Intel·ligència artificial
Desenvolupament d'IA: avaluada, observable i en producció
Un prototip convincent es treu en una tarda. El que decideix si sobreviu a mil usuaris reals és tot el que hi ha al voltant: l'avaluació, les salvaguardes, l'observabilitat i el control del cost. Això és exactament el que construïm.
- EvaluadaMesurada, no suposada
- UEResidència de la dada
- SeniorNomés enginyers sènior
Què construïm
IA que es guanya el seu lloc en el teu producte
No un chatbot enganxat a la pàgina d'inici. Funcionalitats que treuen feina real de fluxos de treball reals.
Funcionalitats de producte amb LLM
Redacció, resums, extracció, classificació i cerca sobre les teves pròpies dades, amb una recuperació d'informació que cita les seves fonts.
Agents d'IA i automatització de processos
Processos de diversos passos que criden els teus sistemes i cedeixen el control a una persona en els punts on això importa.
Pipelines de documents i dades
Convertim contractes, factures, tiquets i PDF en registres estructurats sobre els quals els teus sistemes ja poden actuar.
Avaluació automatitzada
Una bateria de regressió per al comportament del model, perquè un canvi de prompt no pugui degradar en silenci la qualitat d'ahir.
Salvaguardes i plans de contingència
Validació de les sortides, gestió de les negatives del model i degradació elegant quan un proveïdor va lent o cau.
Control de cost i latència
Memòria cau, encaminament entre gammes de models i límits de despesa estrictes, perquè l'economia unitària continuï sent predictible.
Com funciona un projecte d'IA
Demostra el valor abans de construir la plataforma
Triatge de casos d'ús
Ordenem els teus casos candidats per valor i per quant tolera cadascun d'equivocar-se. El millor primer projecte gairebé mai no és el més vistós.
Avaluació offline
Muntem un conjunt de prova etiquetat amb les teves dades reals i mesurem si l'enfocament arriba ni tan sols al teu nivell de qualitat.
Construcció per a producció
La funcionalitat, més la recuperació d'informació, les salvaguardes, la telemetria i els controls de despesa que necessita per poder operar-se en lloc d'haver de vigilar-la constantment.
Mesurar i ajustar
Seguim qualitat, latència i cost per acció contra la línia base, i continuem ajustant on els números diuen que compensa.
Per què ens truquen en segon lloc
La distància entre el prototip i producció és un problema d'enginyeria, no de prompts
Molts dels projectes d'IA que heretem funcionen tècnicament i estan comercialment encallats. El model fa més o menys el correcte, i ningú no sap dir amb quina freqüència s'equivoca, quant costa per client ni què passarà quan el proveïdor canviï la versió del model.
Aquest buit s'omple amb enginyeria poc glamurosa: conjunts de prova, prompts versionats, recuperació d'informació que es pot depurar, traces en cada crida, alarmes de pressupost i un camí de marxa enrere.
És la mateixa disciplina que garanteix la fiabilitat de qualsevol sistema en producció. L'apliquem a la IA per convertir pilots prometedors en solucions prou sòlides per justificar una inversió.
Preguntes freqüents
El que es pregunta abans d'invertir en IA
Utilitzareu les nostres dades per entrenar el model d'una altra empresa?
No amb les nostres arquitectures. Utilitzem versions empresarials de les API amb l'entrenament desactivat, mantenim les dades en regions de la UE i, quan cal un nivell més alt de control, executem models oberts en infraestructura pròpia.
Com eviteu que la IA generi respostes incorrectes?
No es pot eliminar del tot, així que l'objectiu és reduir-ne l'impacte: basem les respostes en fonts verificables, validem els resultats abans que arribin als teus sistemes i derivem els casos amb poca confiança a revisió humana.
El risc restant es mesura amb dades reals, de manera que saps quin marge d'error assumeixes abans de posar el sistema en producció.
Quin model feu servir?
Triem l'opció que assoleix el nivell de qualitat necessari amb un cost i un temps de resposta assumibles, i dissenyem el sistema perquè aquesta elecció es pugui canviar més endavant.
Com que els proveïdors evolucionen ràpidament, mantenim la integració prou flexible per poder substituir-los sense haver de refer tota l'arquitectura.
Podeu treballar amb el prototip que ja tenim?
Sí, i és un punt de partida habitual. Revisem el que ja tens, identifiquem què es pot aprofitar i mantenim les parts que funcionen, en lloc de començar de zero sense necessitat.
I si la IA resulta no ser l'eina adequada per al nostre problema?
T'ho direm durant la selecció inicial, abans d'invertir-hi un sprint. Sovint, una solució més simple com un motor de regles o una millor consulta a la base de dades és més adequada que un model d'IA. Detectar-ho al principi evita temps i costos innecessaris.
Explica'ns el teu cas d'ús d'IA
Trenta minuts amb un enginyer sènior per valorar el teu cas i saber si realment val la pena desenvolupar-lo.