AI-applikasjoner og kunnskap

Skreddersydd AI-utvikling

De fleste AI-prosjekter feiler som programvareprosjekter, ikke som AI-prosjekter: uklart eierskap, ingen definisjon av riktig, ingen plan for dagen modellen tar feil. Vi bygger AI-applikasjoner slik vi bygger ethvert produksjonssystem, med modellen som én komponent blant mange framfor som hele arkitekturen.

Diskuter AI-initiativet deres Tjenester

Den forretningsmessige utfordringen

Prototypen var de enkle nitti prosentene

En fungerende demo tar dager. Det som tar måneder, er alt demoen hoppet over: autentisering, adskillelse mellom kunder, hva som skjer under belastning, hva som skjer når leverandøren har nedetid, hvordan kostnaden skalerer med bruken, hvordan dere oppdager at kvaliteten falt, og hvem som står ansvarlig når den produserer noe galt foran en kunde. Team oppdager rutinemessig dette etter at demoen er vist til en leder og en dato er lovet.

Det vi gjør

Start fra prosessen, ikke fra modellen

Vi begynner med hva programvaren må utrette og hvem som er avhengig av den, og designer derfra bakover til modellen. Det gir kjedelige, nyttige beslutninger: hvor en deterministisk regel slår en modell, hvor en billigere modell er nok, hvor svaret trenger et menneske før det teller. Vi bygger med deres identitetsleverandør, deres datagrenser og deres utrullingsløype, og vi legger igjen tester, dokumentasjon og en evalueringssuite slik at systemet overlever at vi går.

Skreddersydd AI-utvikling

Kompetanse

Skreddersydde AI-applikasjoner
Generative AI-applikasjoner
Interne AI-verktøy
AI-plattformer
AI-produktutvikling
AI-systemer i produksjon

Vanlige bruksområder

Bygg et internt verktøy som fjerner et manuelt trinn som koster et team flere dager i måneden.
Legg en AI-funksjon inn i et produkt dere allerede selger, med adskillelse mellom leietakere og kostnadskontroll per kunde.
Erstatt en skjør regelmotor som ryker hver gang et skjema eller en leverandør endrer seg.
Ta en bevist prototype og gjør den til noe driften vil ta ansvar for.

Slik leverer vi

Form

Gjør ønsket om til en spesifikasjon: hvem bruker det, hva er et riktig svar, hvem bestemmer.
Forankre

Koble til innholdet og systemene som har svarene, med respekt for eksisterende rettigheter.
Evaluer

Score mot et merket datasett bygget på deres egne saker, før noen utenfra ser det.
Lever og drift

Trinnvis utgivelse med overvåking, kostnadskontroll og en regresjonssuite som vokter kvaliteten.

Teknologi

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

Sikkerhet og styring

Svar er forankret i deres eget innhold og har kildehenvisninger, slik at en leser kan etterprøve dem. Søket respekterer rettighetene som allerede er satt på kilden, noe som betyr at en bruker aldri ser gjennom applikasjonen noe vedkommende ikke kunne se direkte. Ledetekster, hentet kontekst og svar logges for revisjon, og evalueringen kjører løpende framfor én gang ved lansering.

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

Vi er ingeniører som bruker AI, ikke omvendt

De interessante problemene i en AI-applikasjon er de alminnelige: tilstand, rettigheter, feilhåndtering, kostnad, observerbarhet og endring over tid. Dem har vi løst i andres produksjonssystemer i årevis. Det er også derfor vi sier fra når en modell er feil verktøy, noe som er oftere enn markedet for tiden vil innrømme.

Utvalgte kunder

Ofte stilte spørsmål

Hvordan avgrenser dere noe ingen har bygget før?

Vi avgrenser det første trinnet framfor det hele: én prosess, én brukergruppe, en avgrenset prototype målt mot deres egne saker. Det gir dokumentasjon på gjennomførbarhet og kostnad før noen binder seg til hele byggingen, og det tar vanligvis fire til åtte uker.

Hvem eier koden?

Det gjør dere. Den ligger i deres kodelagre, rulles ut gjennom deres løype og kjører på deres infrastruktur. Det er ingen driftsavhengighet av oss og ingen lisens som må betales videre.

Hva om en billigere modell ville holdt?

Da sier vi det. Modellvalg er like mye en beslutning om kostnad og svartid som om kvalitet, og vi designer slik at leverandøren kan byttes og valget forblir reversibelt. Mange produksjonsløp bruker en mindre modell for det meste av trafikken og sender bare de vanskelige tilfellene videre.

Hvordan håndterer dere at modellen tar feil?

Ved å bestemme på forhånd hvordan galt ser ut og hva som da skjer: terskler for sikkerhet, menneskelig gjennomgang av utfall med konsekvenser, tilbakefall til en deterministisk vei, og logging som gjør en feil mulig å rekonstruere etterpå. Et system uten definert feilatferd er ikke ferdig.

Kan dere arbeide sammen med våre egne utviklere?

Ja, og det er vanligvis det bedre utfallet. Å bygge med teamet deres framfor for dem betyr at kunnskapen blir igjen når oppdraget slutter.

Relatert kompetanse

Agentisk AI og automatisering

AI-agenter

Programvare som fullfører arbeid i flere trinn inne i systemene deres, under deres tilgangskontroll og deres godkjenningsregler.

Les mer

AI-applikasjoner og kunnskap

AI-integrasjon

Koble AI til ERP-, CRM- og datasystemene der arbeidet og registreringene faktisk lever.

Les mer

AI-applikasjoner og kunnskap

RAG-utvikling

Søkesystemer som forankrer svar i deres eget innhold, med kildehenvisninger og målbar presisjon.

Les mer

Diskuter AI-initiativet deres

AI-applikasjoner i produksjon bygget for virksomheten deres, ikke satt opp fra en mal.

Snakk med en AI-ekspert Start en AI-vurdering