AI I MACHINE LEARNINGSystemy AI, którym operatorzy mogą ufać.
Wprowadzamy AI do realnych systemów firmowych: obiegu dokumentów, kolejek wsparcia, smart factory, ścieżek akceptacji, starszych operacji i inferencji ML. Model nigdy nie jest całym produktem; o tym, czy przetrwa produkcję, decydują kontrole, ewaluacje, budżet opóźnień i ścieżka rollbacku.
- 01Pilot workflow AIDwa tygodnie, stała cena. Mapa domeny, ryzyka i plan wdrożenia.
- 02Działający wycinekJeden realny proces dowieziony od początku do końca.
- 03Stopniowy rolloutRuch przenosimy etapami; rollback jest zawsze gotowy.
- 04PrzekazanieRunbooki, dashboardy i dokumentacja zostają u Ciebie.
Asystent AI wdrożony w deterministycznym produkcie finansowym, działający w granicach zgód użytkownika
Produkt z portfolio CloudFlooStała cena, wyceniana przed startem.
To obszar inżynierski, nie produkt z półki: wyceniamy go z pilota, a nie z listy życzeń. Dwa tygodnie, jeden realny proces dowieziony od początku do końca, a mapa architektury, zapisy decyzji i działający wycinek zostają u Ciebie niezależnie od dalszej decyzji.
Poproś o ocenę procesuCo budujemy
RAG, agenci i automatyzacja procesów
Wyszukiwanie kontekstu, użycie narzędzi, akceptacje, logi audytowe i zachowanie awaryjne dla krytycznych procesów.
AI dla smart factory
Zdarzenia maszyn, kontrole jakości, zadania utrzymaniowe, akceptacje operatora i integracja ze starszymi systemami.
Własne ML i inferencja
Trening, fine-tuning, serving, batching, caching i routing modeli według opóźnienia oraz kosztu.
MLOps i ewaluacja
Kontrole driftu, ewaluacje regresyjne, wersjonowanie promptów i modeli, monitoring oraz jasne kryteria rollbacku.
Co dowozimy
Architektura, bramki i przełączenie ruchu, rozrysowane.
Technologie na produkcji
Narzędzia, na których wykonujemy tę pracę, i do czego konkretnie ich używamy.
Trening i fine-tuning modeli.
Modele open-weight, tokenizery i zbiory do ewaluacji.
Serwowanie inferencji na GPU z batchingiem.
Rozproszony trening i wsadowa inferencja.
Pipeline’y ML na Kubernetesie, który już masz.
Śledzenie eksperymentów i rejestr modeli.
Modele hostowane, za naszymi ewaluacjami i kontrolą kosztów.
Domyślne źródło prawdy dla danych.
Środowisko uruchomieniowe każdej platformy, którą utrzymujemy.
Co dostajesz
- 01Mapa zastosowań AI: gdzie agenci pomagają, a gdzie kontrolę powinno zachować deterministyczne oprogramowanie.
- 02Działający wycinek podłączony do realnego procesu, zbioru danych albo systemu firmowego.
- 03Zestaw ewaluacji, monitoring, kontrole bezpieczeństwa i punkty akceptacji człowieka dla ryzykownych akcji.
- 04Model kosztów i opóźnień w przeliczeniu na request, proces i środowisko.
Opisz system, który sprawia problem.
Cztery pola, bez rozmowy. Odsyłamy pisemną ocenę procesu: co zmienilibyśmy najpierw, jakich systemów to dotyczy i co objąłby pilot workflow AI. Odpowiadamy w jeden dzień roboczy.