AI-data och modeller

AI-datastrategi

De flesta AI-initiativ som stannat av har stannat på data: de är inte åtkomliga, kvaliteten är okänd, eller ingen vill godkänna användningen. Vi fastställer vad ni faktiskt har och vad som måste vara sant innan de tillämpningar ni vill ha blir möjliga.

Diskutera ert AI-initiativ Rådgivning

Den affärsmässiga utmaningen

Beredskap antas och upptäcks sedan

Färdplaner byggs på antagandet att data finns, är åtkomliga och är tillräckligt bra. Det antagandet prövas första gången under genomförandet, vilket är den dyraste tänkbara tidpunkten. De vanliga fynden återkommer: ingen tydlig ägare, kvalitet ingen har mätt, åtkomst som kräver ett beslut ingen vill fatta, och ingen fastställd rättslig grund för den avsedda användningen.

Det vi gör

Bedöm beredskap per tillämpning, inte generellt

Databeredskap är bara meningsfull i förhållande till ett syfte, så vi bedömer den mot de konkreta tillämpningar ni överväger. För var och en fastställer vi var data finns, vem som äger dem, i vilket skick de är, vad åtkomst kräver, och om den avsedda användningen är laglig. Där kunskap är ostrukturerad designar vi den sök- och kunskapsarkitektur som gör den användbar. Resultatet skiljer det som är möjligt nu från det som först kräver arbete, med det arbetet ordnat.

AI-datastrategi

Kompetenser

AI-databeredskap
Kunskapsarkitektur för företaget
Datastyrning för AI
Strategi för vektorsökning
Strategi för datakvalitet
Strategi för kunskapshantering

Vanliga användningsområden

Pröva om data stödjer en AI-färdplan innan den binds.
Fastställ ägarskap och kvalitetsnivå för de data ett första initiativ bygger på.
Designa kunskapsarkitekturen bakom en företagsassistent.
Ta reda på varför ett lovande initiativ stannade av vid dataåtkomsten.

Så levererar vi

Inventera

Fastställ vilka data som finns, vem som äger dem och i vilket skick de faktiskt är.
Dataflöde

Bygg inläsningen, omvandlingen och kvalitetskontrollerna som modellerna bygger på.
Jämför

Jämför angreppssätt på era data i stället för på en offentlig rankinglista.
Betjäna

Driftsätt bakom ett stabilt gränssnitt med versionering, övervakning och en väg tillbaka.

Teknik

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Säkerhet och styrning

Datas härkomst registreras från början till slut, så att det alltid går att besvara varifrån ett värde kom och vilken modellversion som gav ett visst utfall. Personuppgifter minimeras, klassificeras och lagras enligt uttryckliga riktlinjer i stället för som standard. Tränings- och utvärderingsmängder versioneras tillsammans med koden som använder dem.

Samarbetsmodeller

AI-projekt

Vi tar ansvaret för att designa och leverera en definierad AI-lösning.

Dedikerat AI-team

Långsiktig dedikerad utvecklingskapacitet byggd kring er teknik och leveransmodell.

Förvaltad AI

Vi driftar, övervakar och förbättrar löpande AI-system i produktion.

Varför TeamExtension.ai

Bedömt mot leverans, inte i det abstrakta

Datastrategi gjord isolerat ger en mognadsmodell. Bedömd mot konkreta tillämpningar av människor som bygger systemen ger den en ordning ni kan agera på, och ett ärligt besked om vilka ambitioner som inte är inom räckhåll just nu. Den andra halvan är den som sparar pengar.

Utvalda kunder

Vanliga frågor

Måste vi ha ett datalager först?

Ofta inte. Många AI-tillämpningar läser från driftsystem och ostrukturerat innehåll snarare än från ett lager. Ett datalagerprogram som förutsättning kan i onödan försena AI-arbetet med år.

Hur bra måste datakvaliteten vara?

Tillräckligt bra för den konkreta tillämpningen, vilket är en mycket lägre ribba än bra generellt. Vi bedömer mot syftet i stället för mot en abstrakt standard, och kvalitetsarbetet avgränsas till det tillämpningen kräver.

Hur är det med personuppgifter?

Rättslig grund, minimering och lagring bedöms per tillämpning som en del av beredskapen, inte efteråt. En tillämpning utan rättslig grund är inte ett dataproblem att lösa senare; det är en tillämpning att göra om eller lägga ned.

Hur lång tid tar en bedömning?

Fyra till åtta veckor beroende på hur många tillämpningar och system som ingår. Begränsningen är oftast åtkomst till dataägarna snarare än analystid.

Relaterade kompetenser

AI-infrastruktur och LLMOps

AI-arkitektur

Designa den referensarkitektur era AI-system delar: modeller, sökning, orkestrering, data och kontroller.

Läs mer

AI-strategi och transformation

Bedömning av AI-möjligheter

Analysera affärsprocesser och hitta var AI skapar mätbart ekonomiskt eller operativt värde.

Läs mer

AI-styrning, risk och regelefterlevnad

AI-styrning

Etablera de riktlinjer, kontroller och ansvar som krävs för att införa AI säkert i företagsskala.

Läs mer

Diskutera ert AI-initiativ

Gör företagets kunskap användbar för AI: beredskap, ägarskap, kvalitet och sökarkitektur.

Tala med en AI-expert Starta en AI-utvärdering