ИИ и программирование
Когда готовое программное обеспечение не подходит, мы пишем недостающую часть. Мы создали и сами ведём WeavyAudio — музыкальную платформу с собственным производственным конвейером, поэтому знаем, что нужно, чтобы индивидуальное ПО продолжало работать спустя долгое время после запуска. Проекты бывают разные: от одного скрипта интеграции до полноценных веб-платформ, и код мы пишем так, чтобы его мог подхватить другой разработчик.
- Индивидуальные веб- и мобильные приложения – порталы, внутренние инструменты и приложения для клиентов.
- Интеграция API – связываем ваш магазин, CRM, бухгалтерские системы и инструменты доставки.
- Автоматизация на базе ИИ и чат-боты – отвечают на типовые вопросы и автоматизируют повторяющуюся работу.
- Анализ данных с помощью ИИ и дашборды Looker Studio – превращаем ваши данные в решения.
- Скрипты Bash и автоматизация серверов для среды Linux.
Как выбрать инструменты искусственного интеллекта для бизнес-задачи
Подходящее решение на базе ИИ зависит от задачи, от данных и от того, как обрабатываются ошибки, а не от того, какая модель в этом месяце на слуху. Обычно мы выбираем из трёх подходов:
Внедрение моделей ИИ для анализа текста и данных
- Языковые модели в облаке через API. Быстро запускаются и хорошо справляются с чтением, резюмированием и составлением текстов. Подходят, когда данные может обрабатывать провайдер по деловому соглашению.
- Модели с открытыми весами на вашей собственной инфраструктуре. Требуют больше настройки и оборудования, зато данные не покидают систем, которые вы контролируете.
- Классические алгоритмы машинного обучения. Для прогнозирования продаж, оценки потенциальных клиентов или выявления необычных транзакций в таблицах с числами методы вроде регрессии и ансамблей деревьев решений часто точнее, легче в эксплуатации и проще для объяснения, чем нейронные сети.
Языки программирования для ИИ и остальной технологический стек
Большая часть нашей работы по программированию для ИИ ведётся на Python, у которого самый богатый набор библиотек для данных и машинного обучения; TypeScript или PHP мы берём там, где результат должен работать внутри веб-приложения или магазина. Скрипты Bash и задания по расписанию берут на себя «трубопровод» на серверах Linux: получение данных, ночной запуск моделей и доставку результатов туда, где ими пользуются люди. Мы пишем код, который может сопровождать другой разработчик, и покрываем тестами важные части.
Следим за развитием технологий ИИ, не начиная всё заново
Модели быстро улучшаются и меняются. Мы проектируем проекты так, чтобы модель можно было заменить без переписывания приложения: запросы и настройки хранятся в конфигурации, есть небольшой набор реальных тестовых примеров для сравнения старой и новой модели, а журналы показывают, как меняются ответы. Когда более новая модель лучше справляется с вашими собственными примерами, переход становится плановым обновлением, а не новым проектом.
Анализ данных как отправная точка
Многие полезные проекты начинаются не с автоматизации, а с анализа данных: сначала выясняют, какие товары, клиенты или каналы действительно приносят результат, и только потом решают, что автоматизировать. Эта подготовительная работа заодно показывает, достаточно ли полны ваши данные, чтобы на них мог опираться любой инструмент ИИ.
Связанные услуги: анализ данных с помощью ИИ, автоматизация на базе ИИ и чат-боты и WeavyAudio — музыкальная платформа, которую мы создали и ведём.
