Firwat d'Clienten eis uruffen
D'Muster ass bekannt. E versprächenden AI-Pilot, deen de Kontakt mat der Skala net iwwerlieft. D'Ursaach ass selten de Modell. Et ass, datt d'Donnéeën, déi him gefiddert ginn, al sinn, duebel, ouni Lineage oder einfach net erreechbar ouni eng dräi Wochen laang Extraktanfro.
Data Intelligence ass eis Äntwert, a se ass bewosst eng Ingenieursoffer. Mir bauen d'Pipelines fir Ingestioun, Preparatioun, Enrichissement a Refresh, déi Donnéeën AI-ready maachen, mir instrumentéieren se, sou datt Dir wësst, wa se driften, a mir gouvernéieren se, sou datt en Auditeur d'Kette nofollege kann. Mir positionéieren eis net als Data-Science-Praxis. Mir maachen déi Aarbecht méiglech, a mir sinn kloer, wou d'Grenz läit.
Wat mir maachen
- AI-ready DatepipelinesIngestioun, Botzen, Deduplizéierung, Normaliséierung an Enrichissement, konzipéiert fir eng deklaréiert Refresh-Frequenz an net fir en eemolegen Extrakt.
- Retrieval-Pipelines fir AssistentenAcquisitioun vu Dokumenter, Chunking, Metadaten an d'Weiderginn vun de Zougangsrechter fir Retrieval-Augmented Generation, inklusiv dem Berechtegungsmodell, wou déi meeschte Piloten stëll scheiteren.
- Engineering vun Actualitéit a KorrektheetExplizit Service Levels op d'Alter vun de Donnéeën an op d'Feelerquote, kontinuéierlech gemooss, well all AI-Aussoe stroumofwäerts déi zwee ierft.
- Observability vu Modeller an AgentenIwwerwaachung vum Input-Drift, vun de Signaler zur Output-Qualitéit a vun den Aktiounen vun den Agenten, mat der Boucle zréck op d'Pipeline, déi den Input produzéiert huet.
- AI-Governance erméiglechenDokumentatioun, Lineage a Kontrollbeweiser fir AI-Systemer, am Aklang mat den Erwaardungen un Transparenz an Dategouvernance aus dem AI Act.
Mir bauen d'Pipelines fir Ingestioun, Retrieval a Refresh hannert engem AI-System, mat explizite Service Levels op d'Alter vun de Donnéeën an op d'Feelerquote. D'Modeller bauen mir net.
Ausléiser fir e Projet
- En AI-Pilot, deen aus Mangel un zouverlässegen Donnéeën net skaliert
- En Assistent-Rollout, dee inkonsistent Äntwerten liwwert
- E Retrieval-Projet, deen op Berechtegungen oder op der Actualitéit vun de Dokumenter hänke bleift
- Juristesch oder Risikofroen zur Hierkonft vun AI-Donnéeën
- Fachleit, déi d'IT ëmgeeën, fir hir eegen Extrakter ze bauen
Technesch Basis
- IBM Watson
- Microsoft 365 and Copilot integration
- Databricks, Microsoft Fabric, Snowflake
- Apache Kafka, Airflow
- Denodo data virtualisation
- Python, REST APIs, DB2, Oracle, MongoDB
Hei fänkt et un
En Assessment vu 5 bis 15 Deeg gëtt Iech eng Kaart vun dësem Perimeter, eng Gap-Analys an e chiffréierte Plang.
Vocabulaire vum Maart
Wéi dës Offer an Appels d'offres a Jobbeschreiwungen genannt gëtt
- AI-ready data
- RAG pipeline
- data preparation
- model monitoring
- agent observability
- AI governance
- vector store ingestion
Beweis
Wou mir dat scho geliwwert hunn
Satisco LAB, intern
En Assistent iwwer 2.000 Säiten technesch Dokumentatioun
Eise eegene LAB huet en AI-Assistent iwwer méi wéi 2.000 Säiten IBM-Dokumentatioun gebaut, fir eis Ingenieuren ze beschleunegen. Et ass eng kleng, éierlech Demonstratioun vun der Disziplin, déi mir verkaufen: e kuratéierten Korpus, e kontrolléierten Refresh, moossbaren Notzen.
Retrieval · Curated corpus · Watson AI · Daily internal use
Wéi mir dat ugoen
Assessment — 5 bis 15 Deeg, Fixpräis. Kartographie vun de Fluxen, Gap-Analys, chiffréierte Plang. E kuerzt Dokument, geschriwwen fir vun engem Decideur ënnerschriwwen ze ginn.
Build — E begrenzte Projet. Konzeptioun, Entwécklung, Tester a cut-over op engem definéierte Perimeter.
Run — Récurrent. Betrib, Monitoring, Weiderentwécklung a Permanence op Äre kritesche Fluxen.
Fänke mir mat deem un, wat haut tatsächlech leeft.
En Assessment vu 5 bis 15 Deeg gëtt Iech eng Flux-Kaart, eng Gap-Analys an e chiffréierte Plang. Kuerz, Fixpräis, geschriwwen fir vun engem Decideur ënnerschriwwen ze ginn.