AI-data og modeller

AI-datastrategi

De fleste AI-initiativer, der er gået i stå, er gået i stå på data: de er ikke tilgængelige, kvaliteten er ukendt, eller ingen vil godkende brugen af dem. Vi fastslår, hvad I faktisk har, og hvad der skal være sandt, før de anvendelser, I ønsker, bliver mulige.

Drøft jeres AI-initiativ Rådgivning

Den forretningsmæssige udfordring

Parathed bliver antaget og derefter opdaget

Køreplaner bygges på antagelsen om, at data findes, er tilgængelige og er gode nok. Den antagelse bliver testet første gang under implementeringen, hvilket er det dyrest tænkelige tidspunkt. De typiske fund går igen: ingen klar ejer, kvalitet ingen har målt, adgang der kræver en beslutning, ingen vil træffe, og intet fastlagt lovgrundlag for den tilsigtede brug.

Det vi gør

Vurder parathed pr. anvendelse, ikke generelt

Dataparathed giver kun mening i forhold til et formål, så vi vurderer den mod de konkrete anvendelser, I overvejer. For hver af dem fastslår vi, hvor data ligger, hvem der ejer dem, hvilken stand de er i, hvad adgang kræver, og om den tilsigtede brug er lovlig. Hvor viden er ustruktureret, designer vi den søge- og vidensarkitektur, der gør den brugbar. Resultatet skiller det, der er muligt nu, fra det, der først kræver arbejde, med det arbejde sat i rækkefølge.

AI-datastrategi

Kompetencer

AI-dataparathed
Vidensarkitektur for virksomheden
Datagovernance til AI
Strategi for vektorsøgning
Strategi for datakvalitet
Strategi for videnhåndtering

Typiske anvendelser

Test om data understøtter en AI-køreplan, før den bindes.
Fastlæg ejerskab og kvalitetsniveau for de data, et første initiativ afhænger af.
Design vidensarkitekturen bag en virksomhedsassistent.
Find ud af hvorfor et lovende initiativ gik i stå på dataadgangen.

Sådan leverer vi

Kortlæg

Fastslå hvilke data der findes, hvem der ejer dem, og hvilken stand de faktisk er i.
Pipeline

Byg den indlæsning, transformation og kvalitetskontrol, modellerne afhænger af.
Benchmark

Sammenlign tilgange på jeres data frem for på en offentlig rangliste.
Server

Udrul bag en stabil grænseflade med versionering, overvågning og en vej tilbage.

Teknologi

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Sikkerhed og governance

Dataafstamning registreres fra ende til anden, så det altid kan besvares, hvor en værdi kom fra, og hvilken modelversion der frembragte et givet output. Persondata minimeres, klassificeres og opbevares efter en udtrykkelig politik frem for som standard. Trænings- og evalueringsdatasæt versioneres sammen med den kode, der bruger dem.

Samarbejdsmodeller

AI-projekt

Vi tager ansvaret for at designe og levere en defineret AI-løsning.

Dedikeret AI-team

Langsigtet dedikeret udviklingskapacitet bygget op om jeres teknologi og leverancemodel.

Managed AI

Vi driver, overvåger og forbedrer løbende AI-systemer i produktion.

Hvorfor TeamExtension.ai

Vurderet mod levering, ikke i det abstrakte

Datastrategi lavet isoleret giver en modenhedsmodel. Vurderet mod konkrete anvendelser af folk, der bygger systemerne, giver den en rækkefølge, I kan handle på, og en ærlig udmelding om, hvilke ambitioner der ikke er inden for rækkevidde lige nu. Den anden halvdel er den, der sparer penge.

Udvalgte kunder

Ofte stillede spørgsmål

Skal vi have et datavarehus først?

Ofte ikke. Mange AI-anvendelser læser fra driftssystemer og ustruktureret indhold frem for fra et varehus. Et varehusprogram som forudsætning kan unødigt forsinke AI-arbejdet med år.

Hvor god skal datakvaliteten være?

God nok til den konkrete anvendelse, hvilket er en langt lavere tærskel end god generelt. Vi vurderer mod formålet frem for mod en abstrakt standard, og kvalitetsarbejdet afgrænses til det, anvendelsen kræver.

Hvad med persondata?

Lovgrundlag, minimering og opbevaring vurderes pr. anvendelse som en del af paratheden, ikke bagefter. En anvendelse uden lovgrundlag er ikke et dataproblem, der skal løses senere; det er en anvendelse, der skal gentænkes eller droppes.

Hvor lang tid tager en vurdering?

Fire til otte uger afhængigt af hvor mange anvendelser og systemer der er i scope. Begrænsningen er som regel adgang til dataejerne frem for analysetid.

Relaterede kompetencer

AI-infrastruktur og LLMOps

AI-arkitektur

Design den referencearkitektur, jeres AI-systemer deler: modeller, søgning, orkestrering, data og kontroller.

Læs mere

AI-strategi og transformation

Vurdering af AI-muligheder

Analyser forretningsprocesser og find frem til, hvor AI skaber målbar økonomisk eller driftsmæssig værdi.

Læs mere

AI-governance, risiko og compliance

AI-governance

Etabler de politikker, kontroller og ansvar, der kræves for at udrulle AI sikkert i virksomhedsskala.

Læs mere

Drøft jeres AI-initiativ

Gør virksomhedens viden brugbar for AI: parathed, ejerskab, kvalitet og søgearkitektur.

Tal med en AI-ekspert Start en AI-vurdering