सर्वश्रेष्ठ AI कंसल्टिंग कंपनी कैसे चुनें
हाइप खरीदे बिना सर्वश्रेष्ठ AI परामर्श कंपनी का चयन कैसे करें: स्लाइडवेयर पर व्यावहारिक एकीकरण, सही प्रश्न, और स्वींट कहाँ फिट बैठता है।
यहाँ एक ग़लतफ़हमी है जो ठीक करने लायक है: कि AI का कठिन हिस्सा यह तय करना है कि क्या करना है। आमतौर पर ऐसा नहीं होता है। उपयोग के मामले स्पष्ट हैं। इसमें किसी की कमी है, जो उनमें से एक का निर्माण करेगा और उसे वास्तविक यूज़र के सामने रखेगा।
स्ट्रेटेजी डेक वर्सस वर्किंग सॉफ़्टवेयर
बहुत सारी फर्में आपको AI रणनीति बेचेंगी — एक रोडमैप, परिपक्वता मूल्यांकन, उपयोग के मामलों से भरा डेक। इनमें से कुछ का मूल्य है। लेकिन ज़्यादातर कंपनियों को आइडिया की कोई समस्या नहीं है। उन्हें डिलीवरी की समस्या है।
आपके लिए सबसे अच्छी AI कंसल्टिंग कंपनी आमतौर पर वही होती है जो शिप करती है। कुछ ऐसा देखने के लिए कहें जिसे उन्होंने वास्तव में बनाया है और जिसे उन्होंने उत्पादन में लगाया है। यदि हर उत्तर एक फ्रेमवर्क या वर्कशॉप है, तो हो सकता है कि आप स्लाइडवेयर के लिए भुगतान कर रहे हों। हम दूसरे तरीके से पक्षपात करते हैं। क्या बनाया जा सकता है, इसके बारे में एक लंबी रिपोर्ट लिखने के बजाय हम एक संकीर्ण कार्यशील सुविधा बनाना पसंद करेंगे।
प्रैक्टिकल AI कंसल्टिंग कैसी दिखती है
प्रैक्टिकल AI का काम ज्यादातर इंटीग्रेशन और इंजीनियरिंग है। मॉडल एक घटक है जिसे आप API के माध्यम से कॉल करते हैं। असली काम इसे आपके डेटा, आपके टूल और आपके वर्कफ़्लो से जोड़ना है, फिर आउटपुट को इतना विश्वसनीय बनाना है कि उस पर कार्रवाई की जा सके — गलत उत्तरों को संभालना, लागत को नियंत्रित करना, डेटा की सुरक्षा करना और इसे बनाए रखने योग्य बनाए रखना।
हम LLM-समर्थित सुविधाओं का निर्माण करते हैं, आपके स्वयं के दस्तावेज़ों पर पुनर्प्राप्ति करते हैं, ताकि कर्मचारियों को ज़बरदस्त जवाब मिले, और ऑटोमेशन जो मैन्युअल चरणों को हटाता है। हम सीमा के बारे में ईमानदार हैं: हम मौजूदा मॉडल प्रदाताओं के शीर्ष पर एकीकरण करते हैं और उन्हें इंजीनियर करते हैं। हम फ़ाउंडेशन मॉडल को प्रशिक्षित नहीं करते हैं या मालिकाना शोध का दावा नहीं करते हैं, और यही मुख्य बात ईमानदारी है।
- मॉडल को आपके वास्तविक डेटा, टूल और API से कनेक्ट करना
- पुनर्प्राप्ति (RAG) ताकि उत्तर आपके दस्तावेज़ों में आधारित हों
- गलत आउटपुट, लागत नियंत्रण और डेटा सुरक्षा के लिए रेलिंग
- रखरखाव योग्य कोड जो हमारी टीम को सौंपने के बाद आपके पास हो सकता है
प्रश्न जो सिग्नल को हाइप से अलग करते हैं
एक अच्छा परामर्शदाता कठिन प्रश्नों का स्वागत करता है। पूछें कि उन्होंने क्या भेजा, उन्होंने इसे कैसे मापा, और वे क्या बनाने से मना करेंगे। पूछें कि वे ऐसे मॉडल को कैसे हैंडल करते हैं, जो भरोसेमंद लेकिन गलत जवाब देता है। पूछें कि सहभागिता समाप्त होने पर आपकी टीम के पास क्या बचा है।
ऐसे किसी भी व्यक्ति से सावधान रहें, जो पूर्ण स्वायत्तता का वादा करता है, परिणामों की गारंटी देता है, या विफलता मोड पर चर्चा नहीं करता है। तैनात करने लायक AI ईमानदार सीमाओं के साथ आता है।
- आपने प्रोडक्शन में क्या रखा और इसमें क्या बदलाव आया?
- आप कॉन्फिडेंट-लेकिन-गलत मॉडल आउटपुट को कैसे हैंडल करते हैं?
- आपके जाने पर मेरी टीम के पास क्या है?
- आप मुझे AI का उपयोग न करने के लिए कहां कहेंगे?
स्वींट किसके लिए उपयुक्त है
हम एक छोटी, वरिष्ठ, यूएस-आधारित टीम हैं, जो आपको काम करने वाले इंजीनियरों तक सीधी पहुंच प्रदान करती है — बीच में अकाउंट मैनेजरों की कोई परत नहीं है। यदि आप एक ऐसा पार्टनर चाहते हैं, जो काम कर रहे AI को आपके वास्तविक सिस्टम में एकीकृत करे और आपको स्कोप के बारे में सच्चाई बताए, तो हम इसके लिए पूरी तरह उपयुक्त हैं। हम वरिष्ठ इंजीनियरों को कमर्शियल और सार्वजनिक क्षेत्र की टीमों में नियुक्त करते हैं, इसलिए हम उच्च विश्वसनीयता वाले स्तर के अभ्यस्त हैं।
यदि आप एक बड़ी रणनीति अभ्यास, एक मालिकाना मॉडल, या ऐसा विक्रेता चाहते हैं जो सौदा जीतने के लिए किसी भी चीज़ पर सहमत हो, तो हम इसके लिए बिल्कुल उपयुक्त नहीं हैं।
बुरे से अच्छे को कैसे बताएं
देखें कि जब आप सबूत मांगते हैं तो क्या होता है। एक अच्छी फर्म शिप किए गए उदाहरण और एक नंबर के लिए पहुंचती है। कमज़ोर व्यक्ति स्लाइड के लिए पहुंचता है। अगर यह सही है, तो हम आम तौर पर शॉर्ट पेड डिस्कवरी स्प्रिंट से शुरुआत करते हैं, ताकि आपको कुछ भी बड़ा करने से पहले ठोस आउटपुट तेज़ी से दिखाई दे।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
उपयोगी लोग इंजीनियरिंग करते हैं - वे AI मॉडल को आपके डेटा और टूल से जोड़ते हैं, शीर्ष पर सुविधाओं का निर्माण करते हैं, और आउटपुट को उपयोग करने के लिए पर्याप्त विश्वसनीय बनाते हैं। रणनीति और रोडमैप का कुछ मूल्य होता है, लेकिन अधिकांश कंपनियों को डिलीवरी की आवश्यकता होती है, न कि किसी अन्य डेक की।
कुछ ऐसा देखने के लिए कहें जो उन्होंने उत्पादन के लिए भेजा था और उन्होंने इसे कैसे मापा। पूछें कि वे गलत मॉडल आउटपुट को कैसे हैंडल करते हैं और आखिर में आपकी टीम के पास क्या है। अगर जवाब सभी फ़्रेमवर्क और वर्कशॉप के हैं, तो हो सकता है कि आप स्लाइडवेयर खरीद रहे हों।
नहीं। हम मौजूदा मॉडल प्रदाताओं के शीर्ष पर व्यावहारिक AI सुविधाओं का निर्माण करते हैं: LLM-समर्थित कार्यक्षमता, आपके दस्तावेज़ों पर पुनर्प्राप्ति, और स्वचालन। हम सबसे आगे हैं कि हम फाउंडेशन मॉडल को प्रशिक्षित करने या मालिकाना शोध करने के बजाय उन्हें एकीकृत और इंजीनियर करें।
हां, और हम करेंगे। ईमानदार परामर्श का एक हिस्सा यह कहना है कि किसी समस्या को सादे सॉफ़्टवेयर, बेहतर प्रक्रिया या कुछ भी नहीं के साथ बेहतर तरीके से हल किया जाता है। हम आपको कोई ऐसा प्रोजेक्ट बेचने के बजाय सीधा जवाब देना पसंद करेंगे, जिसका कोई फ़ायदा नहीं होगा।