Usługi sztucznej inteligencji dla polskich firm
LeverX zajmuje się szkoleniem i wdrażaniem dostosowanych do indywidualnych potrzeb rozwiązań w zakresie generatywnej sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego oraz autonomicznych agentów AI. Integrujemy te narzędzia bezpośrednio z infrastrukturą IT klienta, aby zautomatyzować złożone procesy związane z danymi i obniżyć koszty operacyjne.
LeverX łączy ponad 20 lat doświadczenia w integracji systemów z wyspecjalizowaną wiedzą inżynierską, aby dostarczać rozwiązania sztucznej inteligencji gotowe do wdrożenia w środowisku produkcyjnym. Projektujemy, trenujemy i wdrażamy dostosowane do potrzeb klienta modele uczenia maszynowego, autonomiczne agenty AI oraz generatywne systemy AI, które rozwiązują złożone zadania operacyjne.
Nasz zespół pracuje z danymi ustrukturyzowanymi i nieustrukturyzowanymi, aby wbudować bezpieczną i wydajną automatyzację bezpośrednio w podstawowe platformy ERP, CRM i analityczne. Zapewniamy pełną zgodność z przepisami dotyczącymi ochrony danych oraz płynną koordynację modeli w całej infrastrukturze korporacyjnej.
Zmieńmy Twój plan dotyczący sztucznej inteligencji w działający system
Każda firma mówi o sztucznej inteligencji. Niewiele z nich wie jednak, jak wykorzystać ją w praktyce. Badania przeprowadzone przez Amazon pokazują, że co minutę pięć przedsiębiorstw wdraża sztuczną inteligencję, ale nie wszystkie z nich odnotują wymierny wpływ na działalność. Wiele z nich zaczyna od obiecującego przypadku użycia, a kończy na prototypie, który nigdy nie opuszcza laboratorium. Inne mają trudności z dostosowaniem celów związanych ze sztuczną inteligencją do posiadanych danych lub istniejących procesów.
LeverX pomaga wypełnić tę lukę. Współpracujemy z przedsiębiorstwami, które dysponują już danymi, systemami i ambicjami, ale potrzebują doradztwa lub wiedzy technicznej, aby przejść od pomysłu do wdrożenia. Nasz zespół ds. sztucznej inteligencji łączy naukę o danych z oprogramowaniem dla przedsiębiorstw, zapewniając niezawodne działanie każdego rozwiązania w środowisku biznesowym klienta.
Typowe wyzwania, w których pomagamy:
- Brak wewnętrznej wiedzy specjalistycznej niezbędnej do oceny, szkolenia i wdrażania modeli sztucznej inteligencji.
- Niejasny całkowity koszt posiadania (TCO) i nieprzewidywalne koszty operacyjne modeli sztucznej inteligencji.
- Niepewność co do tego, który proces biznesowy przyniesie największy zwrot z inwestycji w sztuczną inteligencję.
- Obawy dotyczące zgodności z przepisami lub bezpieczeństwa danych przy wdrażaniu procesów opartych na sztucznej inteligencji.
- Duże ilości danych bez jasnego planu analizy lub prognozowania.
- Starsze systemy, które uniemożliwiają integrację sztucznej inteligencji lub automatyzację.
- Rozdrobnione źródła danych, które obniżają dokładność modeli uczenia maszynowego.
- Pilotażowe projekty AI, które nie wykraczają poza etap weryfikacji koncepcji.
Nasze kompleksowe usługi w zakresie sztucznej inteligencji
Doradztwo w zakresie sztucznej inteligencji
Generatywna sztuczna inteligencja
Tworzenie agentów opartych na sztucznej inteligencji
Tworzenie asystentów opartych na sztucznej inteligencji
Tworzenie aplikacji opartych na sztucznej inteligencji
Wdrażanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji
Usługi SAP w zakresie sztucznej inteligencji
SAP Business AI
SAP Joule
W jaki sposób nasze usługi oparte na sztucznej inteligencji przyczyniają się do sukcesu Twojej firmy
Decyzje oparte na danych
Szybsze procesy biznesowe
Większa dokładność we wszystkich operacjach
Mądrzejsze wykorzystanie zasobów
Wzrost oparty na skalowalności
Ciągłe doskonalenie
Najważniejsze technologie sztucznej inteligencji, z których korzystamy
-
Modele, z którymi pracujemy
SAP Business AI, GPT-4, Claude, Llama 3, PaLM-2, Stable Diffusion, DALL·E 2, Phi-2, Whisper, Google Gemini, Mistral, Bloom 560m, Banuba -
Frameworki AI i ML
SAP AI Core, TensorFlow, TensorFlow Lite, Detectron2, LangChain, Hugging Face, Core ML, ML Kit, Librosa, OpenCV, LlamaIndex, PyTorch -
Platformy danych
Databricks, Snowflake, ClickHouse, Apache Airflow, Kafka -
Usługi w chmurze
AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform -
Dostawcy rozwiązań do osadzania
OpenAI, Vertex AI, wbudowania open source i zastrzeżone
Nasz plan wdrożenia sztucznej inteligencji
1. Identyfikacja i audyt danych
- Przegląd aktualnego stanu:
Przeanalizuj istniejące źródła danych, ich jakość, formaty oraz praktyki w zakresie zarządzania danymi. - Określenie celów: Zidentyfikowanie konkretnych celów biznesowych, które można osiągnąć dzięki sztucznej inteligencji — na przykład prognozowanie popytu lub automatyzacja procesów.
- Sprawdzenie wykonalności: Ocena dostępnej infrastruktury, narzędzi i integracji w celu określenia realistycznych ram projektu.
- Raport gotowości: Przedstawienie podsumowania tego, co jest wymagane do kontynuowania prac, w tym kroków związanych z przygotowaniem danych lub modernizacją systemu.
2. Analiza i projektowanie przypadków użycia
- Wybór przypadków użycia: Współpraca z interesariuszami w celu ustalenia priorytetów scenariuszy wykorzystania sztucznej inteligencji pod kątem ich wpływu i złożoności.
- Kryteria sukcesu: Należy zdefiniować jasne wskaźniki KPI oraz mierzalne wyniki oczekiwane w odniesieniu do każdego przypadku użycia.
- Dopasowanie technologii: Wybierz odpowiednie frameworki, języki programowania oraz środowiska chmurowe lub lokalne.
- Mapowanie zasobów: Należy nakreślić skład zespołu, role techniczne oraz wstępne szacunki nakładu pracy.
3. Weryfikacja hipotezy i weryfikacja koncepcji (PoC)
- Tworzenie prototypów modeli: Tworzenie i uczenie uproszczonych wersji modeli w celu weryfikacji założeń.
- Walidacja danych: Sprawdź spójność danych, ich tendencyjność oraz potencjał prognostyczny.
- Testy wydajności: Ocena dokładności, opóźnień i zachowania integracyjnego w kontrolowanych warunkach.
- Udoskonalanie: Dostosuj algorytmy lub architekturę na podstawie wyników PoC przed przejściem do wdrożenia na większą skalę.
4. Projektowanie architektury i planowanie integracji
- Projektowanie systemu: Określanie ścieżek przepływu danych, architektury wdrażania modeli oraz warstw komunikacyjnych.
- Planowanie integracji: Mapowanie połączeń z systemami ERP, CRM, narzędziami analitycznymi lub zewnętrznymi interfejsami API.
- Bezpieczeństwo i zgodność z przepisami: Zaplanuj dostęp do danych, szyfrowanie oraz mechanizmy audytowe zgodne z wewnętrznymi zasadami.
- Projektowanie skalowalności: Zapewnienie, że architektura obsługuje rosnące ilości danych i zapotrzebowanie użytkowników.
5. Wdrożenie na pełną skalę
- Rozwój i szkolenia: Tworzenie modeli gotowych do wdrożenia w środowisku produkcyjnym oraz aplikacji pomocniczych.
- Integracja: Łączenie komponentów sztucznej inteligencji z systemami korporacyjnymi w celu zapewnienia działania w czasie rzeczywistym.
- Testowanie i walidacja: Przeprowadzanie kompleksowych testów funkcjonalności, wydajności i dokładności danych.
- Wdrożenie: Przenoszenie zweryfikowanych systemów sztucznej inteligencji do środowiska produkcyjnego wraz z wdrożeniem monitoringu.
6. Ciągła optymalizacja i wsparcie
- Monitorowanie: Śledzenie zachowania modelu, jego dokładności i odchyleń za pomocą pulpitów nawigacyjnych i alertów.
- Optymalizacja: Ponowne trenowanie modeli i dostosowywanie parametrów w miarę pojawiania się nowych danych.
- Konserwacja: Zapewnij niezawodność integracji i stabilność potoku danych.
- Przekazywanie wiedzy: Zapewnij dokumentację, szkolenia i wytyczne operacyjne dla zespołów wewnętrznych.
Branże, dla których świadczymy usługi
Dlaczego LeverX?
Sprawdzone osiągnięcia
Wiedza specjalistyczna w zakresie sztucznej inteligencji w kontekście branżowym
Osiągnięcia w zakresie jakości i bezpieczeństwa
Inwestycje w innowacje
Strategiczni partnerzy w ekosystemie sztucznej inteligencji
Rozwiązania autorskie
Najczęściej zadawane pytania
Skąd mam wiedzieć, czy moja firma jest gotowa na sztuczną inteligencję?
Zacznij od swoich danych. Jeśli są one uporządkowane, dostępne i wykorzystywane w spójny sposób, to połowa sukcesu już za tobą. Sztuczna inteligencja potrzebuje wiarygodnych danych wejściowych, aby móc generować wiarygodne wyniki. Firma LeverX przeprowadza audyt gotowości, który wskazuje, które dane, elementy infrastruktury lub procesy wymagają dostosowania przed rozpoczęciem wdrażania.
Co najczęściej powoduje niepowodzenia projektów związanych ze sztuczną inteligencją w przedsiębiorstwach?
Czy sztuczna inteligencja może skutecznie współpracować ze starszymi systemami SAP lub ERP?
Jak można zmierzyć zwrot z inwestycji (ROI) w inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją?
Czy generatywna sztuczna inteligencja jest bezpieczna dla danych przedsiębiorstwa?
Czy do obsługi tych rozwiązań potrzebny jest specjalny zespół zajmujący się sztuczną inteligencją?
SKONTAKTUJ SIĘ Z NAMI
Jeśli szukasz globalnego dostawcy strategicznego lub partnera technologicznego SAP dla swojej firmy, wypełnij poniższy formularz, a my skontaktujemy się z Tobą w najbliższym czasie.
SKONTAKTUJ SIĘ Z NAMI
CO DALEJ?
-
1
Nasi eksperci skontaktują się z Tobą, aby szczegółowo omówić Twoje potrzeby i wymagania.
-
2
Jeśli projekt obejmuje informacje poufne, podpisujemy NDA w celu zapewnienia poufności i bezpieczeństwa danych.
-
3
Nasz zespół przygotowuje spersonalizowaną ofertę projektu wraz z zakresem, harmonogramem i budżetem, abyś mógł podjąć przemyślaną decyzję.
lat doświadczenia
projektów
profesjonalistów
SKONTAKTUJ SIĘ Z NAMI