Strategia AI · inżynieria · utrzymanie
Większość projektów AI umiera między slajdem a systemem.
predictes prowadzi pracę nad AI całą tę drogę: ocena rozstrzygająca, co warto zbudować, inżynieria, która to buduje, i utrzymanie, dzięki któremu to działa, gdy Wasi ludzie już na tym polegają. W chmurze, której używacie, albo na otwartym stosie, który macie na własność.
- Od strategii po utrzymanie
- Multi-vendor i open source
- Stały zakres, krótkie odcinki
Budujemy na platformach, których już używacie, i na otwartych stosach, które możecie mieć w pełni na własność.
- Amazon Web Services
- Open Source
Która z nich jest właściwa, zależy od tego, co już macie, czego Wasze dane nie mogą opuścić i co musielibyście zrobić, gdybyście chcieli się przenieść. Powiemy Wam, kiedy odpowiedzią jest platforma, za którą i tak już płacicie.
Model nigdy nie był trudną częścią
Trzy miejsca, w których programy AI stają, a żadne z nich nie dotyczy jakości modelu.
Strategia, na której nie da się działać
Ocena dojrzałości, lista przypadków użycia i mapa drogowa. Wszystko trafne, nic nie do zbudowania — a pół roku później organizacja jest dokładnie tam, gdzie była, tylko z lepszym słownictwem.
Pilotaż, który nigdy nie staje się systemem
Pokaz działa. Potem spotyka prawdziwe dane, prawdziwe uprawnienia, prawdziwe wolumeny i prawdziwy proces z wyjątkami — a droga stamtąd na produkcję okazuje się większością projektu.
Po uruchomieniu nikt tego nie posiada
Rusza, zespół się rozchodzi, a dziewięć miesięcy później po cichu odpowiada źle i nikt tego nie zauważył. Systemy AI psują się inaczej niż oprogramowanie: bez awarii, bez błędu, po prostu odpowiedzi przestają być trafne.
Ustawić, zbudować, prowadzić
Trzy etapy kupowane osobno. Większość współprac zaczyna się od pierwszego, a część słusznie na nim się kończy.
- 01
Ustawić
Którą decyzję albo proces warto zmienić, czego to wymaga i co miałoby się mierzalnie zmienić. Krótko, w stałej cenie i zostaje u Was — łącznie z wersją mówiącą, że odpowiedzią nie jest AI.
- 02
Zbudować
Działające oprogramowanie na Waszych prawdziwych danych, w krótkich odcinkach o stałym zakresie, z czymś używalnym na końcu każdego. Wasze repozytoria, Wasza infrastruktura, Wasi ludzie w pokoju, kiedy to powstaje.
- 03
Prowadzić
Monitoring wyłapujący dryf modelu, a nie padnięcie serwera, zdefiniowane czasy reakcji i malejąca ilość nas. Jeśli współpraca nie robi się mniejsza, ktoś z nas nie wykonuje swojej pracy.
Dwanaście usług wzdłuż jednej drogi
Od pierwszej oceny po system, który ktoś prowadzi. Każdą można kupić osobno; większość klientów zaczyna od jednej i dokłada kolejną.
Strategia i transformacja
Strategia AI oraz praca nad zmianą rozstrzygająca, czy cokolwiek z tego przetrwa zderzenie z organizacją. Tu wygrywa się albo przegrywa program.
Agenci i aplikacje
Inżynieria agentów AI, rozwój agentów sterowany specyfikacją oraz projektowanie i budowa aplikacji od początku AI-native, a nie doklejanych później.
Ontologia i dane
Nieefektowne fundamenty: model Waszej firmy, po którym maszyna umie wnioskować, i procesy danych czyniące te dane godnymi zaufania.
Warsztaty i szkolenia
Świadomy transfer wiedzy, żeby Wasz zespół umiał to robić bez nas. Zajęcia budowane wokół Waszych procesów, a nie wokół ogólnego programu.
Utrzymanie
Prowadzenie tego, co zbudowano, z monitoringiem zaprojektowanym pod systemy psujące się po cichu i czasami reakcji wpisanymi do umowy.
Teren i fabryka
Inżynieria wdrożeń tam, gdzie praca naprawdę się dzieje, oraz kontekst, którego potrzebuje zakład bezobsługowy, zanim ruszy bez nadzoru.
Multi-vendor, bo Wasza sytuacja to nie preferencja
Większość firm nie zaczyna od zera. Jest zobowiązanie chmurowe, majątek licencyjny, reguła rezydencji danych i zespół znający jedną platformę lepiej niż pozostałe. Właściwa architektura wynika z tych ograniczeń, a nie z tego, co dostawca akurat odsprzedaje — a my nie odsprzedajemy niczego, więc za rekomendacją nie stoi żadna marża.
- Chmury komercyjne. Azure, Google Cloud, AWS i IBM Cloud, używane tam, gdzie już są albo gdzie naprawdę są najlepszą odpowiedzią.
- Stosy open source. Tam, gdzie posiadanie systemu znaczy więcej niż najkrótsza droga, a coraz częściej tam, gdzie wymaga tego dział zakupów.
- Mieszane jest normą. Platforma komercyjna do jednego obciążenia i otwarty stos do drugiego to zwykła uczciwa odpowiedź, która nie satysfakcjonuje nikogo sprzedającego jedną.
- Bez odsprzedaży. Żadnych licencji, prowizji od poleceń ani limitów partnerskich kształtujących projekt.
Jak układamy współpracę
Struktura umowy przewiduje wynik pewniej niż technologia. Długie, otwarte współprace nabierają rozpędu przeżywającego ich użyteczność, a stała cena przy mglistym zakresie produkuje dostawcę broniącego granicy zamiast rozwiązującego problem.
- Krótkie odcinki o stałym zakresie. Dość małe, żeby wycenić je uczciwie, dość krótkie, żeby przerwać, i dość konkretne, żeby ocenić.
- Coś używalnego na każdym końcu. Nie dokument bramkowy — oprogramowanie, którego ktoś może spróbować i na które może narzekać.
- Transfer wiedzy wpisany w zakres. Dokumentacja w trakcie pracy, konfiguracja w Waszych repozytoriach, Wasi inżynierowie pracujący razem z nami, a nie czytający podsumowania.
- Wyjście uzgodnione na starcie. Co zostaje przekazane, w jakim formacie i w jakim oknie — rozstrzygnięte, póki macie siłę negocjacyjną.
Najczęstsze pytania
Czym właściwie zajmuje się predictes?
Strategią, inżynierią i utrzymaniem systemów AI. W praktyce: ustalamy, co warto zbudować, budujemy to na Waszych prawdziwych danych, a potem to prowadzimy albo przekazujemy Waszemu zespołowi. Dwanaście usług pokrywających tę drogę, każda dostępna osobno.
Z firmami jakiej wielkości pracujecie?
Od MŚP po enterprise. Praca różni się mniej, niż ludzie sądzą — zmieniają się ograniczenia, a tryby porażki są te same. Zmienia się kolejność, a dwudziestoosobowa firma prawie nigdy nie powinna zaczynać tam, gdzie dwutysięczna.
Czy odsprzedajecie chmurę albo licencje?
Nie. Honoraria pochodzą z pracy. To mniejszy model biznesowy niż zwykły i jedyna struktura, w której nasza rekomendacja i Wasz interes patrzą w tę samą stronę.
Czy możecie pracować na platformie, którą już mamy?
Zwykle to właśnie jest właściwa odpowiedź. Istniejące zobowiązania, kompetencje i reguły dotyczące danych są realnymi ograniczeniami, a propozycja, która je pomija, żeby dojść do czystszej architektury, nie zostanie wdrożona.
Jak szybko coś może działać?
Ustawienie problemu zwykle zajmuje dni, nie tygodnie. Pierwsze działające oprogramowanie na Waszych danych zwykle tygodnie, a nie miesiące, bo odcinki trzymamy na tyle małe, żeby pomyłka była tania. Ponad sześć tygodni bez czegoś używalnego to sygnał ostrzegawczy — również u nas.
Co, gdy model zacznie się mylić?
To ta część, na którą większość projektów nie ma odpowiedzi, więc jest zaprojektowana od początku: monitoring pod ciche awarie, a nie pod padnięcia, rejestr decyzji pozwalający odtworzyć incydent i uzgodniona ścieżka ograniczenia autonomii systemu na czas wyjaśniania.
Do kogo należy kod i dane?
Do Was. Kod w Waszych repozytoriach, dane w Waszej infrastrukturze, modele i prompty udokumentowane jako produkty. Warunki wyjścia uzgadniamy na starcie, bo przy systemie dotykającym Waszych operacji ta klauzula znaczy więcej niż stawka dzienna.
Jak zacząć?
Od jednej rozmowy o decyzji albo procesie, który jest dziś wolny, drogi albo zawodny. Jeśli jest co robić, etap ustawienia to opisuje. Jeśli nie ma — powiemy to. Ta odpowiedź kosztuje godzinę i oszczędza program.
Napiszcie, który proces kosztuje Was najwięcej
Jedna rozmowa, bez prezentacji. Jeśli AI jest do tego złym narzędziem, to też jest użyteczna odpowiedź — i dostaniecie ją w pierwszej godzinie, a nie przy trzeciej fakturze.
Odpowiadamy z adresu info@predictes.com, zwykle w ciągu jednego dnia roboczego.