AI融入软件的方法有多种，以下是一些常见的方法：
自己编写代码
优点：可以高度定制化，满足特定需求。
缺点：需要专业的AI知识，开发周期长，重复劳动多。
使用AI库和工具包
优点：简化开发过程，快速集成AI功能。
缺点：可能带来版本和依赖问题，需要选择合适的库。
利用抽象库如.NETML和openVino
优点：适用于特定平台（如Windows），提供高层次的抽象。
缺点：可能不适用于所有应用场景，需要特定的硬件支持。
采用托管AI服务
优点：无需管理底层硬件和软件，易于扩展。
缺点：可能涉及高昂的成本和数据安全问题。
本地人工智能服务
优点：在本地运行，数据安全性高，隐私保护更好。
缺点：需要较强的计算资源，部署和维护相对复杂。
AI助手
优点：提高工作效率，如自动生成会议纪要等。
缺点：可能依赖特定的AI技术和工具，需要员工培训。
AI大模型
优点：从代码自动生成到智能测试，全面提升软件开发效率。
缺点：技术复杂，需要大量数据和计算资源，可能带来伦理和法律问题。
建议
明确需求：首先明确企业或项目的具体需求，是提升效率、优化决策还是改善客户服务。
选择合适的技术：根据需求选择合适的AI技术和工具，如机器学习、自然语言处理等。
员工培训：对员工进行培训，使其适应新的工作方式，并了解如何有效利用AI工具。
数据管理：建立数据管理体系，确保为AI提供充足、准确的数据支持。
持续评估：不断评估和调整AI工具的应用效果，确保持续提升效率和效果。
通过以上方法，可以有效地将AI融入软件，提升软件的智能性和用户体验。