AI-data og modeller

AI-datastrategi

De fleste AI-initiativer som har stoppet opp, har stoppet på data: de er ikke tilgjengelige, kvaliteten er ukjent, eller ingen vil godkjenne bruken av dem. Vi fastslår hva dere faktisk har, og hva som må være sant før anvendelsene dere ønsker, blir mulige.

Diskuter AI-initiativet deres Rådgivning

Den forretningsmessige utfordringen

Beredskap blir antatt og deretter oppdaget

Veikart bygges på antakelsen om at dataene finnes, er tilgjengelige og er gode nok. Den antakelsen testes første gang under gjennomføringen, som er det dyreste tenkelige tidspunktet. De vanlige funnene går igjen: ingen tydelig eier, kvalitet ingen har målt, tilgang som krever en beslutning ingen vil ta, og intet fastsatt rettslig grunnlag for den tiltenkte bruken.

Det vi gjør

Vurder beredskap per anvendelse, ikke generelt

Databeredskap gir bare mening i forhold til et formål, så vi vurderer den mot de konkrete anvendelsene dere vurderer. For hver av dem fastslår vi hvor dataene ligger, hvem som eier dem, hvilken stand de er i, hva tilgang krever, og om den tiltenkte bruken er lovlig. Der kunnskap er ustrukturert, designer vi søke- og kunnskapsarkitekturen som gjør den brukbar. Resultatet skiller det som er mulig nå, fra det som først krever arbeid, med det arbeidet satt i rekkefølge.

AI-datastrategi

Kompetanse

AI-databeredskap
Kunnskapsarkitektur for virksomheten
Datastyring for AI
Strategi for vektorsøk
Strategi for datakvalitet
Strategi for kunnskapsforvaltning

Vanlige bruksområder

Test om dataene støtter et AI-veikart før det bindes.
Fastsett eierskap og kvalitetsnivå for dataene et første initiativ avhenger av.
Design kunnskapsarkitekturen bak en virksomhetsassistent.
Finn ut hvorfor et lovende initiativ stoppet opp på datatilgangen.

Slik leverer vi

Kartlegg

Fastslå hvilke data som finnes, hvem som eier dem, og hvilken stand de faktisk er i.
Datastrøm

Bygg innlastingen, transformasjonen og kvalitetskontrollene modellene avhenger av.
Sammenlign

Sammenlign tilnærminger på deres data framfor på en offentlig rangeringsliste.
Server

Rull ut bak et stabilt grensesnitt med versjonering, overvåking og en vei tilbake.

Teknologi

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Sikkerhet og styring

Dataenes opphav registreres fra ende til annen, slik at det alltid kan besvares hvor en verdi kom fra og hvilken modellversjon som produserte et gitt utfall. Personopplysninger minimeres, klassifiseres og lagres etter uttrykkelige retningslinjer framfor som standard. Trenings- og evalueringssett versjoneres sammen med koden som bruker dem.

Samarbeidsmodeller

AI-prosjekt

Vi tar ansvaret for å designe og levere en definert AI-løsning.

Dedikert AI-team

Langsiktig dedikert utviklingskapasitet bygget rundt deres teknologi og leveransemodell.

Driftet AI

Vi drifter, overvåker og forbedrer løpende AI-systemer i produksjon.

Hvorfor TeamExtension.ai

Vurdert mot leveranse, ikke i det abstrakte

Datastrategi laget isolert gir en modenhetsmodell. Vurdert mot konkrete anvendelser av folk som bygger systemene, gir den en rekkefølge dere kan handle på, og en ærlig beskjed om hvilke ambisjoner som ikke er innen rekkevidde nå. Den andre halvdelen er den som sparer penger.

Utvalgte kunder

Ofte stilte spørsmål

Må vi ha et datavarehus først?

Ofte ikke. Mange AI-anvendelser leser fra driftssystemer og ustrukturert innhold framfor fra et varehus. Et varehusprogram som forutsetning kan unødig forsinke AI-arbeidet med år.

Hvor god må datakvaliteten være?

God nok for den konkrete anvendelsen, som er en langt lavere terskel enn god generelt. Vi vurderer mot formålet framfor mot en abstrakt standard, og kvalitetsarbeidet avgrenses til det anvendelsen krever.

Hva med personopplysninger?

Rettslig grunnlag, minimering og lagring vurderes per anvendelse som en del av beredskapen, ikke etterpå. En anvendelse uten rettslig grunnlag er ikke et dataproblem som skal løses senere; det er en anvendelse som må tenkes om eller droppes.

Hvor lang tid tar en vurdering?

Fire til åtte uker avhengig av hvor mange anvendelser og systemer som er i omfanget. Begrensningen er som regel tilgang til dataeierne framfor analysetid.

Relatert kompetanse

AI-infrastruktur og LLMOps

AI-arkitektur

Design referansearkitekturen AI-systemene deres deler: modeller, søk, orkestrering, data og kontroller.

Les mer

AI-strategi og transformasjon

Vurdering av AI-muligheter

Analyser forretningsprosesser og finn fram til hvor AI skaper målbar økonomisk eller driftsmessig verdi.

Les mer

AI-styring, risiko og etterlevelse

AI-styring

Etabler retningslinjene, kontrollene og ansvaret som kreves for å innføre AI trygt i virksomhetsskala.

Les mer

Diskuter AI-initiativet deres

Gjør virksomhetens kunnskap brukbar for AI: beredskap, eierskap, kvalitet og søkearkitektur.

Snakk med en AI-ekspert Start en AI-vurdering