Dirbtinio intelekto modelių parinkimas be priklausomybės nuo tiekėjo. Vertiname ir palyginame modelius, projektuojame architektūrą ir integruojame dirbtinį intelektą į sistemas, atsižvelgdami į sąnaudas, našumą ir galimybes keisti mastą.
years of AI development experience
years in tech consulting
clients worldwide
Dirbtinio intelekto integracija nėra vien tik galimybių pridėjimas. Modelių pasirinkimas ir sistemos architektūra tiesiogiai lemia sąnaudas, stabilumą ir ilgalaikį lankstumą.
→ Šis požiūris sumažina būsimas refaktorizacijas, gerina sąnaudų prognozuojamumą ir leidžia sistemai prisitaikyti prie besikeičiančių dirbtinio intelekto technologijų.
Pasikliaudami mumis gaunate dirbtinio intelekto integraciją, pagrįstą patikrintomis metodikomis, leidžiančiomis išvengti įprastų sprendimų trūkumų.
Komandos, diegiančios pirmąsias dirbtinio intelekto varomas galimybes ir siekiančios nuo pat pradžių išvengti architektūrinių apribojimų.
Organizacijos, kurios jau naudoja dirbtinį intelektą ir kurioms reikia geresnės kaštų kontrolės, stabilaus našumo ir modelių lankstumo.
Įmonės, kurios projektuoja dirbtinį intelektą kaip struktūrinę savo produktų dalį ir kurioms būtini valdymas, observabilumas bei ilgalaikis prisitaikymas.
Komandos, kurios nori išlaikyti derybinę galią ir išvengti glaudaus susiejimo su vienu dirbtinio intelekto tiekėju.
Net jei jūsų atvejis nėra aprašytas aukščiau, įvertinsime esamą sąranką ir rekomenduosime tolimesnius žingsnius.
Kaip dirbtinio intelekto integravimo įmonė, projektuojame sluoksnius, užtikrinančius abstrakciją nuo tiekėjų
Mūsų komanda integravo dirbtinį intelektą į kliento procesus, kad automatizuotų teisines operacijas, pavyzdžiui, įprastus sutarčių peržiūros uždavinius ir rizikos aptikimą.
Pagrindiniai rezultatai:
Sukūrėme DI asistentą, kuris tiesiogiai integruojasi su jų analitikos panelėmis. Jis tiksliai interpretuoja vartotojų užklausas, greičiau generuoja veiksmingas įžvalgas ir padeda vadovams optimizuoti procesus bei išteklius.
Pagrindiniai rezultatai:
Mūsų komanda sukūrė dirbtiniu intelektu pagrįstą klausimų–atsakymų sistemą e-mokymosi platformai, kuri vienu metu iš esmės pakeitė daugelį taikymo sričių. Sprendimas padėjo pasiekti šiuos rezultatus:
Vienas mažmeninės prekybos milžinas, turintis 3 milijonus klientų, siekė panaudoti vartotojų duomenis pardavimų prognozėms. Mes panaudojome dirbtinį intelektą klientų elgsenai ir parduotuvių įžvalgoms analizuoti ir pateikėme praktiškai pritaikomas pardavimų prognozes.
Pagrindiniai rezultatai:
JAV veterinarinių klinikų tinklui reikėjo greitesnių ir saugesnių darbo eigos sprendimų sudėtingoms operacijoms. „Aristek“ išanalizavo pacientų duomenis ir darbo eigas bei sukūrė automatizuotus duomenų srautus, kurie realiuoju laiku pateikia anestezijos protokolus, pooperacines instrukcijas ir triažo gaires.
Pagrindiniai rezultatai:
„SaaS“ e-mokymosi platforma siekė automatizuoti klientų aptarnavimą. Mes sukūrėme pokalbių robotą, kuris atlieka rutinines užduotis ir padeda palaikymo specialistams tvarkyti sudėtingas užklausas.
Pagrindiniai rezultatai:
We can help you identify a high-impact use case and define clear evaluation criteria through focused AI integration consulting.
Laikomės aiškaus proceso, kuriuo vertiname modelius, projektuojame architektūrą ir integruojame dirbtinio intelekto sistemas taip, kad jos išliktų lanksčios technologijoms kintant:
Dirbtinio intelekto integracija skirta ne tik naudotojams — ji taip pat palaiko komandas, kuriančias produktą.
Padedame inžinerinėms komandoms integruoti dirbtinį intelektą į kūrimo darbo eigas — nuo kodo analizės ir refaktorizacijos palaikymo iki dirbtinio intelekto padedamo testavimo ir dokumentacijos. Galioja tie patys architektūriniai principai:
Dirbtinio intelekto integracija yra procesas, kurio metu dirbtinio intelekto modeliai įdiegiami į esamas programinės įrangos sistemas, kad veiktų kaip dalis produkcinės darbo eigos, o ne kaip atskiros priemonės.
Dirbtinio intelekto sistemų integracijos paslaugos paprastai apima:
Tikslas — ne tik pridėti dirbtinio intelekto galimybių, bet ir užtikrinti, kad sistema išliktų stabili, stebima ir pakeičiama, kai modeliai keičiasi.
Dažniausiai pasitaikantys iššūkiai:
Laikotarpiai priklauso nuo projekto sudėtingumo ir įsipareigojimo apimties. Dauguma projektų prasideda nuo kryptingo įvertinimo arba architektūros darbų prieš pilną sistemos diegimą. Šiam procesui palaikyti siūlome tris paketus:
Sudėtingesni įgyvendinimai gali tęstis po šių etapų kaip dalis pilnos dirbtinio intelekto sistemos integracijos. Po pradinės konsultacijos galime pateikti aiškią, jūsų poreikiams pritaikytą sąmatą — susisiekite su mumis, kad aptartume projektą.”
Dirbtinio intelekto integracijos kaina priklauso nuo kelių veiksnių: sprendimo sudėtingumo, įtrauktų sistemų skaičiaus, naudojamų DI modelių tipo ir reikalingo pritaikymo lygio.
Kainą lemiantys pagrindiniai veiksniai:
Kadangi sistemos ir naudojimo atvejai skiriasi, tiksli kaina paprastai nustatoma po pradinės konsultacijos ir architektūros peržiūros. Tai padeda apibrėžti darbų apimtį ir pateikti aiškią, realistišką sąmatą.
Produkcinės dirbtinio intelekto sistemos diegiamos palaipsniui, o ne iš karto pakeičiant esamus darbo procesus.
Tipinės inžinerinės praktikos apima:
Šis požiūris leidžia saugiai įdiegti dirbtinio intelekto galimybes, tuo pačiu išlaikant sistemos stabilumą.
Taip. Kai kurios didžiausią poveikį turinčios integracijos vyksta viduje. Pavyzdžiai:
Vidiniai įrankiai dažnai suteikia greitesnę investicijų grąžą, nes jie iškart pagerina operacijų efektyvumą.
Kaip dirbtinio intelekto integravimo įmonė, projektuojame sluoksnius, užtikrinančius abstrakciją nuo tiekėjų:
Tai leidžia organizacijoms pakeisti tiekėją arba pereiti prie privačių modelių neperrašant programos.
