3 стартапа, использующих возможности ИИ для модернизации предприятий

Искусственный интеллект (ИИ) больше не будущее, он здесь и сейчас. Организации уже создают решения на основе ИИ, а потребители уже каждый день испытывают мощь ИИ в многочисленных приложениях. В этой новой экономике данных настоящие активисты — это те, кто дает создателям и организациям возможность быстро создавать приложения и опыт ИИ. Именно о таких стартапах мы и расскажем в этой статье. Каждый из этих трех стартапов идет разными путями, предлагая решения ИИ для предприятий, но у каждого из них есть что-то уникальное, что может внести свой вклад в обсуждение.

1. Dataiku: комплексное управление корпоративным ИИ

Хайку — это «японское стихотворение, состоящее из трех коротких строк, которые не рифмуются». Аналогичным образом Dataiku стремится демократизировать корпоративные данные, чтобы они были доступны и могли использоваться всеми в организации. ИИ может сбивать с толку всех, но с помощью мощного ИИ-решения он может быть осмысленным, полезным и даже быстрым.

Корпоративное решение Dataiku для искусственного интеллекта обрабатывает весь жизненный цикл данных от сбора и очистки данных до анализа и представления. Это серверное решение, которое можно запускать локально или в облаке на любой общедоступной облачной платформе. Он может получить доступ к данным из любого из этих хранилищ данных и помочь с обработкой и очисткой данных.

Dataiku позволяет пользователям создавать модели данных с использованием библиотек с открытым исходным кодом, таких как Scikit-Learn, MLlib и XGboost. Он также позволяет обучать модели с использованием Python и R — двух любимых инструментов в арсенале каждого специалиста по работе с данными.

С самого начала Dataiku обеспечивает управление версиями всех данных с помощью стандартного для отрасли GitHub. Dataiku делает данные доступными и удобными для использования, позволяя сотрудникам совместно работать над данными. Он делает это, предоставляя каждому набору данных свои собственные метаданные, такие как описание, возможность пользователей комментировать данные и даже маркировать данные. Кроме того, это позволяет пользователям сравнивать модели данных и быстро принимать сложные решения.

После того, как вы выбрали конкретную модель данных, вы можете развернуть ее всего несколькими щелчками мыши. Здесь есть несколько вариантов развертывания, и вы даже можете выполнить развертывание в облаке на Kubernetes. Dataiku поддерживает экземпляры на базе графического процессора для обработки данных высокой мощности.

Сила Dataiku заключается в том, что он управляет всем жизненным циклом моделирования данных машинного обучения. Это решение для специалистов по данным, оперативных работников и лиц, принимающих решения. Все они могут совместно работать над данными на одной платформе и, так сказать, говорить на одном языке. Dataiku ускоряет процессы машинного обучения и повышает ценность, делая каждый шаг более совместным.

На сегодняшний день Dataiku является одним из ведущих стартапов корпоративного ИИ. Свидетельством этого является их недавнее финансирование в размере 100 миллионов долларов в раунде серии D. Dataiku является лидером в этой сфере благодаря многочисленным известным клиентам и быстрорастущей команде из 450 сотрудников.

2. C3: Программирование с низким кодом для корпоративного ИИ

C3 — это платформа для создания корпоративных приложений ИИ. Для создания приложений ИИ требуется подход с минимальным кодом или без кода, чтобы сократить время, которое разработчики тратят на создание этих приложений.

C3 делает это, абстрагируя все компоненты приложения, такие как хранение данных, обработка данных, модели машинного обучения и безопасность данных. C3 утверждает, что может сократить время написания кода разработчиком на 95 процентов, используя эту абстракцию. Это смелое заявление, которое может сэкономить крупным организациям много времени и денег в их стремлении к доминированию ИИ.

C3 предлагает три линейки продуктов — C3 AI Suite, C3 AI Applications и C3 AI Ex Machina. Первый — это комплексное решение для создания приложений ИИ на предприятии. Второй — это набор SaaS-инструментов искусственного интеллекта, которые уже созданы и готовы к использованию. Третье — решение для анализа данных без кода.

C3 имеет визуальный конструктор данных с функцией перетаскивания, которая позволяет разработчикам наслаждаться «декларативным программированием». Это когда они могут просто определить, что они хотели бы, чтобы произошло, и пусть C3 позаботится о выполнении задач. Декларативное программирование — это будущее разработки и ключевая часть более широкого движения GitOps. Используя ключевые термины разработки, такие как «low-code» и «декларативное программирование», C3 демонстрирует свое глубокое понимание того, что происходит в более широком мире DevOps.

C3 позволяет выполнять развертывание в любом крупном облачном провайдере, таком как AWS, Azure, Google Cloud и IBM. Фактически, C3 недавно объявила о партнерстве со всеми четырьмя основными поставщиками облачных услуг, что расширит охват ее клиентов.

C3 предназначен для широкого спектра вариантов использования, от отмывания денег до CRM и управления энергопотреблением. Один из их недавних проектов заключался в том, чтобы собрать разрозненные наборы данных о COVID-19 по всему миру и объединить их в один унифицированный, организованный и связный набор данных. Это экономит аналитикам данных часы времени на подготовку данных и значительно ускоряет процесс.

Благодаря четкой истории и ценностному предложению C3 имеет все шансы стать лидером в гонке за превосходство корпоративного ИИ.

Verta: DevOps для машинного обучения

Verta находится на более ранней стадии, чем два предыдущих стартапа. Недавно он привлек 10 миллионов долларов в рамках финансирования Серии А и готовится к гонкам.

Verta основана на инструменте ModelDB с открытым исходным кодом, который управляет версиями, развертыванием и мониторингом моделей машинного обучения. Таким образом, Verta не занимается первой фазой жизненного цикла ИИ, такой как очистка и подготовка данных. Это происходит на этапе 2 — этапе создания модели.

Многие проекты ИИ для предприятий не увидят свет просто потому, что теряются в сложном процессе от создания до развертывания. Verta считает, что может упростить этот процесс и повысить шансы на успешное развертывание и управление проектами ИИ.

Verta называет свое решение MLOps или DevOps для машинного обучения. Verta не занимается подготовкой данных или даже созданием моделей, поскольку существуют мощные инструменты, такие как TensorFlow и Jupyter, которые уже решили проблему создания моделей. После создания модели Verta вступает во владение, встраивая управление версиями модели. Затем он обрабатывает развертывание моделей и автоматическое масштабирование моделей в рабочей среде. Наконец, он помогает отслеживать развернутые модели и управлять ими.

Для организаций, у которых уже есть решение для управления данными и отличный процесс создания моделей машинного обучения, Verta может завершить переход к корпоративному ИИ, предоставив надежное развертывание моделей и управление ими. Это решение, ориентированное на эксплуатацию, с некоторыми преимуществами для разработчиков и специалистов по данным.

ИИ и предприятия: без оглядки

Это захватывающее время для предприятий, стремящихся улучшить свою игру в области ИИ. Сегодня доступно множество решений, позволяющих в кратчайшие сроки перейти от данных к ИИ. Каждая организация находится на разном этапе развития корпоративного ИИ. Некоторые начинают с нуля, а другие уже потратили годы на создание команд по науке о данных, и им просто нужно заполнить один конкретный пробел в их процессе. Независимо от того, выбираете ли вы первоклассное решение, такое как Dataiku, специализированное решение, такое как C3, или новичок, такой как Verta, каждый найдет что-то для себя. Предприятия больше не будут замедляться из-за тяжелых устаревших приложений и процессов — все они будут модернизированы силой ИИ. Упомянутые здесь стартапы сделают это возможным.