How to Build Software Powered By 人工智能

How to Build Software Powered By 人工智能 - ScienceSoft

SCIENCESTOFT适用于32. 多年的经验软件开发数据科学用人工智能(AI)能力开发软件。

使用AI功能开发软件的本质

使用AI功能的软件开发意味着建立新的软件或不断发展的现有软件,以将AI分析结果输出到用户(例如,需求预测)和/或基于它们的特定操作(例如,阻止欺诈事务)。

AI.支持,应用程序可以自动化业务流程,个性化服务交付和驱动特定于业务的见解。根据德勤,90%的经验丰富的AI采用者表示,“今天对他们的商业成功非常重要”。

使用AI功能的软件使用案例

业务流程自动化

  • 聊天
  • 搜索引擎
  • 自动化文件生成
  • 用于数据提取的光学字符识别引擎从纸张文档提取
  • 求职候选人筛选和入围

生产管理

  • 预测维护
  • 需求和吞吐量预测
  • 工艺质量预测
  • 生产损失根本原因分析

客户分析

  • 情绪分析
  • 客户行为预测
  • 销售预测

风险管理

  • 交易对手风险分析
  • 潜在的损坏预测
  • 欺诈识别

供应链管理

  • 需求预测
  • 提前期预测
  • 库存优化

个性化服务交付

  • 客户细分
  • 推荐发动机

路线图:使用AI功能开发软件

开发阶段的持续时间和序列将取决于您想要丰富的基本软件功能和人工智能的规模和细节。

1

可行性研究

2

业务分析引发AI要求

3

解决方案建筑设计

4

业务流程准备(如果内部使用软件开发)

5

软件开发(非AI部分)

6

AI.模块开发

7

ai部署

8

AI.供电软件的维护和演化

使用AI功能开发软件所需的才能

软件开发项目所需的角色与AI部件的目标根据项目的目标和范围而变化。关键角色包括:

专案经理

概述项目路线图,管理软件&AI开发生命周期,并促进商业和技术利益相关者之间的合作。

商业分析师

分析业务和用户需求并将其转换为软件,AI的技术要求和它们之间的集成。

数据科学家

清洁AI和工程师功能的数据;构建,列车,测试和验证ML模型。域名经验是首选。

数据工程师

部署AI并在生产中监控它。

UX和UI设计师

根据用户为基本,设计线框,为AI驱动软件创建用户故事和UI原型。

软件开发人员

构建软件后端和前端,构建并实现与AI集成所需的API,进一步发展软件。

QA专家

设计和实施测试策略以验证软件质量。

使用AI功能的开发软件的采购模型

所有资源都在内部

然而,完全控制项目,缺乏AI所需技能。如果具有AI功能的软件的开发是公司的一部分,越来越多的II能力可以是一个战略决定,这是公司采用AI技术的一部分。

除数据科学家外,所有资源都是内部的

对项目的高度控制,并在内部无法使用的能力。如果您希望在未来长期成长内部的内部团队,请寻找提供知识共享的资源供应商。

非AI部分是在内部开发的,而AI部分是外包

最佳资源使用和访问能力不可用。然而,建立顺利的团队合作可能会造成挑战。

PM和BA是内部,所有技术资源都是外部的

足够控制项目和更好的过程透明度,项目后的资源利用问题。应该有适当的PM和房屋中的合格。

完全外包

获得罕见的人才和最新技术,导致更快的开发和更低的成本,但较高的供应商风险。因此,我们建议请求来自所选供应商的POC。

获取专家帮助使用AI功能构建软件

Sciencesoft拥有32年的软件开发和数据科学经验,可提供可靠的软件。

云服务加快AI功能的软件开发

使用预先配置的基础架构和工作流程,AI平台有助于快速设置,自动化和管理AI模块开发的每个阶段。 SCIENCESSOFT建议通过主要云提供商考虑平台:亚马逊,微软和谷歌。所有这些都是领导者 Gartner的魔法象限云AI开发人员服务并提供具有以下功能的集成开发环境(IDE):

  • 与R / Python和支持的框架(Tensorflow,Pytorch,Scikit-Learn和其他)进行自定义建模。
  • AI.工作流编程和管理。
  • 偏置检测,解释性功能等
  • 自动模型调整。
  • 模型性能监控。
  • 计算资源的自动播放。
  • 高级安全。

其中一些平台的独特功能概述如下:

亚马逊练介会

描述

  • 由AWS(例如,亚马逊EC2和Amazon S3为基础)提供的强大,企业就绪基础架构,以支持与AI相关的项目。
  • 预先配置的数据标记工作流,访问预先筛选的供应商提供数据标签服务。
  • 一键式数据导入,300个预配置的数据转换,数据可视化功能。
  • 一个统一的存储库,用于存储,组织和重用ML功能。
  • 市场 使用预先构建的ML算法和模型。

最好的

企业级AI集成计划。

价钱

消耗计算和存储资源的付款。定价取决于该区域,平台内使用的服务,它们的配置和使用时间。

蔚蓝机器学习服务

描述

  • 用于低码模型开发的拖放UI。
  • 数据标签服务管理和监控标签项目并自动化迭代任务。
  • Azure提供的灵活部署选项,包括混合云。
  • 具有工作区和资源级别配额限制的成本管理。

最好的

灵活的AI部署(内部部署/混合云)。

价钱

消耗计算和存储资源的付款。定价取决于该区域,平台内使用的服务,它们的配置和使用时间。

谷歌AI平台

描述

  • 由于集成专有的张量处理单元(TPU),加速AI性能。
  • Kubernetes Orchestration的高级支持。
  • 与BigQuery(Google的超奇数据仓库)数据集集成。
  • 数据标签服务,用于连接有人类贴标商的公司。
  • 支持Tensorflow Enterprise。
  • 基于深度学习的AI预先配置的虚拟机和优化的容器。

最好的

将资源密集型深度学习AI集成到软件中;启动友好。

价钱

定价取决于该区域,平台内使用的服务,它们的配置(类型和实例数)和数小时使用。

使用AI功能开发软件的成本因素

由人工智能支持的软件的成本可能会有很大差异:

  • 例如,自动从若干源中提取非结构化数据的AI供电解决方案,使用ML适度复杂度的ML算法对其进行分类,并以批次提供输出可能成本$ 10,000 - 200,000美元。
  • 一种更复杂的AI供电解决方案,用于处理各种类型的数据,以及具有高精度的高级专业知识要求的ML算法的各种类型的数据(因为对业务流程至关重要)可能会花费$ 500,000-650,000美元。

估计严重依赖于AI模块开发的细节:

  • 用于AI的数据量和处理数据源的数量。
  • 数据类型(非结构化数据比结构化更昂贵)。
  • 数据来源(可能需要购买外部数据)以及它是否需要标记(标记具有所需输出的数据样本)。
  • 数据质量(数据问题需要更多资源清洁)。
  • AI.所需的精度率(它越高,耗时和专长的ML Mode Tuning将越高)。
  • ML算法的复杂性。
  • 部署类型(AI输出分批或近实时)。
  • AI.维护成本(在可变数据环境中运行的AI,例如,在动态用户数据上喂养,需要定期再培训)。
  • 基础设施成本.

确保您的AI发展计划的可行性

Sciencesoft可以对您进行可行性研究,以了解将塑造将AI功能集成到特定情况中的软件的路线图的独特因素组合。

Consider 专业的服务 for Development of AI-Powered Software

Sciencesoft在软件开发和数据科学中应用32年的经验,以创建具有AI功能的稳固软件。

咨询:使用AI功能的软件开发

我们的顾问帮助:

  • 对将AI集成到软件(潜在福利,风险和成本)进行可行性研究。
  • 概述风险管理策略,以减轻与AI相关的风险。
  • 概述使用AI功能构建软件的开发,部署和集成计划。
  • 选择最佳的采购模型。
  • 选择一个拟合技术堆栈,用于软件及其AI部分优先考虑开源框架,以优化开发时间和成本。

使用AI功能外包开发软件

我们涵盖了所有发展阶段:

  • 可行性研究(包括POC)。
  • 业务分析:软件和AI的引出要求。
  • 软件开发:UX与设计,前端和后端开发,QA。
  • AI.开发:数据准备,ML模型建筑,培训和调整。
  • AI.与软件,部署(MVP和全尺寸卷展栏)和测试集成。
  • 用户培训。
  • 软件维护和进化。
关于Sciencesoft.

关于Sciencesoft.

Sciencesoft是一个国际IT咨询和软件开发公司,总部位于德克萨斯州麦金尼。依靠32年的软件开发和数据科学实践30 行业,包括制造,医疗保健,金融服务和零售,我们开发通过AI增强的软件优化工作流程并降低运营成本,提高决策,提高客户参与。