AI-data en modellen

AI-datastrategie

De meeste vastgelopen AI-initiatieven lopen vast op data: ze is niet toegankelijk, de kwaliteit is onbekend, of niemand geeft toestemming voor gebruik. Wij stellen vast wat u werkelijk hebt en wat waar moet zijn voordat de toepassingen die u wilt mogelijk worden.

Bespreek uw AI-initiatief Advies

Het zakelijke vraagstuk

Gereedheid wordt aangenomen en daarna ontdekt

Routekaarten rusten op de aanname dat de data bestaat, toegankelijk is en goed genoeg is. Die aanname wordt voor het eerst getoetst tijdens de implementatie, het duurst denkbare moment. De gebruikelijke bevindingen zijn steeds dezelfde: geen duidelijke eigenaar, kwaliteit die niemand heeft gemeten, toegang die een besluit vraagt dat niemand wil nemen, en geen vastgestelde rechtsgrond voor het beoogde gebruik.

Wat we doen

Gereedheid per toepassing beoordelen, niet in het algemeen

Datagereedheid heeft alleen betekenis ten opzichte van een doel, dus we toetsen haar aan de concrete toepassingen die u overweegt. Voor elk stellen we vast waar de data staat, wie eigenaar is, in welke staat ze verkeert, wat toegang vraagt en of het beoogde gebruik rechtmatig is. Waar kennis ongestructureerd is, ontwerpen we de ophaal- en kennisarchitectuur die haar bruikbaar maakt. De uitkomst scheidt wat nu beschikbaar is van wat eerst werk vraagt, met dat werk in volgorde gezet.

AI-datastrategie

Expertise

Datagereedheid voor AI
Kennisarchitectuur voor de onderneming
Datagovernance voor AI
Strategie voor vectorzoeken
Strategie voor datakwaliteit
Strategie voor kennisbeheer

Veelvoorkomende toepassingen

Toetsen of de data een AI-routekaart draagt voordat die wordt vastgelegd.
Eigenaarschap en kwaliteitsnormen vaststellen voor de data waarvan een eerste initiatief afhangt.
De kennisarchitectuur ontwerpen achter een bedrijfsassistent.
Uitzoeken waarom een veelbelovend initiatief vastliep bij de datatoegang.

Hoe we leveren

Doorlichten

Vaststellen welke data bestaat, wie eigenaar is en in welke staat ze werkelijk verkeert.
Pijplijn bouwen

De inname, transformatie en kwaliteitscontroles bouwen waarvan de modellen afhangen.
Vergelijken

Benaderingen afzetten tegen uw data en niet tegen een openbare ranglijst.
Uitserveren

Uitrollen achter een stabiele interface, met versiebeheer, bewaking en een terugvalpad.

Technologie

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Beveiliging en governance

De herkomst van data wordt van begin tot eind vastgelegd, zodat altijd te beantwoorden is waar een waarde vandaan kwam en welke modelversie een bepaalde uitvoer produceerde. Persoonsgegevens worden geminimaliseerd, geclassificeerd en bewaard onder expliciet beleid en niet standaard. Trainings- en evaluatiesets worden geversioneerd samen met de code die ze gebruikt.

Samenwerkingsmodellen

AI-project

Wij nemen de verantwoordelijkheid voor het ontwerpen en opleveren van een afgebakende AI-oplossing.

Toegewijd AI-team

Langlopende toegewijde engineeringcapaciteit, gebouwd rond uw techniek en uw manier van opleveren.

Beheerde AI

Wij beheren, bewaken en verbeteren doorlopend AI-systemen in productie.

Waarom TeamExtension.ai

Getoetst aan opleveren, niet in het abstracte

Datastrategie in isolatie levert een volwassenheidsmodel op. Getoetst aan concrete toepassingen door mensen die de systemen bouwen, levert ze een volgorde op waar u naar kunt handelen, en een eerlijke uitspraak over welke ambities nu niet haalbaar zijn. Die tweede helft is het deel dat geld bespaart.

Geselecteerde klanten

Veelgestelde vragen

Hebben we eerst een datawarehouse nodig?

Vaak niet. Veel AI-toepassingen lezen uit operationele systemen en ongestructureerde inhoud in plaats van uit een warehouse. Een warehouseprogramma als voorwaarde kan AI-werk onnodig jaren vertragen.

Hoe goed moet de datakwaliteit zijn?

Goed genoeg voor de concrete toepassing, wat een veel lagere lat is dan goed in het algemeen. We toetsen aan het doel en niet aan een abstracte norm, en kwaliteitswerk wordt afgebakend tot wat de toepassing vraagt.

En persoonsgegevens?

Rechtsgrond, minimalisatie en bewaring worden per toepassing beoordeeld als onderdeel van de gereedheid, niet achteraf. Een toepassing zonder rechtsgrond is geen dataprobleem voor later; het is een toepassing om te herontwerpen of te laten vallen.

Hoe lang duurt een beoordeling?

Vier tot acht weken, afhankelijk van hoeveel toepassingen en systemen binnen scope vallen. De beperking is meestal toegang tot data-eigenaren en niet analysetijd.

Gerelateerde expertise

AI-infrastructuur en LLMOps

AI-architectuur

Ontwerp de referentiearchitectuur die uw AI-systemen delen: modellen, ophalen, orkestratie, data en beheersmaatregelen.

Meer informatie

AI-strategie en transformatie

AI-kansenanalyse

Analyseer bedrijfsprocessen en bepaal waar AI meetbare financiële of operationele waarde creëert.

Meer informatie

AI-governance, risico en compliance

AI-governance

Leg het beleid, de beheersmaatregelen en de verantwoordelijkheden vast om AI veilig op ondernemingsschaal in te zetten.

Meer informatie

Bespreek uw AI-initiatief

Maak bedrijfskennis bruikbaar voor AI: gereedheid, eigenaarschap, kwaliteit en ophaalarchitectuur.

Spreek een AI-expert Start een AI-assessment