Hopp til innholdet
VistulaCode

KI SOM FORSTÅR ARBEIDSOPPGAVENE DERES

KI tilpasset arbeidsoppgavene deres

Når KI misforstår produktbegreper eller sorterer saker feil, får ansatte mer å rette. Vi undersøker først om tydeligere instrukser eller bedre kilder er nok. Hvis tilpasning er nødvendig, trener vi eksisterende KI med deres eksempler. Dere får den tilpassede programvaren, testresultater som viser feilene og et anslag over driftskostnader.

Diskuter oppgaven deresSlik jobber vi
KI-generert illustrasjon av Michał som gjennomgår leverandør- og produktdata ved en arbeidsstasjonKI I ARBEIDET

Eksempel: sortere kundeforespørsler

  1. Kundeforespørsel
  2. KI foreslår riktig avdeling
  3. Teamet kontrollerer valget

Mindre sorteringstid. Test valgene med egne eksempler før daglig bruk.

KI-generert illustrasjon

Hva dere får levert

Punktene viser hva et helt prosjekt kan inneholde. Vi kartlegger først én oppgave og tilbyr piloten separat. Dere godkjenner full utvikling først etter pilotresultatene. Se hva hvert trinn omfatter.

  • Mindre tid på de samme rettelsene

    En modell trent på deres begreper, kategorier og formater. Tester viser om den forbedrer dagens metode.

  • Resultater som kan kontrolleres igjen

    Lagrede reelle tilfeller med avtalte riktige svar, slik at oppdateringer kan testes på samme måte.

  • Kostnader dere kan planlegge for

    Målt hastighet, treffsikkerhet og kostnad ved forventet arbeidsmengde gjør det mulig å veie nytten mot utgiftene.

  • Filene som trengs for drift

    Treningskode, innstillinger og modellfiler leveres til avtalte systemer. Eierskap og lisenser angis i avtalen.

Hva vi kan sette opp

Vi avtaler hvilke oppgaver prosjektet trenger før tilbudet.

  • Forbered nyttige eksempler

    Fjern duplikater, rett merking og skill treningseksempler fra uavhengige tester.

  • Tren på oppgaven

    Tren en eksisterende modell på kategorier, begreper og utdataformat.

  • Lær deres kvalitetsregler

    Bruk teamets rangerte eksempler for bedre svar når riktige svar alene ikke er nok.

  • Kontroller feil før bruk

    Mål feil kategorier, manglende felt og andre avtalte feil. Spesialistene deres kontrollerer resultatene.

  • Kontroller hastighet og kostnad

    Test passende modellstørrelser og innstillinger på utstyret som skal drive tjenesten.

  • Koble til programvaren deres

    Tilby en systemkobling med driftskontroller og feilvarsler.

Hva det kan endre i arbeidsdagen

Mulige bruksområder, ikke gjennomførte kundeprosjekter eller lovede resultater.

  • Send supportsaker til riktig team

    KI foreslår avdeling og hastegrad per sak. Ansatte kontrollerer usikre tilfeller i stedet for å sortere alt fra bunnen av.

  • Les ordreopplysninger fra fritekst

    KI leverer opplysninger i akkurat de feltene programvaren trenger. Det reduserer omformatering og gjør manglende verdier tydeligere.

  • Bruk deres fagbegreper

    Tilpass en eksisterende modell til fagspråk for dokumentutkast og sammendrag, med ansattes kontroll.

Slik finner vi ut hva som fungerer

Avtal oppgaven, test med ansatte og vurder resultatene før daglig bruk.

Kartlegging, pilot og full utvikling

  1. Trinn 1: Undersøk det enkleste alternativet

    Sammenlign tydeligere instrukser, bedre kildedokumenter og ekstra trening på et utvalg av deres data.

  2. Trinn 2: Avtal hva som er riktig

    Teamet velger testtilfeller og riktige svar før trening.

  3. Trinn 3: Tren og sammenlign

    Test hver versjon mot dagens metode og dokumenter feilene.

  4. Trinn 4: Ta modellen i bruk

    Kontroller hastighet og kostnad på valgt utstyr, koble til programvaren og sett opp feilvarsler.

Hva som skal kontrolleres før oppstart

  • Vi tilpasser eksisterende modeller. Å trene en helt ny generell KI-modell er ikke inkludert.
  • Ekstra trening anbefales bare hvis tester viser behov. Tydeligere instrukser, bedre dokumenter eller renere data kan være nok.
  • Før trening kontrollerer vi modellens lisens mot den tiltenkte bruken.
Tekniske detaljer for IT-teamet

Verktøy velges etter systemene og prosjektkravene deres. Dere trenger ikke velge dem før samtalen om forretningsoppgaven.

  • Python
  • PyTorch
  • Hugging Face · Transformers, Datasets, PEFT
  • Docker
  • GPU-er i skyen
  • REST-API-er
  • Modellservere · f.eks. vLLM, valgt etter arbeidsmengdevalgfritt

Vanlige spørsmål

Hva innebærer trening av en eksisterende KI-modell?

Vi viser modellen oppgaveeksempler og riktige svar slik at den lærer begreper, kategorier eller formater. Deretter tester vi på eksempler som ikke inngikk i treningen.

Hvor mye data trenger vi?

Oppgaven og eksempelkvaliteten er viktigere enn et fast antall. Kartleggingen vurderer tilgjengelige og manglende eksempler før pilottilbudet.

Kan det kjøres på eget utstyr?

Ja, avhengig av modellstørrelse og utstyr. Vi kan også bruke skykontoen deres. Før oppstart tester vi hastighet og nøyaktighet i foreslått miljø.

Relaterte oppgaver vi kan hjelpe med

KI-generert illustrasjon av Michał som viser en kollega et KI-utkast til kundesvarKI I ARBEIDET

Test nytten før teamet begynner å stole på KI

  1. Velg reelle arbeidseksempler
  2. Sammenlign KI-resultater med riktige svar
  3. Teamet avgjør oppstart

Finn feil svar og manglende opplysninger under testing før daglig bruk.

KI-generert illustrasjon

NYTTEN MÅ FORSVARE INVESTERINGEN

Blir det mindre arbeid totalt?

Raske KI-svar er ikke nok hvis ansatte må rette dem. Vi måler hele arbeidet, feil og driftskostnader. Piloten gir dere grunnlag for å avgjøre om dere skal gå videre.

Se hvordan vi tester ideen

START MED EN SAMTALE

Hva skulle dere ønske dere hadde mer tid til?

På 20 minutter går vi gjennom en oppgave som tar for mye tid, og hva dere ønsker å forbedre. Vi diskuterer om KI kan hjelpe, og hvilke opplysninger vi trenger for å vurdere nytten.

La oss snakke om virksomheten deres

20 minutters innledende samtale · Fortell hvilken oppgave som tar teamets tid