Как создать SaaS-продукт с искусственным интеллектом

Предотвращение сбоев в работе существующего SaaS-бизнеса требует добавления новых возможностей с помощью AI и ML. Главное - удостовериться, что это приносит ценность.

Игра заключается в обеспечении лучшего опыта и удержания клиентов через максимальную ценность и отличный пользовательский опыт.

Используйте искусственный интеллект для автоматизации клиентских служб и снижения расходов с помощью чат-ботов.

Для начала:

Выпустите "минимально жизнеспособный продукт" и оцените реакцию рынка.
Убедитесь, что в команде есть нужные навыки для управления SaaS-бизнесом.
Избегайте негативного влияния на существующую ИТ-инфраструктуру.
Привлекайте новых сотрудников с навыками в области AI/ML.
Планируйте инфраструктуру и вычислительные ресурсы для MVP.
Обеспечьте защиту MVP в области информационной безопасности для сохранения репутации вашего SaaS-бизнеса.

Определите новые функции AI/ML для вашего SaaS-продукта. Наймите PM, архитектора ПО и бизнес-аналитиков. Проведите мозговой штурм с заинтересованными сторонами и определите приоритеты для MVP.

Запланируйте внедрение ИИ и МЛ в SaaS-продукт:

Определите области для внедрения ИИ и выберите соответствующие возможности, такие как NLP или распознавание изображений.
Укажите наборы данных для обучения модулей ИИ/МЛ.
Рассмотрите использование облачных вычислений для упрощения инфраструктуры.
Обеспечьте безопасность вашего SaaS-приложения на базе AI/ML.
Выберите технологический стек и привлеките компетентную команду разработчиков.
Учтите лучшие практики проектирования пользовательского интерфейса.
Планируйте процедуры проверки и валидации, включая обзоры и тестирование.

Оценка проекта по добавлению ИИ и ML в SaaS-продукт

Как получить все необходимые организационные разрешения на реализацию проекта по разработке программного обеспечения? Важным шагом является оценка его стоимости, поэтому сейчас мы рассмотрим, как это можно сделать.

Для этого необходимо выполнить следующие действия:

Оценить стоимость использования платформы облачных вычислений;
Оценить стоимость инструментов разработки AI и ML;
Рассчитать смету расходов на оплату труда разработчиков;
Оценить прочие расходы на наем персонала и административную деятельность.

Если вам нужна помощь в выполнении этого задания, то вы можете ознакомиться с нашим руководством "Сколько стоит разработка ИИ-решения для вашей компании?".

Найти облачную платформу для разработки

Как позаботиться о требованиях к инфраструктуре при разработке модулей AI и ML для вашего SaaS-продукта? Как SaaS-компания, вы, вероятно, уже используете облачные вычисления.

Вам необходимо согласовать с ней свою облачную стратегию. Поскольку SaaS-продукты являются веб-приложениями, вы, вероятно, уже используете платформу "платформа как услуга" (PaaS). Я рекомендую использовать ее и для разработки модулей AI и ML.

PaaS-платформы, такие как AWS Elastic Beanstalk от Amazon, имеют массу преимуществ, например:

Они управляют облачной инфраструктурой, сетями, базами данных, операционной системой, промежуточным ПО и средой выполнения. В результате вы можете сосредоточиться на разработке.

Определитесь с технологическим стеком для проекта ИИ и ОД

Какие технологии следует использовать в проекте по внедрению ИИ и ОД в SaaS-продукт? При принятии решения учитывайте следующие аспекты:

Необходимо ориентироваться на стек технологий, используемый в существующем SaaS-продукте. Например, если для создания веб-приложения используется Node.js, то следует придерживаться его.
Для создания модулей AI и ML можно использовать средства разработки AI, поскольку такой подход может ускорить реализацию проекта.

В качестве альтернативы вы можете решить написать свои программы ИИ и ОД с нуля. В этом случае следует использовать такой мощный язык программирования, как Python. В нем есть отличные библиотеки, которые упрощают кодирование программ ИИ и ОД.

Скорее всего, вы будете интегрировать модули искусственного интеллекта и ML с существующим фронтэндом SaaS-продукта с помощью API. Я рекомендую разрабатывать RESTful API, поскольку "REST" (Representational State Transfer) является стандартом де-факто для разработки API.

Привлечение компетентной команды разработчиков

Нельзя недооценивать важность компетентной команды разработчиков. Такой команде необходимы следующие роли:

Дизайнеры пользовательского интерфейса;
Разработчики AI/ML;
Web-разработчики;
тестировщики;
Инженеры DevOps.

Вам нужны сотрудники с отличными техническими навыками, в том числе в области науки о данных, однако они также должны обладать отраслевыми знаниями и хорошим уровнем опыта.

Хотя вы, безусловно, будете тщательно тестировать свои алгоритмы AI и ML, API и т.д., тестирование не может выявить все ошибки. Необходимо внедрить тщательный процесс проверки, который должен охватывать все следующее:

Бизнес-требования;
Технический дизайн;
Тестовый план и тестовые случаи;
Дизайн пользовательского интерфейса;

Защитите свой SaaS-продукт, пока внедряете ИИ и ML

Возможно, вы обеспечили безопасность своего SaaS-продукта при его запуске. Теперь, когда вы добавляете новые функции или возможности с помощью AI и ML, вам нужно сделать это снова.

Как защитить свое приложение? Возможно, необходимо обратить внимание на следующее:

Устранение ключевых уязвимостей безопасности приложений, таких как инъекции, внешние сущности XML (XXE), межсайтовый скриптинг (XSS), нарушение аутентификации и т.д.;
Использование таких инструментов и технологий, как многофакторная аутентификация (MFA), шифрование, межсетевые экраны нового поколения, антивирусные решения и средства анализа угроз в режиме реального времени;
Включение тестирования безопасности и соответствия требованиям в CI/CD-тестирование вместо того, чтобы рассматривать их как низкоприоритетные задачи;

Разработка API для интеграции модулей AI и ML в ваш SaaS-продукт

Скорее всего, вы разрабатываете API, чтобы фронтенд вашего усовершенствованного SaaS-приложения мог получить доступ к новым модулям глубокого обучения AI и ML. Разработка API также позволит вам масштабировать процесс разработки. Хорошая оптимизация приложения - залог его успеха.

Как разрабатывать API? Для этого необходимо выполнить следующие действия:

Использовать инструмент типа Postman для разработки API, а также инструмент типа Swagger для их документирования.
Для размещения API необходимо использовать аккаунт облачного хостинга.
Использовать для разработки API современные базы данных, такие как PostgreSQL и MongoDB.
Обеспечьте безопасность API с помощью таких методов, как шифрование, цифровая подпись, токен аутентификации, квоты, дросселирование и защищенные шлюзы.
Создавайте эффективные правила для запросов и ответов API, а также грамотно оформляйте URL-адреса конечных точек API.

Управление проектом

Как управлять проектом? Прежде всего, необходимо сформировать сплоченную команду.

Большинство руководителей проектов по разработке SaaS и AI/ML используют методологию Agile, поскольку она подходит именно для таких проектов. В этой методологии необходимо работать в тесном контакте с заказчиками и быстро предоставлять ощутимую ценность.

Для этого необходима среда, способствующая сотрудничеству. Я рекомендую использовать технику "Scrum" и формировать "Scrum-команды". В таких командах разработчики и тестировщики работают вместе, тесно взаимодействуя с заинтересованными сторонами бизнеса, маркетологами и т.д.

Для эффективного управления рабочими процессами проекта следует также использовать приборную панель реального времени.