Создание стратегии ИИ для бизнеса SaaS

ИИ преобразует способ разработки, доставки и эксплуатации продуктов SaaS. Для поставщиков программного обеспечения SaaS она задает следующую границу в архитектуре продукта и системных возможностях. Определите, как ИИ соответствует вашему общему предложению ценности. Переключите стратегию от создания функций к партнеру, который обеспечивает значимые результаты для клиентов.

Преимущества ИИ реальны, но это риски. Существует срочность: если вы не внедрите ИИ быстро, конкуренты предоставят вашу ценность быстрее, умнее и в большом масштабе. По сравнению с другими типами программного обеспечения, в SaaS добавлена сложность:

  • Обслуживание различных клиентов с различными потребностями,
  • Потенциально необходимо изменить существующую архитектуру, чтобы сделать приложения и данные подходящими для искусственного интеллекта и агентических возможностей.
  • Выполнение нескольких моделей или опытов в разных тенантах и
  • Давление, чтобы быстро двигаться, не жертвуя безопасностью или качеством.

Без четкой стратегии искусственного интеллекта, вы рискуете несоответствием вашему видению продукта и отвлечением от самого важного для ваших пользователей. Цель заключается в том, чтобы не добавлять ИИ произвольно или для галочки, а внедрять его целенаправленно, в соответствии с вашими бизнесовыми целями и потребностями клиентов.

В этой статье приведены практические рекомендации по внедрению ИИ стратегически в продукте SaaS. Несмотря на то, что внимание сосредоточено на B2B, выводы одинаково относятся к B2C. Мы рассмотрим, где ИИ может создавать влияние, потенциальные ловушки и как подходить к ИИ с ясностью, чтобы укрепить ваш продукт и позицию вас на долгосрочный успех. Это руководство предназначено для владельцев продуктов, технических лидеров и всех, кто формирует стратегию искусственного интеллекта в SaaS.

Сосредоточьтесь на SaaS в качестве бизнес-модели, а не на приложении

Независимые поставщики программного обеспечения часто считают свое приложение SaaS всем своим бизнесом. Так как ИИ изменяет ландшафт SaaS, поставщики должны начать просматривать приложение как только один канал, через который бизнес обеспечивает ценность. Рассмотрим, как вы можете изменить это мышление для вашего бизнеса.

Рассмотрим этот пример: компания SaaS, предлагающая приложение для бухгалтерии. Если вы определяете свою ценность исключительно как предоставление интерфейса финансовых данных с помощью какой-то бизнес-логики, вы рискуете, что ваше приложение становится товаром. ИИ теперь может взаимодействовать с программным обеспечением напрямую. Агент может использовать приложение или даже реплицировать его функциональные возможности без пользователя, когда-либо непосредственно взаимодействующего с ним. Если клиенты видят ваш продукт только как инструмент, они могут быть так же готовы заменить его или создать собственное решение с помощью ИИ.

Чтобы оставаться актуальными, превратите ваше приложение из простого инструмента в мощный инструмент, добавив ИИ для увеличения его ценности. Переход от поставщика программного обеспечения к стратегическому партнеру, помогающего клиентам запускать интеллектуальные предприятия. Сосредоточьтесь на основных проблемах, которые вы решаете и изучаете, как ИИ может сделать это значение более заметным. Например, можно:

  • Позвольте ИИ анализировать финансовые данные клиентов и упреждающе выделять тенденции или риски
  • Предложения рекомендаций и аналитических сведений в режиме реального времени на основе текущих финансовых и рыночных условий
  • Предоставление рекомендаций в новых форматах, таких как внедренные агенты, персонализированные брифинги или ежедневные подкасты
  • Используйте агрегированные данные по вашим клиентам для бенчмаркинга, прогнозов и предсказательной аналитики

Переместите ваш ум от построителя продуктов к бизнес-партнеру, чтобы сделать ИИ источником силы, а не угрозой. Эта перспектива может не резко изменить ваш план, но это приведет к увеличению вашего влияния. Он позволяет разрабатывать продукты, повышающие ценность с помощью ИИ и разрешающие агентические рабочие процессы, согласованные с целями клиента. С четкой стратегией маркетинг ваших возможностей ИИ превращается из предоставления расплывчатых обещаний в демонстрацию того, как вы реально доставляете и повышаете бизнес-ценность.

Настройте видение, в котором клиенты разблокируют более глубокие аналитические сведения, автоматизацию и стратегические результаты, повышая основное ценностное предложение.

Recommendations

  • Перенафруйте свою роль от поставщика продуктов к стратегическому партнеру. Переместите фокус с создания функций на решение основных бизнес-задач. Клиенты должны видеть вас в качестве долгосрочного партнера, который помогает им работать более эффективно и принимать лучшие решения, а не только поставщик программного обеспечения.

  • Разработка рабочих процессов, управляемых ИИ, а не только для взаимодействия с человеком. Не предполагайте, что все взаимодействие происходит через пользовательский интерфейс. Создайте возможности, позволяющие агентам ИИ использовать вашу платформу от имени пользователей, поддерживая агентные рабочие процессы, которые обеспечивают ценность как с прямым, так и без прямого участия пользователей. Агенты не нуждаются в пользовательском интерфейсе . они могут взаимодействовать напрямую с API, они могут действовать, и они могут получать доступ к структурированным и неструктурированным данным напрямую.

  • Убедитесь, что ваша дорожная карта отражает это повышенное ценностное предложение. Вам не нужно перестроить все, но вам нужно перестроить приоритеты. Инвестируйте в возможности, которые дополняют стратегические ценности, а не только функции искусственного интеллекта на уровне поверхности.

  • Обмен данными о стратегическом сдвиге внутри и во внешней среде. Ваши команды и ваши клиенты должны понимать это изменение. Внутренне это направляет лучшие решения относительно продукта. Внешне она укрепляет свою позицию на рынке и помогает выделиться в переполненном, насыщенном ИИ пространстве.

Оценка возможностей и рисков

ИИ предоставляет эффективный способ отправки продуктов SaaS за рамки традиционного, человеческого дизайна. Исторически SaaS была о том, чтобы помочь клиентам работать более эффективно, чтобы обеспечить непрерывное добавление ценностей и инноваций, а также перенос бремени запуска и эксплуатации программного обеспечения поставщику. SaaS традиционно предназначен для людей с интуитивно понятными интерфейсами и рабочими процессами. Но создание с учётом ИИ требует пересмотра подхода. Это означает определение частей продукта, в которых ИИ может расширить функциональные возможности, автоматизировать рабочие процессы или даже переопределить, как ваше решение обеспечивает ценность.

Это может включать внедрение интеллектуальных функций, улучшение внутренних операций или включение совершенно новых возможностей на основе искусственного интеллекта для ваших клиентов. Например, клиенты могут взаимодействовать с интерфейсами на основе искусственного интеллекта и рабочими процессами, которые работают по-разному от традиционных ориентированных на человека проектов. Когда ИИ обрабатывает рутинные и сложные задачи (помимо детерминированной автоматизации), он освобождает людей сосредоточиться на том, что действительно важно: стратегическое мышление, творческое решение проблем и решения с высоким воздействием. Это не только о эффективности или экономии затрат, это о разблокировке человеческого потенциала, где это важно больше всего.

Риск: локализованные эксперименты. Без сильного руководства и четкого плана усилия ИИ могут быстро стать фрагментированы и не могут развиваться за рамки доказательства концепции. В современной среде, управляемой хайпом, команды и отдельные лица могут проводить изолированные эксперименты, которые приводят к разрозненным функциям и конфликтующим подходам. Оставленные без надзора, эти разовые усилия могут незаметно определять направление вашего продукта так, что это будет трудно изменить и может не совпадать с вашими долгосрочными целями. Они также вводят текущие нагрузки на обслуживание моделей, инструментов и данных, которые не были запланированы.

Recommendations

  • Создайте четкую стратегию искусственного интеллекта на уровне руководства. Старшие руководители должны иметь достаточно знаний о том, что возможно с помощью ИИ и компромиссов, чтобы они могли принимать обоснованные решения. Работайте с ними, чтобы задать четкое видение, принципы и желаемые результаты интеграции СИ, которые соответствуют вашим долгосрочным целям. Дополнительные сведения см. в статье Cloud Adoption Framework: создание стратегии искусственного интеллекта.

  • Поощрять исследование в рамках стратегических рамок. Назначьте непосредственно ответственного человека (DRI) или рабочую группу, которая отвечает за управление инициативами искусственного интеллекта. Это обеспечивает сплоченность и единое направление в области разработки и операционных групп, а также обеспечивает информирование заинтересованных лиц о бизнесе.

    Они также могут служить рецензентами экспериментов ИИ и пилотов. Их ответственность будет оценивать их в отношении стратегических целей, ценности клиентов и согласованности продуктов, чтобы предотвратить дрейф и дублирование.

  • Создание общего инвентаризации для вариантов использования ИИ. Перечисляйте текущие потоки и функции в продукте и разрабатывайте внутренние рекомендации по тому, когда, где и как следует использовать ИИ в вашем продукте. Для вдохновения см. типичные варианты использования, перечисленные в разделе SaaS Architectypes.

    Различаете базовые варианты использования ИИ, варианты использования общения и агентические варианты использования.

    Схема, показывающая прогрессию между базовыми, беседными, агентическими и многоагентными вариантами использования.

    • Базовые варианты использования используют технологии ИИ для целевых целей, таких как беседа, классификация, анализ тональности, извлечение данных, создание контента и обогащение.
    • Диалоговые варианты использования создаются на основе базовых вариантов использования, используя данные вашего приложения или данных клиентов для ответа на вопросы.
    • Агентные варианты использования используют сочетание базовых сценариев для выполнения более сложных задач. Они обычно включают элементы логического анализа, глубоких исследований и других продвинутых возможностей.
    • Варианты использования с несколькими агентами объединяют агенты, которые имеют определенную цель, и могут отражать весь бизнес-процесс или решение. Например, процесс оценки кредитования кредита на жилье можно моделировать как набор агентов с определенными ролями для выполнения исследований и оценки приложений кредитов на основе указанных вами критериев.

    Рассмотрим их как последовательность, где каждый этап опирается на предыдущие, чтобы добавить больше ценности и усложнить систему.

  • Обмен данными о стратегии в организации. Убедитесь, что все, от разработчиков до менеджеров по продуктам и маркетингу, понимают цели компании в области ИИ. Регулярно укрепляет эту стратегию в планировании сеансов, обзоров продуктов и обновлений компании.

  • Инвестируйте в образование ИИ и осведомленность. Оснастите свои команды базовым пониманием того, что такое ИИ (и это не так), как он применяется к вашему бизнесу и где он может добавить значимую ценность. Общее понимание помогает снизить несогласованность инициатив.

    Подсказка

    Высококачественные примеры являются отличной отправной точкой для понимания того, что возможно и реалистично с помощью ИИ. Внимательно просмотрите примеры хорошей интеграции СИ из других продуктов и найдите примеры и сведения о том, как они реализуются на каждом уровне, включая приложение, извлечение данных и заземление, а также взаимодействие с моделью и запрос.

Начать с малого, улучшить итеративно

Ниже приведены некоторые моменты принятия решений для начала работы. Примите эти решения, учитывая ваш продукт, опыт вашей команды и общую стратегию.

  • Создан ли ваш продукт на основе ИИ или вы используете ИИ для расширения и расширения того, что вы уже предлагаете?

    Это различие будет определять приоритеты вариантов использования, структурировать команды и измерять успех. Если вы уже позиционируете как решение на основе искусственного интеллекта, ваша стратегия должна отражать это на каждом уровне. Если нет, стратегия должна сосредоточиться на том, где ИИ добавляет значимые ценности, не дестабилизируя то, что уже работает.

    Риск: переоценка чат-ботов как основного интерфейса ИИ. Чат-боты часто являются практической отправной точкой для ИИ, потому что их легко реализовать, они имеют хорошую поддержку и способны обеспечить быстрые результаты. Однако, опираясь исключительно на интерфейсы чата, вы можете ограничить стратегию и привести к пропущенным возможностям. ИИ обладает потенциалом для повышения производительности, включая рассуждения, персонализацию, автоматизацию, рекомендации и интеллектуальные аналитические сведения. Подумайте о том, как ИИ может не только выйти за рамки чата, но и наилучшим образом обеспечить пользователей и улучшить качество продукта.

    Начните с понимания того, где ваш бизнес SaaS создает ценность, это в интерфейсе приложения, управляемых данных или предоставленных аналитических сведений. См. примеры: архетипы SaaS.

  • Как вы оцениваете уровень зрелости с помощью ИИ?

    Технологии ИИ и варианты использования быстро меняются. Это совершенно разумно быть на ранних этапах вашего пути в области искусственного интеллекта. Цель заключается не в том, чтобы сводить весь бизнес вокруг ИИ в один день. Вместо этого выберите несколько ориентированных областей, где ИИ может улучшить ваш продукт или использовать в собственных операциях. Узнайте, что работает, опирайтесь на небольшие победы и используйте этот импульс для роста более масштабируемой и уверенной возможности искусственного интеллекта.

    По мере того как вы начинаете созревать, вы начнете понимать, где можно толкать границы технологии и ваших систем. Вы также узнаете, как моделировать потоки таким образом, чтобы можно было определить, где ИИ уместен, а где нет, и где он может создавать возможности для совершенно новых способностей и опыта.

    Но без существенного практического опыта легко обмануться и убедить себя в том, что нечто возможно и является хорошей идеей, когда это не так.

  • Сколько искусственного интеллекта вы используете в процессах для повышения производительности?

    По крайней мере, начните разрабатывать внутренние возможности вокруг искусственного интеллекта во всех ролях продукта, включая инженеров и менеджеров по продуктам. Это отличный способ поднять команду и ознакомиться с реальными возможностями и инструментами искусственного интеллекта. Мы рассмотрим это в строительстве ИИ в ваших базовых практиках.

    Вернитесь к вашему ценностному предложению SaaS и найдите области, где ИИ может расширить, автоматизировать или преобразовать то, что вы предоставляете. Часто это эффективнее моделировать бизнес-процессы и потоки, интегрировать ИИ в целевые шаги, в которых она добавляет четкое значение, и держать людей вовлеченными в проверку и руководство по выходным данным ИИ.

    См. Примеры: варианты использования ИИ для ориентира в оценке.

  • Как улучшить операции с клиентами с помощью ИИ?

    Изучите операционные варианты использования искусственного интеллекта. Рассмотрим подключение клиентов в качестве примера, особенно в сценариях B2B. Этот процесс собирает данные из различных неструктурированных или полуструктурированных форматов, PDF-файлов, электронных таблиц, рукописных форм, сообщений электронной почты и т. д. ИИ может играть важную роль здесь, извлекая, интерпретируя и преобразовав эти разбросанные сведения в структурированные данные, необходимые вашим системам. Это снижает нагрузку и ускоряет время до получения ценности для новых клиентов.

  • Вы хотите создать, купить или кастомизировать?

    Технологии искусственного интеллекта используются в разных формах, каждая из которых подходит для конкретных вариантов использования. Они отличаются от узкого ИИ, которые являются моделями, оптимизированными для ориентированных задач, таких как распознавание изображений или документов, до моделей общего назначения, созданных на основе генерированного ИИ , которые обеспечивают гибкость в различных задачах, таких как обоснование и распознавание речи. Существует также возможность создавать пользовательские модели машинного обучения для уникальных проблем, если у вас есть данные и опыт. Ознакомьтесь с широкими категориями моделей , прежде чем выбрать правильный подход для правильного задания.

    При принятии решения о реализации искусственного интеллекта в продукте можно выбрать различные варианты в зависимости от того, реализуете ли вы узкий ИИ или генерирующий ИИ.

    Для узкого ИИ:

    Подход Преимущества Tradeoff Пример службы Azure
    Приобретение предварительно созданных моделей Наиболее эффективный и самый низкий уровень обслуживания; быстрая реализация с помощью проверенных средств Ограниченная возможность настраивать уникальные бизнес-потребности или дифференцированные функции Средства Foundry для конкретных задач, таких как Azure Vision в средствах Foundry, Аналитика документов Azure в средствах Foundry и Служба "Речь Azure" в средстве Foundry
    Настройка существующих моделей Обеспечивает быструю настройку поведения модели, не требуя опыта или сложных процессов обучения Требуется достаточно высококачественных примеров или данных Настраиваемая речь
    Создание собственных моделей Максимальная гибкость и контроль; можно адаптировать к конкретным проблемам и использовать собственные данные. Высокая стоимость, длительные циклы разработки и требуют специализированных навыков Машинное обучение Azure

    Для генеративного искусственного интеллекта:

    Подход Преимущества Tradeoff Пример службы Azure
    Покупка и настройка готовых моделей Наиболее эффективный вариант, требующий минимального обслуживания; быстрое внедрение с использованием проверенных инструментов; базовые модели подходят для большого количества вариантов использования. Ограниченная возможность настраивать уникальные бизнес-потребности или дифференцированные функции Модели Microsoft Foundry
    Fine-tuning Балансирует эффективность с адаптируемостью; позволяет адаптировать ИИ к вашим доменам или данным клиента Требуется определённая экспертиза и усилия для управления качеством данных, обучения моделей, привязки к реальности и непрерывной оценки. Точная настройка не является однократным действием; необходимо учитывать операционные издержки при повторной настройке процесса при изменении исходной модели. Необходимо активно протестировать распад модели, чтобы модели оставались актуальными с течением времени Настройка модели с помощью доработки

    Большинство продуктов SaaS используют сочетание этих подходов. Вы также должны думать стратегически о том, как ИИ соответствует вашему продукту. Например, некоторые компании интегрируются в существующие экосистемы ИИ (например, Microsoft Copilot Studio), а другие стремятся создать собственные интерфейсы ИИ или платформы. Ваш выбор влияет как на техническую архитектуру, так и на то, как клиенты взаимодействуют с вашим решением.

  • Как будет развиваться продукт SaaS?

    Думайте о внедрении ИИ как развивающемся пути. Используйте сценарии, приносящие очевидную пользу с минимальными усилиями для вашего продукта, снижая труд пользователей и повышая собственную операционную эффективность. Со временем рекомендуется использовать ИИ для более высоких возможностей ценности. Включите поддержку принятия решений, обоснование и более сложную оркестрацию процессов. Эти возможности являются более сложными для создания и требуют более сложных моделей, шаблонов и операционной зрелости, но при их использовании они могут обеспечить значительную отдачу от инвестиций.

    Будьте готовы адаптировать свое путешествие по мере того, как вы узнаете больше, как ваши клиенты оставляют отзывы, и по мере развития технологий и среды.

Внедрять искусственный интеллект в основные практики

Если вы только начинаете работу, начните с создания внутренних возможностей вокруг ИИ. Это помогает команде быстро создавать навыки при работе с фактическими инструментами искусственного интеллекта, а не просто теорией.

Чтобы установить надежную практику искусственного интеллекта, задайте четкие стандарты и убедитесь, что ваши усилия по ИИ соответствуют долгосрочной стратегии позиционирования SaaS для клиентов в качестве решения go-to для интерфейса на основе искусственного интеллекта.

Recommendations

  • Сопоставление инициатив ИИ с измеримыми бизнес-результатами. Определите конкретные области, в которых ИИ может улучшить или автоматизировать эффективность работы, сократить затраты или создать ценность клиента. Свяжите каждую инициативу с четкой бизнес-метрикой.

    Риск: погоня за полной автоматизацией без надзора. Не предполагайте, что полная автоматизация является целью. Чрезмерное использование искусственного интеллекта без контроля человека повышает риск ошибок и пробелов в подотчетности. Вместо этого проектируйте системы с человеком в контуре, где ИИ повышает эффективность принятия решений, но критические решения остаются в руках человека.

  • Раннее создание системы управления ИИ. Определите четкие политики для управления жизненным циклом модели с учетом ответственности, включая развертывание, мониторинг, обновления и выход на пенсию. Вы хотите убедиться, что части ИИ остаются актуальными, обслуживаемыми и совместимыми по мере развития технологии.

  • Централизация технических знаний. ИИ является сложной областью, охватывающей широкий спектр направлений, таких как выбор модели, оценка, настройка, обоснование, разработка агентов, интеграция с другими приложениями и многое другое. Не всем нужно быть экспертом в каждой области. Создайте основную команду, которая коллективно обладает глубокими техническими знаниями и отдельными лицами, специализирующимися на определенных областях.

  • Внедрение практики GenAIOps. Технологии создания ИИ, включая крупные языковые модели, требуют конкретных операционных процессов и стратегий для оценки моделей, итерации по запросам и поддержания изменений в технологии. Внедрите эти элементы в практику DevOps и процессы непрерывной интеграции и доставки (CI/CD).

Caution

Внедрение ответственных принципов ИИ в базовые методики. Выравнивайте усилия искусственного интеллекта с вашим брендом и ценностями и избегайте непреднамеренного ущерба. Разработайте опыт в области ответственного использования ИИ и как это применяется в вашей отрасли и к вашим клиентам и бизнесу. Дополнительные сведения см. в статье "Ответственный ИИ" в рабочих нагрузках Azure.

Поставить стратегию на практике

В контексте SaaS архетип является повторяющимся типом бизнес-модели SaaS или дизайна продукта, который создает ценность определенным образом. Это умственная модель, которая помогает применять ИИ стратегически на основе сильных сторон вашего продукта, а не переходить к внедрению ИИ без направления. Помните, что одно решение SaaS может служить нескольким архетипам, так как разные пользователи взаимодействуют с ним разными способами или так как они предлагают различные функции и возможности, адаптированные к различным потребностям.

Задокументируйте свои исследования и зафиксируйте свои выводы. Ниже приведен простой шаблон, который можно выполнить.

Шаблон требований к архетипу

Кратко опишите архетип SaaS.

  • Какова ключевая ценность, предлагаемая клиентам?
  • Как это значение используется или испытывается пользователями?
  • Что отличает этот продукт на рынке?

Затем рассмотрим каждую из следующих областей:

  • Типичные варианты использования: Список типичных вариантов использования, которые формируют основные функциональные возможности.

  • Эволюция: Оцените свой путь и план развития, начиная с ограниченных, но значимых вариантов использования, и двигайтесь в направлении все более автономных и агентских возможностей.

  • Возможности искусственного интеллекта: Определите, где ИИ может добавить наибольшее значение на основе типичных вариантов использования этого архетипа.

  • Риски: Определите ключевые проблемы, ограничения и потенциальные точки сбоя, связанные с применением ИИ в рамках этого архетипа. Рассмотрим технические риски и риски качества.

  • Сборка, покупка и настройка: Для основных компонентов стоит выбрать сборку, покупку или настройку? Что такое обоснование?

Примеры архетипов и требований

Ниже приведены некоторые примеры распространенных архетипов SaaS, которые соответствуют предыдущему шаблону.

Для этого типа продукта SaaS основное значение исходит из пользовательского интерфейса или рабочего процесса. Это решения, в которых пользователи тратят значительное время на взаимодействие с интерфейсом, например редактирование, создание, анализ, совместная работа или принятие решений. Примеры включают редакторы документов, юридические инструменты, творческие платформы, приложения для повышения производительности, программное обеспечение разработки или системы поддержки принятия решений.

Стандартные сценарии использования

  • Суммирует сложное содержимое, например юридические документы, расшифровки собраний или взаимодействие с клиентом.

  • Создайте интеллектуальные предложения или завершения, включая текст, код, юридические клаузы и дизайнерские концепции.

  • Автоматически классифицировать и тегировать сведения для упрощения организации и извлечения.

  • Доставить контекстную помощь и рекомендации во всех рабочих процессах пользователей.

  • Автоматизация повторяющихся задач, таких как форматирование, запись данных, вычисления и завершение формы.

  • Поддержка интерфейсов естественного языка, позволяющих пользователям выполнять задачи в приложении.

  • Предоставьте автономные агенты, которые могут действовать от имени пользователя.

Эволюция

Начальные варианты использования могут быть сосредоточены на базовых вариантах использования для создания искусственного интеллекта, таких как сводка или создание контента. Со временем вы можете открыть функциональность вашего продукта в виде инструментов и предоставить агентские интерфейсы, которые могут использовать эти инструменты и выполнять рассуждения на основе задач. В конечном итоге планируйте разработку стратегии мультиагентного подхода, при котором команды специализированных агентов сотрудничают для выполнения более сложных и высокоуровневых задач, проведения глубоких исследований и анализа данных из сред заказчиков в сочетании с инструментами вашего приложения.

Возможности искусственного интеллекта

  • Интеграция интерфейса. Реализуйте функции искусственного интеллекта непосредственно в существующих пользовательских интерфейсах, таких как редакторы, панели мониторинга и основные компоненты рабочего процесса, чтобы свести к минимуму переключение контекста.

  • Контекстная релевантность. Убедитесь, что выходные данные искусственного интеллекта создаются на основе данных клиента или арендатора и текущего состояния приложения для повышения точности и полезности.

  • Производительность и интерпретируемость. Оптимизируйте для низкой задержки, чтобы обеспечить ответы в режиме реального времени или почти в режиме реального времени, а также включить механизмы для четкого объяснения решений или выходных данных ИИ.

    Caution

    Для принятия решений высокой степени важности используйте подход с участием человека и требуйте человеческой проверки перед принятием мер.

  • Элементы управления взаимодействием пользователей. Предоставьте явные элементы управления для пользователей, которые принимают, редактируют или отклоняют созданные ИИ результаты, сохраняя прозрачность и обеспечивая исправление или переопределение выходных данных ИИ.

Риски

  • Производительность и масштабируемость. Плохо разработанные интерфейсы ИИ, API или инфраструктура могут привести к медленным ответам, простоям или несогласованным данным, снижению взаимодействия с пользователем. Чтобы смягчить последствия, используйте проверенные шаблоны проектирования и проводите тщательное нагрузочное тестирование.

  • Чрезмерная кастомизация. Разработка пользовательских моделей искусственного интеллекта без достаточного объема данных или опыта может привести к потере ресурсов и неэффективным результатам. Ограничить риск, начиная с предварительно созданных моделей или тонкой настройки перед созданием пользовательских решений.

  • Управление версиями данных и согласованность. Неадекватное управление жизненным циклом данных может привести к тому, что агенты ИИ клиентов работают с устаревшими или несогласованными данными. Реализуйте строгие механизмы управления версиями и синхронизации для обеспечения точности данных.

Создание, покупка или настройка?

Capabilities Подход Recommendation
Модели языка общего назначения и направленные на рассуждение Приобретение Используйте установленные модели. Избегайте создания собственной языковой модели.
Расширенные функции на основе ИИ (резюмирование, классификация) Customize Создавайте запросы для конкретного домена. Рассмотрите возможность применения Retrieval-Augmented Generation (RAG) для подкрепления выходных данных на ваших данных. При необходимости можно точно настроить существующие модели.
Взаимодействие с агентическими пользователями Build Разработка агентов, которые соответствуют вашим возможностям и бизнес-модели. Предоставление функциональных возможностей приложений в качестве инструментов для обеспечения все более сложных полуавтономных и автономных действий.
Интеграция рабочих процессов (ui/UX) Build Разработка пользовательских компонентов интерфейса для встраивания ИИ, создания уникального и интуитивно понятного опыта пользователя.
Модели для конкретных задач (анализ юридических положений, разметка медицинских терминов) Покупка или настройка Приобретение или настройка проверенных моделей предметной области при наличии. Создайте только пользовательские модели, если у вас есть собственные данные и надежные возможности машинного обучения.
  • Last updated on