Voici une idée fausse qui mérite d'être corrigée : la partie la plus difficile de l'IA est de décider quoi faire. Ce n'est généralement pas le cas. Les cas d'utilisation sont évidents. Ce qui manque, c'est quelqu'un qui va créer l'un d'entre eux et le mettre devant de vrais utilisateurs.

Decks de stratégie contre logiciels fonctionnels

De nombreuses entreprises vous proposeront une stratégie d'IA : une feuille de route, une évaluation de la maturité, un ensemble de cas d'utilisation. Certains d'entre eux ont de la valeur. Mais la plupart des entreprises n'ont aucun problème d'idée. Ils ont un problème de livraison.

La meilleure société de conseil en IA pour vous est généralement celle qui expédie. Demandez à voir quelque chose qu'ils ont réellement construit et mis en production. Si chaque réponse est un framework ou un atelier, il se peut que vous payiez pour Slideware. Nous avons un parti pris dans l'autre sens. Nous préférons créer une fonctionnalité de travail restreinte plutôt que de rédiger un long rapport sur ce qui pourrait être créé.

À quoi ressemble le conseil pratique en IA

Les travaux pratiques liés à l'IA concernent principalement l'intégration et l'ingénierie. Le modèle est un composant que vous appelez via une API. Le véritable travail consiste à le connecter à vos données, à vos outils et à votre flux de travail, puis à rendre le résultat suffisamment fiable pour agir, en gérant les mauvaises réponses, en contrôlant les coûts, en protégeant les données et en veillant à ce qu'elles soient maintenables.

Nous développons des fonctionnalités basées sur LLM, la récupération de vos propres documents afin que le personnel obtienne des réponses fondées, et une automatisation qui supprime les étapes manuelles. Nous sommes honnêtes en ce qui concerne les limites : nous intégrons et concevons en nous appuyant sur les fournisseurs de modèles existants. Nous ne formons pas de modèles de base et ne revendiquons pas de recherches exclusives, et c'est l'honnêteté qui compte.

• Connecter les modèles à vos données réelles, à vos outils et à vos API
• Extraction (RAG) pour que les réponses soient ancrées dans vos documents
• Des garde-fous contre les erreurs de sortie, le contrôle des coûts et la protection des données
• Code maintenable que votre équipe pourra posséder une fois que nous l'aurons transféré

Des questions qui séparent le signal du battage médiatique

Un bon consultant est prêt à répondre aux questions difficiles. Demandez-leur ce qu'ils ont expédié, comment ils l'ont mesuré et ce qu'ils refuseraient de construire. Demandez-leur comment ils gèrent un modèle qui renvoie une réponse sûre mais erronée. Demandez ce qu'il reste à votre équipe à la fin de l'engagement.

Méfiez-vous de toute personne qui promet une autonomie totale, garantit des résultats ou refuse de parler des modes de défaillance. L'IA qui mérite d'être déployée comporte des limites honnêtes.

• Qu'avez-vous mis en production et qu'est-ce que cela a changé ?
• Comment gérez-vous les résultats d'un modèle confiants mais erronés ?
• Que possède mon équipe quand tu pars ?
• Où me diriez-vous de ne pas utiliser l'IA ?

Who Sent est fait pour

Nous sommes une petite équipe senior basée aux États-Unis qui vous donne un accès direct aux ingénieurs qui font le travail, sans aucune couche de gestionnaires de comptes entre les deux. Nous sommes la solution idéale si vous recherchez un partenaire capable d'intégrer une IA fonctionnelle à vos systèmes actuels et de vous dire la vérité sur la portée. Nous recrutons des ingénieurs chevronnés dans les équipes des secteurs public et commercial. Nous sommes donc habitués à une exigence de fiabilité élevée.

Nous ne sommes pas la solution idéale si vous recherchez un cabinet de stratégie de grande envergure, un modèle propriétaire ou un fournisseur prêt à tout pour remporter la transaction.

Comment distinguer un bon d'un mauvais

Regardez ce qui se passe lorsque vous demandez des preuves. Une bonne entreprise cherche un exemple expédié et un numéro. Une personne faible cherche un toboggan. Si cela vous convient, nous commençons généralement par un court sprint de découverte rémunéré afin que vous puissiez obtenir rapidement des résultats concrets avant de vous engager dans quelque chose de plus important.