Dane i modele AI

Strategia danych dla AI

Większość utkniętych inicjatyw AI utknęła na danych: nie są dostępne, ich jakość jest nieznana albo nikt nie zezwoli na ich użycie. Ustalamy, co Państwo faktycznie mają i co musi być spełnione, aby oczekiwane zastosowania stały się możliwe.

Omów swoją inicjatywę AI Doradztwo

Problem biznesowy

Gotowość się zakłada, a potem odkrywa

Plany buduje się przy założeniu, że dane istnieją, są dostępne i wystarczająco dobre. To założenie jest weryfikowane po raz pierwszy dopiero podczas wdrożenia, czyli w najdroższym możliwym momencie. Typowe ustalenia są zawsze te same: brak wyraźnego właściciela, jakość, której nikt nie zmierzył, dostęp wymagający decyzji, której nikt nie chce podjąć, oraz brak ustalonej podstawy prawnej dla zamierzonego użycia.

Czym się zajmujemy

Ocena gotowości dla konkretnego zastosowania, a nie ogólnie

Gotowość danych ma sens wyłącznie w odniesieniu do celu, więc oceniamy ją wobec konkretnych zastosowań, które Państwo rozważają. Dla każdego ustalamy, gdzie dane się znajdują, kto jest ich właścicielem, w jakim są stanie, czego wymaga dostęp i czy zamierzone użycie jest zgodne z prawem. Tam, gdzie wiedza jest nieustrukturyzowana, projektujemy architekturę wyszukiwania i wiedzy, która czyni ją użyteczną. Efekt oddziela to, co dostępne od razu, od tego, co wymaga wcześniejszych prac, wraz z ich kolejnością.

Strategia danych dla AI

Kompetencje

Gotowość danych do AI
Korporacyjna architektura wiedzy
Ład nad danymi dla AI
Strategia wyszukiwania wektorowego
Strategia jakości danych
Strategia zarządzania wiedzą

Typowe zastosowania

Sprawdzenie, czy dane wspierają plan AI, zanim zostanie zatwierdzony.
Ustalenie odpowiedzialności i poziomów jakości dla danych, od których zależy pierwsza inicjatywa.
Zaprojektowanie architektury wiedzy stojącej za asystentem korporacyjnym.
Ustalenie, dlaczego obiecująca inicjatywa utknęła na etapie dostępu do danych.

Jak realizujemy projekty

Audyt

Ustalenie, jakie dane istnieją, kto jest ich właścicielem i w jakim są rzeczywiście stanie.
Potoki danych

Zbudowanie procesów pozyskiwania, przekształcania i kontroli jakości, od których zależą modele.
Porównanie

Zestawienie podejść na Państwa danych, a nie na publicznym rankingu.
Udostępnienie

Wdrożenie za stabilnym interfejsem, z wersjonowaniem, monitorowaniem i ścieżką wycofania.

Technologia

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Bezpieczeństwo i nadzór

Bezpieczeństwo i ład

Pochodzenie danych jest rejestrowane od początku do końca, więc zawsze można odpowiedzieć, skąd wzięła się dana wartość i która wersja modelu wygenerowała konkretny wynik. Dane osobowe są minimalizowane, klasyfikowane i przechowywane zgodnie z wyraźną polityką, a nie domyślnie. Zbiory treningowe i ewaluacyjne są wersjonowane razem z kodem, który z nich korzysta.

Modele współpracy

Projekt AI

Bierzemy odpowiedzialność za zaprojektowanie i dostarczenie określonego rozwiązania AI.

Dedykowany zespół AI

Długoterminowe, dedykowane zasoby inżynierskie zbudowane wokół Państwa technologii i modelu dostarczania.

Zarządzana AI

Prowadzimy, monitorujemy i stale ulepszamy produkcyjne systemy AI.

Dlaczego TeamExtension.ai

Ocena wobec realizacji, a nie w oderwaniu

Strategia danych tworzona w oderwaniu daje model dojrzałości. Oceniana wobec konkretnych zastosowań przez ludzi, którzy budują systemy, daje kolejność działań i uczciwą informację, które ambicje są obecnie nieosiągalne. To ta druga połowa oszczędza pieniądze.

Wybrani klienci

Najczęstsze pytania

Czy najpierw potrzebujemy hurtowni danych?

Często nie. Wiele zastosowań AI czyta z systemów operacyjnych i treści nieustrukturyzowanych, a nie z hurtowni. Traktowanie programu hurtowni jako warunku wstępnego potrafi niepotrzebnie opóźnić prace nad AI o lata.

Jak dobra musi być jakość danych?

Wystarczająco dobra dla konkretnego zastosowania, co jest znacznie niższą poprzeczką niż dobra ogólnie. Oceniamy wobec celu, a nie abstrakcyjnego standardu, a prace nad jakością obejmują tylko to, czego wymaga dane zastosowanie.

A co z danymi osobowymi?

Podstawa prawna, minimalizacja i okres przechowywania są oceniane dla każdego zastosowania w ramach gotowości, a nie później. Zastosowanie bez podstawy prawnej nie jest problemem z danymi do rozwiązania później; to zastosowanie do przeprojektowania lub porzucenia.

Ile trwa taka ocena?

Od czterech do ośmiu tygodni zależnie od liczby zastosowań i systemów w zakresie. Ograniczeniem jest zwykle dostęp do właścicieli danych, a nie czas analizy.

Powiązane kompetencje

Infrastruktura AI i LLMOps

Architektura AI

Zaprojektowanie architektury referencyjnej wspólnej dla Państwa systemów AI: modele, wyszukiwanie, orkiestracja, dane i mechanizmy kontrolne.

Dowiedz się więcej

Strategia i transformacja AI

Ocena możliwości AI

Analiza procesów biznesowych i wskazanie, gdzie AI tworzy mierzalną wartość finansową lub operacyjną.

Dowiedz się więcej

Ład, ryzyko i zgodność AI

Ład nad AI

Ustanowienie polityk, mechanizmów kontrolnych i odpowiedzialności wymaganych do bezpiecznego wdrażania AI w skali przedsiębiorstwa.

Dowiedz się więcej

Omów swoją inicjatywę AI

Uczynienie wiedzy przedsiębiorstwa użyteczną dla AI: gotowość, odpowiedzialność, jakość i architektura wyszukiwania.

Porozmawiaj z ekspertem AI Rozpocznij ocenę AI