AI dan otomatisasi

Mulai dari nilainya

Banyak proyek AI gagal karena satu alasan sederhana. Tidak ada yang memeriksa apakah pekerjaan itu memang layak diotomatiskan.

Kami mulai dengan peninjauan singkat. Peninjauan itu memeringkat kemungkinan penggunaan dalam operasional Anda berdasarkan manfaat dan tingkat kesulitan, dan menyatakan dengan jelas mana yang sebaiknya ditinggalkan.

Lingkup pekerjaan

• Peninjauan dan pemeringkatan kasus penggunaan, dengan perkiraan manfaat dan upaya
• Pengembangan model khusus, dilatih pada data Anda sendiri
• Pelabelan dan anotasi data, lengkap dengan tim pelaksananya
• Penyetelan model terbuka untuk bidang dan bahasa Anda
• Infrastruktur pelatihan dan inferensi, di cloud atau di perangkat milik Anda
• Otomatisasi dokumen dan data: ekstraksi, klasifikasi, rekonsiliasi, pelaporan
• Asisten internal yang dibangun di atas dokumen dan sistem Anda sendiri
• Otomatisasi proses antar perkakas yang sudah Anda pakai
• Evaluasi, pemantauan, dan pelatihan ulang saat data Anda bergeser
• Tata kelola AI: perlindungan data, masa simpan, aturan pemakaian bagi staf
• Pelatihan tim, dari pemahaman manajemen hingga penggunaan harian

Membangun dan melatih model

Tidak setiap masalah terpecahkan dengan memanggil layanan pihak luar. Ketika sebuah tugas bersifat khusus, berulang, dan berbasis data Anda sendiri, model yang lebih kecil namun dilatih khusus untuk itu sering lebih murah dijalankan dan lebih mudah dikendalikan.

Kami menangani seluruh rantainya: menyiapkan dan melabeli data, memilih arsitektur atau model terbuka sebagai titik awal, menyetelnya, mengevaluasi terhadap set uji yang Anda setujui, dan menerapkannya ke produksi. Tim pelabelan bisa direkrut dan dikelola secara lokal.

Bahasa-bahasa kawasan ini

Layanan umum menangani bahasa Khmer, Lao, dan pada tingkat lebih ringan bahasa Vietnam dengan buruk. Model yang disetel pada materi Anda sendiri bekerja lebih baik pada bahasa-bahasa ini dibanding model umum yang lebih besar, dan ia tetap berada di infrastruktur yang Anda kendalikan.

Infrastruktur

Pelatihan dan inferensi punya kebutuhan yang berbeda. Kami menentukan kapasitas keduanya, di GPU cloud atau di perangkat milik Anda, dan menjaga biaya operasionalnya tetap terlihat alih-alih membiarkan Anda menemukannya di tagihan.

Data Anda, dan ke mana ia pergi

Mengirim dokumen perusahaan ke model pihak luar punya akibat hukum dan organisasi. Ini penting bagi organisasi yang melapor kepada donor atau kantor pusat di Eropa.

Kami memperlakukannya sebagai pertanyaan tata kelola lebih dulu. Kadang jawaban yang benar adalah menahan sebuah beban kerja sepenuhnya di luar layanan pihak luar.

Apa yang akan kami sarankan untuk tidak dilakukan

Chatbot yang menjawab lebih buruk daripada staf Anda. Mengotomatiskan proses yang seharusnya dihapus saja. Menggantikan orang yang pekerjaan sebenarnya adalah pertimbangan. Peninjauan ada untuk mengenali hal-hal ini sejak awal.