Современная разработка и исследование в области искусственного интеллекта всё чаще требуют взаимодействия с облачными API ведущих поставщиков ИИ-моделей. Работа с такими API позволяет быстро интегрировать мощные алгоритмы обработки естественного языка, компьютерного зрения и других технологий без необходимости самостоятельно обучать сложные модели. В этой задаче актуально создание удобных инструментов для отправки запросов к ИИ-сервисам и получения развернутых, легко интерпретируемых результатов.

ИИ становится неотъемлемой частью бизнес-стратегий, и его внедрение воспринимается как необходимое условие конкурентоспособности. В то же время компаниям важно учитывать риски и активно работать над повышением точности и надёжности моделей ИИ для успешной цифровой трансформации.

Из опыта могу сказать, что внедрение абсолютно любой автоматизированной системы в компании должно пройти несколько важных и последовательных этапов, некоторые из них даже формальные, но они должны быть. Изначально подумайте какое архитектурное воплощение вам подходит. Если команда ИТ специалистов не имеет компетенций реализации проектов внутри компании, часто упирается в ограниченность ресурсов, имеет место быть сетевым сбоям и ограничениям по портам и протоколам - вам прямой путь в облако. Можете сами?