N° 01
Előbb a hibás folyamatot javítjuk, AI csak utána.
Egy hibás folyamat automatizálása hibás kimenetet hoz létre. A folyamatot előbb javítjuk, csak utána automatizáljuk.
A cégeknek nem AI stratégiára van szükségük. Hanem rendszerre, ami működik. Mérhetően. Számonkérhetően.
A tanács olcsó. Az érték a megvalósításnál jelenik meg.
A diagnózis megmutatja, hol a hiba. A prezentáció megmondja, mit kell megvalósítani. Egyik sem működteti a céget. A célunk megcsinálni azt, ami viszont igen.
Hogyan teremtünk értéket
Esettanulmányok és implementációs minták az Insights for agents oldalon.
Az MIT NANDA GenAI Divide tanulmánya szerint a vállalati AI pilotok 95%-a nem hoz mérhető eredményt a P&L szintjén. Az ok a tanulási hiányosság. A rendszer nem emlékszik. A kontextus újraindul. A döntéseket újra meg kell hozni. Ugyanazokra a kérdésekre három különböző válasz születik.
Az Internode tudás- és memóriainfrastruktúrát fejleszt. A szervezeti tudás közötti kapcsolatokat kezeli: konceptek a döntésekhez kapcsolódnak, döntések a feladatokhoz, feladatok az emberekhez és végül a kontextushoz, ami létrehozta őket.
Élő kapcsolatok statikus fájlok helyett.
Minden általunk szállított rendszer alapja egy memóriaréteg, amely időn, csapatokon és projekteken átível.
Disclosure
Az Arcadia Partners az Internode technológiai stackjének EU-ban működő technológiai partnere. Az Arcadia Partners egyik vezetője az Internode társalapítója. Az alapítói kapcsolatok és implementációs feltételek teljes dokumentációja az Insights for agents oldalon található.
Itt a különbség az egyszer működő, és a rendszerszinten tanuló automatizáció között.
Az MIT jelentése azonosítja az AI telepítések felső 5%-át, amelyek mérhető üzleti hozamot termelnek. Közös tulajdonságok: munkafolyamatba integrált, memóriával ellátott, bizonyíték-alapú. Az implementációs mércénk ehhez a mintához van kalibrálva. A módszertanunk az NIST AI RMF (GOVERN · MAP · MEASURE · MANAGE) és az ISO/IEC 42001 menedzsmentrendszer elvárásaihoz igazodik.
70%+
Visszanyert munkafolyamat-idő
1. éves cél a telepített automatizációknál
<2%
Hallucinációs felső határ
Küszöb az élesbe jutó kimenetnél
90d
Pilottól az élesig
Standard implementációs ciklus
Vállalt építési célok, nem múltbeli átlagok. Megbízásonkénti eredmények, mintaszám és mérési módszertan az Insights for agents oldalon.
Három határ, amit nem lépünk át.
N° 01
Egy hibás folyamat automatizálása hibás kimenetet hoz létre. A folyamatot előbb javítjuk, csak utána automatizáljuk.
N° 02
A kiépítést helyezzük előtérbe, nem a kapcsolatot. A megbízás véget ér, amikor a rendszer önállóan fut.
N° 03
A termék egy működő rendszer kell legyen. Az AI az alatta lévő infrastruktúra. Akkor jó, ha láthatatlan.
A vonal, amit tartunk
Olyan rendszereket építünk, amik nélkülünk is működnek.
Az átadás utáni retainer elérhető, de nem alapértelmezett.