Это платное пресс-релиз. Свяжитесь напрямую с распространителем пресс-релизов по любым вопросам.

За пределами приобретения: как KMS Technology и Addepto сокращают разрыв в производстве ИИ

Business Wire

Чт, 26 февраля 2026 г., 13:12 GMT+9 2 мин чтения

АТЛАНТА, 26 февраля 2026–(BUSINESS WIRE)–После приобретения Addepto компанией KMS Technology, генеральный директор KMS Technology Лео Такер и генеральный директор Addepto Артур Хапоник делятся стратегической мотивацией партнерства и тем, как объединенная организация обеспечивает большую ценность для глобальных предприятий.

ИСТОРИЯ ПРИОБРЕТЕНИЯ

Что теперь могут совместно предложить KMS Technology и Addepto, что было бы трудно реализовать независимо?

Лео Такер: Addepto нужно было дополнить свои сильные стороны в области данных и ИИ более широкими услугами цифрового инжиниринга, в то время как KMS Technology необходимо было углубить свои возможности в области данных и ИИ. Вместе мы теперь предоставляем более полный комплекс услуг с значительно более сильной экспертизой в области данных и ИИ.

Артур Хапоник: Объединив наши сильные стороны, мы можем реализовать проекты в области ИИ и больших данных от идеи до внедрения, бесшовно интегрируя компоненты ИИ и сопутствующее программное обеспечение — что было трудно осуществить каждой компании по отдельности.

РЕШЕНИЕ КЛИЕНТСКИХ ЗАДАЧ

С какими вызовами сталкиваются предприятия при внедрении ИИ в производство?

Лео Такер и Артур Хапоник: Самая большая сложность — создание решений на базе ИИ, которые действительно полезны конечным пользователям, обеспечивая надежность, стабильность и отсутствие чрезмерных ошибок или галлюцинаций.

В объединенной организации мы настойчиво сосредоточены на предоставлении решений, создающих реальную бизнес-ценность для наших клиентов. Наш подход начинается с понимания стратегических целей и определения областей, где ИИ может оказать наибольшее влияние. Затем мы проектируем и разрабатываем решения итеративно, тестируя их с реальными пользователями и совершенствуя на основе обратной связи.

Не менее важна наша интегрированная модель доставки. Вместо того чтобы клиенты должны были координировать работу нескольких команд, что могло приводить к задержкам, недопониманиям или несогласованности приоритетов, наше партнерство объединяет экспертизу в области ИИ и инженерное исполнение в едином рабочем процессе. Это обеспечивает более быструю доставку, высокое качество и решения, которые одновременно технически надежны и напрямую связаны с бизнес-целями.

РЫНОЧЕВОЕ ОТЛИЧИЕ

Что отличает совместное предложение на насыщенном рынке ИИ сегодня?

Лео Такер: KMS Technology решил приобрести Addepto частично из-за их глубокого и устоявшегося опыта — более семи лет работы в области ИИ. Их уровень экспертизы и опыта выделяет KMS Technology среди других компаний по разработке программного обеспечения.

Артур Хапоник: В Addepto 97% нашей команды — инженеры по ИИ с обширным опытом внедрения корпоративных решений в области ИИ. Мы считаем, что это партнерство создаст экспоненциальную ценность — где 1 + 1 = 4. Мы продолжим инвестировать в развитие наших возможностей в области ИИ и данных, в том числе через партнерство с Databricks, чтобы предоставлять решения, которые одновременно технически надежны и ориентированы на бизнес.

Продолжение истории  

ПРОГНОЗЫ НА БУДУЩЕЕ

Какой совет вы бы дали руководителям предприятий, ответственно масштабирующим ИИ?

Лео Такер: Начинайте с бизнес-проблемы, а не с технологии. Когда организации сосредоточены на четко определенных целях, разработка решений, приносящих значимый результат, становится гораздо проще.

Артур Хапоник: И работайте с партнерами, у которых есть реальный опыт внедрения ИИ в производство. Эта экспертиза может стать разницей между многообещающим прототипом и решением, которое обеспечивает измеримый бизнес-эффект в масштабах.

Посмотреть исходную версию на businesswire.com: https://www.businesswire.com/news/home/20260225541682/en/

Контакты

МЕДИА-КОНТАКТ: Транг Ли - tranglle@kms-technology.com

Условия и Политика конфиденциальности

Панель управления конфиденциальностью

Подробнее