Забезпечення доступу до медичних послуг для людей з різними видами інвалідності є важливим кроком у створенні кращого суспільства. Саме цю мету переслідував наш клієнт, розпочинаючи свій проєкт для людей із порушенням слуху. Платформа допомагає клінікам і лікарням надавати повний спектр послуг, включаючи направлення до лікарів, обстеження, а також доступ до необхідного обладнання та ліків. 

У цій статті ми розглянемо, як команда Agiliway реалізувала нові функції, щоб допомогти клієнту вийти на міжнародний рівень, а також з якими технічними викликами ми зіткнулися в процесі розробки. 

Які були завдання проєкту? 

Головна ідея рішення – забезпечити людям із вадами слуху зручний доступ до медичних послуг. Користувачі можуть проходити слухові тести, відстежувати свою медичну історію та спілкуватися з лікарями. Однією з ключових функцій є можливість проходження онлайн-тестів на слух, що дозволяє пацієнтам отримувати консультації дистанційно. Це особливо важливо для тих, хто не має можливості відвідувати лікарів особисто. 

Головним завданням команди було розширення та оновлення системи локалізації платформи, яка включає підтримку мов, часових поясів і валют. Також ми впровадили автоматизований переклад через Crowdin. Крім того, команда займалася покращенням інфраструктури проєкту та налаштуванням DevOps-процесів. 

Основні виклики, з якими ми зіткнулися: 

• Складність проєкту. Платформа використовує різні технології, зокрема Laravel, AngularJS, ReactJS і Twig. Через складну структуру, яка включає серверний рендеринг (SSR) та генерацію статичних сторінок (SSG), модернізація платформи стала непростим завданням. 

• Перехід на Crowdin. Раніше переклади виконувалися вручну, що займало багато часу. Ми запропонували автоматизувати цей процес. 

• Проблеми з конфігурацією. Через застарілі компоненти, такі як конфігурації Docker, потрібен був ретельний аналіз і налагодження системи. 

• Інтеграція різних технологій. Оскільки платформа має кілька модулів, нам довелося глибше розбиратися в її структурі, щоб впровадити рішення для ефективного управління перекладами. 

• Покращення інфраструктури. Ми працювали з DevOps-процесами, щоб зробити систему більш стабільною та зручною для розгортання змін. 

Які рішення запропонувала команда розробників? 

Оскільки платформа розширюється, клієнт розуміє важливість локалізації для залучення глобальної аудиторії. Щоб зробити платформу більш доступною, ми додали підтримку кількох мов, часових поясів і валют. 

Основні технічні рішення, які ми впровадили: 

1. Розширення системи локалізації через Crowdin. Це дозволяє динамічно змінювати переклади без потреби перезапускати систему. Також ця інтеграція спрощує додавання нових мов і оновлення вже існуючих перекладів. Автоматизація процесу зменшила витрати часу на 50%. 

2. Використання Git Submodules для управління перекладами. Це дозволяє зберігати всі переклади в окремому репозиторії, який синхронізується з Crowdin. Тепер немає потреби зберігати внутрішні файли перекладів. 

3. Оновлення інфраструктури. Ми вдосконалили серверну частину, щоб підтримувати нову систему перекладу, а також допомогли в DevOps-задачах, що значно спростило розгортання оновлень. 

4. Додана можливість налаштування звітів. Користувачі тепер можуть створювати документи з брендовими елементами клієнта, що робить платформу більш професійною та підвищує довіру користувачів. 

Яку цінність ми принесли клієнту? 

Співпраця Agiliway із клієнтом принесла значні стратегічні переваги. Основні з них: 

• Новий механізм перекладу зробив платформу більш масштабованою, що допомогло клієнту вийти на міжнародний ринок. 

• Покращення інфраструктури та DevOps-процесів дозволило зменшити витрати часу та коштів на управління оновленнями. 

• Можливість персоналізованих звітів посилила ідентичність бренду клієнта та зробила платформу більш зручною для користувачів. 

Усі ці покращення сприяють створенню гнучкої та масштабованої медичної платформи. Чим зручніша вона для користувачів і постачальників медичних послуг, тим успішнішою вона буде. Тому попереду ще багато цікавих оновлень! 

У сучасному світі дані мають величезну цінність, тому їхній захист стає критично важливим. Кіберзагрози стають складнішими, створюючи серйозні ризики для бізнесів, державних установ та звичайних людей. Навіть урядові організації піддаються атакам, адже витік їхньої інформації може становити загрозу національній безпеці. 

Кібербезпека постійно змінюється, оскільки разом із новими технологіями з’являються нові загрози. Наприклад, компанія Amazon повідомила, що щодня стикається з 750 мільйонами кіберзагроз, тоді як на початку року ця цифра становила лише 100 мільйонів. Тому все більше організацій починають використовувати машинне навчання (ML) для захисту своїх даних. ML допомагає швидше аналізувати інформацію, виявляти закономірності та приймати рішення для боротьби з атаками. 

Як машинне навчання покращує кібербезпеку 

Машинне навчання значно посилює заходи безпеки. Воно допомагає: 

• аналізувати загрози в реальному часі; 

• зменшувати кількість хибних спрацювань; 

• швидше адаптуватися до нових атак. 

ML-моделі можуть швидко опрацьовувати великі обсяги даних та знаходити підозрілі закономірності. Вони виявляють складні атаки, такі як APT (advanced persistent threats) або атаки «нульового дня», і блокують можливі витоки інформації. 

Проте машинне навчання також має свої виклики. Одним із них є велика кількість хибних спрацювань у традиційних системах. Щоб зменшити цю проблему, необхідно постійно тренувати моделі та оновлювати їх новими даними. Оскільки хакери постійно змінюють свої методи, система має швидко адаптуватися. 

Де застосовують машинне навчання в кібербезпеці 

Компанії активно впроваджують ML у свої системи безпеки. Ось основні сфери його застосування: 

1. Системи виявлення вторгнень 

ML використовується для аналізу мережевого трафіку та пошуку підозрілих дій. Це допомагає швидше відрізняти звичайну активність від потенційних загроз. 

2. Виявлення шкідливого ПЗ 

Традиційні антивіруси працюють за принципом розпізнавання підписів загроз, але вони не завжди можуть виявити нові або модифіковані віруси. ML-моделі аналізують поведінку програм, що дозволяє виявляти загрози навіть тоді, коли вони ще не були зафіксовані в базах антивірусів. 

Наприклад, ML-алгоритми аналізують системні виклики, трафік у мережі та дії файлів. Якщо програма виконує підозрілі команди або шифрує дані нетиповим способом, система може миттєво відреагувати. 

3. Захист від фішингових атак 

Фішинг – це одна з найпоширеніших загроз. Він стає причиною 22–30% успішних зламів. ML-моделі аналізують зміст електронних листів, перевіряють посилання та виявляють підозрілу активність відправників. Крім того, компаніям варто регулярно навчати своїх співробітників, щоб вони уважніше ставилися до листів із посиланнями. 

4. Виявлення фінансового шахрайства 

Керування фінансами вимагає особливої обережності. ML-алгоритми аналізують транзакції та шукають підозрілі схеми, які можуть свідчити про шахрайство. 

5. Фільтрація спаму та ботів 

Соціальні мережі та сайти стають мішенню для спамерів і ботів. Машинне навчання допомагає автоматично виявляти та блокувати небажані листи, повідомлення та підозрілі акаунти, створюючи безпечніше середовище для користувачів. 

Переваги та виклики машинного навчання в кібербезпеці 

Переваги ML: 

• здатність швидко обробляти великі обсяги даних; 

• автоматизація багатьох завдань, що зменшує навантаження на спеціалістів; 

• постійне навчання на нових даних, що підвищує ефективність виявлення загроз. 

Виклики ML: 

• необхідність якісних даних для навчання моделей (багато інформації є конфіденційною); 

• великі витрати на обчислювальні ресурси для тренування алгоритмів; 

• потреба у фахівцях із досвідом роботи в кібербезпеці та машинному навчанні; 

• можливість атак на самі ML-моделі (наприклад, підміна даних для введення системи в оману). 

Висновок 

Машинне навчання – це не просто інструмент, а стратегічний ресурс у боротьбі з кіберзагрозами. Воно вміє аналізувати, адаптуватися та реагувати в режимі реального часу, що робить його ефективним у протидії сучасним атакам. 

Щоб повністю використати можливості ML, компанії мають інвестувати в розвиток технологій, постійно оновлювати моделі новими даними та підтримувати баланс між автоматизацією та людським контролем. Тільки так можна створити надійну цифрову безпеку, здатну протистояти сучасним загрозам. 

Лютий 2025 приніс гучні новини: ШІ став розумнішим, квантові чіпи демонстрували силу, а хакери не давали спокою. Ось головні події місяця, що змінюють цифровий світ.

Google Gemini: новий конкурент ChatGPT

Gemini від Google швидко нарощує можливості. Це мультимодальний чат‑бот (працює з текстом, зображеннями, звуком і кодом), еволюція Bard, інтегрований з Gmail і Maps. Доступний безкоштовно в браузері та на мобільних, він підтримує голосовий діалог у реальному часі й створює зображення. Платна підписка Gemini Advanced дає доступ до потужніших моделей. Іноді відповіді можуть «галюціювати» або уникати контенту під авторським правом, але в цілому це серйозний конкурент ChatGPT — варто спробувати.

Majorana 1 від Microsoft: велика ставка на квант

Microsoft показала квантовий чіп Majorana 1 з топологічною архітектурою, яка використовує перший у світі топокондуктор для контролю частинок Майорана. Це має відкрити шлях до стабільних і масштабованих кубітів — у перспективі мрія про мільйон кубітів на чіпі. Уявіть собі, що деякі складні проблеми вирішать за роки, а не за десятиліття. У поєднанні з Azure це частина зусиль DARPA зі створення відмовостійких квантових систем.

GitHub під атакою: хаос typo‑squatting

Хакери влаштували масовану атаку типу typo‑squatting на GitHub, створивши мільйони фейкових репозиторіїв, щоб викрасти cookies та логіни. AI‑захист GitHub зупинив більшість загроз, але близько 1% проскочило — тисячі ризикових репозиторіїв лишились активними. Паралельно шахраї використовують QR‑фішинг («quishing»), примушуючи людей сканувати підробки, що викрадають дані або ставлять шкідливе ПЗ. Крадіжка MFA‑токенів особливо небезпечна — вони можуть давати доступ до 30 днів.
Порада: перевіряйте джерела QR, не скануйте підозрілі коди й використовуйте endpoint‑безпеку.

Intel vPro: ера ШІ‑ПК починається

Intel представила платформу vPro із ШІ‑функціями, побудовану на процесорах Intel Core Ultra. Вона підвищує продуктивність CPU/GPU/NPU, пришвидшує робочі процеси та посилює безпеку. У партнерстві з Acer, ASUS, Dell, HP, Lenovo, LG і Microsoft Surface Intel випускає понад 100 бізнес‑модельних ПК. Рішення покликані полегшити перехід з Windows 10 на 11, прискорити офісні задачі (згадані до 47%) і забезпечити кращий захист завдяки AI‑Threat Detection.

Google Lens з’являється на iPhone: пошук у один тап

Google додає функції Lens в Chrome і додаток Google на iPhone: тепер швидко шукати прямо з екрану простіше — без відкриття нової вкладки чи скриншоту. Можна отримати результати покупок, визначення слів або розпізнати предмет, торкнувшись, виділивши або замалювавши екран. Це подібно до Android‑функції Circle to Search і має зробити мобільний пошук ще зручнішим.

Quantum Machines отримала $170 млн

Ізраїльський стартап Quantum Machines залучив $170 млн у раунді C, який очолили PSG Equity та Intel Capital. Їхнє обладнання використовують багато квантових лабораторій — це допомагає знижувати помилки і прискорювати розвиток квантових систем. Гроші підсилюють позиції Quantum Machines у глобальній гонці квантових технологій.

Amazon Alexa+ стає розумнішою

Amazon представила Alexa+ у Нью‑Йорку — це нова версія з генеративним ШІ, тісно інтегрована з вашим акаунтом Amazon: відстежує прочитані книги, керує смарт‑домом і навіть підбирає ресторани під настрій. Для Echo Show з’явиться персональний розділ «For You», а камери Ring отримають зведення подій. Планується підтримка парсингу файлів для підвищення продуктивності. Запуск очікується пізніше цього року — Amazon робить ставку на потужного асистента.

Apple: оновлення з фокусом на ШІ

Останні оновлення Apple — iOS 18, iPadOS 18, macOS Sequoia та watchOS 11 — принесли багато ШІ‑фішок. У iOS 18.2 Apple Intelligence дозволяє генерувати зображення ШІ, створювати власні емодзі та навіть спілкуватися з ChatGPT; додали інструменти для написання текстів. RCS‑повідомлення покращують спілкування з Android, AirPods можуть тестувати слух, і тепер можна змінювати додатки за замовчуванням. В iPadOS додали калькулятор, що розв’язує задачі; у watchOS з’явився моніторинг, пов’язаний зі сном і апное. Бета iOS 18.4 додала підтримку робот‑пилососів в Apple Home.
Крім того, кодові натяки в бета‑версії показали можливу інтеграцію Google Gemini з Siri — це могло б покращити відповіді Siri на складніші питання. Apple може оголосити про подібні плани на WWDC.

Підсумок лютого

У лютому домінували дуелі ШІ і великі квантові амбіції. Що вам цікавіше — потужніші ПК від Intel чи безкоштовний Gemini від Google? Повертайтеся за наступними оглядами!

Штучний інтелект (AI) та машинне навчання (ML) – це терміни, які ми чуємо майже щодня. Від рекомендацій на стрімінгових платформах до віртуальних асистентів, з якими ми взаємодіємо, – сьогодні AI майже всюди. Проте багато людей досі не розуміють різницю між штучним інтелектом та машинним навчанням. 

Тож у цій статті ми пояснимо, чим відрізняються AI та ML, розглянемо їхні переваги та виклики, а також проаналізуємо, яке майбутнє чекає на ці технології. 

Чим відрізняються AI та ML? 

Щоб чітко розмежувати ці поняття, варто розглянути їх детальніше. 

Штучний інтелект – це напрям комп’ютерних наук, який займається розробкою систем, здатних виконувати завдання, що зазвичай потребують людського інтелекту. Уявіть AI як велику парасольку, яка охоплює всі технології, що роблять машини «розумними». Це включає вирішення проблем, розпізнавання об’єктів, аналіз мовлення та навіть ухвалення рішень. Іншими словами, системи на основі AI імітують когнітивні функції людини, аналізують дані та видають відповіді на запити користувачів або інших систем. 

Машинне навчання – це підрозділ AI, що передбачає навчання алгоритмів на основі даних. ML-моделі не програмуються чітко для виконання завдань, а самостійно знаходять закономірності у великих наборах даних і приймають рішення або роблять прогнози. Завдяки машинному навчанню ми спостерігаємо значний прогрес у сфері штучного інтелекту. 

Переваги та виклики впровадження AI та ML 

Перед тим як впроваджувати нові технологічні рішення, компанії зазвичай оцінюють їхні плюси та мінуси. 

AI дозволяє автоматизувати багато процесів, зменшувати навантаження на працівників і спрямовувати їхні зусилля на важливіші завдання. 

Основні переваги AI та ML: 

1. Автоматизація рутинних процесів. Наприклад, чат-боти можуть відповідати на типові запитання клієнтів, тоді як працівники фокусуються на складніших запитах. 

2. Потужна аналітика даних. ML-алгоритми здатні швидко аналізувати великі обсяги інформації, знаходити закономірності та створювати прогнози. Наприклад, у фінансах AI допомагає виявляти шахрайство, а в медицині – діагностувати хвороби за аналізом знімків або історії хвороби. 

3. Прискорення ухвалення рішень. AI може швидко обробляти інформацію та допомагати у прийнятті рішень, зменшуючи ризик людських помилок. 

4. Робота 24/7. На відміну від людей, AI-системи можуть працювати безперервно, що особливо корисно у сфері обслуговування клієнтів або виробництві. 

Основні виклики впровадження AI: 

1. Висока вартість. Розробка та впровадження AI-рішень можуть бути дорогими, що ускладнює їх використання малим бізнесом. 

2. Брак спеціалістів. Для створення та підтримки AI-систем потрібні досвідчені інженери, що робить ринок кадрів дуже конкурентним. 

3. Обмежена креативність. AI працює за заданими алгоритмами й не має справжнього розуміння людських емоцій. Він може розпізнавати емоції, але не здатний їх переживати або приймати рішення, виходячи за межі отриманих даних. 

4. Питання конфіденційності. AI працює з великими обсягами персональних даних, тому важливо дотримуватися законодавчих норм щодо захисту інформації. 

5. Етичні питання та упередженість. Якщо дані, на яких навчалася AI-модель, містять упередження, система може відтворювати їх, навіть не усвідомлюючи цього. 

Яке майбутнє чекає на AI та ML? 

Сучасні технологічні тенденції показують, що ШІ буде інтегрований у ще більше сфер життя. Зараз особливо активно розвиваються: 

• Генеративний AI – моделі, подібні до ChatGPT та DALL·E, стають все більш креативними та здатними працювати з текстами, зображеннями, аудіо й відео одночасно. 

• ШІ-асистенти для програмістів – наприклад, GitHub Copilot допомагає писати та оптимізувати код, що значно спрощує розробку ПЗ. 

• AI у кібербезпеці – технології використовуються для розпізнавання загроз, запобігання шахрайству та миттєвого реагування на кібератаки. 

• Синтетичні дані – створення штучних наборів даних для навчання ML-моделей, що допомагає уникнути проблем із доступом до реальних персональних даних. 

Висновок 

Розуміння різниці між AI та ML допомагає усвідомити, як ці технології змінюють наше життя. Від голосових асистентів і персоналізованого онлайн-шопінгу до медичних та фінансових консультантів – ML є рушієм розвитку AI, роблячи його дедалі розумнішим. 

Втім, попри всі переваги, впровадження AI має бути обдуманим. Перш ніж використовувати технологію, важливо оцінити всі ризики, виклики та етичні аспекти. Якщо зважити всі плюси й мінуси, AI можна максимально ефективно інтегрувати у бізнес-процеси. 

Тож, наступного разу, коли отримаєте ідеальну рекомендацію фільму або ваш голосовий асистент зрозуміє запит з першого разу, знайте – це ML працює над тим, щоб AI ставав ще розумнішим! 

Розвиток фреймворків для глибокого навчання суттєво змінив підхід до створення та впровадження рішень у сфері штучного інтелекту. Ці фреймворки є основою сучасної розробки штучного інтелекту як у дослідницьких лабораторіях, так і у промислових застосуваннях. Завдяки рокам удосконалень вони поєднують високу продуктивність із зручністю використання. 

У цій статті ми розглянемо провідні фреймворки глибокого навчання – TensorFlow і PyTorch, їхні переваги та основні тенденції, які визначають майбутнє цієї технології. 

Розвиток фреймворків для глибокого навчання 

Інструменти для глибокого навчання пройшли значну еволюцію: від вузькоспеціалізованих дослідницьких засобів до потужних платформ, які використовуються у промислових AI-рішеннях. Компанії тепер мають широкий вибір можливостей, що відкриває нові перспективи, але й додає складності. 

Два ключові напрямки розвитку фреймворків — це покращення зручності API та підвищення готовності до промислового використання. Розглянемо, як TensorFlow і PyTorch сприяють цьому прогресу. 

TensorFlow: масштабованість і готовність до продакшену 

TensorFlow – це відкрита платформа для машинного навчання, яку створила команда Google Brain. Вона пропонує широкий набір інструментів, бібліотек і ресурсів для створення та розгортання ML-додатків, орієнтуючись на масштабовані та промислові рішення. 

З виходом TensorFlow 2.x відбувся значний архітектурний зсув: інтеграція Keras як основного API та перехід на eager execution за замовчуванням значно спростили розробку. 

Одна з головних переваг TensorFlow — можливість оптимізації обчислювальних графів для продакшену. Фреймворк використовує складні методи оптимізації, як-от об’єднання операцій і оптимізація пам’яті, що покращує продуктивність моделей. Наприклад, він може автоматично згортати шари нормалізації (batch normalization) у попередні згорткові операції, що підвищує швидкість інференсу. 

TensorFlow також підтримує масштабоване розгортання завдяки інструментам, таким як TensorFlow Extended (TFX). Ця можливість активно використовується у продуктах Google (Google Photos, Google Translate), а також компаніями на кшталт Netflix у системах рекомендацій. 

PyTorch: від досліджень до продакшену 

PyTorch – ще один провідний фреймворк для глибокого навчання, який відомий своєю гнучкістю та зручністю для Python-розробників. Його підхід define-by-run (динамічний обчислювальний граф) дозволяє швидко створювати та налагоджувати моделі, що ідеально підходить для дослідницьких проєктів. 

Спочатку PyTorch здобув популярність серед науковців, але останніми роками його впровадження у продакшені значно зросло. Наприклад, Facebook активно використовує PyTorch у своїх AI-рішеннях, а екосистема фреймворку для розгортання продовжує вдосконалюватися. Гнучкість та простота PyTorch приваблюють розробників із різних сфер. 

Нові фреймворки, спеціалізовані рішення та майбутні тренди 

Розвиток технологій веде до розширення екосистеми глибокого навчання. Наприклад, JAX (від Google Research) пропонує функціональний підхід до обчислень у машинному навчанні, а MXNet орієнтується на розподілене навчання та розгортання. 

Серед ключових трендів майбутнього глибокого навчання: 

• Прискорення на апаратному рівні – інтеграція фреймворків із апаратними прискорювачами, як-от GPU, TPU та FPGA, для підвищення продуктивності. 

• Конвергенція технологій – поступове запозичення функціональності конкурентів призводить до вдосконалення налагодження, документації та API. 

• Стандартизація через ONNX – Open Neural Network Exchange (ONNX) дозволяє переносити моделі між різними фреймворками, що покращує сумісність. 

• Розвиток MLOps – автоматизація життєвого циклу моделей, включаючи версіонування, моніторинг та CI/CD. 

• Вирішення питань упередженості в AI – впровадження інструментів для забезпечення чесності моделей стає все більш актуальним. 

Висновок 

Фреймворки для глибокого навчання мають велике майбутнє завдяки постійному вдосконаленню, орієнтації на доступність і чесність результатів. Вибір платформи залежить від бізнес-цілей та потреб проєкту. 

Партнерство з експертами допоможе вам зробити усвідомлений вибір і максимально ефективно використовувати можливості сучасних AI-інструментів. 

Agiliway співпрацювала з американським замовником, щоб доробити і масштабувати їхню платформу електронного навчання. Клієнт уже почав розробку, а наша задача була продовжити роботу на наявній базі та додати нові функції, адаптовані під змінні вимоги.

Мета проєкту: створити зручну, надійну платформу для цільових курсів, яка підвищує кваліфікацію співробітників і дає клієнтам повні знання. Платформа має забезпечити просте створення персоналізованих курсів, розвиток навичок, зростання продуктивності та ефективну передачу знань.

Проблеми проєкту

• Обмежена обчислювальна потужність і низька продуктивність платформи.
• Негнучкий дизайн, що спричиняв затримки в завантаженні та обробці даних.
• Постійні правки й змінні специфікації проєкту.

Рішення

• Провели детальне дослідження та рефакторинг існуючого коду для підвищення ефективності та стабільності системи.
• Перебудували архітектуру платформи для пришвидшення роботи та плавної обробки даних.
• Команда Agiliway активно брала участь у зустрічах, давала рекомендації та впроваджувала оновлення з використанням сучасних технологій.

Яку користь отримав клієнт

Зі зростанням популярності e‑learning бізнеси потребують швидких і дієвих рішень для персоналізованого навчання. Розробка Agiliway дозволяє компаніям пропонувати адаптовані курси, підвищувати залученість та продуктивність. Платформа підходить як для навчання співробітників, так і для освіти клієнтів, забезпечуючи безперешкодний доступ до якісних матеріалів у будь‑який час.

Технічно: бекенд на .NET гарантує безпеку, надійне з’єднання з базою даних і швидку реакцію системи. Фронтенд на Angular добре працює з великими обсягами даних і оптимізує продуктивність.

Потрібно створити унікальне рішення або доробити вашу платформу e‑learning? Звертайтеся в Agiliway – допоможемо втілити ідею в життя.

Сучасні технології стали невід’ємною частиною щоденної роботи компаній. Сьогодні для побудови довготривалих і ефективних відносин із клієнтами важливо забезпечити унікальний та зручний досвід. Автоматизація відіграє ключову роль у цьому процесі. 

Команда розробників Agiliway долучилася до проєкту, щоб допомогти з відстеженням взаємодії між постачальниками послуг і клієнтами після погодження умов співпраці. Система включає життєві цикли продуктів, де постачальники окремо керують необхідними елементами відповідно до типу співпраці. Основна мета — спростити процес взаємодії завдяки інтеграції бухгалтерських систем, месенджерів, звітності тощо. 

Одним із останніх доповнень платформи став AWS Bedrock на основі штучного інтелекту, який дозволяє автоматизувати обробку й аналіз даних, створення звітів, email-розсилки та багато іншого. У цій статті ми поділимося нашим досвідом впровадження AWS Bedrock та його перевагами для клієнтського рішення. 

Основні завдання та виклики проєкту 

Аналіз великого обсягу даних — складне завдання. А написати аналітику, яка відповість на будь-яке питання власника бізнесу чи менеджера – ще складніше. Щоб покращити існуючі рішення, наші інженери використали ШІ-компоненту AWS Bedrock, що прискорив роботу системи та дозволив користувачам отримувати швидкі відповіді на будь-які запити щодо даних у платформі. Впровадження AWS Bedrock трансформувало клієнтське рішення та принесло значну цінність їхньому бізнесу. 

Процес створення звітів включає збір і аналіз даних клієнтів. Регулярні звіти, наприклад щотижневі, допомагають бізнесу відстежувати динаміку змін, оцінювати рівень задоволеності клієнтів і визначати тих, хто потребує додаткової уваги. На основі отриманих даних команда може планувати подальші дії для покращення сервісу та задоволення потреб клієнтів. 

Реалізовані рішення 

Серед запропонованих рішень команда Agiliway впровадила такі функції для підвищення продуктивності платформи та автоматизації внутрішніх процесів: 

• Система збору зворотного зв’язку дає змогу отримувати думки клієнтів про продукти. Оцінювання відбувається за 10-бальною шкалою, де 0 означає, що продукт не відповідає очікуванням, а 10 — повне задоволення. Система автоматично створює опитування, яке надсилається в розділ коментарів. Використовуючи AI, ми аналізуємо ці відповіді, щоб краще розуміти потреби клієнтів, їхні очікування та найбільш популярні послуги. Раніше команда клієнта аналізувала всі коментарі вручну, що вимагало багато часу. 

• Аналіз уподобань клієнтів допомагає менеджерам отримувати детальну інформацію про кожного користувача. AWS Bedrock дозволяє визначити, якими продуктами або послугами клієнти найбільше задоволені. Наприклад, якщо компанія пропонує інтернет-підписки вартістю $50, $100 або $200, система покаже, які варіанти користуються найбільшим попитом. Уся зібрана інформація автоматично структурується в Excel-таблицю для зручного подальшого аналізу. 

• Аналіз комунікації дозволяє переглядати список клієнтів із відповідними показниками, використовувати власні метрики для бізнесу та отримувати інформацію про місцезнаходження клієнтів, час продажу й контакти. AWS Bedrock допомагає відстежувати останні взаємодії з клієнтами, що сприяє підтримці активного залучення. Крім того, система моніторингу дає змогу оцінювати продуктивність команди та історію комунікацій. Гнучкість і наповненість інформацією роблять цю систему корисним інструментом для будь-якого бізнесу. 

• Автоматизація email-розсилок дає змогу сегментувати контакти та надсилати їм персоналізовані повідомлення. Це корисний інструмент для інформування клієнтів про нові можливості, функції або оновлення. Наприклад, після запуску нової функції можна зібрати відгуки від конкретної групи користувачів. Це допоможе зрозуміти, чи задоволені вони оновленням і чи варто в нього інвестувати. Також користувачі можуть запросити демо-презентацію, отримати навчальні матеріали або поділитися враженнями. 

AWS Bedrock довів свою ефективність у сфері аналізу даних. Швидке реагування на запити користувачів допомагає їм швидше ухвалювати рішення та розвивати бізнес. 

З моменту впровадження ШІ-компоненту процес збору відгуків від клієнтів автоматизувався, мінімізуючи необхідність ручної обробки. Користувачі можуть просто надіслати запит до ШІ, щоб перевірити рівень задоволеності клієнта. 

Останні дані показують, що після інтеграції AWS Bedrock кількість клієнтів зросла на 20%, що підтверджує зростаючу популярність та довіру до AI-рішень. 

Проєкт продовжує розвиватися, тож у майбутньому очікуються нові оновлення та покращення. 

Висновки 

Сьогодні штучний інтелект — один із головних технологічних трендів. Серед безлічі ШІ-рішень важливо вибрати те, яке принесе реальну користь бізнесу. Перед інтеграцією ШІ у свій проєкт варто ретельно проаналізувати потреби компанії, щоб обрати оптимальне рішення.  

У січні відбулося багато важливих подій у технологіях — від оновлень ШІ та мобільних функцій до кібербезпеки й інвестицій у виробництво чипів. Ось головне, що варто знати.

iOS 18.3 приносить покращення для Apple Music, візуального інтелекту та іншого

iOS 18.3 містить кілька корисних оновлень і виправлень помилок. Найпомітніші зміни стосуються Apple Intelligence:

• Visual Intelligence 2.0 може автоматично додавати події в Календар після фото постера чи флаєра, а також допомагати впізнавати рослини й тварин.
• Виправлено баги в ключових додатках, як Apple Music і Siri, щоб підвищити стабільність і надійність.
  Хоча оновлення не революційне, воно дає реальні переваги власникам сумісних моделей (наприклад, iPhone 16 і iPhone 15 Pro).

Windows 11 наближає функції Android до користувачів iPhone

Microsoft тестує розширення панелі Start для власників iPhone у Windows 11 (функція вже була для Android у 24H2). Панель показує заряд батареї, останню активність і доступ до повідомлень/дзвінків; для iPhone потрібен Phone Link (v1.24121.30.0+). Є кнопка «Send files» для простого обміну. На даний момент функція в бета‑каналах Windows Insider, після тестів вона з’явиться всім.

DeepSeek проти ChatGPT: новий претендент у світі ШІ

DeepSeek, чатбот китайської компанії, піднявся на перші місця в App Store США й Великої Британії. Порівняння з ChatGPT показало:

• ChatGPT дає розгорнуті відповіді, DeepSeek — швидкі булети.
• У логіці та тестах на мислення DeepSeek (DeepThink R1) іноді випереджав ChatGPT o1.
• Мінуси DeepSeek: відсутність мультимодальності та пам’яті сесій, але він безкоштовний. Для тих, кому потрібне швидке потужне мислення без підписки, це цікава альтернатива.

Microsoft Teams додасть попередження про фішинг у лютому 2025

Щоб підвищити безпеку, у середньому лютому 2025 Teams почне показувати попередження при першому повідомленні від зовнішніх користувачів. З’явиться вікно «Прийняти чи заблокувати», яке має допомогти уникнути підозрілих контактів. Адміністратори також можуть обмежувати зовнішній доступ у Teams Admin Center. Компанія закликає навчати співробітників розпізнавати фішинг.

X співпрацює з Visa для гаманця X Money і миттєвих платежів

X (раніше Twitter) уклав партнерство з Visa, щоб забезпечити функції гаманця X Money: миттєві перекази через Visa Direct, прив’язку дебетових карт і зняття коштів. CEO Лінда Яккаріно повідомляє, що X отримує ліцензії платіжного оператора по США — вже понад 40 штатів схвалили. Продукт ще не запущено у всіх штатах, але робота триває.

Intel отримує $2,2 млрд федеральних грантів на виробництво чипів у США

У межах CHIPS and Science Act Intel отримала $2,2 млрд урядових коштів у січні 2025 (ще $5,66 млрд має надійти пізніше). Гроші підуть на розширення пакувальних і виробничих потужностей в Арізоні, Нью‑Мексико, Огайо та Орегоні. Мета — зміцнити вітчизняне виробництво напівпровідників.

Підсумок

Січень показав, як швидко розвиваються ШІ, мобільні можливості, безпека та виробництво чипів. Ці зміни впливатимуть на користувачів і бізнеси в наступні місяці.

У завершальній статті нашої серії про еволюцію архітектури програмного забезпечення ми розглянемо нові виклики для DevOps і те, що чекає на ІТ-сектор із популяризацією новітніх технологій, таких як штучний інтелект (AI), квантові обчислення, граничні обчислення (Edge Computing) тощо. 

Виклики для DevOps 

I. Зростаюча складність систем 

Зі збільшенням масштабів організацій та впровадженням мікросервісної архітектури складність систем зростає. Керування взаємозалежностями між сервісами, забезпечення масштабованості та підтримка видимості й контролю стають дедалі складнішими завданнями. Ми рекомендуємо впроваджувати розширені практики моніторингу за допомогою технологій service mesh, що дозволяють автоматизувати розгортання та масштабування. 

II. Безпека в DevOps 

Зі збільшенням кіберзагроз і зростаючою взаємопов’язаністю систем безпека стає однією з головних проблем для команд DevOps. Основні завдання зосереджені на захисті CI/CD-конвеєрів, управлінні доступом та дотриманні нормативних вимог. Найефективнішим підходом є інтеграція безпеки в DevOps-процеси (DevSecOps). Це передбачає використання технологій для сканування безпеки та розвиток культури безпеки серед команди. 

III. Належне управління даними 

Популяризація додатків, орієнтованих на дані, та технологій, таких як AI і ML, вимагає особливої уваги до управління даними, забезпечення їхньої якості, конфіденційності та відповідності нормативним вимогам. Впровадження підходів DevOps, орієнтованих на дані, стало важливою складовою стратегій компаній. Ми рекомендуємо використовувати автоматизацію для підготовки даних і тестування, а також налагоджувати співпрацю між командами Data Engineering та DevOps. 

IV. Хмарні технології 

Організації активно впроваджують хмарні технології, такі як контейнери, безсерверні обчислення та Kubernetes, що створює нові виклики. Основні з них – управління оркестрацією контейнерів, оптимізація використання ресурсів і впровадження політик стійкості до збоїв. Вирішення цих викликів потребує не лише впровадження хмарних архітектур, а й дотримання найкращих практик безпеки для контейнерів і управління ними. 

Майбутнє архітектури програмного забезпечення 

Попереду нас чекають нові технологічні досягнення, які формуватимуть галузь. Нижче розглянемо ключові технології, що визначатимуть майбутнє, а також досвід нашої команди в їхньому впровадженні. 

Інтеграція AI та Machine Learning 

Очікується, що команди DevOps все частіше інтегруватимуть AI та ML у свої процеси для автоматизації рутинних завдань, прискорення прийняття рішень і оптимізації конвеєрів розробки та розгортання ПЗ. 

Одним із прикладів успішного впровадження DevOps у AI-рішення є проєкт, у якому ми допомагали клієнту модернізувати систему. Основні кроки: 

• Контейнеризація системи для покращення масштабованості та міграції. 

• Перехід до хмари (AWS та Azure), що дозволило підвищити продуктивність платформи. 

• Використання Terraform для управління інфраструктурою як кодом. 

• Автоматизація процесів, що зменшило потребу у втручанні людини. 

Цей приклад демонструє, як DevOps може покращити AI-рішення та загальну продуктивність системи. 

Основні тренди та виклики для DevOps 

• Перехід до GitOps – використання Git як єдиного джерела для автоматизації інфраструктури та розгортання. 

• Контейнеризація – продовження популяризації Docker і Kubernetes для масштабованості та ефективності. 

• Інтеграція DevSecOps – забезпечення безпеки на всіх етапах життєвого циклу ПЗ. 

• Фокус на моніторинг – зростання значення інструментів спостережливості та моніторингу для аналізу продуктивності додатків у режимі реального часу. 

• Гібридні та мультихмарні середовища – необхідність ефективного управління інфраструктурою в різних хмарних середовищах. 

• Розвиток CI/CD – впровадження прогресивного розгортання та feature flags для зменшення ризиків при оновленні ПЗ. 

• Події та реактивні архітектури – популяризація Apache Kafka для обробки даних у реальному часі. 

• Розвиток Low-Code та No-Code – необхідність адаптації архітектури до платформ, що дозволяють створювати рішення без програмування. 

• Квантові обчислення – потенційна революція в управлінні інфраструктурою та обробці великих масивів даних. 

• Граничні обчислення – прискорення роботи додатків за рахунок обробки даних ближче до кінцевого користувача. 

• Культурні зміни в DevOps – технології важливі, але основним фактором залишається взаємодія, комунікація та постійне вдосконалення. 

Висновок 

Від монолітних систем до безсерверної архітектури – ми бачимо, що різні проєкти вимагають різних підходів. Водночас зростаюча популярність DevOps незаперечна. Ця методологія має величезний вплив не лише на архітектуру рішень, але й на безпеку, гнучкість та масштабованість систем. 

У найближчі роки ми станемо свідками все більшого використання AI, ML, квантових та граничних обчислень. Ці технології відкривають нові горизонти для архітектури програмного забезпечення, і лише час покаже, які зміни вони принесуть у галузь.