Dati e modelli AI

Strategia dei dati AI

La maggior parte delle iniziative di IA che si arenano si arena sui dati: non sono accessibili, la loro qualità è ignota, oppure nessuno ne autorizza l'uso. Stabiliamo che cosa avete davvero e che cosa deve essere vero perché i casi d'uso desiderati diventino possibili.

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Il problema di business

La maturità viene data per scontata, poi scoperta

Le roadmap poggiano sull'ipotesi che i dati esistano, siano accessibili e sufficientemente buoni. Quell'ipotesi viene messa alla prova per la prima volta durante l'implementazione, nel momento più costoso possibile. I rilievi ricorrenti si somigliano: nessun proprietario chiaro, una qualità che nessuno ha misurato, un accesso che richiede una decisione che nessuno vuole prendere e nessuna base giuridica stabilita per l'uso previsto.

Cosa facciamo

Valutare la maturità per singolo caso d'uso, non in generale

La maturità dei dati ha senso solo rispetto a uno scopo, quindi la valutiamo sui casi d'uso specifici che state considerando. Per ciascuno stabiliamo dove risiedono i dati, chi ne è proprietario, in che condizioni sono, che cosa richiede l'accesso e se l'uso previsto sia lecito. Dove la conoscenza è non strutturata, progettiamo l'architettura di recupero e di conoscenza che la rende utilizzabile. Il risultato separa ciò che è disponibile ora da ciò che richiede prima del lavoro, con quel lavoro messo in sequenza.

Strategia dei dati AI

Competenze

AI Data Readiness
Enterprise Knowledge Architecture
Data Governance for AI
Vector Search Strategy
Data Quality Strategy
Knowledge Management Strategy

Casi d'uso comuni

Verificare se i dati sostengano una roadmap IA prima che venga impegnata.
Stabilire proprietà e livelli di qualità di riferimento per i dati da cui dipende una prima iniziativa.
Progettare l'architettura di conoscenza dietro un assistente aziendale.
Capire perché un'iniziativa promettente si sia fermata alla fase di accesso ai dati.

Il nostro approccio

Auditare

Stabilire quali dati esistono, chi li possiede e in che condizione sono davvero.
Pipeline

Costruire ingestion, trasformazione e controlli di qualità da cui dipendono i modelli.
Confrontare

Confrontare gli approcci sui vostri dati, non su una classifica pubblica.
Servire

Distribuire dietro un'interfaccia stabile con versioning, monitoraggio e rollback.

Tecnologie

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Sicurezza e governance

La tracciabilità dei dati è registrata end to end: è sempre possibile dire da dove viene un valore e quale versione del modello abbia prodotto un dato output. I dati personali sono minimizzati, classificati e conservati secondo una policy esplicita anziché per impostazione predefinita. Gli insiemi di addestramento e valutazione sono versionati insieme al codice che li usa.

Modelli di collaborazione

Progetto AI

Ci assumiamo la responsabilità di progettare e realizzare una soluzione AI definita.

Team AI dedicato

Capacità ingegneristica dedicata di lungo periodo, costruita sul vostro stack e modello di delivery.

Managed AI

Gestiamo, monitoriamo e miglioriamo continuamente i sistemi AI in produzione.

Perché TeamExtension.ai

Valutato rispetto alla consegna, non in astratto

Una strategia dei dati fatta in isolamento produce un modello di maturità. Valutata su casi d'uso specifici da chi costruisce i sistemi, produce una sequenza su cui agire e una dichiarazione onesta su quali ambizioni non siano oggi raggiungibili. È la seconda metà a far risparmiare.

Clienti selezionati

Domande frequenti

Serve prima un data warehouse?

Spesso no. Molti casi d'uso di IA leggono dai sistemi operativi e dai contenuti non strutturati anziché da un warehouse. Porre un programma di warehouse come prerequisito può ritardare inutilmente il lavoro sull'IA di anni.

Quanto devono essere buoni i dati?

Abbastanza buoni per lo specifico caso d'uso, che è un'asticella molto più bassa di buoni in generale. Valutiamo rispetto allo scopo anziché a uno standard astratto, e il lavoro sulla qualità è dimensionato su ciò che il caso d'uso richiede.

E i dati personali?

Base giuridica, minimizzazione e conservazione si valutano per singolo caso d'uso come parte della maturità, non a posteriori. Un caso d'uso senza base giuridica non è un problema di dati da risolvere più avanti: è un caso d'uso da ripensare o abbandonare.

Quanto dura una valutazione?

Da quattro a otto settimane, a seconda di quanti casi d'uso e sistemi rientrino nel perimetro. Il vincolo è di solito l'accesso ai responsabili dei dati, non il tempo di analisi.

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