Hüppa põhisisule
Tallinn

AI-agendid reaalsetes protsessides.
Piloodist igapäevasesse kasutusse.

Sinu süsteemides on juba olemas andmed ja teadmised, mida AI saab kasutada. Ehitame nende peale AI-agendid, mis lahendavad päris tööülesandeid, ning viime toimivad piloodid turvaliselt igapäevasesse kasutusse.

Kuus AI-agendi näidet.
Ja need pole ainsad.

Ei mingeid teoreetilisi slaide ega tühje lubadusi. Need lahendused töötavad täna päriselt ja me haldame ja arendame neid oma klientide jaoks.

Esiletõstetud

Klienditoe AI-agendid

Vähenda klienditoe koormust ja kiirenda reageerimist. Hästi piiritletud kasutusjuhus võib automatiseerida märkimisväärse osa rutiinsetest pöördumistest – meie enda lahendus jõudis 38%-ni. Keerukamad juhtumid antakse inimesele üle koos senise vestluse ja vajaliku kontekstiga.

Kõige levinum

Nõudluse ja varude prognoosimine

Vähenda kaupade otsalõppemist ja optimeeri käibekapitali. AI-põhine nõudluse prognoosimine SKU-tasemel võimaldab ennetada varude lõppemist ning automatiseerida täiendustellimuste koostamist ja planeerimist.

Automatiseeritud sisuloome

Skaleeri oma tootevalikut ilma sisuloome pudelikaelata. AI loob tootetekstide ja metaandmete mustandid sinu tooteandmete, hääletooni ja kvaliteedireeglite põhjal ning valideeritud tulemuse saab avaldada automaatselt.

AI-põhine ärianalüüs

Too müügi-, kliendi- ja turuandmetest otsustamiseks vajalik info kiiremini välja, nii et hinnastamise ja kampaaniate otsused põhinevad rohkem andmetel ja vähem käsitsi analüüsil.

AI kõigis kliendikanalites

Ühenda sama AI-agent veebivestluse, e-posti, Slacki või Teamsiga. Agent kasutab kõigis kanalites sama teadmusbaasi, reegleid ja kliendikonteksti.

Seiratavus ja turvalisus

Agendi tegevus peab olema kontrollitav ja auditeeritav. Logime vajalikud päringud, vastused, tööriistakutsed ja otsused ning rakendame andmetele ja kasutusjuhule sobivad turvareeglid.

4 etappi. Üllatusteta.

Selge töökirjeldus, iganädalased demod ja sama vastutav meeskond kogu projekti vältel. Mahu muudatused lepitakse kokku kirjalikult.

  1. 011. nädal

    Kasutusjuhu analüüs ja mõõdikud

    Valime kasutusjuhu, kus AI-st on mõõdetav äriline kasu ja risk on kontrollitav. Mõõdame tänase lähtekoha ja lepime kokku konkreetsed edukuse mõõdikud (KPI-d).

  2. 022-4. nädal

    Pilootlahenduse arendus

    Arendame piloodi kontrollitud keskkonnas, kasutades kasutusjuhule sobivat ja turvaliselt ette valmistatud andmestikku. Esmane testimine toimub sisekasutajatega.

  3. 034-6. nädal

    Hindamine, peenhäälestus ja valideerimine

    Mõõdame vastuste kvaliteeti, töökindlust, kulusid ja ärilist mõju. Parandame lahendust seni, kuni see vastab enne projekti kokku lepitud kvaliteedi- ja ohutusnõuetele.

  4. 04Alates 6. nädalast

    Tootmiskasutus ja pidev haldus

    Viime agendi igapäevasesse kasutusse koos monitooringu, kulupiirangute, auditijälje ja kvaliteedi pideva jälgimisega.

Kolm vaadet.
Üks fikseeritud tähtajaga leping.

Mida saavad samast lahendusest juhtkond, tugitiim ja IT-meeskond.

Juhtidele

Lahendus ei sõltu ühest AI-mudelist ega tarnijast. Valime iga kasutusjuhu jaoks sobiva mudeli hinna, kvaliteedi, kiiruse ja andmenõuete järgi.

  • Piloodist tootmisse 4-6 nädalaga
  • Sõltumatus ühest mudelipakkujast
  • Kulud ja kvaliteedieesmärgid on enne tootmisse minekut mõõdetud

Tugi- ja müügitiimile

Automatiseeri rutiinsed pöördumised ja anna kliendile vastus ka väljaspool tööaega. Keerukamad juhtumid antakse inimesele üle koos senise vestluse ja vajaliku kontekstiga.

  • Semantiline otsing su teadmusbaasis
  • Vastused koos allikaviidetega
  • Annab keerukad juhtumid inimesele üle koos kontekstiga

IT- ja turvameeskonnale

Sinu andmed jäävad sinu omaks: selged juurdepääsu- ja turvareeglid, vajadusel privaatne või kliendi enda keskkonnas töötav mudel ning auditijälg igal päringul.

  • Valime mudelipakkuja ja seadistuse kliendi andmekaitsenõuete järgi ning välistame andmete jagamise mudeli treenimiseks seal, kus teenus seda võimaldab
  • Isikuandmete tuvastamine ja vajadusel eemaldamine enne mudelile edastamist
  • Isoleeritud teenused, juurdepääsupiirangud ja kontrollitud API-liiklus

Igavad tööriistad.
Meelega.

Stabiilne taristu. AI võib muutuda. Ehitus ei sõltu ühest mudelist: standardne tehniline alus võimaldab mudelit vahetada, kulusid jälgida ja agente hallata ka siis, kui tehnoloogia kiiresti muutub.

AI-mudel
Anthropic Claude
AI-mudel
OpenAI GPT
AI-mudel
Google Gemini
Agentide mälu
Letta
Vektorotsing
pgvector
Tekstiotsing
BM25
Teadmiste graaf
Apache AGE
Töövood
Temporal
LLM seire ja hindamine
Langfuse
Veajälgimine
Sentry
Üks hallatav tervik

Süsteemidega,
mida sa juba kasutad.

Liidestub sinu olemasoleva tehnoloogiapinuga: Magento, CMS, makselahendus, ERP, analüütika. Ühendame selle, mida juba kasutad — mitte ei sunni sind olemasolevaid süsteeme välja vahetama.

OpenAI
Anthropic
Google
Avatud mudelid
pgvector
Pinecone
Letta
Langfuse
Zaproo sisemine · 2024

Neljanädalane piloot, mis lahendab 38% sissetulevatest piletitest.

AI-agent, mis vastab esimese taseme tooteküsimustele meie teadmusbaasi põhjal. Tulemus tuli täpselt piiritletud kasutusjuhust, kontrollitud juurutusest, ettevõtte enda teadmusbaasil põhinevatest vastustest ja pidevast kvaliteedi jälgimisest pärast kasutuselevõttu.

Lahendatud piletit
38%
Käivituseni
4 nädalat

Küsimused,
mida meilt kõige sagedamini küsitakse.

Kui sinu küsimus on siin, ongi vastus käes. Kui ei ole, saada briif , täitmine võtab kaks minutit.

Kuidas tagate, et meie andmeid ei kasutata AI-mudelite treenimiseks?

Teie andmeid ei kasutata AI-mudelite treenimiseks.

Kasutame ettevõtetele mõeldud AI-teenuseid ja API-sid, mille puhul kliendi sisendeid ega väljundeid ei kasutata vaikimisi mudelite treenimiseks. Vajadusel rakendame täiendavaid andmekaitse- ja säilitamispiiranguid.

Eriti tundlike andmete puhul saame kasutada ka kliendi enda pilvekeskkonnas töötavaid avatud kaaludega mudeleid. Sellisel juhul ei pea andmed organisatsiooni keskkonnast üldse väljuma.

Miks ei ehita te lahendust ainult ühe AI-mudeli peale?

Sest täna parim mudel ei pruugi olla parim valik kuue kuu pärast.

AI-mudelid arenevad kiiresti ning erinevad mudelid sobivad erinevate ülesannete jaoks. Seetõttu ehitame lahendused nii, et kasutatavat mudelit saab vajadusel vahetada ilma kogu süsteemi ümber ehitamata.

Testime sobivaid mudeleid teie kasutusjuhu ja andmete peal ning valime lahenduse kvaliteedi, kiiruse, hinna ja andmekaitsenõuete põhjal. Vajadusel hindame mudelivalikut regulaarselt uuesti.

Mille poolest erineb tootmiskindel AI-agent tavalisest chatbotist?

Tootmiskindel AI-agent on osa äriprotsessist, mitte lihtsalt vestlusaken.

Tavaline demo või chatbot võib hästi vastata ettevalmistatud küsimustele. Tootmiskindel agent peab aga toime tulema ka puudulike andmete, vigade ja ootamatute olukordadega.

Selleks kasutame kontrollitud teadmiste allikaid, automaatseid kvaliteediteste, monitooringut, turvareegleid ja selget protsessi juhtumi inimesele üleandmiseks.

Vahe on demos, mis näeb koosolekul hea välja, ja süsteemis, millele saab päriselt ka kell 02.00 öösel loota.

Kui kaua AI-piloodi tegemine aega võtab?

Tüüpiline piloot kestab 4–6 nädalat.

Alustame kasutusjuhu, lähteandmete ja mõõdikute kokkuleppimisest. Seejärel ehitame lahenduse teie tegelike andmete ja tööprotsesside põhjal ning testime selle kvaliteeti päris kasutusjuhtudel.

Piloot lõpeb tulemuste hindamise ja valideerimisega, mille põhjal saab otsustada tootmisse mineku üle.

Eesmärk ei ole teha lihtsalt AI-demo, vaid tõestada mõõdetav mõju päris äriprotsessis.

Valmis AI-ks,
mis päriselt töötab?

Telli kõne
+372 656 0066