Данни и модели за ИИ

Стратегия за данните за ИИ

Повечето засядали инициативи с ИИ са заседнали заради данните: те не са достъпни, качеството им е неизвестно или никой не разрешава ползването им. Установяваме какво наистина имате и какво трябва да е налице, за да станат възможни желаните от вас приложения.

Обсъдете вашата инициатива за ИИ Консултиране

Бизнес предизвикателството

Готовността се предполага, а после се открива

Плановете се градят върху допускането, че данните съществуват, достъпни са и са достатъчно добри. Това допускане се проверява за пръв път по време на изпълнението, което е възможно най-скъпият момент. Обичайните находки са едни и същи: няма ясен отговорник, качеството никой не го е измервал, достъпът изисква решение, което никой не иска да вземе, и няма установено правно основание за предвиденото ползване.

С какво се занимаваме

Да се оценява готовността за всяко приложение, а не общо

Готовността на данните има смисъл само спрямо цел, затова я оценяваме спрямо конкретните приложения, които обмисляте. За всяко установяваме къде стоят данните, кой отговаря за тях, в какво състояние са, какво изисква достъпът и дали предвиденото ползване е законосъобразно. Там, където знанието е неструктурирано, проектираме архитектурата за извличане и знание, която го прави използваемо. Резултатът разделя наличното сега от онова, което първо изисква работа, като тази работа е подредена.

Стратегия за данните за ИИ

Компетенции

Готовност на данните за ИИ
Корпоративна архитектура на знанието
Управление на данните за ИИ
Стратегия за векторно търсене
Стратегия за качество на данните
Стратегия за управление на знанието

Често срещани приложения

Да се провери дали данните подкрепят план за ИИ, преди по него да се поеме ангажимент.
Да се установят отговорност и изходни нива на качество за данните, от които зависи първата инициатива.
Да се проектира архитектурата на знанието зад корпоративен асистент.
Да се изясни защо обещаваща инициатива е заседнала на етапа на достъпа до данни.

Как работим

Одит

Установяване какви данни съществуват, кой ги притежава и в какво състояние всъщност са.
Потоци от данни

Изграждане на събирането, преобразуването и проверките за качество, от които зависят моделите.
Сравнение

Сравняване на подходите върху вашите данни, а не върху публична класация.
Пускане в употреба

Внедряване зад стабилен интерфейс, с версиониране, наблюдение и път за връщане.

Технологии

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Сигурност и управление

Произходът на данните се записва от начало до край, така че винаги може да се отговори откъде идва дадена стойност и коя версия на модела е произвела конкретния изход. Личните данни се свеждат до минимум, класифицират се и се съхраняват по изрична политика, а не по подразбиране. Наборите за обучение и оценяване се версионират заедно с кода, който ги ползва.

Модели на сътрудничество

Проект с ИИ

Поемаме отговорността за проектирането и доставката на определено решение с ИИ.

Специализиран екип за ИИ

Дългосрочен специализиран инженерен капацитет, изграден около вашите технологии и модел на доставка.

Управляван ИИ

Управляваме, наблюдаваме и непрекъснато подобряваме продукционни системи с ИИ.

Защо TeamExtension.ai

Оценено спрямо доставката, а не отвлечено

Стратегия за данните, направена изолирано, произвежда модел на зрелост. Оценена спрямо конкретни приложения от хора, които изграждат системите, тя произвежда подредба, по която можете да действате, и честно изявление кои амбиции засега не са постижими. Втората половина е тази, която спестява пари.

Избрани клиенти

Често задавани въпроси

Трябва ли първо да имаме хранилище за данни?

Често не. Много приложения на ИИ четат от оперативни системи и неструктурирано съдържание, а не от хранилище. Програма за хранилище като предварително условие може без нужда да забави работата по ИИ с години.

Колко добро трябва да е качеството на данните?

Достатъчно добро за конкретното приложение, което е много по-ниска летва от добро изобщо. Оценяваме спрямо целта, а не спрямо отвлечен стандарт, и работата по качеството се свежда до онова, което приложението изисква.

Какво става с личните данни?

Правното основание, свеждането до минимум и срокът на съхранение се оценяват за всяко приложение като част от готовността, а не след това. Приложение без правно основание не е проблем с данните, който да се решава по-късно, а приложение, което трябва да се преработи или изостави.

Колко продължава една оценка?

Четири до осем седмици в зависимост от това колко приложения и системи са в обхвата. Ограничението обикновено е достъпът до отговорниците за данните, а не времето за анализ.

Свързани компетенции

Инфраструктура за ИИ и LLMOps

Архитектура за ИИ

Проектирайте референтната архитектура, която вашите системи с ИИ споделят: модели, извличане, оркестрация, данни и контроли.

Научете повече

Стратегия и трансформация с ИИ

Оценка на възможностите с ИИ

Анализ на бизнес процесите и определяне къде ИИ създава измерима финансова или оперативна стойност.

Научете повече

Управление, рискове и съответствие на ИИ

Управление на ИИ

Установете политиките, контролите и отговорностите, необходими за безопасно внедряване на ИИ в корпоративен мащаб.

Научете повече

Обсъдете вашата инициатива за ИИ

Направете корпоративното знание използваемо от ИИ: готовност, отговорност, качество и архитектура за извличане.

Говорете с експерт по ИИ Започнете оценка на ИИ