с облачными технологиями. Усиление интеграции ИИ-платформ с облачными сервисами для обеспечения масштабируемости решений, снижения затрат на инфраструктуру и повышения гибкости использования ИИ-технологий.
    • Автоматизация разработки интеллектуальных приложений. Развитие low-code/no-code инструментов для ускорения разработки ИИ-решений и снижения порога входа для разработчиков без глубокого технического бэкграунда.
    • Персонализация и адаптивность ИИ-решений. Рост спроса на ИИ-системы, способные адаптироваться под индивидуальные потребности пользователей, предоставлять персонализированные рекомендации и улучшать пользовательский опыт за счёт глубокого анализа поведения и предпочтений.
  10. Рекомендации по выбору

    На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса Платформы искусственного интеллекта необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность платформы для решения конкретных бизнес-задач. Важно оценить масштаб деятельности компании: для малого бизнеса могут подойти облачные решения с гибкими тарифными планами и минимальным порогом входа, тогда как крупным корпорациям потребуются масштабируемые on-premises решения с возможностью глубокой кастомизации и интеграции с существующими ИТ-инфраструктурами. Также следует проанализировать отраслевые требования и нормативные ограничения — например, в финансовом секторе и здравоохранении действуют строгие правила обработки и хранения данных, что накладывает особые требования к безопасности и соответствию стандартам. Не менее важны технические ограничения, включая совместимость с используемыми аппаратными и программными ресурсами, требования к производительности и объёму обрабатываемых данных.

    Ключевые аспекты при принятии решения:

    • совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой (поддержка стандартных протоколов и API, возможность интеграции с ERP, CRM и другими корпоративными системами);
    • набор поддерживаемых технологий (машинное обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение и т. д.);
    • возможности масштабирования (поддержка роста объёма данных и числа пользователей, наличие облачных и локальных версий);
    • уровень безопасности и соответствия отраслевым стандартам (наличие сертификатов, шифрование данных, механизмы аутентификации и авторизации);
    • функциональность инструментов для разработки и развёртывания моделей (наличие визуальных редакторов, библиотек алгоритмов, средств мониторинга и анализа производительности);
    • стоимость владения (лицензионные платежи, затраты на внедрение, обучение персонала, техническую поддержку и обновления);
    • наличие развитой документации, обучающих материалов и сообщества пользователей.

    После анализа перечисленных факторов следует провести пилотный проект или тестирование платформы на ограниченном объёме данных и задач, чтобы оценить её эффективность и удобство использования в реальных условиях. Также целесообразно обратить внимание на репутацию разработчика, наличие успешных кейсов внедрения в аналогичных отраслях и готовность поставщика предоставлять техническую поддержку и обновления в долгосрочной перспективе.