Наступне рішення - Dell Technologies / Springence Technology - On-Premise AI Platforms.Якщо пояснити просто, це рішення про те, як компанія може використовувати AI не лише як окремий інструмент, а як внутрішню корпоративну інфраструктуру.Платформа, через яку AI може працювати з внутрішніми даними, документами, процесами, системами та бізнес-задачами.Саме це вони називають AI Factory.AI Factory - це підхід, коли компанія створює власну основу для постійного запуску AI-рішень, керовану систему, яка дозволяє розгортати AI для різних функцій бізнесу: HR, фінансів, логістики, виробництва, customer service, IT, knowledge management.Логіка рішення - у великій компанії вже є багато систем і даних. Є ERP, CRM, HR-системи, фінансові системи, операційні системи, бази знань, SOP, інструкції, договори, технічна документація, дані про клієнтів, працівників, виробничі процеси, логістику та історію рішень.Але ці дані часто живуть у різних системах і не завжди швидко перетворюються на рішення, автоматизацію або якісну підтримку працівників. On-Premise AI Platform створює шар, який дозволяє AI працювати з цими даними всередині компанії.Важлива особливість, що дані залишаються в компанії. AI розгортається у власній інфраструктурі, моделі працюють у контрольованому середовищі, а компанія сама визначає, які моделі використовувати, хто має доступ, які дані можна використовувати, які ресурси виділяються різним департаментам і як усе це моніториться.Нам показали цю систему як кілька рівнів.Перший рівень - інфраструктура: GPU, storage, network, computing resources.Другий рівень - AI-платформа, яка відповідає за deployment моделей, model serving, load balancing, monitoring, governance, permissions та resource allocation.Третій рівень - AI-застосунки та AI-agents, які вже працюють із конкретними бізнес-задачами: knowledge management, document processing, forecasting, customer service, technical support, training, quality control або decision support.Багато компаній сьогодні вже використовують AI. Але часто це означає, що один департамент тестує AI для текстів, інший для документів, третій для підтримки, четвертий для аналітики. Це корисно, але це не створює системної AI-спроможності компанії.У цьому рішенні ідея інша - побудувати платформу, на якій компанія може постійно створювати нові AI-сценарії, підключати внутрішні знання, інтегрувати AI з бізнес-системами й управляти цим як частиною корпоративної архітектури.Нам також пояснили, чому компанії зараз дивляться саме в бік local AI models та on-premise AI, і ось чому 1. Open-source models за останні роки стали достатньо сильними для багатьох enterprise-задач.2. Sensitive data. У великих компаніях є багато інформації, яку не можна або небажано передавати назовні: employee data, customer data, contracts, financial information, operational documents, internal business knowledge.3. Накопичення знань компанії. Реальна цінність AI з’являється тоді, коли він починає працювати не з абстрактною інформацією з інтернету, а з конкретним знанням компанії: її процесами, правилами, документами, історією, культурою та операційною логікою.КейсиУ manufacturing-компаніях таке рішення може допомагати з навчанням нових працівників, особливо коли є labor shortage і не вистачає досвідчених людей для постійного навчання новачків. Компанія створює внутрішню knowledge database, працівник ставить питання, а AI дає відповідь на основі внутрішніх інструкцій, документів і знань компанії. Це зменшує навантаження на senior employees і може знижувати HR training costs.У фінансах - робота з invoices, receipts та іншими документами через OCR technology: сканувати документи, розпізнавати інформацію, витягувати дані й переводити їх у структурований формат, наприклад Excel.У логістиці - аналіз historical data, logistics patterns і past business experience, щоб підтримувати forecasting та operational prediction.У виробництві - застосовування для defect detection, quality inspection та safety monitoring.