Blog

Guide til AI proof-of-concept (PoC) til risikominimering med eksempler

12. maj 2025 12 min læsning

Forestil dig dette: Du bruger uger (og en stor del af budgettet) på et AI-initiativ og opdager halvvejs, at dine data er ubrugelige, at dine modelforudsigelser er upålidelige, eller at din løsning ikke kan integreres problemfrit med eksisterende arbejdsgange. Smertefuldt, dyrt og totalt frustrerende.

Forestil dig nu, at det går anderledes: med en knivskarp AI proof-of-concept. I stedet for at satse på fornemmelser, stresstester du hver eneste idé på forhånd, fjerner risici og undgår de overraskelser, der dræner pengepungen i sidste ende. En PoC er dit sikkerhedsnet, der viser, om dit AI-projekt virkelig er klar til den virkelige verden.

I denne guide vil jeg gennemgå præcis, hvad en AI PoC er, hvorfor det er afgørende for risikostyring, og hvordan det kan sammenlignes med prototyper eller MVP'er. Du vil lære den trinvise tilgang, vi bruger hos Innowise, se AI PoC-eksempler, og forstå almindelige faldgruber. Lad os komme i gang!

"Kør en PoC for at få de svære ting frem i lyset tidligt. Datahuller og integrationshindringer kan få selv de stærkeste modeller til at snuble, og de er langt billigere at løse i et lille pilotprojekt end efter en fuld udrulning. Hvis man springer dette kontrolpunkt over, ser projektet måske godt ud på papiret, men det vil snuble i det øjeblik, man forsøger at skalere det."

Philip Tikhanovich

Head of Big Data and AI

Hvad er proof of concept (PoC) i AI?

Et bevis på konceptet i AI er et lille, laserfokuseret projekt, der tester, om en AI-løsning løser et specifikt forretningsproblem. Uanset om du validerer en klassisk ML-arbejdsgang eller udforsker en gen AI PoC til tekst- eller billedgenerering, er ideen den samme: Test det væsentlige først. Er dataene brugbare? Holder algoritmerne? Kan det indpasses i dine nuværende systemer uden at sprænge dem i luften?

Jeg plejer at kalde en PoC for dit tidlige advarselssystem. Hvis det grundlæggende er i orden, er det godt at gå all in. Hvis ikke, skal du dreje, før du brænder din bankroll af.

Tag dette eksempel. Vores team arbejdede med en producent, der var lammet af tilfældige udstyrsfejl. De havde bjerge af sensordata, men var ikke sikre på, hvordan de skulle bruge dem effektivt. Så vi startede med en PoC.

Det viste sig, at næsten halvdelen af dataene var fejlmærkede, en øjeblikkelig showstopper for enhver AI-model. Da vi havde fået styr på det, testede vi et par algoritmer (Random Forest, XGBoost) og integrerede den bedste løsning i deres vedligeholdelsessoftware. Resultatet var en 30% reducerer nedetidog viste, at konceptet fungerede. Da vidste de, at det var tid til at skalere.

PoC vs. prototype vs. MVP: et hurtigt øjebliksbillede

Før vi går i gang med at opbygge en AI PoC, Lad os få afklaret en ting, jeg bliver spurgt om hele tiden: Hvad er forskellen på en PoC, en prototype og en MVP?

Folk kaster om sig med disse begreber, som om de er udskiftelige - det er de ikke. Hvis du blander dem sammen, risikerer du at bygge det forkerte af den forkerte grund. Så her er en hurtig oversigt, så du kan holde styr på tingene.

	PoC	Prototype	MVP
Det vigtigste mål	Bevis gennemførligheden	Vis et groft look & feel	Lancer noget virkeligt, som brugerne kan prøve
Nøglespørgsmål	Fungerer det overhovedet med vores data/systemer?	Vil folk forstå eller ønske dette design?	Er det godt nok til at sende og forfine?
Hvad den tester	Kerneteknologi + data-mulighed	UX-flow, layout, brugerreaktioner	Brugbarhed i den virkelige verden + tidlig tilpasning af produkt til marked
Output	Funktionel kodestump eller grundlæggende integration	Interaktiv mock-up eller low-fidelity app, der simulerer brugerflows	Fungerende softwareapplikation med kernefunktioner til tidlige brugere
Niveau af polering	Lav - skal bare bevise, at konceptet virker	Medium - ser anstændig ud, kan være en del af en mock-up	Høj nok til at starte, men forvent ikke fancy funktioner
Hvem er det til?	Udviklere, dataforskere, CTO'er	Designere, produktledere, interessenter	Rigtige brugere, tidlige brugere, forretningsteams
Tid/indsats	Korteste, laveste indsats	Middel varighed og indsats	Længere varighed og større indsats
Risikoniveau	Laveste (fokuseret på en specifik teknisk forhindring)	Medium (risiko for problemer med brugervenlighed eller manglende tilslutning fra interessenter)	Højere (risiko for markedsafvisning eller problemer med teknisk skalerbarhed)
Næste skridt	Hvis det virker, så byg en prototype eller et pilotprojekt	Forbedre baseret på feedback, gå videre til MVP	Tilføj funktioner, skalér og gå mod fuld udrulning

Behovet for et AI proof-of-concept

At springe direkte ud i AI-udvikling uden at teste vandet først er en sikker måde at sprænge sit budget på. En AI PoC er din lavrisiko-måde at finde ud af, om din AI-idé rent faktisk virker, før du bruger tid og penge på den.

Min erfaring er, at der er visse scenarier, hvor en AI PoC ikke er valgfri. Hvis nogle af disse lyder bekendt, er det tid til at trække i bremsen og køre en PoC:

Identificering og begrænsning af risici

Selv den fedeste AI-idé kan støde på problemer, når du prøver at føre den ud i livet. Data kan være rodede, modeller kan underpræstere, og det kan være sværere at integrere med dine nuværende systemer, end du troede.

Tænk for eksempel på et AI-værktøj, der skal spotte kvalitetsproblemer på en produktionslinje. Ved første øjekast lyder det enkelt, men fejl kan variere meget fra subtile farveforskelle til mikroskopiske revner. En PoC viser hurtigt, om dine kameraer fanger nok detaljer, om din mærkning er perfekt, og om modellen tilpasser sig ændringer i belysning eller materialer.

At springe PoC'en over kan betyde, at man spilder måneder og dræner sit budget på et system, der bare ikke virker, når det bliver implementeret. At identificere og afbøde disse risici tidligt er nøglen til at spare tid og penge og undgå fremtidig hovedpine.

Sparer tid og omkostninger

At omgå en PoC lyder som regel hurtigere, indtil det ikke er det. Uden en PoC løber teams ofte direkte ind i uventede problemer halvvejs gennem udviklingen. Og at løse dem senere? Det er meget dyrere end at fange dem tidligt.

Lad os sige, at du bygger en AI-chatbot til at håndtere kundespørgsmål. Det lyder simpelt nok. Men din PoC viser noget, du ikke havde planlagt: Kunderne bruger masser af slang, stemme-til-tekst-fejl og skæve formuleringer. Det er et stort hint om, at du har brug for ekstra NLP-finjustering. Og det er bedre at finde ud af det, før du går i luften og sprænger dit budget halvvejs igennem.

Få interessenternes tillid og opbakning

Direktører, investorer og alle, der har pengepungen i hånden, vil ikke stole på et AI-projekt, bare fordi det lyder cool. De vil have noget konkret at stole på. Det er her, en PoC bliver din bedste ven. Reelle målinger som at reducere fejl eller fremskynde processer vil uden tvivl slå ethvert glansbillede.

Forestil dig en mellemstor e-handelsbutik, der tester AI-drevne produktanbefalinger. En hurtig PoC kan vise et spring på 15% i den gennemsnitlige indkøbskurvsværdi blandt testbrugerne. Den slags hårde data taler sit tydelige sprog og gør mere for at opnå støtte end et dusin strategislides nogensinde ville kunne.

Forbedring af procesforståelse

AI fungerer ikke i et vakuum. Den berører arbejdsgange, teams og endda den måde, beslutninger træffes på. En PoC giver dig mulighed for at se, hvordan folk virkelig interagerer med ny teknologi og markerer de ændringer, der er nødvendige for en problemfri udrulning.

Måske implementerer du for eksempel AI til optimering af leveringsruter. Under PoC'en finder du ud af, at lagerpersonalet tilsidesætter visse AI-genererede ruter, fordi chaufførerne kender visse kvarterer ud og ind. Det er en vigtig indsigt, som du aldrig ville få, hvis du gik direkte til en implementering i fuld skala.

Vurdering af teknisk og operationel levedygtighed

Din model skinner måske i en pæn lille sandkasse, men kan den håndtere datafeeds i realtid, tusindvis af forespørgsler i sekundet og lovgivningsmæssige forhindringer? En PoC presser dit system lige akkurat nok til at finde flaskehalse, længe før de rammer dig i produktionen.

Forestil dig, at du lancerer realtidsregistrering af svindel i forbindelse med onlinetransaktioner. En PoC kan afsløre, at din datapipeline har svært ved at opdatere modellen i næsten realtid, eller at køb på tværs af landegrænser udløser en række falske positiver. At identificere disse faldgruber tidligt er forskellen mellem en robust AI-løsning og en, der kollapser, når der er mest brug for den.

Tag chancen og se, om din AI-idé holder vand.

Scenarier, hvor en AI PoC bliver overkill

Hvor meget jeg end går ind for AI PoCJeg vil ikke påstå, at det altid er et must. Der er tilfælde, hvor opstart af en Proof-of-concept er som at bygge et stillads for at skifte en pære - overkonstrueret og spild af tid.

Her er det bedre at springe PoC'en over og gå direkte til handling eller genoverveje, om AI overhovedet er det rigtige værktøj.

Problemet er for enkelt

Det er ikke alle problemer, der kræver maskinlæring. Når en simpel regel eller et script klarer opgaven, gør tilføjelsen af AI bare tingene langsommere, mere komplekse og sværere at vedligeholde.

Lad os sige, at du vil sende en advarsel, når lagerbeholdningen falder til under et bestemt niveau. Det er et klart tilfælde for en regelbaseret opsætning - ingen grund til at trække et neuralt netværk ind.

Pointen med AI er at løse problemer, som traditionel logik ikke kan. Medmindre der er en reel udfordring at løse, kan AI være mere en distraktion end en løsning. Og hvis du bare bruger det til at sætte flueben, er det et klart tegn på, at du skal genoverveje din tilgang.

Der findes allerede prætrænede AI-modeller

Der findes masser af foruddannede AI-tjenester - billedgenkendelse, tale-til-tekst, oversættelse, hvad som helst. Ofte er det billigere og hurtigere at bruge disse gennemprøvede værktøjer end at bygge sine egne fra bunden.

Hvis du f.eks. har brug for et OCR-værktøj til at scanne kvitteringer, og der allerede findes en tredjepartsløsning, der er præcis, hvorfor så bruge uger på en brugerdefineret prototype? Jeg tror, at når der allerede findes en gennemprøvet løsning på markedet, er der ingen grund til at opfinde den dybe tallerken igen. Det er bedre at reservere sin energi til udfordringer, der virkelig kræver en skræddersyet løsning.

Business casen er uklar

Nogle gange bliver teams begejstrede for AI, før de har fundet frem til det egentlige problem, de prøver at løse. Når der ikke er nogen klar værdi på bordet, kan en AI PoC hurtigt udvikle sig til en massiv tids- og budgetspilde.

Forestil dig, at dit team vil bygge en AI-chatbot, simpelthen fordi alle andre gør det. Hvis du ikke kan formulere, hvordan den vil sænke omkostningerne eller øge kundeoplevelsen, er det eneste, en PoC vil bevise, at du kan bygge en chatbot. På det tidspunkt er det smartere at køre et hurtigt gennemførlighedstjek og finde ud af de virkelige mål først.

Budget- og tidsbegrænsninger

Nogle gange har man bare ikke plads til en fuld PoC-cyklus. Måske har du brug for en AI chatbot til en sæsonbestemt markedsføring, og du har højst to måneder. Når du er færdig med en PoC, er sæsonen overstået.

I den slags situationer er det klogere at lave en simpel prototype, få øjeblikkelig feedback og forbedre den undervejs. Selvfølgelig er en dybtgående PoC ideel til store eller komplekse projekter, men hvis du er i kamp mod uret, kan en agil test- og gentagelsestilgang være det bedste valg.

AI har allerede bevist sit værd i industrien

Hvis du arbejder på en AI-løsning, som er blevet testet i din branche, vil en PoC måske bare gøre tingene langsommere. Der er ingen grund til at bekræfte det, som alle allerede ved virker.

Overvej f.eks. AI-drevet spamdetektering til en e-mailplatform. Der er masser af data, mønstrene er velforståede, og hyldemodeller gør et solidt stykke arbejde. Medmindre du er i gang med noget virkelig usædvanligt, som at spotte skjulte links eller analysere indlejrede billeder, vil en PoC ikke give dig indsigt, som du ikke allerede har.

Almindelige faldgruber i AI-projekter uden PoC

Alle er ivrige efter at omdanne rådata til indsigt, automatisere beslutninger og slå konkurrenterne. Det forstår jeg godt. Men at droppe den Proof-of-concept at bevæge sig hurtigere giver som regel bagslag og ender med at koste langt mere i sidste ende.

I dette afsnit gennemgår jeg nogle almindelige faldgruber, jeg har set, når teams springer PoC'en over, og hvorfor det kan være afgørende for dit AI-projekt, om du tager det lille skridt tidligt eller ej.

Data: det fundament, der ofte mangler

Min erfaring er, at en AI-model kun er så stærk som de data, der ligger bag den. Alligevel starter mange PoC'er med datasæt, der er for små, urene eller knap nok relevante, hvilket øger omkostningerne og trækker tidslinjerne ud.

Selv "gode" data kan floppe, hvis de ikke afspejler forholdene i den virkelige verden. Hvis man f.eks. bruger generiske videoklip i stedet for faktuelle CCTV-optagelser fra fabrikken, kan det være en stor succes i et laboratorium, men det kan gå galt i den faktiske produktion. Kort sagt, hvis dine data ikke både er af høj kvalitet og virkelig repræsentative for dit miljø, vil alle løfterne i din PoC ikke blive omsat til operationel succes.

Urealistiske tidsplaner og alt for ambitiøse rammer

Ofte er der en falsk opfattelse af, at fordi en PoC kun er en test eller en prototype, skal alting gøres hurtigt. Men i virkeligheden kan det være en alvorlig faldgrube at forvente at bygge en højtydende AI-model inden for en superkort tidsramme. I modsætning til traditionel softwareudvikling kræver AI-arbejde flere iterative trin - dataindsamling, rensning, modeltræning og omfattende validering. At haste gennem disse processer fører normalt til en model, der ikke er robust nok til anvendelser i den virkelige verden.

Og det, der på papiret ser ud som en simpel prototype, gemmer ofte på en masse teknisk kompleksitet. Accelererede tidsplaner leverer måske et overfladisk bevis, men uden den grundighed, der er nødvendig for at udvikle det til et produktionsklart system, vil du ende med uløste udfordringer i integration og langsigtet vedligeholdelse.

Udefinerede succeskriterier og forventninger

Uden klare, målbare mål er det svært at vide, om din PoC virkelig fungerer eller bare ser godt ud i en demo. Jeg foreslår, at man på forhånd definerer mål som præcision, tilbagekaldelse, fejlprocent eller ROI-tærskler, så resultaterne knyttes direkte til forretningsværdien.

Og hvis ingeniører og interessenter ikke er enige om, hvad succes betyder, risikerer du at bygge noget, der opfylder specifikationerne, men som ikke fungerer i praksis. Hold KPI'er, driftspåvirkning og beslutningstagernes forventninger synkroniseret fra dag ét for at undgå en model, der skinner på papiret, men som flopper i produktionen.

Misforståelse af udviklingsprocessen for AI

En af de mest almindelige fejl, jeg ser, er at behandle en AI PoC som en hurtig kodningssprint. Men AI handler ikke om at skrive noget kode og så være færdig. Du har at gøre med rodede data, modeljusteringer og validering i den virkelige verden.

Forestil dig, at du giver dit team tre uger til at bevise, at en AI-model kan forudsige udstyrsfejl. På papiret virker det måske gennemførligt. Men når du begynder at grave, finder du huller i data, indser, at funktioner skal revideres, og opdager, at du har brug for flere tuningsrunder for selv at opnå grundlæggende nøjagtighed. Hvis du forhaster dig, ender du med en demo, der ser godt ud i et vakuum, men som falder fra hinanden i produktionen.

Selv grundlæggende AI-opgaver gemmer ofte på mere kompleksitet end forventet. De kan hurtigt blive til måneder med håndtering af edge cases, finpudsning af datapipelines og forberedelse til integration. Hvis din tidslinje er for stram, eller dit scope er for bredt, vil PoC'en ikke vise dig, om din AI fungerer. Du vil kun lære, hvor mange hjørner du måtte skære for at nå deadline.

Udfordringer med integration og skalerbarhed

En PoC kan køre perfekt i et kontrolleret miljø, men når du kobler den til rigtige systemer med realtidsdata og faktiske brugere, bliver det hele sværere.

For eksempel har du måske en PoC til at opdage udstyrsfejl på en enkelt fabrik. Det fungerer perfekt i laboratoriet. Men i det øjeblik, du ruller den ud til flere steder, opdager du, at hvert sted bruger forskellige sensorer, har forskellige dataformater eller er afhængig af unikke hardwareopsætninger. Pludselig snubler din PoC over problemer, som den aldrig har oplevet under testningen.

Det er bare integration. Tilføj nu skala: Din PoC håndterede 10.000 poster i test, men den virkelige drift kaster millioner efter den hver dag. Uden solide datapipelines, et modulært design og cloud-parathed kan din lovende PoC gå i stå.

Med andre ord, hvis integration og skalerbarhed ikke er på din radar fra dag ét, udskyder du bare det øjeblik, hvor disse problemer eksploderer og bliver til egentlige kriser.

Mangler på ressourcer og ekspertise

AI er ikke noget, en solo full-stack-udvikler bare kan gøre i løbet af weekenden. Du har brug for data scientists, ML-ingeniører og domæneeksperter, der alle trækker i samme retning.

Lad os sige, at du giver et NLP-projekt til et godt Java-team med nul erfaring i at træne eller tune modeller. Hvad får du ud af det? Forsinkede sprints, en bunke teknisk gæld og en demo, der aldrig forlader legepladsen.

Hvis de rigtige kompetencer ikke er om bord fra dag ét eller i det mindste klar til at springe til, når der er brug for det, er der lagt op til vejspærringer, omarbejde og en PoC, der ikke kommer nogen vegne i en fart.

Risikostyring og overholdelse af regler

Et proof of concept kan føles som en lav indsats, men sikkerhed, compliance og realistiske forventninger er stadig vigtige. Brug rigtige brugeroptegnelser i en AI PoC uden at anonymisere dem, og du kan overtræde privatlivslovene, før du overhovedet er begyndt.

Det er lige så risikabelt at love for meget. Præsentér PoC'en som næsten produktionsklar, og hvis modellen knækker under pres fra den virkelige verden, brænder du interessenternes tillid. At springe compliance-tjek over eller puste resultaterne op kan få tingene til at gå hurtigere, men tilbageslaget - juridiske problemer, omdømmetab, stoppede udrulninger - koster langt mere.

Håndter følsomme data korrekt, hold dine krav på jorden, og registrer risiciene fra første dag. Det er sådan, du undgår smertefulde overraskelser senere.

Sådan udvikler du en effektiv AI PoC med Innowise

Det ene øjeblik har du en prangende demo - måske forudsiger den ting, måske automatiserer den et par klik - og alle er vilde med den. Spol et par uger frem, modellen er ustabil, resultaterne er over det hele, og den skinnende PoC samler støv i en glemt Slack-tråd.

Det er en alt for velkendt historie. Hos Innowise gør vi tingene anderledes. Vores team behandler alle AI PoC som et rigtigt produkt fra dag ét - ikke et legetøj, ikke et eksperiment, der kan smides væk. Rigtige mål. Ægte valideringssløjfer. En rigtig strategi for, hvad der kommer efter demohypen.

Her er, hvad vores faktiske Udvikling af PoS processen ser sådan ud.

Trin 1: Definition af problem og mål

Det første, vi spørger enhver kunde om, er: "Hvad er det egentlige problem, vi er her for at løse?" Vi er her ikke for at lave AI for AI's skyld. Måske vil du automatisere 30% af dit supportarbejde. Måske vil du fange produktionsfejl, før de sprænger dit budget. Uanset hvad, hvis du ikke kan pege på et klart mål, kaster du bare teknologi mod væggen og håber, at noget hænger ved.

Og her er den anden ting, der ikke er til forhandling: Få alle med ved bordet i god tid. Ikke kun IT. Vi taler om forretningsledere, driftsteams, supportmedarbejdere, datafolk - alle, der føler smerten hver dag. Jeg har set geniale modeller gå ubrugte hen, fordi de mennesker, der rent faktisk havde brug for dem, ikke var med i løkken. Lad være med at være det projekt.

Trin 2: Vurdering af datatilgængelighed og -kvalitet

Kvalitet AI handler altid om kvalitetsdata. Hvis dine data er spredte, forældede eller fulde af huller, er der ingen smarte modeller, der kan redde dem. Vi starter med at tage et grundigt kig på det, du allerede har - tænk på transaktionslogs, brugeradfærd, sensorfeeds - og rydder op i det med værktøjer som Pandas eller NumPy.

Hvis dine data er ufuldstændige, ser vi på, hvordan vi kan udfylde hullerne. Nogle gange betyder det at generere syntetiske poster med værktøjer som DataSynthesizer eller Synthpop, især når det drejer sig om følsomme oplysninger eller sjældne begivenheder.

For eksempel arbejdede vi engang med et globalt shippingfirma, der sad på terabytes af sporingsdata. På papiret så det fantastisk ud, indtil vores team gik i dybden. Over 30% af posterne manglede tidsstempler, og nogle sensoraflæsninger var helt forkert på grund af kalibreringsproblemer. Hvis vi var gået direkte i gang med at modellere, ville PoC'en være gået ned af alle de forkerte årsager. I stedet ryddede vi op i data, udfyldte de tomme felter og gik derefter videre til modellering.

Hvad kan man lære af det? Byg ikke din AI på kviksand. Få først datagrundlaget til at være klippefast.

Trin 3: Vælg de rigtige værktøjer og teknologier

Her er vores mål at vælge det rigtige værktøj til din innovative proof-of-concept-projekter. Hvis en simpel scikit-learn-model får jobbet gjort hurtigere og billigere, er det vores beslutning. Vi har bygget robuste billedgenkendelsessystemer ved hjælp af YOLO eller Detectron2, men vores eksperter har også styret kunder i retning af klassisk ML, når det rammer forretningsmålene uden den ekstra bagage.

Når det gælder infrastruktur, afhænger det hele af, hvad der passer bedst til din opsætning. Vores team bruger måske Amazon SageMaker, Google Cloud's AI Platform eller Azure Machine Learning. Og hvis du har brug for at skalere i stor stil, er Docker og Kubernetes vores foretrukne valg.

Trin 4: Udvikling af en basismodel

Intet dræber en PoC hurtigere end overengineering. Jeg har set teams bruge måneder på at bygge en oppustet, perfekt model for så at opdage, at den løser det forkerte problem, eller at ingen har brug for den.

Det er derfor, vores team går minimalt til værks lige fra starten. Ingen klokker, ingen fløjter, ingen massiv infrastruktur. Bare en simpel model, der besvarer ét spørgsmål: Virker denne idé rent faktisk? Normalt ligger den første version i en Jupyter Notebook eller Google Colab. Det er hurtigt at sætte op, nemt at eksperimentere med og perfekt til at få tidlige resultater uden tunge løft. Hvis vi er i tidsnød for at lave en hurtig demo, tager vi et lavkodeværktøj som Azure ML Studio. Nogle gange er det den smarteste måde at præsentere en fungerende PoC for beslutningstagere uden at bruge en masse udviklingstimer.

Jeg har bygget hele PoC'er på denne måde: små, skrabede, laserfokuserede. Og hvis den basismodel øger nøjagtigheden med 15% eller fjerner 20% af de manuelle opgaver, er det vores grønne lys til at skalere. Resten kan komme senere.

Trin 5: Iteration og validering

Når grundmodellen ser lovende ud, sætter vores team den virkelig på prøve. Træn, test, tilpas, gentag igen og igen, indtil vi enten ser stabile resultater eller rammer en mur. Det er her, ting som krydsvalidering og hyperparameter-tuning kommer ind i billedet (GridSearchCV, Keras Tuner, Optuna).

Og når det gælder validering, ser vi ikke bare på det med øjnene og håber på det bedste. Vores eksperter går i dybden med målinger, der rent faktisk fortæller os, hvor godt (eller dårligt) modellen klarer sig - forvekslingsmatricer og ROC-kurver til klassificering, MSE og R-kvadrat til regression.

Vi logger også alt i MLflow: hvert eksperiment, hver parameter og hver version. Så hvis nogen spørger, hvorfor version 17 klarede sig bedre end version 20, kan vi præcisere, hvad der blev ændret.

Trin 6: Planlægning af integration og skalerbarhed

Fra første dag tænker vi på, hvordan din AI-model skal fungere i den virkelige verden. Måske skal den sende data til din CRM, hente oplysninger fra din ERP eller udløse handlinger i din eksisterende platform. Uanset hvad, så planlægger vores team det tidligt.

Til integration opretter vores specialister normalt en RESTful API (Flask eller FastAPI), så andre systemer nemt kan oprette forbindelse til modellen. Derefter pakker vi alt i Docker for at holde det stabilt og nemt at implementere hvor som helst.

For at sikre skalerbarhed bruger vi Kubernetes til at administrere og skalere alt automatisk. Kafka styrer datapipelines i realtid. Og lad os antage, at din trafik er uforudsigelig (hallo, julesalg eller produktlanceringer). I så fald bruger vi serverløse værktøjer som AWS Lambda eller Google Cloud Functions, så dit system kan håndtere pludselige spidsbelastninger uden at få sved på panden.

Trin 7: Dokumentation af processen og kommunikation med interessenter

AI-projekter falder hurtigt fra hinanden, når kun udviklingsteamet ved, hvad der foregår. Derfor sørger vores team for, at alle - forretningsledere, driftsteams og ikke-tekniske folk - kan følge med i historien. Selvfølgelig ligger koden i GitHub, men vi vedligeholder også letfordøjelige briefs i Confluence eller Markdown. Ingen jargon, ingen gætterier.

Og vi forsvinder ikke ind i en kodehule. Vores eksperter deler foreløbige resultater, hurtige demoer, Slack-opdateringer og korte check-ins, så alle kan se fremskridt og deltage tidligt..

Trin 8: Evaluering, læring og planlægning af de næste skridt

Når alt kommer til alt, handler det om resultater. Vores team præsenterer målingerne i dashboards eller rapporter og fremhæver, hvad der var godt, og hvad der skal arbejdes med.

Hvis det er en sejr, taler vi om de næste skridt - måske at starte et pilotprojekt eller en fuld produktionsudrulning. Hvis PoC'en ikke rammer plet, finder vores eksperter ud af hvorfor. Nogle gange betyder det, at vi skal justere datapipelines, udskifte algoritmer eller genoverveje vores tilgang. Og nogle gange indser vi, at ideen bare ikke er levedygtig, og det er helt fint. At fejle hurtigt med faktiske indsigter er bedre end at spilde måneder på en blindgyde.

Trykprøv dit AI-syn uden at sprænge banken.

Hvorfor samarbejde med Innowise om AI PoC?

En AI PoC giver dig en hurtig måde med lav risiko til at teste, om din idé rent faktisk virker, før du går all-in. Men for at få reel værdi ud af det, har du brug for en partner, der kender til tingene. Og det er her, vi kommer ind i billedet. Her er, hvad du får, når du samarbejder med Innowise:

End-to-end-ekspertise

Vores dataingeniører, ML-professionelle og domæneeksperter håndterer hele pipelinen fra rodede datasæt til polerede indsigter. Ingen huller, intet gætværk.

Dokumenterede resultater

Med mere end 1.300 projekter bag os inden for sundhedspleje, finans og produktion ved vi, hvordan man forvandler AI-ideer til resultater, der flytter nålen.

Risikosikker og klar til revision

Vi låser dine data og tjekker alle compliance-bokse - GDPR, HIPAA, PCI DSS, PSD2 - hele alfabetet, fra dag ét. Så PoC glider forbi auditorer i stedet for at støde på bureaukrati.

Gennemsigtig kommunikation

Vores specialister sætter knivskarpe KPI'er og holder kommunikationen helt åben - så alle ved præcis, hvor PoC'en står, og hvad der kommer til at ske.

Fremtidssikrede løsninger

Vores eksperter bygger skalerbarhed ind i hvert eneste build. Når din PoC klarer testene, glider den direkte over i produktion og bliver ved med at bøje sig, når dine mål bliver større.

Fokus på den virkelige verden

Vores team arbejder ikke med rensede datasæt eller urealistiske scenarier. Vi tackler rodede input, svære edge cases og den slags begrænsninger, som din virksomhed faktisk står over for.

Bevis, at det virker, før du går all in med AI udvikling.

Byg ikke i blinde: valider først

Ud fra hvad jeg har set, er en solid AI PoC - uanset om det er en klassisk forudsigelsesmodel, en computervisions-pipeline eller endda en generativ AI PoC - kan spare dig for en masse tid, penge og stress på længere sigt. Det giver dig et klart overblik over, hvad der rent faktisk fungerer, hvor hullerne er, og om din idé kan holde uden for et testmiljø. Du har ikke lyst til at finde ud af, at din model bryder sammen under pres, når du allerede har brugt mange ressourcer.

Så før du kaster dig ud i fuld udvikling, vil jeg foreslå, at du kører en lille, fokuseret PoC med rigtige forretningsdata. Det forvandler gætterier til håndfaste beviser og giver dig selvtillid til enten at fordoble indsatsen eller gå din vej uden at fortryde.

Maksim Hodar

Leder af digital transformation, CIO

Med over 8 års erfaring inden for digital transformation forvandler Maksim komplekse teknologiske udfordringer til håndgribelige forretningsgevinster. Han har en ægte passion for at tilpasse it-strategier til de store mål, hvilket garanterer problemfri digital adoption og driftspræstationer i topklasse.

Læs mere om det

Indholdsfortegnelse

Kontakt os

Book et opkald eller udfyld formularen nedenfor, så vender vi tilbage til dig, når vi har behandlet din anmodning.

Navn

Virksomhed

E-mail

Telefon

Besked

Send os en talebesked

Vedhæft dokumenter

Upload fil

Du kan vedhæfte 1 fil på op til 2 MB. Gyldige filformater: pdf, jpg, jpeg, png.

Ved at klikke på Send accepterer du, at Innowise behandler dine personlige data i henhold til vores Politik for beskyttelse af personlige oplysninger for at give dig relevante oplysninger. Ved at indsende dit telefonnummer accepterer du, at vi kan kontakte dig via taleopkald, sms og beskedapps. Opkalds-, besked- og datatakster kan være gældende.

Du kan også sende os din anmodning
til contact@innowise.com

Hvad sker der nu?

Når vi har modtaget og behandlet din anmodning, vender vi tilbage til dig for at beskrive dine projektbehov og underskriver en NDA for at sikre fortrolighed.

Når vi har undersøgt dine ønsker, behov og forventninger, udarbejder vores team et projektforslag med forslag med arbejdets omfang, teamstørrelse, tids- og omkostningsoverslag.

Vi arrangerer et møde med dig for at diskutere tilbuddet og få detaljerne på plads.

Til sidst underskriver vi en kontrakt og begynder at arbejde på dit projekt med det samme.