Tekoälypalveluyritys
LeverX tarjoaa kokonaisvaltaista tekoälyasiantuntemusta, joka ohjaa sinua tietojen tarkastuksesta ja konsultoinnista koko syklin toteutukseen ja integrointiin olemassa oleviin järjestelmiin.
OTA YHTEYTTÄ
Täytä alla oleva lomake, ja otamme sinuun yhteyttä lyhyellä varoitusajalla.
LeverX on maailmanlaajuinen järjestelmäintegraattori, jolla on yli 20 vuoden kokemus yritysohjelmistoratkaisujen toimittamisesta. Erityinen tekoälytiimimme auttaa yrityksiä suunnittelemaan, rakentamaan ja ottamaan käyttöön käytännön tekoälyjärjestelmiä, jotka ratkaisevat todellisia operatiivisia tehtäviä. Työskentelemme strukturoidun ja strukturoimattoman datan kanssa, koulutamme ja optimoimme malleja ja integroimme tekoälyn ERP-, CRM- ja analytiikka-alustoihin.
Muutetaan tekoälysuunnitelmasi toimivaksi järjestelmäksi
Kaikki yritykset puhuvat tekoälystä. Vain harvat tietävät, miten se saadaan toimimaan käytännössä. Amazonin tutkimukset osoittavat, että viisi yritystä ottaa tekoälyn käyttöön joka minuutti, mutta kaikki niistä eivät näe mitattavissa olevia vaikutuksia liiketoimintaan. Monet alkavat lupaavasta käyttötapauksesta ja päätyvät prototyyppiin, joka ei koskaan poistu laboratoriosta. Toiset taas kamppailevat sovittaessaan tekoälytavoitteita olemassa oleviin tietoihin tai prosesseihin.
LeverX auttaa kuromaan umpeen tämän kuilun. Työskentelemme sellaisten yritysten kanssa, joilla on jo tietoa, järjestelmiä ja tavoitteita, mutta jotka tarvitsevat konsultointia tai teknistä asiantuntemusta siirtyäkseen ideasta tuotantoon. Tekoälytiimimme yhdistää datatieteen ja yritysohjelmistot ja varmistaa, että jokainen ratkaisu toimii luotettavasti liiketoimintaympäristössäsi.
Tyypillisiä haasteita, joita autamme ratkaisemaan:
- Sisäisen asiantuntemuksen puute tekoälymallien arviointiin, kouluttamiseen ja käyttöönottoon.
- Epäselvä TCO ja arvaamattomat toimintakustannukset tekoälymalleille.
- Epävarmuus siitä, mikä liiketoimintaprosessi tuottaa eniten hyötyä tekoälystä.
- Vaatimustenmukaisuuteen tai tietoturvaan liittyvät huolenaiheet, kun otetaan käyttöön tekoälypohjaisia työnkulkuja.
- Suuret tietomäärät ilman selkeää analyysi- tai ennustussuunnitelmaa.
- Vanhat järjestelmät, jotka estävät tekoälyn integroinnin tai automatisoinnin.
- Pirstaleiset tietolähteet, jotka vähentävät koneoppimismallien tarkkuutta.
- Tekoälypilotit, jotka eivät pääse skaalautumaan proof-of-conceptia pidemmälle.
Kattavat tekoälypalvelut
AI-konsultointi
Generatiivinen tekoäly
AI-agenttien kehittäminen
AI-avustajan kehittäminen
AI-sovellusten kehittäminen
Tekoälyratkaisujen toteuttaminen
SAP:n tekoälypalvelut
SAP Business AI
SAP Joule
Jevgenijs Skorobogatovs
Asiakaskumppani ja liiketoiminnan kehittämispäällikkö
Miten tekoälypalvelumme edistävät liiketoimintasi menestystä
Tietoon perustuvat päätökset
Nopeammat liiketoimintaprosessit
Suurempi tarkkuus kaikissa toiminnoissa
Resurssien järkevämpi käyttö
Skaalautuva kasvu
Jatkuva parantaminen
Tärkeimmät käyttämämme tekoälyteknologiat
-
Mallit, joiden kanssa työskentelemme
SAP Business AI, GPT-4, Claude, Llama 3, PaLM-2, Stable Diffusion, DALL-E 2, Phi-2, Whisper, Google Gemini, Mistral, Bloom 560m ja Banuba. -
Tekoäly- ja ML-kehykset
SAP AI Core, TensorFlow, TensorFlow Lite, Detectron2, LangChain, Hugging Face, Core ML, ML Kit, Librosa, OpenCV, LlamaIndex, PyTorch. -
Tietoalustat
Databricks, Snowflake, ClickHouse, Apache Airflow, Kafka -
Pilvipalvelut
AWS, Microsoft Azure, Googlen pilvipalvelualusta -
Sulauttamisen palveluntarjoajat
OpenAI, Vertex AI, avoimen lähdekoodin ja omat sulautukset.
Tekoälyn käyttöönoton etenemissuunnitelma
1. Löytäminen ja tietojen tarkastus
- Nykytilan arviointi:
Analysoidaan nykyiset tietolähteet, laatu, formaatit ja hallintokäytännöt. - Tavoitteen määrittely: Määritä konkreettiset liiketoimintatavoitteet, jotka voidaan saavuttaa tekoälyn avulla - esimerkiksi kysynnän ennustaminen tai prosessien automatisointi.
- Toteutettavuustarkastelu: Arvioi käytettävissä oleva infrastruktuuri, työkalut ja integraatiot realististen hankerajojen määrittämiseksi.
- Valmiusraportti: Toimita yhteenveto siitä, mitä eteneminen edellyttää, mukaan lukien tietojen valmistelu- tai järjestelmän modernisointivaiheet.
2. Tutkimus ja käyttötapausten suunnittelu
- Käyttötapauksen valinta: Työskentele sidosryhmien kanssa tekoälyskenaarioiden priorisoimiseksi vaikutusten ja monimutkaisuuden mukaan.
- Menestyskriteerit: Määrittele selkeät suorituskykyindikaattorit ja mitattavat tulokset, joita odotetaan jokaiselta käyttötapaukselta.
- Teknologian yhdenmukaistaminen: Valitse sopivat kehykset, kielet ja pilvi- tai kiinteät ympäristöt.
- Resurssien kartoitus: Hahmottele tiimin kokoonpano, tekniset roolit ja alustavat työmääräarviot.
3. Hypoteesin validointi ja konseptin osoittaminen (Proof of Concept, PoC).
- Malliprototyyppien rakentaminen: Mallin yksinkertaistettujen versioiden rakentaminen ja harjoittelu oletusten vahvistamiseksi.
- Tietojen validointi: Testataan tietojen johdonmukaisuus, vääristymät ja ennustepotentiaali.
- Suorituskyvyn testaus: Arvioidaan tarkkuus, viive ja integrointikäyttäytyminen kontrolloiduissa olosuhteissa.
- Jalostus: Säädä algoritmeja tai arkkitehtuuria PoC-havaintojen perusteella ennen skaalaamista.
4. Arkkitehtuurin suunnittelu ja integroinnin suunnittelu
- Järjestelmän suunnittelu: Määrittele dataputket, mallinna käyttöönottoarkkitehtuuri ja viestintäkerrokset.
- Integroinnin suunnittelu: Kartoita yhteydet ERP-, CRM-, analytiikka- tai ulkoisiin sovellusliittymiin.
- Turvallisuus ja vaatimustenmukaisuus: Suunnittele sisäisten käytäntöjen mukaiset tietojen käyttö-, salaus- ja tarkastusmekanismit.
- Skaalautuvuuden suunnittelu: Varmista, että arkkitehtuuri tukee kasvavia tietomääriä ja käyttäjien kysyntää.
5. Täysimittainen täytäntöönpano
- Kehittäminen ja koulutus: Tuotantokelpoisten mallien ja tukisovellusten rakentaminen.
- Integrointi: Yhdistä tekoälykomponentit yrityksen järjestelmiin reaaliaikaista toimintaa varten.
- Testaus ja validointi: Toiminnallisuuden, suorituskyvyn ja tietojen oikeellisuuden testaaminen alusta loppuun.
- Käyttöönotto: Siirretään validoidut tekoälyjärjestelmät tuotantoon, kun valvonta on käytössä.
6. Jatkuva optimointi ja tuki
- Seuranta: Seuraa mallin käyttäytymistä, tarkkuutta ja ajautumista kojelautojen ja hälytysten avulla.
- Optimointi: Mallien uudelleenkoulutus ja parametrien virittäminen uusien tietojen ilmestyessä.
- Ylläpito: Integroinnin luotettavuuden ja dataputken vakauden varmistaminen.
- Tiedonsiirto: Dokumentoinnin, koulutuksen ja toimintaohjeiden antaminen sisäisille tiimeille.
Toimialat, joita palvelemme
Miksi LeverX?
Todistetut saavutukset
Toimialakohtainen tekoälyasiantuntemus
Laatu ja turvallisuus
Investoinnit innovointiin
Strategiset tekoälyn ekosysteemikumppanit
Omat ratkaisut
Usein kysytyt kysymykset
Mistä tiedän, onko yritykseni valmis tekoälyyn?
Aloita tiedoista. Jos tiedot ovat jäsenneltyjä, helppokäyttöisiä ja niitä käytetään johdonmukaisesti, olet jo puolimatkassa. Tekoäly tarvitsee luotettavaa syötettä ennen kuin se voi tuottaa luotettavaa tulosta. LeverX tekee valmiustarkastuksen, joka osoittaa, mitä tietoja, infrastruktuuria tai prosesseja on mukautettava ennen kuin käyttöönotto aloitetaan.
Mikä saa yritysten tekoälyhankkeet useimmiten epäonnistumaan?
Voiko tekoäly toimia tehokkaasti vanhojen SAP- tai ERP-järjestelmien kanssa?
Miten voimme mitata tekoälyaloitteiden ROI:ta?
Onko generatiivinen tekoäly turvallista yritysdatan kannalta?
Tarvitsenko näiden ratkaisujen ylläpitoon erityisen tekoälytiimin?
Ota yhteyttä
Mitä tapahtuu seuraavaksi?
-
1
Asiantuntijamme ottavat sinuun yhteyttä ja keskustelevat perusteellisesti erityistarpeistasi ja -vaatimuksistasi.
-
2
Jos projektisi sisältää arkaluonteisia tietoja, allekirjoitamme tietosuojasitoumuksen varmistaaksemme tietojesi luottamuksellisuuden ja turvallisuuden.
-
3
Tiimimme laatii räätälöidyn hanke-ehdotuksen, joka sisältää laajuuden, aikataulun ja budjetin, jotta voit tehdä tietoon perustuvia päätöksiä.
vuosien asiantuntemus
hankkeet
ammattilaista
Ota yhteyttä