Società di servizi AI
LeverX fornisce competenze di AI end-to-end, guidandovi dall'audit dei dati e dalla consulenza fino all'implementazione e all'integrazione a ciclo completo nei vostri sistemi esistenti.
LeverX è un integratore di sistemi globale con oltre 20 anni di esperienza nella fornitura di soluzioni software aziendali. Il nostro team dedicato all'intelligenza artificiale aiuta le aziende a progettare, costruire e distribuire sistemi pratici di intelligenza artificiale che risolvono compiti operativi reali. Lavoriamo con dati strutturati e non strutturati, addestriamo e ottimizziamo modelli e integriamo l'intelligenza artificiale in piattaforme ERP, CRM e di analisi.
Trasformiamo il vostro piano di AI in un sistema funzionante
Tutte le aziende parlano di IA. Poche sanno come farla funzionare nella pratica. Gli studi di Amazon dimostrano che ogni minuto cinque aziende adottano l'IA, ma non tutte avranno un impatto commerciale misurabile. Molte iniziano con un caso d'uso promettente e finiscono con un prototipo che non lascia mai il laboratorio. Altre faticano ad allineare gli obiettivi dell'IA con i dati o i processi esistenti.
LeverX aiuta a colmare questo divario. Lavoriamo con aziende che hanno già dati, sistemi e ambizioni, ma che hanno bisogno di consulenza o di competenze tecniche per passare dall'idea alla produzione. Il nostro team AI collega la scienza dei dati con il software aziendale, assicurando che ogni soluzione funzioni in modo affidabile all'interno del vostro ambiente aziendale.
Tipiche sfide che aiutiamo a risolvere:
- Mancanza di competenze interne per valutare, addestrare e distribuire modelli di IA.
- TCO non chiaro e costi operativi imprevedibili per i modelli di IA.
- Incertezza su quale processo aziendale possa offrire il massimo ritorno dall'IA.
- Problemi di conformità o di sicurezza dei dati quando si implementano flussi di lavoro basati sull'IA.
- Grandi volumi di dati senza un piano chiaro per l'analisi o la previsione.
- Sistemi legacy che bloccano l'integrazione o l'automazione dell'IA.
- Fonti di dati frammentate che riducono l'accuratezza dei modelli di apprendimento automatico.
- Progetti pilota di IA che non riescono a scalare oltre il proof-of-concept.
I nostri servizi completi di intelligenza artificiale
Consulenza AI
IA generativa
Sviluppo di agenti AI
Sviluppo dell'assistente AI
Sviluppo di app AI
Implementazione di soluzioni AI
Servizi SAP AI
SAP Business AI
SAP Joule
Jevgenijs Skorobogatovs
Partner cliente e responsabile dello sviluppo commerciale
In che modo i nostri servizi di intelligenza artificiale favoriscono il successo della vostra azienda
Decisioni basate sui dati
Processi aziendali più rapidi
Maggiore precisione nelle operazioni
Uso più intelligente delle risorse
Crescita scalabile
Miglioramento continuo
Le principali tecnologie AI che utilizziamo
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Modelli con cui lavoriamo
SAP Business AI, GPT-4, Claude, Llama 3, PaLM-2, Diffusione stabile, DALL-E 2, Phi-2, Whisper, Google Gemini, Mistral, Bloom 560m, Banuba -
Quadri AI e ML
SAP AI Core, TensorFlow, TensorFlow Lite, Detectron2, LangChain, Hugging Face, Core ML, ML Kit, Librosa, OpenCV, LlamaIndex, PyTorch -
Piattaforme dati
Databricks, Snowflake, ClickHouse, Apache Airflow, Kafka -
Servizi cloud
AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform -
Fornitori di incorporazioni
OpenAI, Vertex AI, embedding open-source e proprietari
La nostra tabella di marcia per l'implementazione dell'IA
1. Scoperta e verifica dei dati
- Revisione dello stato attuale:
Analizzare le fonti di dati esistenti, la qualità, i formati e le pratiche di governance. - Definizione degli obiettivi: Identificare gli obiettivi aziendali concreti che possono essere raggiunti attraverso l'IA, ad esempio la previsione della domanda o l'automazione dei processi.
- Verifica della fattibilità: Valutare l'infrastruttura, gli strumenti e le integrazioni disponibili per definire i confini realistici del progetto.
- Rapporto di preparazione: Fornire una sintesi di ciò che è necessario per procedere, comprese le fasi di preparazione dei dati o di modernizzazione del sistema.
2. Esplorazione e progettazione di casi d'uso
- Selezione dei casi d'uso: Lavorare con le parti interessate per dare priorità agli scenari di IA in base all'impatto e alla complessità.
- Criteri di successo: Definire KPI chiari e risultati misurabili attesi da ogni caso d'uso.
- Allineamento tecnologico: Scegliere framework, linguaggi e ambienti cloud o on-premise adatti.
- Mappatura delle risorse: Delineare la composizione del team, i ruoli tecnici e le stime iniziali degli sforzi.
3. Convalida dell'ipotesi e prova di concetto (PoC)
- Prototipazione di modelli: Costruire e addestrare versioni semplificate dei modelli per confermare le ipotesi.
- Convalida dei dati: Verifica della coerenza dei dati, delle distorsioni e del potenziale predittivo.
- Test delle prestazioni: Valutare l'accuratezza, la latenza e il comportamento dell'integrazione in condizioni controllate.
- Perfezionamento: Adattare gli algoritmi o l'architettura in base ai risultati dei PoC prima di passare alla fase di scalabilità.
4. Progettazione dell'architettura e pianificazione dell'integrazione
- Progettazione del sistema: Definire le pipeline di dati, l'architettura di distribuzione del modello e i livelli di comunicazione.
- Pianificazione dell'integrazione: Mappare le connessioni a ERP, CRM, analisi o API esterne.
- Sicurezza e conformità: Pianificare l'accesso ai dati, la crittografia e i meccanismi di verifica in linea con le politiche interne.
- Progettazione della scalabilità: Assicurarsi che l'architettura supporti i volumi di dati e la domanda degli utenti in crescita.
5. Implementazione su scala reale
- Sviluppo e formazione: Creazione di modelli di livello produttivo e di applicazioni di supporto.
- Integrazione: Collegare i componenti dell'intelligenza artificiale ai sistemi aziendali per il funzionamento in tempo reale.
- Test e convalida: Esecuzione di test end-to-end su funzionalità, prestazioni e accuratezza dei dati.
- Implementazione: Trasferire i sistemi di IA convalidati in produzione con il monitoraggio in atto.
6. Ottimizzazione e supporto continui
- Monitoraggio: Monitoraggio del comportamento, dell'accuratezza e della deriva del modello attraverso dashboard e avvisi.
- Ottimizzazione: Riaddestramento dei modelli e messa a punto dei parametri in base alla disponibilità di nuovi dati.
- Manutenzione: Garantire l'affidabilità dell'integrazione e la stabilità della pipeline di dati.
- Trasferimento delle conoscenze: Fornire documentazione, formazione e indicazioni operative per i team interni.
Settori che serviamo
Perché LeverX?
Esperienza comprovata
Esperti di settore
Partnership con SAP
Qualità e sicurezza
Investimento nell’innovazione
Flessibilità
Domande frequenti
Come faccio a sapere se la mia azienda è pronta per l'IA?
Iniziate dai vostri dati. Se sono strutturati, accessibili e utilizzati in modo coerente, siete già a metà strada. L'IA ha bisogno di input affidabili prima di poter produrre risultati affidabili. LeverX conduce un audit di preparazione che mostra quali dati, infrastrutture o processi devono essere modificati prima di iniziare l'implementazione.
Cosa fa fallire più spesso i progetti di IA aziendali?
L'intelligenza artificiale può funzionare efficacemente con i sistemi SAP o ERP tradizionali?
Come possiamo misurare il ROI delle iniziative di IA?
L'IA generativa è sicura per i dati aziendali?
Ho bisogno di un team dedicato all'intelligenza artificiale per mantenere queste soluzioni?
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