AI-ingenjörskap och kompetens

Utplacerat AI-ingenjörskap

Erfarna AI-ingenjörer som arbetar inne i er organisation, nära nog verksamheten för att hitta möjligheterna och skickliga nog att bygga dem. Modellen passar miljöer där det nyttiga arbetet ännu inte är specificerat.

Den affärsmässiga utmaningen

Specifikationen kräver expertisen

Traditionell leverans kräver en definierad omfattning. Men att veta vilka problem AI kan lösa, och hur, är precis den expertis de flesta organisationer saknar, så avgränsningen blir ett hönan-och-ägget-problem. Kravdokument skrivs av människor som gissar vad som är möjligt, och projekten som följer bygger fel sak kompetent.

Det vi gör

Gå in i teamet, hitta, bygg, upprepa

Ingenjörerna arbetar tillsammans med era team i stället för utifrån en uppdragsbeskrivning. De lägger tid med de människor som gör arbetet, tar reda på var AI verkligen hjälper, tar snabbt fram prototyper och för det som visar sig hålla till produktion. Eftersom de är inne i organisationen ser de de begränsningar som aldrig når ett uppdrag, och eftersom de bygger är bedömningen av vad som är möjligt förankrad.

Utplacerat AI-ingenjörskap

Kompetenser

  • AI-lösningsarkitekt

  • AI-ingenjör

  • ML-ingenjör

  • Dataingenjör

  • AI-produktingenjör

  • AI-verksamhetsanalytiker

Vanliga användningsområden

Vanliga användningsområden

  • Fastställ var AI hjälper i en organisation som inte kommit igång.
  • Arbeta igenom en lista med tänkbara tillämpningar utan att avgränsa varje som ett projekt.
  • Ge en affärsenhet AI-förmåga utan att vänta på en central funktion.
  • Bygg förmåga i ert eget team genom att arbeta tillsammans med dem.

Så levererar vi

Så levererar vi

  1. Avgränsa

    Kom överens om rollen, tekniken, senioriteten och hur framgång ska bedömas.

  2. Välj

    Ni intervjuar. Ingen går med i teamet utan ert samtycke.

  3. Införliva

    De arbetar i era verktyg, er process och er granskningscykel och rapporterar till er ledare.

  4. Vidmakthåll

    Kapaciteten följer färdplanen; kunskap hålls dokumenterad i stället för i ett huvud.

Teknik

Teknik

  • TypeScript
  • Python
  • Go
  • React
  • Node.js
  • Kubernetes
  • GitHub Actions
  • Terraform

Säkerhet och styrning

Säkerhet och styrning

Ingenjörerna arbetar under er åtkomstmodell och era uppförandekrav, på er infrastruktur, med samma gransknings- och godkännandesteg som era egna medarbetare. De immateriella rättigheterna i arbetet är era. Där AI-kodhjälp används går den genom samma granskning som allt annat, och ursprunget för genererad kod dokumenteras.

Samarbetsmodeller

Samarbetsmodeller

Utplacerat AI-team

Ett tvärfunktionellt AI-team arbetar inne i er organisation för att löpande hitta och leverera möjligheter.

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

Erfarna människor, inte en pyramid

Den här modellen fungerar bara med ingenjörer som kan tala med en verksamhetsansvarig på förmiddagen och leverera på eftermiddagen. Vi bemannar den med människor som gjort bådadera, och det är också skälet till att vi inte kan bemanna den i stort antal med kort varsel.

Utvalda kunder

Vanliga frågor

Vanliga frågor

Hur skiljer sig detta från ett dedikerat team?
Ett dedikerat team genomför en färdplan ni äger. Utplacerade ingenjörer hjälper till att komma fram till vad färdplanen bör vara, och bygger den sedan. Kunder börjar ofta här och går vidare till ett dedikerat team när riktningen är klar.
Hur många människor?
Oftast en till tre. Det är en modell som bygger på erfarenhet snarare än antal, och fler människor påskyndar sällan den kartläggande halvan.
Hur ser framgång ut?
System i produktion och en tydligare bild av var nästa värde finns. Vi kommer överens om vad det betyder från början, för införlivade ingenjörer utan ett definierat utfall blir dyr avdrift.
Hur långt är ett typiskt uppdrag?
Tre till tolv månader. Kortare tar sig sällan förbi kartläggningen; längre betyder oftast att det borde ha blivit ett dedikerat team.

Diskutera ert AI-initiativ

Erfarna AI-ingenjörer införlivade tillsammans med era team för att hitta möjligheter och sätta dem i produktion.