Кроме того, есть экосистемы с готовыми библиотеками на Python (PyTorch, TensorFlow, Transformers от Hugging Face и т.д.), позволяющие быстро строить кастомные модели или адаптировать существующие под свою задачу.
2.3. Основы API и автоматизации через no-code/low-code платформы
2.3.1. Что такое API
API – это «точка входа» к функционалу сервиса или приложения. Если говорить про AI, то API даёт возможность отправлять запрос (например, «Сгенерируй текстовое описание товара») и получать результат (описание). Всё взаимодействие происходит по заранее оговоренному протоколу (чаще всего HTTPS) и формату данных (JSON, XML и др.).
Пример: Вы используете OpenAI API для генерации текста. В своём приложении делаете запрос вида:
{
"model": "gpt-4",
"prompt": "Напиши заголовок для рекламы ноутбука",
"max_tokens": 30
}
На выходе получаете примерно:
{
"choices": [
{ "text": "«Мощь и портативность: Ваш идеальный ноутбук для работы и творчества!»" }
]
}
2.3.2. No-code/low-code платформы
Не у всех бизнесов есть ресурсы (время, деньги, персонал) для самостоятельной разработки. Здесь на помощь приходят no-code/low-code инструменты, которые позволяют создавать автоматизации и интегрировать AI без написания (или с минимальным объёмом) кода.
Примеры платформ:Zapier: Автоматизация рабочих процессов между популярными SaaS-сервисами (CRM, почтовые сервисы, Google Docs, Slack и т.д.). Integromat (Make): Аналог Zapier, но с более гибкими сценариями. Microsoft Power Automate: Часть экосистемы Microsoft 365, с которой легко взаимодействует и подходит для корпоративных решений. В таких платформах часто уже есть готовые модули для работы с OpenAI API, что упрощает создание чат-ботов, автоматических генераторов писем, обработки заявок и т.д.
Окончание части I
Мы рассмотрели две первые главы, сформировав теоретическую базу для понимания того, какое место занимает AI в современном бизнесе и какие основные инструменты и технологии используют для его внедрения.
В следующих разделах мы глубже погрузимся в разработку AI-стратегии для бизнеса, разберём реальные сценарии применения AI (включая автоматизацию поддержки, генерацию контента, продажи и аналитику), обсудим кейсы успешного внедрения в разных масштабах бизнеса, а также сделаем прогноз о будущем AI-технологий и связанных с ними рисках.