Visi pakalpojumi

AI, kas nopelnasavu vietu.

AI tur, kur tas atmaksājas

Lielākajai daļai uzņēmumu nevajag AI stratēģiju. Tiem vajag divus vai trīs konkrētus uzdevumus, kas ir labi automatizēti, un skaidru izpratni par to, kur modelis kļūdās un cik tas maksā.

Raksti mums

Šis der, ja

  • Komanda katru nedēļu pavada stundas, lasot, šķirojot vai pārrakstot vienu un to pašu.
  • Valde jautā, kāds ir tavs AI plāns, un tu labāk atbildētu ar faktiem.
  • Tev ir dokumenti, pieteikumi vai ieraksti, kurus nevienam nav laika kārtīgi pārmeklēt.
  • Jūs mēģinājāt čatbota pilotprojektu, un tas klusi pārstāja tikt lietots.

Kas ietilpst

  1. Iespēju kartēšana

    Mēs skatāmies, kā darbs notiek patiesībā, un sarindojam kandidātus pēc ietaupītajām stundām pret risku un darba apjomu. Lielākā daļa saraksta tiek noraidīta - apzināti.

  2. Vērtības pierādījums

    Viens uzdevums, izdarīts kārtīgi un izmērīts pret to, kā tas notiek šodien. Divas līdz četras nedēļas ar skaidru lēmumu beigās.

  3. Izmaksas un īstenojamība

    Ko katrs kandidāts prasa datos, integrācijās un pastāvīgajos izdevumos - un kurus no tiem lētāk atrisinātu izklājlapa.

  4. Pārvaldība un ES AI akts

    Kur nonāk tavi dati, kas tiek žurnalēts, kur vajag cilvēku ciklā un ko šie pienākumi tev nozīmē.

Ko tu saņem

  • Sarindots iespēju saraksts ar novērtētu stundu ietaupījumu
  • Darbojošs vērtības pierādījums vienam uzdevumam
  • Novērtēšanas kopa, ar ko mērīt kvalitāti laika gaitā
  • Datu apstrādes un pārvaldības apraksts
  • Ieteikums - tostarp par to, kur AI nav jālieto

Ar ko strādājam

  • Claude · OpenAI · open-weight models
  • RAG & vector search (pgvector, Qdrant)
  • Python · TypeScript
  • MCP · agent tooling
  • Evaluation & tracing
  • Self-hosting for sensitive data
  • EU AI Act readiness
  • GDPR-compliant data flows

Rīkus izvēlamies pēc uzdevuma, nevis otrādi.

AI stratēģija

Jautājumi par šo pakalpojumu

Vai mūsu dati tiks izmantoti kāda modeļa apmācībai?

Ne tad, ja to iestata pareizi. Mēs izmantojam uzņēmumu līgumus, kas apmācību izslēdz, un patiesi sensitīviem datiem varam darbināt atvērtos modeļus infrastruktūrā, ko kontrolē tu.

Kā mēs zināsim, vai tas tiešām strādā?

Pirms funkcijas izstrādes mēs izveidojam novērtēšanas kopu no taviem reālajiem piemēriem, lai "labāk" būtu skaitlis, nevis sajūta.

Vai tas aizstās mūsu cilvēkus?

Mūsu pieredzē tas noņem to darba daļu, kas cilvēkiem jau tāpat nepatīk. Saruna par darbinieku skaitu ir biznesa, nevis tehnisks lēmums. Mēs skaidri pateiksim, ko tas var un ko nevar pārņemt.

Izklausās pēc tavas situācijas?

Uzraksti pāris teikumus, un mēs pateiksim, vai varam palīdzēt.