Umelá inteligencia vo firme tam, kde naozaj pomáha
Pozrieme sa na vaše procesy na mieste, nasadíme AI na pár vhodných miestach a potom ju prevádzkujeme, s jedným kontaktom.
- Priama linka na vášho technika
- Prevádzka vrátane výmeny hardvéru
- Naplánované a postavené pre vašu prevádzku
Väčšina projektov umelej inteligencie v malých a stredných firmách nezlyháva na modeli, ale na nejasných procesoch a roztrúsených dokumentoch. Preto začíname pri vašom procese, nie pri nástroji.
Ako NDVDL zavádza umelú inteligenciu vo firme?
Najprv si na mieste pozrieme vaše procesy a dokumenty a vyberieme malý prvý krok, napríklad čítanie dokladov, vyhľadávanie vo vlastných dokumentoch alebo predtriedenie e-mailov. Po pilote ho nasadíme, prevádzkujeme a ďalej sa oň staráme, na želanie s hostingom v EÚ alebo lokálne vo vašej firme. Ak je projekt predčasný, povieme to otvorene.
Kde môže AI vo firme pomôcť
Šesť oblastí, ktoré vo firmách vidíme. Ku každej patrí, čo musí platiť vopred a kde je hranica.
Čítanie dokladov a dokumentov
Faktúry, dodacie listy a objednávky sa prečítajú a polia sa prenesú do vášho systému.
- Predpoklad
- Dokumenty sú v digitálnej podobe a cieľový systém má rozhranie.
- Hranica
- Zle čitateľné skeny a nezvyčajné rozloženia musí skontrolovať človek.
Príprava ponúk
Z dopytu a predchádzajúcich ponúk vznikne návrh, ktorý váš obchod už len skontroluje.
- Predpoklad
- Predchádzajúce ponuky a cenová logika sú dohľadateľné a aktuálne.
- Hranica
- Ceny a záväzky naďalej schvaľuje človek.
Vyhľadávanie vo vlastných dokumentoch (RAG)
Zamestnanci sa pýtajú bežnou rečou; odpoveď vychádza z príručiek, protokolov a zmlúv a uvádza zdroj.
- Predpoklad
- Dokumenty sú uložené jednoznačne a aktuálne.
- Hranica
- Ak je uloženie protirečivé, je neistá aj odpoveď, preto treba uvedený zdroj overiť.
Predtriedenie e-mailov
Prichádzajúce správy sa roztriedia podľa témy a pripravia sa návrhy odpovedí.
- Predpoklad
- V tíme sú jasné kategórie a zodpovednosti.
- Hranica
- Návrhy sa neodosielajú automaticky; citlivé a rozhodujúce veci zostávajú ľuďom.
AI agenti s človekom v slučke
Agent cez MCP volá nástroje vo vašich systémoch, napríklad sklad alebo CRM, a pripravuje pracovné kroky.
- Predpoklad
- Systémy majú rozhranie a agent dostane len úzko vymedzené oprávnenia.
- Hranica
- Čo pôsobí navonok – objednávka, e-mail, rezervácia – prebehne až po schválení a zaznamená sa.
Kontrola kvality rozpoznávaním obrazu
Kamery priamo na linke kontrolujú diely alebo procesy, či sa nelíšia od normy.
- Predpoklad
- Podmienky snímania sú stále a existujú vzorové snímky dobrých aj chybných dielov.
- Hranica
- Či to funguje pre váš diel a vaše osvetlenie, ukáže až pilot.
Ako postupujeme
- 01
Pozrieme si proces na mieste
Pozrieme sa, ako práca u vás naozaj prebieha: kde sa čas stráca prepisovaním, hľadaním a dopytovaním a aké dáta existujú. Prvým zistením býva často poriadok v dokumentoch, ešte nie AI.
- 02
Malý pilot
Vyberieme jeden úzko vymedzený prípad použitia a otestujeme ho na vašich skutočných dátach. Ak sa ukáže, že projekt je predčasný, povieme to otvorene.
- 03
Nasadenie
Riešenie napojíme na vaše existujúce systémy, určíme, kto kontroluje a schvaľuje, a zaškolíme zúčastnených.
- 04
Prevádzka a starostlivosť
Riešenie prevádzkujeme, udržiavame modely a napojenia aktuálne a zostávame vaším kontaktom, aj pre servery a sieť pod tým.
Ochrana údajov: kde bežia vaše dáta
Ktorý variant sa hodí, závisí od toho, aké dáta sa spracúvajú. Rozhodneme o tom spolu s vami na základe konkrétnych dokumentov.
Cloudová služba externého poskytovateľa
Požiadavky idú na servery poskytovateľa. Nastaví sa rýchlo a hodí sa na obsah bez osobných údajov a obchodného tajomstva.
Osobné údaje a obchodné tajomstvo sem patria až po preverení zmluvy a umiestnenia poskytovateľa.
Hosting v EÚ
Model beží u poskytovateľa s dátovým centrom v EÚ, upravené zmluvou o spracúvaní osobných údajov. Stredná cesta, ak nechcete prevádzkovať vlastný server.
Zmluva, umiestnenie a zapojení subdodávatelia poskytovateľa musia vyhovovať.
Lokálne vo vašej firme
Model beží na hardvéri, ktorý vlastníte. Požiadavky a dáta neopúšťajú vašu sieť.
Vyžaduje vhodné servery a trvalú prevádzku, ktorú preberáme my.
Ide o technické zaradenie, nie o právne poradenstvo. Či je konkrétne nasadenie prípustné, overte so svojím poradcom pre ochranu údajov; technické podklady mu dodáme.
Rozpoznávanie obrazu: kamery a analýza obrazu
Detekcia objektov
- Detekcia objektov v reálnom čase
- Sledovanie viacerých objektov
- Detekcia anomálií
Analýza obrazu
- Klasifikácia obrazu
- Sémantická segmentácia
- Rozpoznávanie a analýza tvárí
Integrácia senzorov
- Integrácia kamerových systémov
- Fúzia viacerých senzorov
- Riešenia edge computingu
Analýza údajov
- Vizuálna analýza údajov
- Analýza správania
- Prediktívna analytika
Rozpoznávanie obrazu v praxi
- 01
Priemyselná kontrola kvality
Automatizovaná vizuálna inšpekcia a detekcia chýb
- 02
Bezpečnosť a dohľad
Inteligentný video dohľad a upozorňovanie
- 03
Retail analytika
Analýza toku zákazníkov a správania v maloobchode
- 04
Autonómne vozidlá a robotika
Počítačové videnie pre autonómne systémy
Čo rozpoznávanie obrazu prináša
Zvýšená bezpečnosť
Automatická detekcia nebezpečenstiev a anomálií
Automatizácia procesov
Zníženie manuálnych kontrolných úloh
Rozhodnutia založené na údajoch
Poznatky prostredníctvom vizuálnej analýzy údajov
Monitoring v reálnom čase
Permanentné monitorovanie s okamžitým upozornením
Škálovateľnosť
Flexibilné rozšírenie na ľubovoľný počet kamier
Nákladová efektívnosť
Optimalizované využitie zdrojov prostredníctvom automatizácie