Tekoälyn data ja mallit

Tekoälyn datastrategia

Useimmat jumiin jääneet tekoälyhankkeet ovat jumissa datassa: se ei ole saatavilla, sen laatua ei tunneta tai kukaan ei valtuuta sen käyttöä. Selvitämme, mitä teillä todella on ja minkä on oltava totta ennen kuin haluamanne käyttötapaukset ovat mahdollisia.

Keskustellaan tekoälyhankkeestanne Konsultointi

Liiketoiminnan haaste

Valmius oletetaan ja sitten se löydetään

Tiekartat rakennetaan oletukselle, että data on olemassa, saatavilla ja riittävän hyvää. Tuo oletus testataan ensimmäistä kertaa toteutuksen aikana, mikä on kallein mahdollinen hetki. Yleiset havainnot ovat johdonmukaisia: ei selkeää omistajaa, laatua jota kukaan ei ole mitannut, käyttö joka vaatii päätöksen jota kukaan ei halua tehdä, eikä laillista perustetta aiotulle käytölle.

Mitä teemme

Arvioi valmius käyttötapauksittain, ei yleisesti

Datan valmius on merkityksellinen vain suhteessa tarkoitukseen, joten arvioimme sen niitä konkreettisia käyttötapauksia vasten, joita harkitsette. Kustakin selvitämme, missä data on, kuka sen omistaa, missä kunnossa se on, mitä käyttö edellyttää ja onko aiottu käyttö laillista. Siellä missä tieto on rakenteetonta, suunnittelemme haku- ja tietoarkkitehtuurin, joka tekee siitä käyttökelpoista. Tuotos erottaa sen mikä on nyt saatavilla siitä mikä vaatii ensin työtä, ja tuo työ on järjestetty.

Tekoälyn datastrategia

Osaaminen

Tekoälyn datavalmius
Yrityksen tietoarkkitehtuuri
Datan hallinta tekoälyä varten
Vektorihaun strategia
Datan laatustrategia
Tiedonhallinnan strategia

Yleisimmät käyttötapaukset

Testata, tukeeko data tekoälytiekarttaa ennen kuin siihen sitoudutaan.
Määrittää omistajuus ja laadun lähtötaso datalle, josta ensimmäinen hanke riippuu.
Suunnitella tietoarkkitehtuuri yritysavustajan taakse.
Selvittää, miksi lupaava hanke jumittui datan käyttövaiheeseen.

Miten toimitamme

Auditointi

Selvittää, mitä dataa on, kuka siitä vastaa ja missä kunnossa se todella on.
Putki

Rakentaa vastaanotto, muunnos ja laatutarkistukset, joista mallit riippuvat.
Vertailu

Vertailla lähestymistapoja teidän datallanne, ei julkisen tulostaulun perusteella.
Tarjoilu

Ottaa käyttöön vakaan rajapinnan taakse versioinnin, seurannan ja paluupolun kanssa.

Teknologia

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Turvallisuus ja hallinta

Tietoturva ja hallinta

Datan alkuperä kirjataan päästä päähän, joten aina voidaan vastata, mistä arvo tuli ja mikä malliversio tuotti tietyn tuloksen. Henkilötietoja minimoidaan, luokitellaan ja säilytetään nimenomaisen politiikan mukaan eikä oletusarvoisesti. Koulutus- ja arviointijoukot versioidaan yhdessä niitä käyttävän koodin kanssa.

Yhteistyömallit

Tekoälyprojekti

Otamme vastuun määritellyn tekoälyratkaisun suunnittelusta ja toimituksesta.

Omistettu tekoälytiimi

Pitkäaikainen omistettu insinöörikapasiteetti, rakennettu teknologioidenne ja toimitusmallinne ympärille.

Hallinnoitu tekoäly

Käytämme, seuraamme ja parannamme jatkuvasti tuotannossa olevia tekoälyjärjestelmiä.

Miksi TeamExtension.ai

Arvioitu toimitusta vasten, ei irrallaan

Irrallaan tehty datastrategia tuottaa kypsyysmallin. Konkreettisia käyttötapauksia vasten arvioituna järjestelmiä rakentavien ihmisten toimesta se tuottaa järjestyksen, jonka mukaan voi toimia, ja rehellisen toteamuksen siitä mitkä tavoitteet eivät ole tällä hetkellä saavutettavissa. Jälkimmäinen puoli säästää rahaa.

Valitut asiakkaat

Usein kysytyt kysymykset

Tarvitsemmeko ensin tietovaraston?

Usein emme. Monet tekoälyn käyttötapaukset lukevat operatiivisista järjestelmistä ja rakenteettomasta sisällöstä eivätkä varastosta. Varasto-ohjelma edellytyksenä voi viivyttää tekoälytyötä vuosilla turhaan.

Kuinka hyvää datan laadun pitää olla?

Riittävän hyvää kyseiseen käyttötapaukseen, mikä on paljon matalampi rima kuin hyvä yleisesti. Arvioimme tarkoitusta vasten emmekä abstraktia standardia vasten, ja laatutyö rajataan siihen mitä käyttötapaus vaatii.

Entä henkilötiedot?

Laillinen peruste, minimointi ja säilytys arvioidaan käyttötapauskohtaisesti osana valmiutta eikä jälkikäteen. Käyttötapaus ilman laillista perustetta ei ole myöhemmin ratkaistava dataongelma; se on käyttötapaus joka on suunniteltava uudelleen tai jätettävä.

Kuinka kauan arviointi kestää?

Neljästä kahdeksaan viikkoa riippuen siitä montako käyttötapausta ja järjestelmää kuuluu piiriin. Rajoite on yleensä pääsy datan omistajien luo eikä analyysiaika.

Liittyvä osaaminen

Tekoälyinfrastruktuuri ja kielimallien käyttö

Tekoälyarkkitehtuuri

Suunnitelkaa viitearkkitehtuuri, jonka tekoälyjärjestelmänne jakavat: mallit, haku, orkestrointi, data ja kontrollit.

Lue lisää

Tekoälystrategia ja muutos

Tekoälymahdollisuuksien arviointi

Liiketoimintaprosessien analyysi ja sen tunnistaminen, missä tekoäly luo mitattavaa taloudellista tai toiminnallista arvoa.

Lue lisää

Tekoälyn hallinta, riskit ja vaatimustenmukaisuus

Tekoälyn hallinta

Aseta politiikat, kontrollit ja vastuut, joita tekoälyn turvallinen käyttöönotto yritysmittakaavassa edellyttää.

Lue lisää

Keskustellaan tekoälyhankkeestanne

Tee yrityksen tiedosta tekoälyn käytettävää: valmius, omistajuus, laatu ja hakuarkkitehtuuri.

Keskustele tekoälyasiantuntijan kanssa Aloita tekoälyarviointi