Разработчик программного обеспечения компания «РТК ИТ Плюс» зарегистрировала в едином реестре отечественного ПО no-code платформу «Акола», которая импортозаместит такие зарубежные решения, как SharePoint, Bubble, Creatio, Mendix и Salesforce Lightning. С помощью нового продукта любой портал или приложение можно создать без привлечения разработчиков, острый дефицит которых сейчас наблюдается на рынке ИТ.

«Акола» — это платформа для создания веб-приложений и сайтов любой сложности. Решение позволяет автоматизировать собственные бизнес-процессы организации и создавать внутрикорпоративные порталы «с нуля». Кроме того, компании, которые занимаются разработкой собственных продуктов на low-code/no-code платформах, найдут в «Акола» все необходимое для бизнеса.

У продукта нет аналогов на российском рынке, так как решение позволяет создать все компоненты веб-приложения без программирования, используя только встроенные no-code инструменты: модель данных приложения, алгоритмы обработки данных и многое другое. При этом пользователю предоставлен полный контроль за всеми компонентами разрабатываемого приложения. Отличительной особенностью платформы «Акола» является возможность создавать пользовательские интерфейсы любой сложности с персональным UI/UX. Для взаимодействия с внешними системами «Акола» использует конструктор API, с помощью которого можно настроить взаимодействие с другими системами, функционирующими в инфраструктуре организации.

Источник изображения: «РТК ИТ Плюс»

«Акола» подойдет более чем 10 тыс. компаниям как enterprise-уровня, так и SMB. Наиболее актуальным решение будет для организаций из ТОП-500 рейтинга «РАЭКС-Аналитика». Эти компании предоставляют финансовые услуги, ритейл, промышленность и ведут гостиничный бизнес. Так, например, финансовым учреждениям, компаниям-производителям и участникам сектора розничной торговли необходимо быстро создавать и модифицировать приложения, чтобы не отставать от меняющихся правил, рыночных условий и требований клиентов.

«На данный момент ни одна платформа на отечественном рынке не позволяет одновременно создавать сложные структуры данных, алгоритмы и интерфейсы в no-code, — говорит Арсен Благов, генеральный директор компании «РТК ИТ Плюс». — В современных реалиях зарплаты у разработчиков выше и наблюдается дефицит кадров. Благодаря тому, что продукты создаются не разработчиками, а администраторами и аналитиками, затраты на создание приложений или порталов уменьшаются в среднем на 80 %. При этом, используя «Акола», заказчик увеличит скорость создания новых решений в 5 раз за счет того, что платформа предоставляет все необходимые интуитивно-понятные механизмы. Это доказано на практических примерах, в том числе на проектах по созданию корпоративного портала и различных приложений для малого и среднего бизнеса».

Low-code — это концепция создания информационных систем с помощью графических интерфейсов с минимальным (low-code) использованием ручного написания кода или вообще без него (no-code). К 2025 году в России до 70 % приложений, разрабатываемых компаниями, будут использовать именно эту технологию. Такие данные, со ссылкой на прогноз Gartner, приводятся в исследовании, проведённом экспертом в области информационных технологий — Никитой Калинкиным. Согласно экспертной оценке г-на Калинкина, в 2022 году объём рынка low-code в России составлял около 8 млрд руб., а в 2028 году этот показатель составит примерно 30 млрд руб.

Силами центра аналитических продуктов VK Predict, входящего в группу VK, создана платформа для автоматического создания ML-моделей и работы с ИИ-решениями без глубокого знания информационных технологий. По данным Forbes, AutoML-платформа поможет выстроить стратегии развития, станет подспорьем маркетологам и позволит обучать ИИ-модели с компаниями-партнёрами без обмена закрытыми данными — на основе федеративного обучения. При этом ставка сделана на неспециалистов.

Запускаемая VK платформа, например, позволяет оценивать бизнес-аналитикам рыночные позиции компании, выстроить стратегию развития бизнеса, решать маркетинговые задачи от сегментации аудитории до выявления самых рентабельных клиентов. Платформа подходит для прогнозирования показателей, сортировки данных по группам, включая формирование прогноза выручки той или иной торговой точки или сортировки пользователей по разным критериям. Платформу можно будет использовать в реальных проектах, для дополнительного обучения модели на базе новых источников и сведений. Далее появятся и другие возможности, включая тонкую настройку ИИ-моделей.

Источник изображения: Possessed Photography / Unsplash

Важной особенностью новой платформы является возможность совместного обучения компаниями общих ML-моделей с вертикальным федеративным обучением. Компании смогут использовать для обучения собственные датасеты, но обмен осуществляется только зашифрованными промежуточными данными — такая схема подходит для компаний разного профиля, включая бизнесы, действующие в сфере интернет-торговли и финтеха. Например, так можно рассчитать эффект от партнёрского маркетинга с общей аудиторией (в связке производитель-ретейлер).

Автоматизации способствует поддержка принципа Low-Code. Целевой аудиторией для платформы считаются любые проекты, имеющие потребность в автоматизации работы с массивами данных, причём в компаниях могут работать специалисты без знаний в области Data Science. Впрочем, такая платформа хорошо подойдёт и экспертам в IT, желающим сэкономить время.

Источник изображения: Wes Hicks / Unsplash

В VK утверждают, что использование AutoML позволит в разы быстрее внедрять ML-модели, чем раньше. Монетизировать её планируется как по подписке в формате Self-Service, так и продавать в виде ядра для IT-отделов крупных компаний. По некоторым данным, в первом случае речь может идти о сумме от 250 тыс. руб./мес. Кастомизированное решение в варианте on-premise может стоить от 10 млн рублей за проект, без учёта оплаты поддержки и сопровождения.

Эксперты сходятся в том, что подобные платформы вряд ли полностью заменят специалистов Data Science. При этом они смогут оказать им немалую помощь и ускорить вывод ML-моделей на рынок. Опрошенные Forbes эксперты отметили, что AutoML-платформы уже давно и активно применяются в крупных компаниях. Отечественные инструменты такого класса предлагааются в Yandex DataSphere, у «Сбера» есть фреймворк LightAutoML. Также используются открытые решения AutoGluon или FEDOT.

(HPE) объявила о доступности входящей в портфель NVIDIA AI Computing by HPE программно-аппаратной платформы HPE Private Cloud AI на базе GreenLake, разработанной совместно с NVIDIA для создания и запуска корпоративных приложений генеративного ИИ. По словам компании, ключевым отличием HPE Private Cloud AI являются решения для автоматизации и оптимизации приложений ИИ, позволяющие предприятию сократить сроки запуска виртуальных помощников с нескольких месяцев до мгновений.

К числу таких решений («ускорителей» в терминологии HPE) относится виртуальный помощник на базе генеративного ИИ, который поможет разработчикам быстро создавать интерактивные чат-боты, отвечающие на вопросы на естественном языке, на основе собственных данных организации и открытых больших языковых моделей (LLM).

Компании смогут с их помощью настраивать свои приложения ИИ для различных целей, таких как техническая поддержка, формирование коммерческих предложений, создание маркетингового контента и многое другое. Виртуального помощника можно усовершенствовать, добавив в будущем голосовой ввод, возможность работы с изображениями и многокомпонентную поддержку, обеспечивая более продвинутую генерацию контента и работу в режиме многозадачности.

Источник изображений: HPE

Как утверждает HPE, будущие пакеты решений будут включать в себя широко используемые приложения ИИ для вертикальных отраслей, включая финансовые услуги, здравоохранение, розничную торговлю, энергетику и государственный сектор. Они будут основаны на NVIDIA NIM Agent Blueprints, эталонных вариантах ИИ-решений, которые предприятия смогут постоянно совершенствовать на основе собственных данных и отзывов клиентов.

«Предприятия ищут ускоренные, настраиваемые инструменты ИИ, подходящие для конкретных вариантов использования с учётом их специфики, — говорит Джастин Бойтано (Justin Boitano), вице-президент по корпоративным программным продуктам ИИ в NVIDIA. — NVIDIA NIM Agent Blueprints позволяет приложениям ИИ, разработанным с помощью HPE Private Cloud AI, совершенствоваться с использованием обратной связи от живых пользователей, улучшая модели в рамках непрерывного цикла обучения».

«Ускорители» HPE — это настраиваемые модульные low-code или no-code приложения, использующие микросервисы NVIDIA NIM. Эти проверенные и воспроизводимые решения упрощают развёртывание приложений ИИ, которое обычно включает приобретение новых навыков, принятие сложных рабочих нагрузок, а также интеграцию и настройку агентов, нескольких микросервисов, векторных баз данных, хранилищ данных, разрозненных источников данных, систем управления пользователями, масштабируемых серверов инференса, наборов данных, моделей ИИ и других ИТ-ресурсов.

HPE также объявила о запуске партнёрской программы Unleash AI, разработанной для поддержки обширной экосистемы ведущих организаций-партнёров. Unleash AI является частью Technology Partner Program, входящей в инициативу HPE Partner Ready, которая дополнит HPE Private Cloud AI. Новая программа будет включать поставщиков на всех уровнях — от данных, моделей и приложений технологического стека до системных интеграторов и поставщиков услуг консалтинга, проектирования, внедрения и управления комплексными решениями для клиентов на основе ИИ.

Решения партнёров, в том числе основанные на NVIDIA NIM Agent Blueprints, будут курироваться и предварительно проверяться для работы в HPE Private Cloud AI. Эта программа дополнит новую стратегию партнёрства в области ИИ, которую HPE объявила в сотрудничестве с NVIDIA.