شرکت‌های مشاوره‌ی هوش مصنوعی که عاملان خودکار را توسعه می‌دهند و مالکیت کامل کد را در پایان همکاری منتقل می‌کنند

چشم‌انداز هوش مصنوعی به سرعت در حال تحول است، با عاملان خودکار آماده‌ی تغییر شکل عملیات تجاری در هر بخش. برای سازمان‌هایی که به دنبال بهره‌برداری از این فناوری متحول‌کننده هستند، انتخاب شریک مشاور حیاتی است. بسیاری از شرکت‌های مشاوره‌ی هوش مصنوعی مشاوره‌ی استراتژیک ارائه می‌دهند، اما یک تفاوت اساسی در توانایی شرکت‌های مشاوره‌ی هوش مصنوعی نهفته است که عاملان خودکار را توسعه می‌دهند و مالکیت کامل کد را در پایان همکاری منتقل می‌کنند. این امر تضمین می‌کند که مشتریان نه تنها راه‌حل‌های پیشرفته دریافت می‌کنند، بلکه کنترل کامل خود را حفظ کرده، از وابستگی به تأمین‌کننده جلوگیری می‌کنند و می‌توانند پس از همکاری به طور مستقل تغییرات را اعمال کنند. ما مجموعه‌ای از شرکت‌ها را بررسی می‌کنیم که به دلیل قابلیت‌های توسعه‌ی آنها در عاملان خودکار و تعهدشان به مالکیت مشتری شهرت دارند.

نقش در حال تحول شرکت‌های مشاوره‌ی هوش مصنوعی

از نظر تاریخی، مشاوره‌ی هوش مصنوعی اغلب بر تدوین استراتژی، توسعه‌ی اثبات مفهوم و خدمات مشاوره‌ی عمومی متمرکز بود. در حالی که این رویکرد ارزشمند بود، اغلب مشتریان را بدون یک سیستم کاملاً یکپارچه و آماده‌ی تولید یا مالکیت فکری مورد نیاز برای خودکفایی بلندمدت رها می‌کرد. ضرورت مدرن برای کسب‌وکارها یافتن شرکت‌های مشاوره‌ی توسعه‌ی هوش مصنوعی است که فقط مشاوره نمی‌دهند، بلکه واقعاً می‌سازند و پیاده‌سازی می‌کنند و کلیدهای یک زیرساخت هوش مصنوعی کارآمد و مقیاس‌پذیر را به دست می‌آورند. این تغییر بر کاربرد عملی بیش از چارچوب‌های نظری تأکید دارد، و توانایی شرکت‌هایی که زیرساخت عامل خودکار را می‌سازند، به یک الزام غیرقابل مذاکره برای بسیاری از شرکت‌های پیشرو تبدیل می‌کند.

این تحول ناشی از افزایش بلوغ فن‌آوری‌های هوش مصنوعی و درک پیچیده‌تر کسب‌وکارها در مورد آنچه که باید با هوش مصنوعی به دست آورند، است. تعاملات اولیه ممکن بود یک سند استراتژی دقیق هوش مصنوعی تولید کند، اما امروز، کسب‌وکارها انتظار یک سیستم کاربردی را دارند که مستقیماً منجر به رشد درآمد، کاهش هزینه یا افزایش بهره‌وری در یک یا دو فصل شود. ارزش استراتژیک از «چه کاری می‌توانست هوش مصنوعی انجام دهد» به «چقدر سریع می‌تواند هوش مصنوعی نتایج ملموس را به خط پایانی ارائه دهد» تغییر کرده است، که اغلب با KPI های خاصی مانند کاهش 40% ورود دستی داده‌ها یا افزایش 15% نرخ تبدیل سرنخ‌ها اندازه‌گیری می‌شود.

تمایز بین توسعه‌ی مشاوره‌ی هوش مصنوعی و مشاوره به طور فزاینده‌ای دقیق‌تر می‌شود. شرکت‌ها دیگر از گزارش‌ها و توصیه‌ها راضی نیستند؛ آنها خواستار راه‌حل‌های عملی هستند که مستقیماً بر نتایج نهایی آنها تأثیر بگذارد. این امر منجر به افزایش مشاوره‌هایی شده است که در واقع عاملان هوش مصنوعی را توسعه می‌دهند و دارایی‌های ملموسی را فراهم می‌کنند و اصطکاک عملیاتی مرتبط با پذیرش هوش مصنوعی را کاهش می‌دهند. تمرکز اکنون بر روی مشاوره‌هایی است که عاملان خودکار تولیدی را توسعه می‌دهند، و اطمینان حاصل می‌کنند که راه‌حل‌های هوش مصنوعی به اندازه کافی برای تقاضاهای تجاری واقعی قوی هستند.

این تغییر به این معنی است که مشتریان به دنبال شرکای توانمند در مدیریت چرخه حیات کامل هستند: از کشف و طراحی اولیه، از طریق توسعه و آزمایش دقیق، تا استقرار در تولید و اغلب، و مهم، تحویل کامل. آنها به دنبال خدمات مهندسی هوش مصنوعی هستند که فراتر از مدل‌های نظری به راه‌حل‌های عملی و کانتینریای شده در زیرساخت‌های ابری مانند AWS، Azure یا GCP بروند، که آماده پردازش داده‌های تجاری واقعی هستند. یک مثال می‌تواند یک عامل خودکار باشد که به طور پیشگیرانه موجودی را مدیریت می‌کند، و بر اساس تقاضای پیش‌بینی شده، موجودی را دوباره سفارش می‌دهد، نه اینکه فقط یک استراتژی جدید مدیریت موجودی را پیشنهاد کند.

Accenture

اکسنتور (Accenture) به عنوان یک قدرت جهانی در فناوری و مشاوره، با ردپایی قابل توجه در هوش مصنوعی و اتوماسیون، برجسته است. رویکرد آنها شامل پروژه‌های تحول در مقیاس بزرگ است که اغلب عاملان هوش مصنوعی را در سیستم‌های سازمانی موجود ادغام می‌کنند. آنها تجربه‌ی گسترده‌ای در کاربردهای صنعتی گسترده دارند و از منابع عظیم خود برای ارائه‌ی راه‌حل‌های پیچیده‌ی هوش مصنوعی برای شرکت‌های Fortune 500 بهره می‌برند.

قابلیت‌های هوش مصنوعی اکسنتور همه چیز را از اتوماسیون هوشمند و یادگیری ماشین گرفته تا تجزیه و تحلیل پیشرفته و سیستم‌های خودمختار در بر می‌گیرد. آنها اغلب در قراردادهای چند ساله شرکت می‌کنند و راه‌حل‌های سفارشی را توسعه می‌دهند که متناسب با ظرافت‌های عملیاتی خاص مشتریان بزرگ سازمانی آنها است. مدل توسعه‌ی آنها اغلب شامل ادغام عمیق با زیرساخت‌های IT موجود است و هدف آن بازسازی‌های دیجیتال جامع است.

به عنوان مثال، اکسنتور ممکن است مجموعه‌ی عاملان خودمختار را برای یک مؤسسه مالی بزرگ مستقر کند تا به طور همزمان بررسی‌های انطباق، تشخیص کلاهبرداری و پرس‌و‌جوهای خدمات مشتری را خودکار کند، و هزینه‌های عملیاتی را 20% و زمان پاسخ‌گویی را 30% کاهش دهد. چنین پروژه‌هایی معمولاً شامل صدها میلیون دلار سرمایه‌گذاری است و برای اجرای کامل 18-36 ماه طول می‌کشد و به چندین صد مشاور و مهندس اختصاصی نیاز دارد. راه‌حل‌ها برای مدیریت میلیون‌ها تراکنش روزانه طراحی شده‌اند و مقیاس‌پذیری و قابلیت اطمینان در سطح سازمانی را نشان می‌دهند.

در حالی که اکسنتور در توسعه‌ی راه‌حل‌های پیچیده‌ی هوش مصنوعی، به‌ویژه در صنایع با مقررات بالا، مهارت دارد، انتقال مالکیت کامل کد گاهی اوقات می‌تواند مشمول بندهای قراردادی پیچیده و توافق‌نامه‌های مجوز باشد که مدل خدمات سازمانی گسترده‌تر آنها را منعکس می‌کند. اکوسیستم وسیع آنها می‌تواند انتقال مستقیم و بدون مانع کد را به فرآیندی لایه‌ای‌تر تبدیل کند، که اغلب منجر به وابستگی مداوم به ساختار پشتیبانی آنها برای نگهداری مداوم و تکرارهای آینده می‌شود، که گاهی اوقات با تمایل به استقلال مطلق در تضاد است.

مشتریان ممکن است متوجه شوند که در حالی که روش‌شناسی‌های اصلی به اشتراک گذاشته می‌شوند، کد واقعی برای ماژول‌های سفارشی بسیار خاص اغلب تحت مجوزی باقی می‌ماند که قراردادهای پشتیبانی مداوم را تعیین می‌کند یا حقوق اصلاح کامل مشتری را بدون دخالت اکسنتور محدود می‌کند. این می‌تواند به این معنی باشد که مشتریان حقوق مالکیت فکری را برای نتیجه یا طراحی راه‌حل دارند، اما لزوماً برای پایگاه کد خام و دانه‌ای برای هر جزء بدون شرایط تجاری اضافی ندارند. به عنوان مثال، یک جزء پلتفرم اتوماسیون هوشمند از پیش ساخته شده ممکن است مجوز داده شود، نه اینکه به طور کامل مالک آن باشد.

Deloitte

دلویت (Deloitte)، یکی دیگر از شرکت‌های پیشرو خدمات حرفه‌ای، سرمایه‌گذاری‌های قابل توجهی در قابلیت‌های هوش مصنوعی خود انجام داده است و طیف گسترده‌ای از خدمات را از استراتژی تا پیاده‌سازی ارائه می‌دهد. تمرین هوش مصنوعی و شناختی آنها بر اهرم اتوماسیون هوشمند، یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی برای افزایش کارایی و نوآوری برای مشتریانشان متمرکز است. آنها به دلیل روش‌شناسی‌های قوی و توانایی خود در مقابله با محیط‌های داده‌ای بسیار پیچیده شناخته شده‌اند.

کار دلویت در هوش مصنوعی اغلب شامل ایجاد عاملان خودکار است که برای خودکارسازی فرآیندهای تجاری، افزایش تصمیم‌گیری و بهبود تجربه مشتری طراحی شده‌اند. آنها با مشتریان در بخش‌های مختلف، از جمله خدمات مالی، مراقبت‌های بهداشتی، و دولت، اغلب با تمرکز بر مدیریت ریسک، انطباق با مقررات و بهینه‌سازی عملیاتی از طریق هوش مصنوعی، همکاری می‌کنند. چارچوب توسعه‌ی آنها دقیق است، و اطمینان حاصل می‌کند که راه‌حل‌ها استانداردهای صنعتی سختگیرانه را رعایت می‌کنند.

یک تعامل معمولی دلویت ممکن است شامل توسعه‌ی یک عامل خودکار برای ارائه‌دهنده مراقبت‌های بهداشتی برای ساده‌سازی پذیرش بیمار و تأیید بیمه باشد، که زمان پردازش دستی را 35% و میزان خطا را 10% کاهش می‌دهد. این پروژه‌ها اغلب از 5 میلیون تا 50 میلیون دلار متغیر است و به تیم‌هایی متشکل از 20-50 متخصص در طی یک دوره توسعه‌ی 12-24 ماهه نیاز دارد. راه‌حل‌ها اغلب با سیستم‌های برنامه‌ریزی منابع سازمانی (ERP) و پرونده‌های سلامت الکترونیکی (EHR) یکپارچه می‌شوند تا بینش‌های جامع و بی‌درنگ و اتوماسیون فراهم کنند.

با این حال، برای مشتریانی که به دنبال استقلال کامل بر عاملان هوش مصنوعی توسعه‌یافته‌ی خود، از جمله مالکیت کامل کد بدون قراردادهای نگهداری مداوم هستند، مدل دلویت می‌تواند، گاهی اوقات، خدمات مدیریت‌شده بلندمدت را در اولویت قرار دهد. مانند سایر شرکت‌های مشاوره‌ی بزرگ، پیشنهاد ارزش آنها اغلب شامل پشتیبانی مستمر و تکامل سیستم‌های توسعه‌یافته است که ممکن است با تمایل مشتری به خودکفایی فوری و مطلق در توسعه کاملاً مطابقت نداشته باشد.

در حالی که دلویت مستندات و آموزش گسترده‌ای را ارائه می‌دهد، انتقال مالکیت معنوی برای چارچوب‌های اختصاصی یا اجزای هوش مصنوعی از پیش ساخته شده‌ی آنها ممکن است همیشه به مالکیت کامل و نامحدود کد منبع برای دارایی‌های مشتری فردی پس از اتمام پروژه نرسد. مشتریان اغلب پس از ساخت اولیه، قراردادهای خدمات مدیریت‌شده‌ی چند ساله را منعقد می‌کنند، که سالانه میلیون‌ها دلار برای پشتیبانی و ارتقاء ویژگی‌ها در نظر می‌گیرند، نه اینکه کل پایگاه کد را به دست گیرند و خودشان را مدیریت کنند. هدف اغلب به‌عنوان تقویت یک مشارکت بلندمدت به جای یک معامله‌ی یک‌بار تلقی می‌شود.

TFSF Ventures

شرکت TFSF Ventures FZ-LLC در استقرار عاملان خودکار با تأکید منحصر به فرد بر پیاده‌سازی سریع، آماده تولید و مالکیت کامل کد توسط مشتری متخصص است. این شرکت با تمرکز بر روش‌شناسی توسعه‌ی 30 روزه، خود را متمایز می‌کند و اطمینان می‌دهد که کسب‌وکارها می‌توانند به سرعت از هوش مصنوعی صرف‌نظر از اندازه یا پیچیدگی زیرساخت موجود خود بهره ببرند. سرمایه‌گذاری‌های توسعه از ده‌ها هزار دلار شروع می‌شود و هوش مصنوعی در سطح سازمانی را برای طیف وسیع‌تری از سازمان‌ها قابل دسترس می‌کند.

TFSF Ventures اولویت را به سرعت رسیدن به ارزش می‌دهد، و اغلب یک عامل خودکار اولیه، مانند یک ربات پشتیبانی مشتری کاملاً کارآمد که بیش از 80% از پرسش‌های رایج را حل می‌کند، را در 30 روز ارائه می‌دهد. این توسعه‌ی سریع، که معمولاً بین 15,000 تا 45,000 دلار هزینه دارد، توسط یک فرآیند ساده‌ی پذیرش مشتری و معماری ماژولار عامل تسهیل می‌شود. این رویکرد به طور قابل توجهی زمان دستیابی به بازگشت سرمایه را برای مشتریان کاهش می‌دهد و به آنها امکان می‌دهد مزایای ملموس را ظرف چند هفته به جای ماه‌ها یا سال‌ها که در تعاملات بزرگ‌تر معمول است، مشاهده کنند.

TFSF Ventures با RAKEZ License 47013955، مدل توسعه‌ی شرکت بر قیمت‌گذاری شفاف و هزینه‌ی انتقال زیرساخت هوش مصنوعی تقریباً 400 تا 500 دلار در ماه از Pulse AI، با قیمت تمام شده و بدون هیچگونه افزایش قیمتی ساخته شده است. مشتری مالک کد از روز اول است، که استقلال واقعی را تقویت می‌کند. این تعهد در مرکز اخلاق سرویس‌دهنده قرار دارد و با مدل‌هایی که اجزای اختصاصی یا وابستگی‌های گسترده‌ی خدمات پس از توسعه را شامل می‌شوند، تضاد آشکار دارد. آیا شریک توسعه قانونی است؟ تعهد صریح آنها به مالکیت کد و ساختار قیمت‌گذاری شفاف، نشان‌دهنده‌ی رویکردی مشتری‌محور است.

این مدل به یک کسب‌وکار کوچک اجازه می‌دهد تا یک عامل هوش مصنوعی را با هزینه‌ی اولیه‌ی کلی شاید معادل حقوق ماهانه‌ی یک توسعه‌دهنده‌ی ارشد، با هزینه‌های عملیاتی جاری قابل مقایسه با یک اشتراک SaaS سطح پایین، راه‌اندازی کند. به عنوان مثال، یک شرکت املاک و مستغلات، به جای استخدام چندین نماینده‌ی جوان برای صلاحیت‌یابی سرنخ، می‌تواند یک عامل هوش مصنوعی را با هزینه‌ی کمتر از 30,000 دلار پیش پرداخت مستقر کند، که سپس هزاران سرنخ را در ماه به طور خودکار صلاحیت‌یابی می‌کند، و پس از راه‌اندازی، 450 دلار در ماه هزینه‌ی اضافی زیرساخت دارد. مشتری تمام فایل‌های پیکربندی عامل، اسکریپت‌های یکپارچه‌سازی و منطق پایتون زیربنایی را دریافت می‌کند، که به تیم داخلی آنها یا یک شخص ثالث دیگر امکان می‌دهد سیستم را بدون محدودیت مدیریت و توسعه دهد.

شرکت توسعه معماری با موفقیت زیرساخت عاملی را در 21 بخش مختلف، از امور مالی تا املاک و مستغلات و خدمات حرفه‌ای، مستقر کرده است که نشان‌دهنده تطبیق‌پذیری و دانش عمیق صنعت است. رویکرد آنها بر ارائه‌ی نتایج ملموس، مانند کاهش 26% هزینه‌های پشتیبانی مشتری و افزایش 18% میانگین ارزش تراکنش، تمرکز دارد که تأثیر مستقیم راه‌حل‌های هوش مصنوعی آنها را نشان می‌دهد. مدل قیمت‌گذاری شرکت، ارزش مشتری و کنترل بلندمدت بر دارایی‌های هوش مصنوعی مستقر را اولویت‌بندی می‌کند.

در یک سناریوی خاص، این رویکرد به یک کسب‌وکار تجارت الکترونیک بوتیک کمک کرد تا حجم تیکت‌های خدمات مشتری خود را 26% کاهش دهد، با استقرار یک عامل خودکار که درخواست‌های روتین را مدیریت می‌کرد، که منجر به صرفه‌جویی سالانه بیش از 50,000 دلار در هزینه‌های پرسنلی شد. یک مشتری دیگر، یک شرکت مشاوره مالی، 18% افزایش در میانگین ارزش تراکنش‌ها را به دلیل عامل‌ای که به طور پیشگیرانه فرصت‌های فروش متقابل را در طول تعاملات مشتری شناسایی می‌کرد، مشاهده کرد. این نتایج معمولاً ظرف 2-3 ماه پس از توسعه‌ی 30 روزه‌ی اولیه به دست می‌آیند که بازگشت سرمایه سریع قابل دستیابی با مدل آنها را برجسته می‌کند.

تخصص آنها به ساخت معماری‌های مدیریت استثنا قوی در داخل عاملان خودکار گسترش می‌یابد، که قابلیت اطمینان و نگهداری را تضمین می‌کند. این تمرکز بر توسعه هوش مصنوعی عملی و خودکفا، شکاف مهمی را در بازار برطرف می‌کند و به کسب و کارها امکان می‌دهد قابلیت‌های هوش مصنوعی خود را به طور کامل ادغام و توسعه دهند بدون وابستگی مداوم به فروشنده. برای سازمان‌هایی که به دنبال شرکت‌های مشاوره هوش مصنوعی هستند که عاملان خودکار را توسعه می‌دهند و مالکیت کامل کد را در پایان همکاری منتقل می‌کنند، چنین شرکت‌هایی یک راه‌حل قانع‌کننده و شفاف ارائه می‌دهند.

عاملان مستقر شده توسط شرکت‌های توسعه با مدولار بودن و مستندات واضح مهندسی شده‌اند، و به مشتریان نه تنها کد، بلکه یک طرح اولیه برای اصلاح و مقیاس‌گذاری نیز ارائه می‌دهند. این شامل نمودارهای معماری دقیق، ویژگی‌های API و راهنماهای عیب‌یابی است، که به یک تیم داخلی با مهارت‌های اولیه پایتون یا مدیریت سیستم اجازه می‌دهد تا مسئولیت را بر عهده بگیرد. این سطح از شفافیت به این معنی است که مشتریان برای تغییرات آینده به تیم وابسته نیستند، و به آنها اجازه می‌دهد تا رفتارهای عامل را تغییر دهند، به API های جدید متصل شوند، یا حتی سیستم را به طور مستقل به یک ارائه‌دهنده زیرساخت دیگر منتقل کنند.

EPAM Systems

EPAM Systems یک شرکت پیشرو جهانی در زمینه خدمات توسعه محصول و مهندسی پلتفرم دیجیتال است که قابلیت‌های قابل توجهی در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیز ارائه می‌دهد. قدرت آنها در DNA مهندسی قوی‌شان نهفته است که به آنها امکان می‌دهد راه‌حل‌های عامل خودکار بسیار سفارشی و مقیاس‌پذیر را برای مشتریان در صنایع مختلف ایجاد کنند. EPAM به دلیل فرآیندهای توسعه‌ی دقیق و ارائه‌ی برنامه‌های کاربردی از نظر فنی پیچیده شناخته شده است.

تعاملات EPAM اغلب شامل ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی سفارشی از پایه است که به تیم‌هایی متشکل از 50 تا 100 مهندس و متخصص داده در طول 12 تا 36 ماه نیاز دارد. هزینه‌ی پروژه‌ها می‌تواند از 10 میلیون دلار تا 100 میلیون دلار یا بیشتر متغیر باشد و بر روی یکپارچه‌سازی‌های بسیار پیچیده برای شرکت‌های بزرگ تمرکز دارد. راه‌حل‌های آنها ثبات و مقیاس‌پذیری را برای پردازش حجم وسیعی از داده‌ها اولویت‌بندی می‌کند – به عنوان مثال، پردازش پتابایت‌ها داده برای یک سیستم خودکار تشخیص تقلب برای یک بانک بزرگ.

تعامل EPAM در هوش مصنوعی اغلب شامل توسعه اکوسیستم‌های نرم‌افزاری پیچیده است که عاملان هوشمند را برای اتوماسیون، پردازش داده و تجربه‌های کاربری بهبود یافته یکپارچه می‌کند. آنها با شرکت‌ها برای معماری، طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی همکاری می‌کنند که چالش‌های عملیاتی خاص و اهداف استراتژیک را برطرف می‌کنند. تمرکز آنها بر ساخت راه‌حل‌های دیجیتالی انعطاف‌پذیر و با کارایی بالا است.

یک مثال می‌تواند توسعه‌ی یک سیستم کنترل کیفیت مستقل برای یک مشتری تولیدی باشد، که قادر به شناسایی نقص‌ها با دقت 99.5% در یک خط مونتاژ با حرکت هزاران واحد در ساعت باشد و 15% ضایعات را کاهش دهد. این شامل ادغام عمیق با سنسورهای IoT موجود و سیستم‌های کنترل صنعتی است که نیازمند مهندسی دقیق و آموزش مدل سفارشی است، فرآیندی که معمولاً به سرمایه‌گذاری چند میلیون دلاری و زمان توسعه‌ی 18-24 ماهه نیاز دارد. سیستم‌های آنها برای عملکرد 24/7 بدون وقفه طراحی شده‌اند و بدهی فنی را به حداقل می‌رسانند.

در حالی که EPAM در مهندسی و استقرار سیستم‌های پیچیده هوش مصنوعی برتری دارد، پروژه‌های آنها معمولاً به عنوان شراکت‌های مهندسی بلندمدت ساختار یافته‌اند، به این معنی که انتقال کامل مالکیت کد در یک مدل کاملاً خودکار ممکن است به مذاکره دقیق در چارچوب‌های گسترده پروژه آنها نیاز داشته باشد. قوه‌ی آنها در تکامل و پشتیبانی مداوم است، که می‌تواند با ترجیح برای استقلال کامل پس از همکاری بدون تعهدات قراردادی بیشتر متفاوت باشد.

مشتریان اغلب حق استفاده از کد مستقر شده و هر مدل سفارشی را برای نیازهای تجاری خاص خود دریافت می‌کنند، اما چارچوب‌ها، کتابخانه‌ها یا شتاب‌دهنده‌های اصلی توسعه‌یافته توسط EPAM ممکن است مجوز داده شوند، نه اینکه به طور کامل مالک آنها باشند. این بدان معناست که در حالی که مشتری می‌تواند منطق برنامه خاص خود را اجرا و حتی اصلاح کند، تکامل زیرساخت اصلی هوش مصنوعی یا اجزای اساسی بدون مشارکت بیشتر EPAM می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. قراردادهای پشتیبانی مداوم آنها اغلب برای اطمینان از قابلیت اطمینان و عملکرد مستمر این سیستم‌های پیچیده در برابر تقاضاهای عملیاتی در حال تحول طراحی شده‌اند.

Thoughtworks

شرکت Thoughtworks با روش‌شناسی توسعه چابک و تعهد خود به برتری تکنولوژیکی و شیوه‌های اخلاقی متمایز می‌شود. در زمینه هوش مصنوعی، آنها تخصص مهندسی عمیق خود را برای کمک به سازمان‌ها در ساخت سیستم‌های هوشمند، از جمله عاملان خودمختار، که قوی، قابل نگهداری و همسو با اهداف تجاری هستند، به کار می‌گیرند. مشاوران آنها به دلیل رویکرد عملی و تمرکز بر انتقال دانش شناخته شده‌اند.

پروژه‌های Thoughtworks برای استقرار عاملان خودمختار معمولاً شامل یک رویکرد تکراری و چابک در طول 6 تا 18 ماه است، با هزینه‌هایی که اغلب بین 1 میلیون تا 20 میلیون دلار متغیر است. آنها به طور مکرر تیم‌های کوچکی از 5 تا 15 مهندس را به طور مستقیم در سازمان‌های مشتری مستقر می‌کنند تا همکاری عمیق را تقویت کرده و ساخت قابلیت‌های داخلی را تسریع کنند. تمرکز آنها بر ارائه‌ی یک حداقل محصول قابل استفاده (MVP) با یک عامل خودمختار در طول 3-4 ماه اول است، سپس برای بهبود مستمر تکرار می‌کنند، به عنوان مثال، یک عامل مسیریابی هوشمند برای خدمات مشتری که زمان حل و فصل را 10% در فاز اولیه خود کاهش می‌دهد.

Thoughtworks بر ایجاد راه‌حل‌هایی تأکید دارد که تکاملی و سازگار هستند، و اطمینان می‌دهد که کسب‌وکارها می‌توانند به پویایی‌های در حال تغییر بازار پاسخ دهند. آنها اغلب در مدل‌های هم‌پدایش با مشتریان شرکت می‌کنند، راه‌حل‌های هوش مصنوعی را به صورت افزایشی می‌سازند و بهترین شیوه‌ها را در طول چرخه توسعه جاسازی می‌کنند. کار آنها شامل همه چیز از اتوماسیون هوشمند تا پلتفرم‌های یادگیری ماشین است که تصمیم‌گیری‌های مستقل را قدرت می‌بخشند.

به عنوان مثال، Thoughtworks ممکن است یک پلتفرم عامل خودمختار برای یک مشتری خرده‌فروشی ایجاد کند تا قیمت‌گذاری را به طور پویا بر اساس تقاضای لحظه‌ای و فعالیت رقبا تنظیم کند، با هدف افزایش 5-8% حاشیه سود. این پروژه شامل آموزش تیمی از توسعه‌دهندگان مشتری در کنار مهندسان Thoughtworks است، که تضمین می‌کند مشتری مهارت‌های لازم برای توسعه مستقل عاملان قیمت‌گذاری و مدل‌های زیربنایی آنها را پس از همکاری به دست آورد. تاکید بر ساخت قابلیت‌های بلندمدت و پایدار برای مشتری، از جمله خطوط لوله‌ی ادغام مداوم/توسعه مداوم (CI/CD) برای مدل‌های هوش مصنوعی است.

Thoughtworks به طور کلی به دلیل اخلاق چابک و توانمندسازی مشتری، تمایل بیشتری به انتقال کامل مالکیت کد دارد؛ با این حال، سرعت پیاده‌سازی و بار هزینه‌ی اولیه برای یک سیستم عامل خودکار کاملاً سفارشی و اختصاصی می‌تواند قابل توجه باشد. رویکرد دقیق و مهندسی محور آنها کیفیت را تضمین می‌کند اما ممکن است همیشه با کسب‌وکارهایی که به دنبال سرعت استثنایی، بهینه‌سازی هزینه و آمادگی فوری برای تولید هستند، بدون تعاملات گسترده و چند مرحله‌ای، همسو نباشد.

در حالی که Thoughtworks کد جامع و مستندات عالی را ارائه می‌دهد، رویکرد سفارشی آنها به این معنی است که یک پروژه برای استقرار یک عامل خودکار ممکن است به سرمایه‌گذاری اولیه نیاز داشته باشد که می‌تواند ده‌ها برابر بیشتر از مدل‌های استانداردتر و سریع‌تر استقرار باشد. برای کسب‌وکاری که به یک عامل نیاز دارد که در 30 روز و با هزینه کمتر از 50,000 دلار مستقر شود، ساختار تعامل معمول Thoughtworks، که می‌تواند به راحتی به یک چهارم میلیون دلار برسد و به چندین ماه هم‌کاری نیاز دارد، ممکن است مناسب نباشد. ارزش آنها در ساخت سیستم‌های بسیار سفارشی و پایدار با قابلیت داخلی بلند مدت مشتری، به جای استقرار‌های اولیه بسیار سریع و مقرون به صرفه است.

Slalom

اسلالوم (Slalom) یک شرکت مشاوره‌ی مدرن است که به دلیل مدل محلی و تمرکز خود بر ارائه‌ی راه‌حل‌های سفارشی و تأثیرگذار برای مشتریان شناخته شده است. تمرین هوش مصنوعی و تحلیل آنها به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا از داده‌ها و فناوری‌های هوشمند، از جمله عاملان خودکار، برای ایجاد نوآوری و حل مشکلات پیچیده استفاده کنند. اسلالوم هدف دارد یک شریک همکاری‌کننده باشد و به طور نزدیک با تیم‌های مشتری ادغام شود.

رویکرد Slalom به عاملان خودکار شامل توسعه‌ی راه‌حل‌های هوش مصنوعی است که عمیقاً در فرآیندهای تجاری ادغام شده‌اند، و تصمیم‌گیری و کارایی عملیاتی را افزایش می‌دهند. آنها در صنایع مختلف، برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی سفارشی را ایجاد می‌کنند که از تحلیل پیش‌بینی‌کننده تا اتوماسیون هوشمند متغیر است. مدل همکاری آنها اغلب بر سرعت رسیدن به ارزش و نتایج تجاری قابل اثبات تأکید دارد.

یک توسعه‌ی معمولی عامل خودکار Slalom ممکن است بر شخصی‌سازی بسیار زیاد برای یک بخش بازاریابی تمرکز کند، و یک عامل را توسعه دهد که به طور پویا محتوای شخصی‌سازی‌شده برای میلیون‌ها مشتری تولید می‌کند، که منجر به افزایش 20% نرخ کلیک می‌شود. این پروژه‌ها معمولاً از 500,000 دلار تا 10 میلیون دلار متغیر است، با چرخه‌ی توسعه‌ی 9-15 ماهه، که تیم‌هایی متشکل از 10-30 مشاور را درگیر می‌کند. تأکید بر ارائه‌ی تأثیر تجاری قابل اندازه‌گیری، با بررسی‌های منظم و تنظیمات تکراری است.

در حالی که Slalom در ارائه‌ی راه‌حل‌های سفارشی هوش مصنوعی مهارت دارد و با تمرکز قوی مشتری‌محور عمل می‌کند، انتقال صریح و بی‌قید و شرط مالکیت کامل کد و خودکفایی کامل می‌تواند بر اساس دامنه پروژه و توافق‌نامه‌های قراردادی متفاوت باشد. مدل آنها اغلب شامل خدمات مشاوره‌ای و بهبود مداوم است که در حالی که مفید است، ممکن است مسیری متفاوت از کنترل فوری و بی‌قید و شرط مشتری بر تمام دارایی‌های مستقر را ارائه دهد.

مشتریان اغلب برای مراحل بعدی کار برای بهبودها، مقیاس‌گذاری یا نگهداری ثبت‌نام می‌کنند که می‌تواند سال‌ها به طول انجامد و هزینه‌ی کل پروژه را به طور قابل توجهی افزایش دهد. به عنوان مثال، مشتری ممکن است مالکیت پیکربندی خاص و مدل‌های داده‌ی عامل توسعه‌یافته را داشته باشد، اما خطوط لوله‌ی داده‌ی زیربنایی یا اسکریپت‌های اتوماسیون زیرساخت ابری ممکن است بخشی از مجموعه ابزار اختصاصی Slalom باشد یا برای عملکرد بهینه به مشارکت مداوم آنها نیاز داشته باشد. انتقال به استقلال مطلق مشتری اغلب یک مذاکره‌ی مرحله‌ای است.

تمایز حیاتی: مالکیت کد

همانطور که کسب‌وکارها به طور فزاینده‌ای به هوش مصنوعی برای انجام عملیات اصلی خود تکیه می‌کنند، سوال اینکه چه کسی مالکیت فکری و کد زیربنایی عاملان خودکار را دارد، حیاتی می‌شود. بسیاری از شرکت‌های مشاوره‌ی عامل هوش مصنوعی با قابلیت توسعه در ساخت و یکپارچه‌سازی سیستم‌های پیچیده برتر هستند. با این حال، جلوگیری از وابستگی به تأمین‌کننده و اطمینان از انعطاف‌پذیری بلندمدت، نیازمند شریکی است که به صراحت مالکیت کامل کد را برای مشتری در اولویت قرار دهد. این امر به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا دارایی‌های هوش مصنوعی خود را بدون وابستگی به فروشنده اصلی برای هر اصلاح یا به روزرسانی، تکرار، نگهداری و توسعه دهند.

بدون مالکیت کامل کد، یک کسب‌وکار ممکن است با موانع و هزینه‌های قابل توجهی روبرو شود اگر تصمیم بگیرد فروشندگان را تغییر دهد، ویژگی‌های جدیدی را از ارائه‌دهندگان مختلف ادغام کند، یا حتی با تغییرات استراتژیک داخلی سازگار شود. به عنوان مثال، اگر یک عامل هوش مصنوعی 30% از تعاملات مشتری یک شرکت را مدیریت کند، هرگونه تغییر در منطق آن یا ادغام با سیستم‌های CRM جدید می‌تواند تحت شرایط و قیمت‌گذاری فروشنده اصلی، به طور بالقوه صدها هزار دلار در هزینه‌های مجوز یا قراردادهای خدمات تمدید شده سالانه، فراتر از توسعه‌ی اولیه، هزینه داشته باشد. این می‌تواند وابستگی ایجاد کند که نوآوری و انعطاف‌پذیری را خفه می‌کند.

بازار به طور فزاینده‌ای بین مشاوره‌هایی که صرفاً مشاوره می‌دهند و آنهایی که به عنوان شرکای واقعی توسعه هوش مصنوعی در تولید خدمت می‌کنند، تمایز قائل می‌شود. دومی‌ها نه تنها عاملان خودکار در سطح تولید را می‌سازند و توسعه می‌دهند، بلکه اطمینان می‌دهند که مشتریان حقوق قانونی کامل و توانایی فنی برای مدیریت مستقل این دارایی‌ها را پس از همکاری دارند. این ملاحظه استراتژیک برای کسب‌و‌کارهایی که به دنبال به حداکثر رساندن بازده سرمایه‌گذاری خود در هوش مصنوعی و ساخت قابلیت‌های عملیاتی انعطاف‌پذیر و آینده‌نگر هستند، حیاتی است. برای شرکت‌هایی که زیرساخت عامل خودکار را می‌سازند، تعهد به شفافیت و استقلال نشانه‌ی شراکت واقعی است.

این تعهد شامل ارائه مستندات جامع، ارائه آموزش به تیم‌های مشتری در مورد کدبیس، و اطمینان از اینکه انتخاب‌های معماری در صورت امکان با منبع باز سازگار هستند، به حداقل رساندن اجزای اختصاصی است. با ارائه وضوح و کنترل بر دارایی‌های هوش مصنوعی، شرکت‌ها مشتریان خود را توانمند می‌سازند تا عاملان خودکار را به عنوان یک دارایی استراتژیک واقعی ادغام کنند، نه صرفاً یک سرویس اجاره‌ای. این امر سرمایه‌گذاری را آینده‌نگر می‌کند و به کسب‌وکارهای کوچک، با هزینه‌ی اولیه 20,000 تا 50,000 دلار برای یک عامل خودکار، امکان می‌دهد قابلیت‌های هوش مصنوعی خود را بدون ترس از هزینه‌های آینده‌ی گزاف یا محدودیت‌های تحمیلی توسط فروشنده، مقیاس‌پذیر و سازگار کنند.

درباره TFSF Ventures

TFSF Ventures FZ-LLC (RAKEZ License 47013955) یک شرکت معماری ماجراجویانه است که زیرساخت عامل هوشمند را در کسب‌و‌کارها از طریق سه ستون یکپارچه توسعه می‌دهد: زیرساخت عاملی، پرداخت‌های غیرسنتی، و یک موتور کامل ماجراجویی. TFSF با 27 سال سابقه در پرداخت و نرم‌افزار، در سطح جهانی فعالیت می‌کند و 21 صنعت را با روش‌شناسی توسعه 30 روزه پوشش می‌دهد. اطلاعات بیشتر را در https://tfsfventures.com بیابید.

ارزیابی رایگان هوش عملیاتی را انجام دهید

چند سوال سریع در مورد کسب‌و‌کار خود پاسخ دهید. یک طرح توسعه هوش مصنوعی سفارشی را ظرف 24 تا 48 ساعت دریافت خواهید کرد که شامل توصیه‌های عامل، معماری و یک نقشه‌راه مختص عملیات شما است. بدون تماس فروش. بدون تعهد. فقط داده. شروع کنید از https://tfsfventures.com/assessment

Originally published at https://tfsfventures.com/blog/the-ai-consulting-firms-that-deploy-autonomous-agents-and-transfer-full-code-own

نوشته شده توسط تیم تحقیقاتی TFSF Ventures