Pegasystems добавляет корпоративные инструменты искусственного интеллекта для упрощения анализа и прогнозирования

Источник · Перевод автора

Сегодня компания Pegasystems объявила о добавлении возможности применять ИИ к бизнес-процессам на промежуточном этапе, чтобы компании могли определять, произойдет ли ожидаемый результат так, как ожидалось.

Pegasystems также добавляет функцию, которая позволяет компаниям анализировать потоковые данные о событиях на таких платформах, как программное обеспечение с открытым исходным кодом Apache Kafka, которое сейчас широко используется для того, чтобы организации могли передавать данные почти в реальном времени.

По словам технического директора Pegasystems Дон Шуермана (Don Schuerman), Pega Process AI сочетает в себе алгоритмы машинного обучения, обработку событий, бизнес-правила, обработку естественного языка и прогнозную аналитику с инструментами с низким кодом для анализа процессов в реальном времени. Такой подход позволяет организациям вносить изменения в процессы, например, для обеспечения соблюдения соглашения об уровне обслуживания (SLA).

По мере того, как организации вкладывают средства в бесчисленные инициативы по цифровой трансформации бизнеса, многие обнаруживают, что унаследованные пакетно-ориентированные приложения, которые обычно обрабатывают данные в одночасье, не очень подходят для взаимодействия с клиентами в режиме, близком к реальному времени, отметил Шуэрман. В результате организации модернизируют приложения, используя такие платформы, как Kafka, которые позволяют им передавать данные между приложениями и платформами. Он добавил, что способ обработки данных унаследованными приложениями ограничивает цифровые процессы, которым необходимо обрабатывать данные в реальном времени.

«Переход от пакетных процессов к реактивным процессам в реальном времени стал делом стола», – сказал он.

Поддержка потоковой передачи событий будет играть решающую роль в достижении организацией этой цели. Шуэрман отметил, что вместо того, чтобы ждать анализа данных, находящихся в состоянии покоя на облачной платформе, например, можно анализировать данные о событиях потоковой передачи в пути.

Построй или купи

По мере того как организации стремятся внедрить возможности ИИ в бизнес-процессы, разногласия, которые всегда существуют между созданием возможностей и их приобретением, естественным образом проявляются. Pegasystems предлагает расширяемую платформу на основе моделей искусственного интеллекта, которые она создает и курирует в контексте платформы Pega. Эта возможность упрощает организациям эксперименты с ИИ без необходимости нанимать специалистов по данным для построения моделей ИИ с использованием различных наборов инструментов с открытым исходным кодом. Напротив, команде специалистов по обработке и анализу данных часто требуется несколько месяцев, чтобы построить модель искусственного интеллекта, которая, возможно, никогда не попадет в производственную среду.

Шуэрман сказал, что вместо того, чтобы просто экспериментировать с возможностями ИИ, организациям, как правило, следует работать в обратном направлении от желаемого бизнес-результата. Такой подход снижает вероятность того, что организация потратит время и ресурсы на проект ИИ, который никогда не попадет в производственную среду.

Инвестиции в искусственный интеллект

Нет сомнений в том, что организации любого размера инвестируют в различные формы ИИ в рамках более крупных инициатив по трансформации цифрового бизнеса. Проблема, с которой сталкиваются эти организации, заключается в том, что большинство специалистов по данным не особенно хорошо разбираются в том, как следует оптимизировать любой бизнес-процесс, что может привести к множеству проб и ошибок. Поставщики платформ, такие как Pegasystems, позволяют среднему бизнес-аналитику, который знает, как работать с инструментами с низким кодом, применять ИИ к процессам, которые им хорошо известны. Это также упрощает для них изменение этих процессов, если модели искусственного интеллекта необходимо обновить или начать дрейфовать к неоптимальному результату.

По мере того, как ИИ становится все более демократизированным, процессы, которые он может применять, намного превышают количество экспертов по науке о данных, которые будут доступны в ближайшее время. Из-за необходимости и страха организации собираются позволить бизнес-пользователям по крайней мере поэкспериментировать с ИИ, прежде чем конкуренты применит те же возможности. Будем надеяться, что ограждения обеспечат надлежащую проверку моделей ИИ и принесут больше пользы, чем вреда.