Date și modele AI

Strategie de date pentru AI

Majoritatea inițiativelor AI blocate sunt blocate pe date: nu sunt accesibile, calitatea lor este necunoscută sau nimeni nu autorizează utilizarea. Stabilim ce aveți cu adevărat și ce trebuie să fie adevărat pentru ca utilizările dorite să devină posibile.

Discutați inițiativa dumneavoastră AI Consultanță

Problema de business

Pregătirea se presupune, apoi se descoperă

Planurile se construiesc pe presupunerea că datele există, sunt accesibile și suficient de bune. Această presupunere este testată prima dată în timpul implementării, adică în cel mai scump moment posibil. Constatările frecvente sunt consecvente: niciun proprietar clar, o calitate pe care nimeni nu a măsurat-o, un acces care cere o decizie pe care nimeni nu vrea să o ia și nicio bază legală stabilită pentru utilizarea intenționată.

Ce facem

Evaluăm pregătirea pe utilizare, nu în general

Pregătirea datelor are sens doar raportat la un scop, deci o evaluăm față de utilizările concrete pe care le aveți în vedere. Pentru fiecare stabilim unde stau datele, cine le deține, în ce stare sunt, ce presupune accesul și dacă utilizarea intenționată este legală. Acolo unde cunoașterea este nestructurată, proiectăm arhitectura de regăsire și de cunoaștere care o face utilizabilă. Rezultatul separă ce este disponibil acum de ce necesită întâi lucrări, cu acele lucrări secvențiate.

Strategie de date pentru AI

Competențe

Pregătirea datelor pentru AI
Arhitectura cunoașterii organizaționale
Guvernanța datelor pentru AI
Strategie de căutare vectorială
Strategie de calitate a datelor
Strategie de management al cunoașterii

Cazuri de utilizare frecvente

Testarea faptului că datele susțin un plan AI înainte ca acesta să fie asumat.
Stabilirea responsabilității și a nivelurilor de calitate pentru datele de care depinde o primă inițiativă.
Proiectarea arhitecturii de cunoaștere din spatele unui asistent organizațional.
Lămurirea motivului pentru care o inițiativă promițătoare s-a blocat la etapa de acces la date.

Cum livrăm

Audit

Stabilirea datelor existente, a proprietarilor lor și a stării în care se află cu adevărat.
Fluxuri de date

Construirea proceselor de ingestie, transformare și verificare a calității de care depind modelele.
Comparare

Compararea abordărilor pe datele dumneavoastră, nu pe un clasament public.
Punere în serviciu

Implementare în spatele unei interfețe stabile, cu versionare, monitorizare și cale de revenire.

Tehnologie

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Securitate și guvernanță

Proveniența datelor este înregistrată de la un capăt la altul, astfel încât se poate răspunde oricând de unde provine o valoare și ce versiune de model a produs un anumit rezultat. Datele cu caracter personal sunt minimizate, clasificate și păstrate conform unei politici explicite, nu implicit. Seturile de antrenare și de evaluare sunt versionate împreună cu codul care le folosește.

Modele de colaborare

Proiect AI

Ne asumăm responsabilitatea proiectării și livrării unei soluții AI definite.

Echipă AI dedicată

Capacitate de inginerie dedicată pe termen lung, construită în jurul tehnologiilor și modelului dumneavoastră de livrare.

AI administrat

Operăm, monitorizăm și îmbunătățim continuu sisteme AI în producție.

De ce TeamExtension.ai

Evaluată în raport cu livrarea, nu în abstract

O strategie de date făcută izolat produce un model de maturitate. Evaluată față de utilizări concrete, de oameni care construiesc sistemele, produce o secvență pe care o puteți urma și o declarație onestă despre ce ambiții nu sunt momentan realizabile. A doua jumătate este cea care economisește bani.

Clienți selectați

Întrebări frecvente

Avem nevoie mai întâi de un depozit de date?

Frecvent nu. Multe utilizări AI citesc din sisteme operaționale și conținut nestructurat, nu dintr-un depozit. Tratarea unui program de depozit de date ca precondiție poate întârzia inutil activitatea AI cu ani.

Cât de bună trebuie să fie calitatea datelor?

Suficient de bună pentru utilizarea concretă, ceea ce este o ștachetă mult mai joasă decât bună în general. Evaluăm față de scop, nu față de un standard abstract, iar lucrările de calitate se limitează la ce cere acea utilizare.

Cum rămâne cu datele cu caracter personal?

Baza legală, minimizarea și păstrarea sunt evaluate pentru fiecare utilizare, ca parte a pregătirii, nu ulterior. O utilizare fără bază legală nu este o problemă de date de rezolvat mai târziu, ci o utilizare de reproiectat sau de abandonat.

Cât durează o evaluare?

Patru până la opt săptămâni, în funcție de câte utilizări și sisteme intră în perimetru. Constrângerea este de obicei accesul la deținătorii de date, nu timpul de analiză.

Competențe conexe

Infrastructură AI și LLMOps

Arhitectură AI

Proiectarea arhitecturii de referință comune sistemelor dumneavoastră AI: modele, regăsire, orchestrare, date și controale.

Aflați mai multe

Strategie și transformare AI

Evaluarea oportunităților AI

Analiza proceselor de business și identificarea locurilor în care AI creează valoare financiară sau operațională măsurabilă.

Aflați mai multe

Guvernanță, risc și conformitate AI

Guvernanță AI

Stabilirea politicilor, controalelor și responsabilităților necesare pentru a implementa AI în siguranță la scară organizațională.

Aflați mai multe

Discutați inițiativa dumneavoastră AI

Transformarea cunoașterii organizaționale în ceva utilizabil de AI: pregătire, responsabilitate, calitate și arhitectură de regăsire.

Discutați cu un expert AI Începeți o evaluare AI