Данные и модели ИИ

Стратегия данных для ИИ

Большинство застрявших инициатив с ИИ застряли на данных: они недоступны, их качество неизвестно или никто не разрешает их использование. Мы устанавливаем, что у вас действительно есть и что должно быть выполнено, чтобы нужные вам применения стали возможны.

Обсудить вашу инициативу в области ИИ Консалтинг

Бизнес-задача

Готовность предполагают, а потом обнаруживают

Планы строятся на допущении, что данные существуют, доступны и достаточно хороши. Это допущение впервые проверяется во время реализации, то есть в самый дорогой возможный момент. Типичные находки повторяются: нет явного владельца, качество никто не измерял, доступ требует решения, которое никто не хочет принимать, и нет правового основания для задуманного использования.

Чем мы занимаемся

Оценивать готовность по каждому применению, а не вообще

Готовность данных имеет смысл только относительно цели, поэтому мы оцениваем её по конкретным применениям, которые вы рассматриваете. Для каждого устанавливаем, где живут данные, кто ими владеет, в каком они состоянии, что требуется для доступа и законно ли задуманное использование. Там, где знания неструктурированы, мы проектируем архитектуру извлечения и знаний, делающую их пригодными к использованию. Результат отделяет доступное сейчас от того, что сначала требует работы, причём эта работа упорядочена.

Стратегия данных для ИИ

Компетенции

Готовность данных для ИИ
Корпоративная архитектура знаний
Управление данными для ИИ
Стратегия векторного поиска
Стратегия качества данных
Стратегия управления знаниями

Типичные сценарии применения

Проверить, поддерживают ли данные план по ИИ, до принятия обязательств.
Установить владение и базовый уровень качества данных, от которых зависит первая инициатива.
Спроектировать архитектуру знаний за корпоративным ассистентом.
Разобраться, почему перспективная инициатива застряла на этапе доступа к данным.

Как мы работаем

Аудит

Установить, какие данные есть, кто за них отвечает и в каком они на самом деле состоянии.
Конвейер

Построить приём, преобразование и проверки качества, от которых зависят модели.
Сравнение

Сравнить подходы на ваших данных, а не по публичному рейтингу.
Обслуживание

Развернуть за стабильным интерфейсом с версионированием, наблюдением и путём отката.

Технологии

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Безопасность и управление

Происхождение данных фиксируется от начала до конца, поэтому всегда можно ответить, откуда взялось значение и какая версия модели произвела тот или иной результат. Персональные данные минимизируются, классифицируются и хранятся по явной политике, а не по умолчанию. Обучающие и оценочные наборы версионируются вместе с кодом, который их использует.

Модели сотрудничества

Проект по ИИ

Мы берём на себя ответственность за проектирование и поставку определённого решения с ИИ.

Выделенная команда по ИИ

Долгосрочная выделенная инженерная мощность, построенная вокруг ваших технологий и модели поставки.

Управляемый ИИ

Мы эксплуатируем, отслеживаем и непрерывно улучшаем продуктивные системы с ИИ.

Почему TeamExtension.ai

Оценка по поставке, а не отвлечённо

Стратегия данных, сделанная в отрыве, даёт модель зрелости. Оценённая по конкретным применениям людьми, которые строят системы, она даёт последовательность, по которой можно действовать, и честное указание, какие амбиции сейчас недостижимы. Вторая половина как раз и экономит деньги.

Избранные клиенты

Частые вопросы

Нужно ли сначала построить хранилище данных?

Часто нет. Многие применения ИИ читают из операционных систем и неструктурированного содержимого, а не из хранилища. Программа хранилища как предварительное условие может без нужды отложить работу с ИИ на годы.

Насколько хорошим должно быть качество данных?

Достаточно хорошим для конкретного применения, а это гораздо более низкая планка, чем хорошее вообще. Мы оцениваем по цели, а не по отвлечённому стандарту, и работа над качеством ограничивается тем, чего требует применение.

Как быть с персональными данными?

Правовое основание, минимизация и хранение оцениваются по каждому применению как часть готовности, а не после. Применение без правового основания — это не проблема данных на потом, а применение, которое нужно перепроектировать или закрыть.

Сколько длится оценка?

От четырёх до восьми недель в зависимости от числа применений и систем в периметре. Ограничением обычно оказывается доступ к владельцам данных, а не время анализа.

Смежные компетенции

Инфраструктура ИИ и эксплуатация языковых моделей

Архитектура ИИ

Спроектируйте эталонную архитектуру, общую для ваших систем с ИИ: модели, извлечение, оркестрация, данные и контроли.

Подробнее

Стратегия и трансформация с ИИ

Оценка возможностей ИИ

Разбор бизнес-процессов и определение того, где ИИ создаёт измеримую финансовую или операционную ценность.

Подробнее

Управление, риски и соответствие в ИИ

Управление ИИ

Установите политики, контроли и ответственность, необходимые для безопасного внедрения ИИ в корпоративном масштабе.

Подробнее

Обсудить вашу инициативу в области ИИ

Сделайте корпоративные знания пригодными для ИИ: готовность, владение, качество и архитектура извлечения.

Поговорить с экспертом по ИИ Начать оценку ИИ