Applicazioni AI e conoscenza

Sviluppo AI su misura

La maggior parte dei progetti di IA fallisce come progetto software, non come progetto di IA: responsabilità poco chiare, nessuna definizione di corretto, nessun piano per il giorno in cui il modello sbaglia. Costruiamo applicazioni di IA come qualsiasi sistema di produzione, con il modello come un componente tra molti anziché come l'intera architettura.

Parliamo della vostra iniziativa AI Servizi

Il problema di business

Il prototipo era il novanta per cento facile

Una demo funzionante richiede giorni. Ciò che richiede mesi è tutto quello che la demo ha saltato: autenticazione, multi-tenancy, comportamento sotto carico, comportamento durante un guasto del fornitore, come il costo scala con l'uso, come vi accorgete che la qualità è calata e chi risponde quando davanti a un cliente viene prodotto qualcosa di sbagliato. I team lo scoprono regolarmente dopo aver mostrato la demo a un dirigente e aver promesso una data.

Cosa facciamo

Partire dal processo, non dal modello

Partiamo da ciò che il software deve realizzare e da chi ne dipende, poi progettiamo a ritroso fino al modello. Ne escono decisioni noiose e utili: dove una regola deterministica batte un modello, dove basta un modello più economico, dove la risposta ha bisogno di una persona prima di valere. Costruiamo con il vostro provider di identità, i vostri confini dei dati e la vostra pipeline di rilascio, e lasciamo test, documentazione e una suite di valutazione perché il sistema sopravviva alla nostra uscita.

Sviluppo AI su misura

Competenze

Custom AI Applications
GenAI Applications
Internal AI Tools
AI Platforms
AI Product Engineering
Production AI Systems

Casi d'uso comuni

Costruire uno strumento interno che elimina un passaggio manuale che costa a un team diversi giorni al mese.
Aggiungere una capacità di IA a un prodotto che già vendete, con isolamento per tenant e controllo del costo per cliente.
Sostituire un motore di regole fragile che si rompe a ogni cambio di modulo o di fornitore.
Trasformare un prototipo collaudato in qualcosa di cui le operations si assumano la responsabilità.

Il nostro approccio

Inquadrare

Trasformare la richiesta in specifica: chi la usa, cosa è corretto, chi decide.
Ancorare

Collegarsi a contenuti e sistemi che contengono le risposte, rispettando i permessi esistenti.
Valutare

Valutare su un set etichettato costruito dai vostri casi, prima di qualsiasi esposizione esterna.
Rilasciare e gestire

Rilascio graduale con monitoraggio, controllo dei costi e suite di regressione a tutela della qualità.

Tecnologie

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

Sicurezza e governance

Le risposte sono ancorate ai vostri contenuti e portano citazioni, così chi legge può verificarle. Il recupero rispetta i permessi già impostati sulla fonte, il che significa che un utente non vede mai attraverso l'applicazione ciò che non potrebbe vedere direttamente. Prompt, contesto recuperato e risposte sono registrati a fini di audit, e la valutazione gira in continuo anziché una sola volta al lancio.

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

Siamo ingegneri che usano l'IA, non il contrario

I problemi interessanti di un'applicazione di IA sono quelli ordinari: stato, permessi, gestione dei guasti, costo, osservabilità e cambiamento nel tempo. Li risolviamo da anni nei sistemi di produzione di altri. È anche il motivo per cui vi diremo quando un modello è lo strumento sbagliato, cosa che accade più spesso di quanto il mercato ammetta.

Clienti selezionati

Domande frequenti

Come si dimensiona qualcosa che nessuno ha mai costruito?

Dimensioniamo il primo incremento anziché l'intero progetto: un processo, un gruppo di utenti, un prototipo delimitato misurato sui vostri casi. Produce evidenze su fattibilità e costo prima che qualcuno si impegni sulla realizzazione completa, di solito in quattro-otto settimane.

A chi appartiene il codice?

A voi. Vive nei vostri repository, viene rilasciato dalla vostra pipeline e gira sulla vostra infrastruttura. Non c'è alcuna dipendenza di runtime da noi né una licenza da continuare a pagare.

E se bastasse un modello più economico?

Ve lo diremo. La scelta del modello è tanto una decisione di costo e latenza quanto una questione di qualità, e progettiamo per la portabilità tra fornitori perché resti reversibile. Molti percorsi di produzione usano un modello più piccolo per gran parte del traffico e scalano solo i casi difficili.

Come gestite il fatto che il modello sbagli?

Decidendo in anticipo che aspetto ha un errore e che cosa succede allora: soglie di confidenza, revisione umana sugli output rilevanti, ripiego su un percorso deterministico e registrazione che renda un errore ricostruibile a posteriori. Un sistema senza un comportamento di guasto definito non è finito.

Potete lavorare insieme ai nostri ingegneri?

Sì, ed è di solito il risultato migliore. Costruire con il vostro team anziché per il vostro team significa che la conoscenza resta dopo la fine dell'incarico.

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