Usługi tworzenia AI jako usługi (AIaaS)

AI jako usługa zapewnia firmom chmurowy dostęp przez webowe API do gotowych dużych modeli językowych i narzędzi do przetwarzania danych. Aby z nich korzystać, firmy nie muszą kupować specjalistycznego sprzętu, konfigurować serwerów z GPU ani utrzymywać wewnętrznych pipeline'ów danych — mogą wynajmować te możliwości na żądanie. Taki model pozwala zespołom wbudować w oprogramowanie widzenie komputerowe czy algorytmy predykcyjne bez samodzielnego budowania i utrzymywania infrastruktury AI.

Dzięki wyeliminowaniu złożoności infrastruktury firmy oszczędzają na kosztownym sprzęcie obliczeniowym i ograniczają długoterminowe utrzymanie serwerów. Zespoły inżynierskie szybciej wprowadzają oprogramowanie na rynek, ponieważ łączą się z istniejącymi API, zamiast budować backendy modeli od podstaw. Ponadto systemy AIaaS automatycznie obsługują skoki ruchu bez spowolnień.

W Akveo budujemy platformy z rygorystycznymi protokołami bezpieczeństwa klasy enterprise, takimi jak RBAC, izolowana architektura multi-tenant i szyfrowanie end-to-end. Oddzielne środowiska zapobiegają wyciekom informacji między klientami, a reguły autoryzacji ograniczają dostęp do konkretnych zasobów. Historia promptów i dane klientów pozostają prywatne i nigdy nie są wykorzystywane w publicznych zbiorach danych do trenowania modeli.

Tak, mamy solidne doświadczenie w łączeniu nowoczesnych platform chmurowych ze starszymi stackami technologicznymi. W podejściu API-first nasz zespół tworzy middleware i usługi webowe na zamówienie, które łączą nowe algorytmy ze starszymi bazami SQL, wewnętrznymi systemami CRM czy systemami ERP, takimi jak SAP. Dzięki temu można dodawać nowe możliwości bez wymiany niezawodnego oprogramowania podstawowego i bez zakłócania codziennej pracy.

Kontrolujemy wydatki na chmurę dzięki inteligentnemu kierowaniu zapytań w backendzie i optymalizacji danych. Aplikacja buforuje częste zapytania, oczyszcza surowe dane przed wysłaniem i kieruje proste zadania do mniejszych, tańszych modeli. Najbardziej zaawansowane LLM są używane tylko wtedy, gdy wymaga tego złożona logika. Pozwala to uniknąć nieprzewidzianych opłat za API, a koszty hostingu pozostają przewidywalne wraz ze wzrostem ruchu.