AI-automatisering
Automatisering der fjerner arbejdet — ikke bare klikkene
Automatisering tjener sig hjem, når et menneske holder helt op med at lave noget — ikke når den samme opgave får en lidt hurtigere brugerflade. Derfor er det første spørgsmål altid, hvilket skridt I ville være glade for aldrig at se igen, og om en maskine kan betros det.
I praksis er det som regel én af tre ting: at hive oplysninger ud af dokumenter og henvendelser, der ankommer i vilkårlige formater, at besvare de samme spørgsmål ud fra jeres eget indhold, eller at flytte arbejde mellem systemer, der aldrig var tænkt til at tale sammen.
Kontakt migHvem er det til
- En medarbejder bruger timer om ugen på at kopiere oplysninger mellem systemer.
- De samme spørgsmål lander i indbakken så ofte, at svarene reelt er et manuskript.
- Dokumenter, ordrer eller formularer kommer i så forskellige formater, at ingen regel helt dækker.
- I har prøvet et standardværktøj og ramt muren, hvor jeres proces holder op med at ligne alle andres.
Det får I
En fungerende automatisering i drift
Bygget på Azure AI og .NET, integreret med de systemer I allerede har, og driftet der hvor jeres data må ligge.
Et menneske i loopet hvor det betyder noget
Alt med reelle konsekvenser får et godkendelsestrin og et spor, der kan revideres. Fuld automatik er en beslutning, I skal tage bevidst — ikke en, I arver som standard.
Noget der fejler synligt
Logning og alarmer, så I opdager det fra en notifikation frem for fra en kunde, den dag modellen tager fejl. Og det gør den på et tidspunkt.
Driftsomkostningen på forhånd
Forbrug og hosting regnet igennem mod jeres faktiske mængder, før der bygges noget, så den månedlige regning ikke bliver en overraskelse.
Relateret arbejde
Ofte stillede spørgsmål
Hvordan ved vi, at AI’en ikke finder på?
Ved at begrænse, hvad den må svare ud fra, og ved at kontrollere den. Svarene forankres i jeres eget indhold frem for modellens hukommelse, henvises tilbage til en kilde hvor det kan lade sig gøre, og sendes forbi et menneske overalt hvor et forkert svar faktisk koster noget. En rådgiver, der lover jer, at den bare altid rammer rigtigt, skal I ikke hyre.
Hvor ender vores data?
Der hvor I kræver det. Kører man Azure AI i en EU-region, bliver data i EU, og de forespørgsler der sendes til Azure OpenAI, bruges ikke til at træne de underliggende modeller. Kan jeres case slet ikke tåle en hostet model, er det værd at nævne i den første samtale, for det ændrer designet.
Kan det spille sammen med vores nuværende systemer?
Som regel. Alt med et API er ligetil, og Microsoft-systemer i særdeleshed. Ældre systemer uden er stadig til at arbejde med, men så er integrationen en reel del af estimatet frem for en fodnote.