cs

Jazyk

Data a modely AI

Datová strategie pro AI

Většina zaseknutých iniciativ AI je zaseknutá na datech: nejsou dostupná, jejich kvalita je neznámá nebo nikdo jejich použití nepovolí. Zjistíme, co skutečně máte a co musí platit, aby požadovaná použití byla možná.

Proberte svou iniciativu v oblasti AI Poradenství

Obchodní problém

Připravenost se předpokládá, pak se objeví

Plány se staví na předpokladu, že data existují, jsou dostupná a dost dobrá. Ten předpoklad se poprvé ověří až během implementace, tedy v nejdražším možném okamžiku. Obvyklá zjištění se opakují: žádný jasný vlastník, kvalita, kterou nikdo neměřil, přístup vyžadující rozhodnutí, které nikdo nechce udělat, a žádný stanovený právní základ pro zamýšlené použití.

Čím se zabýváme

Posuzujeme připravenost pro konkrétní použití, ne obecně

Připravenost dat má smysl jen ve vztahu k účelu, proto ji posuzujeme vůči konkrétním použitím, která zvažujete. U každého zjistíme, kde data leží, kdo je vlastní, v jakém jsou stavu, co vyžaduje přístup a zda je zamýšlené použití v souladu s právem. Tam, kde jsou znalosti nestrukturované, navrhneme architekturu vyhledávání a znalostí, která je zpřístupní. Výstup odděluje to, co je dostupné hned, od toho, co nejdřív vyžaduje práci, a tu práci seřadí.

Datová strategie pro AI

Kompetence

  • Připravenost dat pro AI

  • Podniková znalostní architektura

  • Správa dat pro AI

  • Strategie vektorového vyhledávání

  • Strategie kvality dat

  • Strategie správy znalostí

Obvyklá využití

Obvyklá využití

  • Ověřit, že data podporují plán AI, dřív než bude schválen.
  • Stanovit vlastnictví a úroveň kvality dat, na nichž závisí první iniciativa.
  • Navrhnout znalostní architekturu za podnikovým asistentem.
  • Zjistit, proč se slibná iniciativa zasekla ve fázi přístupu k datům.

Jak dodáváme

Jak dodáváme

  1. Audit

    Zjištění, jaká data existují, kdo je vlastní a v jakém stavu skutečně jsou.

  2. Datové toky

    Vybudování sběru, transformace a kontrol kvality, na nichž modely závisí.

  3. Porovnání

    Srovnání přístupů na vašich datech, ne na veřejném žebříčku.

  4. Zpřístupnění

    Nasazení za stabilním rozhraním, s verzováním, monitorováním a cestou k návratu.

Technologie

Technologie

  • Python
  • dbt
  • Apache Airflow
  • Snowflake
  • Databricks
  • PostgreSQL
  • pgvector
  • PyTorch
  • Hugging Face

Bezpečnost a správa

Bezpečnost a řízení

Původ dat je zaznamenáván od začátku do konce, takže lze vždy odpovědět, odkud daná hodnota pochází a která verze modelu vytvořila konkrétní výstup. Osobní údaje jsou minimalizovány, klasifikovány a uchovávány podle výslovné politiky, ne implicitně. Trénovací a evaluační sady jsou verzovány společně s kódem, který je používá.

Modely spolupráce

Modely spolupráce

Projekt AI

Přebíráme odpovědnost za návrh a dodání vymezeného řešení AI.

Vyhrazený tým AI

Dlouhodobá vyhrazená inženýrská kapacita vybudovaná kolem vašich technologií a modelu dodávek.

Spravovaná AI

Provozujeme, monitorujeme a průběžně zlepšujeme produkční systémy AI.

Proč TeamExtension.ai

Posuzujeme vůči dodávce, ne v abstraktní rovině

Datová strategie dělaná izolovaně vytvoří model vyspělosti. Posuzovaná vůči konkrétním použitím lidmi, kteří systémy staví, vytvoří posloupnost, podle níž lze jednat, a poctivé sdělení, které ambice zatím nejsou dosažitelné. Právě druhá polovina šetří peníze.

Vybraní klienti

Časté dotazy

Časté dotazy

Potřebujeme nejdřív datový sklad?
Často ne. Mnoho použití AI čte z provozních systémů a nestrukturovaného obsahu, ne ze skladu. Považovat program datového skladu za podmínku může práci na AI zbytečně zdržet o roky.
Jak dobrá musí být kvalita dat?
Dost dobrá pro konkrétní použití, což je mnohem nižší laťka než dobrá obecně. Posuzujeme vůči účelu, ne vůči abstraktnímu standardu, a práce na kvalitě se omezuje na to, co dané použití vyžaduje.
Jak je to s osobními údaji?
Právní základ, minimalizace a doba uchování se posuzují u každého použití jako součást připravenosti, ne dodatečně. Použití bez právního základu není datový problém k pozdějšímu řešení, ale použití k přepracování nebo opuštění.
Jak dlouho posouzení trvá?
Čtyři až osm týdnů podle počtu použití a systémů v rozsahu. Omezením bývá přístup k vlastníkům dat, ne čas na analýzu.

Související kompetence

Související kompetence

Infrastruktura AI a LLMOps

Architektura AI

Návrh referenční architektury sdílené vašimi systémy AI: modely, vyhledávání, orchestrace, data a kontrolní mechanismy.

Zjistit více

Strategie a transformace AI

Posouzení příležitostí AI

Analýza obchodních procesů a určení, kde AI vytváří měřitelnou finanční nebo provozní hodnotu.

Zjistit více

Řízení, rizika a soulad AI

Řízení AI

Zavedení politik, kontrolních mechanismů a odpovědností potřebných k bezpečnému nasazení AI v podnikovém měřítku.

Zjistit více

Proberte svou iniciativu v oblasti AI

Zpřístupnění podnikových znalostí pro AI: připravenost, vlastnictví, kvalita a architektura vyhledávání.

Promluvte si s odborníkem na AI Zahajte posouzení AI