Veiledning til AI-konseptbevis (PoC) for risikoreduksjon med eksempler

12. mai 2025 12 min lesing

Tenk deg dette: Du bruker flere uker (og en stor del av budsjettet) på et AI-initiativ, bare for å oppdage halvveis at dataene dine er ubrukelige, at modellprediksjonene dine er upålitelige, eller at løsningen ikke kan integreres med eksisterende arbeidsflyter. Det er smertefullt, dyrt og frustrerende.

Forestill deg dette annerledes: med en knivskarp AI-konseptbevis. I stedet for å satse på magefølelsen, stresstester du hver eneste idé på forhånd, fjerner risikoer og unngår overraskelser som tapper lommeboken. En PoC er sikkerhetsnettet ditt, som viser om AI-prosjektet ditt virkelig er klart for den virkelige verden.

I denne guiden vil jeg gå gjennom nøyaktig hva en AI PoC er, hvorfor det er avgjørende for å håndtere risiko, og hvordan det kan sammenlignes med prototyper eller MVP-er. Du vil lære om den trinnvise tilnærmingen vi bruker hos Innowise, se Eksempler på AI PoC, og forstå vanlige fallgruver. La oss grave oss ned i det!

"Kjør en PoC for å avdekke de vanskelige tingene tidlig. Datahull og integrasjonshindringer kan få selv de sterkeste modellene til å snuble, og det er langt billigere å fikse dem i en liten pilot enn etter en full utrulling. Hvis du hopper over dette sjekkpunktet, kan prosjektet se bra ut på papiret, men det vil snuble i det øyeblikket du prøver å skalere det."

Philip Tikhanovich

Leder for big data-avdelingen

Hva er proof of concept (PoC) innen AI?

Et bevis på konseptet innen kunstig intelligens er et lite, målrettet prosjekt som tester om en AI-løsning løser et spesifikt forretningsproblem. Enten du validerer en klassisk ML-arbeidsflyt eller utforsker en gen AI PoC for tekst- eller bildegenerering, er ideen den samme: test det viktigste først. Er dataene brukbare? Er algoritmene holdbare? Kan det integreres i de nåværende systemene dine uten å sprenge dem?

Jeg liker å kalle en PoC for et tidlig varslingssystem. Hvis det grunnleggende stemmer, er det bare å gå all-in. Hvis ikke, kan du snu før du har brukt opp pengene dine.

Ta dette eksempelet. Teamet vårt jobbet med en produsent som var lammet av tilfeldige utstyrsfeil. De hadde store mengder sensordata, men var ikke sikre på hvordan de skulle bruke dem effektivt. Så vi begynte med en PoC.

Det viste seg at nesten halvparten av dataene var feilmerket, noe som er en umiddelbar showstopper for enhver AI-modell. Etter at vi hadde funnet ut av dette, testet vi noen algoritmer (Random Forest, XGBoost) og integrerte det beste alternativet i vedlikeholdsprogramvaren deres. Resultatet ble en 30% reduksjon i nedetidog viste at konseptet fungerte. Det var da de visste at det var på tide å skalere.

PoC vs. prototype vs. MVP: et raskt øyeblikksbilde

Før vi går inn på hvordan man bygger en AI PoC, La oss oppklare en ting jeg får spørsmål om hele tiden: Hva er forskjellen mellom en PoC, en prototype og en MVP?

Folk slenger rundt seg med disse begrepene som om de er utskiftbare - de er ikke. Hvis du blander dem sammen, risikerer du å bygge feil ting av feil grunn. Så her er en rask og enkel oversikt for å holde orden på ting.

	PoC	Prototype	MVP
Hovedmål	Bevis gjennomførbarhet	Vis et grovt utseende og følelse	Lansere noe ekte som brukerne kan prøve
Nøkkelspørsmål	Fungerer dette i det hele tatt med våre data/systemer?	Vil folk forstå eller ønske denne designen?	Er dette godt nok til å sende ut og videreutvikle?
Hva den tester	Kjerneteknologi + gjennomførbarhet av data	UX-flyt, layout, brukerreaksjoner	Brukervennlighet i den virkelige verden + tidlig tilpasning mellom produkt og marked
Produksjon	Funksjonelle kodesnutter eller grunnleggende integrasjon	Interaktiv mock-up eller low-fidelity-app som simulerer brukerflyt	Fungerende programvare med kjernefunksjoner for tidlige brukere
Grad av polering	Lav - må bare bevise at konseptet fungerer	Medium - ser grei ut, kan delvis være en mock-up	Høy nok til å starte, men ikke forvent fancy funksjoner
Hvem er det for	Utviklere, dataforskere, teknologidirektører	Designere, produktledere, interessenter	Ekte brukere, tidlige brukere, forretningsteam
Tid/innsats	Korteste, laveste innsats	Middels varighet og innsats	Lengre varighet og høyere innsats
Risikonivå	Laveste (fokusert på et spesifikt teknisk hinder)	Middels (risiko for problemer med brukervennlighet eller manglende tilslutning fra interessenter)	Høyere (risiko for at markedet avviser eller tekniske problemer med skalerbarhet)
Neste trinn	Hvis det fungerer, kan du bygge en prototype eller pilot	Forbedre basert på tilbakemeldinger, gå videre til MVP	Legg til funksjoner, skaler opp og gå mot full utrulling

Behovet for et AI-konseptbevis

Hvis du hopper rett inn i full AI-utvikling uten å teste vannet først, er det en sikker måte å sprenge budsjettet på. En AI PoC er en lavrisikomåte for å finne ut om AI-ideen din faktisk fungerer før du bruker mye tid og penger på den.

Min erfaring er at det finnes visse scenarier der en AI PoC ikke er valgfri. Hvis noen av disse høres kjent ut, er det på tide å sette på bremsene og kjøre en PoC:

Identifisere og redusere risiko

Selv den kuleste AI-idé kan støte på problemer når du prøver å sette den ut i livet. Dataene kan være uoversiktlige, modellene kan underprestere, og det kan være vanskeligere enn antatt å integrere med de nåværende systemene.

Tenk for eksempel på et AI-verktøy som er ment å oppdage kvalitetsproblemer på en produksjonslinje. Ved første øyekast høres det enkelt ut, men feilene kan variere fra subtile fargeforskjeller til mikroskopiske sprekker. En PoC viser raskt om kameraene fanger opp nok detaljer, om merkingen er korrekt, og om modellen tilpasser seg endringer i lys eller materialer.

Hvis du hopper over PoC-en, kan det bety at du kaster bort måneder og tapper budsjettet på et system som ikke fungerer når det tas i bruk. Å identifisere og redusere disse risikoene tidlig er nøkkelen til å spare tid, penger og unngå fremtidig hodebry.

Sparer tid og kostnader

Å omgå en PoC høres vanligvis raskere ut, helt til det ikke er det. Uten en PoC støter teamene ofte på uventede problemer halvveis i utviklingen. Og å fikse dem senere? Det er mye dyrere enn å fange dem opp tidlig.

La oss si at du bygger en AI-chatbot for å håndtere kundespørsmål. Det høres enkelt nok ut. Men PoC-en din viser noe du ikke hadde planlagt: Kundene bruker massevis av slang, stemme-til-tekst-feil og sære formuleringer. Det er et stort hint om at du trenger ekstra NLP-finjustering. Og det er bedre å finne ut av det før du går live og sprenger budsjettet halvveis.

Få interessentenes tillit og oppslutning

Administrerende direktører, investorer og alle som holder i pengesekken, kommer ikke til å stole på et AI-prosjekt bare fordi det høres kult ut. De vil ha noe konkret å stole på. Det er her en PoC blir din beste venn. Reelle beregninger, som å redusere antall feil eller øke hastigheten på prosesser, vil uten tvil slå enhver glanset presentasjon.

Se for deg en mellomstor nettbutikk som tester AI-drevne produktanbefalinger. En rask PoC kan vise et hopp på 15% i gjennomsnittlig handlekurvverdi blant testbrukerne. Den typen harde data taler sitt tydelige språk og gjør mer for å oppnå støtte enn et dusin strategislides noensinne kan gjøre.

Bedre prosessforståelse

AI opererer ikke i et vakuum. Den påvirker arbeidsflyter, team og til og med måten beslutninger blir tatt på. Med en PoC kan du se hvordan folk virkelig samhandler med ny teknologi, og du kan flagge endringene som trengs for en smidig utrulling.

Kanskje du for eksempel implementerer AI for å optimalisere leveringsruter. Under PoC-testen finner du ut at lagerpersonalet overstyrer visse AI-genererte ruter fordi sjåførene kjenner visse nabolag ut og inn. Det er en viktig innsikt du aldri ville fått hvis du gikk rett til en fullskala implementering.

Vurdering av teknisk og operasjonell levedyktighet

Modellen din kan kanskje skinne i en pen liten sandkasse, men kan den håndtere datastrømmer i sanntid, tusenvis av spørringer i sekundet og regulatoriske hindringer? En PoC presser systemet ditt akkurat nok til å avdekke flaskehalser i god tid før de overrasker deg i produksjon.

Tenk deg at du skal lansere sanntidsoppdagelse av svindel for nettbaserte transaksjoner. En PoC kan avsløre at datapipelinen din sliter med å oppdatere modellen i tilnærmet sanntid, eller at kjøp på tvers av landegrenser utløser en rekke falske positiver. Å identifisere disse fallgruvene tidlig er forskjellen mellom en robust AI-løsning og en som kollapser når den trengs som mest.

Ta risikoen og se om AI-ideen din holder vann.

Scenarioer der en AI PoC blir overkill

Selv om jeg er en forkjemper for AI PoCJeg skal ikke late som om det alltid er et must. Det finnes tilfeller der det å spinne opp en proof-of-concept er som å bygge stillas for å skifte en lyspære - overkonstruert og bortkastet tid.

Det er her det er bedre å hoppe over PoC og gå rett til handling, eller revurdere om AI i det hele tatt er det rette verktøyet.

Problemet er for enkelt

Ikke alle problemer krever maskinlæring. Når en enkel regel eller et enkelt skript gjør jobben, blir det bare tregere, mer komplekst og vanskeligere å vedlikeholde hvis man legger til kunstig intelligens.

La oss si at du ønsker å sende et varsel når lagerbeholdningen synker under et visst nivå. Det er et klart tilfelle for et regelbasert oppsett - du trenger ikke å dra inn et nevralt nettverk.

Poenget med kunstig intelligens er å løse problemer som tradisjonell logikk ikke kan løse. Med mindre det er en reell utfordring å løse, kan AI være mer en distraksjon enn en løsning. Og hvis du bruker det bare for å krysse av i en boks, er det et tydelig tegn på at du bør revurdere tilnærmingen din.

Det finnes allerede ferdig opplærte AI-modeller

Det finnes mange ferdigutviklede AI-tjenester - bildegjenkjenning, tale-til-tekst, oversettelse og så videre. Ofte er det billigere og raskere å ta i bruk disse velprøvde verktøyene enn å bygge sine egne fra bunnen av.

Hvis du for eksempel trenger et OCR-verktøy for å skanne kvitteringer, og det allerede finnes en tredjepartsløsning som er nøyaktig nok, hvorfor skal du da bruke flere uker på å lage en egen prototype? Når det allerede finnes et velprøvd alternativ på markedet, er det ingen vits i å finne opp hjulet på nytt. Bruk heller energien på utfordringer som virkelig krever en skreddersydd løsning.

Forretningssaken er uklar

Noen ganger blir team begeistret for AI før de har funnet det faktiske problemet de prøver å løse. Når det ikke ligger noen klar verdi på bordet, kan en AI PoC raskt utvikle seg til å bli en enorm tids- og budsjettsprekk.

Tenk deg at teamet ditt ønsker å bygge en AI-chatbot bare fordi alle andre gjør det. Hvis du ikke kan forklare hvordan den vil redusere kostnadene eller forbedre kundeopplevelsen, er det eneste en PoC vil bevise at du kan bygge en chatbot. Da er det smartere å kjøre en rask gjennomførbarhetssjekk og finne ut hva som er de virkelige målene først.

Budsjett- og tidsbegrensninger

Noen ganger har du bare ikke plass til en fullstendig PoC-syklus. Kanskje du trenger en AI-chatbot for en sesongbasert markedsføringskampanje, og du har maks to måneder på deg. Innen du er ferdig med en PoC, er sesongen over og ferdig.

I slike situasjoner er det klokere å sette sammen en prototype, få umiddelbar tilbakemelding og finpusse underveis. En dyptpløyende PoC er ideelt for store eller komplekse prosjekter, men hvis du har dårlig tid, kan en smidig test-og-iterat-tilnærming være det beste alternativet.

AI har allerede vist seg å fungere i bransjen

Hvis du jobber med en AI-løsning som er utprøvd i bransjen, kan en PoC bare forsinke utviklingen. Det er ingen grunn til å revalidere det alle allerede vet fungerer.

Tenk for eksempel på AI-drevet søppelpostdeteksjon for en e-postplattform. Det finnes rikelig med data, mønstrene er godt forstått, og hyllevare-modeller gjør en solid jobb. Med mindre du skal gjøre noe virkelig uvanlig, som å oppdage skjulte lenker eller analysere innebygde bilder, vil en PoC ikke gi deg innsikt du ikke allerede har.

Vanlige fallgruver i AI-prosjekter uten PoC

Alle er ivrige etter å omdanne rådata til innsikt, automatisere beslutninger og utkonkurrere konkurrentene. Det skjønner jeg godt. Men å droppe proof-of-concept for å gå raskere frem, slår som regel feil og ender opp med å koste mye mer i lengden.

I denne delen vil jeg gå gjennom noen vanlige fallgruver jeg har sett når team hopper over PoC, og hvorfor det å ta dette lille steget tidlig kan være avgjørende for AI-prosjektet ditt.

Data: grunnlaget som ofte mangler

Min erfaring er at en AI-modell bare er så sterk som dataene som ligger bak den. Likevel lanseres mange PoC-er med datasett som er for små, urene eller knapt nok relevante, noe som fører til økte kostnader og lengre tidsfrister.

Selv "gode" data kan slå feil hvis de ikke gjenspeiler forholdene i den virkelige verden. For eksempel kan det å bruke generiske videoklipp i stedet for faktiske CCTV-opptak fra fabrikken gi gode resultater i et laboratorium, men ikke i den faktiske produksjonen. Kort sagt, hvis dataene dine ikke både er av høy kvalitet og virkelig representative for miljøet ditt, vil ikke alle løftene i PoC-en bli omsatt til operativ suksess.

Urealistiske tidsfrister og altfor ambisiøse rammer

Ofte er det en falsk oppfatning at fordi en PoC bare er en test eller en prototype, bør alt gjøres raskt. Men i virkeligheten kan det være en alvorlig fallgruve å forvente å bygge en høytytende AI-modell på superkort tid. I motsetning til tradisjonell programvareutvikling krever AI-arbeid flere iterative trinn - datainnsamling, rensing, modelltrening og omfattende validering. Hvis man haster gjennom disse prosessene, ender man som regel opp med en modell som ikke er robust nok til å kunne brukes i den virkelige verden.

Dessuten skjuler det som på papiret ser ut som en enkel prototyp, ofte mye teknisk kompleksitet. Forserte tidsplaner kan kanskje levere et overfladisk bevis, men uten den grundigheten som trengs for å utvikle det til et produksjonsklart system, vil du ende opp med uløste utfordringer når det gjelder integrering og langsiktig vedlikehold.

Udefinerte måltall og forventninger til suksess

Uten klare, målbare mål er det vanskelig å vite om PoC-en din virkelig fungerer eller bare ser bra ut i en demo. Jeg foreslår at du definerer måleparametere som presisjon, tilbakekalling, feilrate eller ROI-terskler på forhånd, slik at resultatene knyttes direkte til forretningsverdien.

Og hvis ingeniører og interessenter ikke er enige om hva suksess betyr, risikerer du å bygge noe som oppfyller spesifikasjonene, men som ikke holder mål operasjonelt. Sørg for at KPI-er, driftseffekter og beslutningstakernes forventninger er synkronisert fra dag én, slik at du unngår en modell som skinner på papiret, men som flopper i produksjonen.

Misforståelse av AI-utviklingsprosessen

En av de vanligste feilene jeg ser er å behandle en AI PoC som en rask kodesprint. Men AI handler ikke bare om å skrive litt kode og så er det over. Du har å gjøre med rotete data, modelljusteringer og validering i den virkelige verden.

Tenk deg at du gir teamet ditt tre uker på å bevise at en AI-modell kan forutsi utstyrsfeil. På papiret kan det virke gjennomførbart. Men når du begynner å grave, finner du datahull, innser at funksjoner må overhales, og oppdager at du trenger flere justeringsrunder for å oppnå selv grunnleggende nøyaktighet. Hvis du forhaster deg, ender du opp med en demo som ser bra ut i et vakuum, men som faller fra hverandre i produksjonen.

Selv grunnleggende AI-oppgaver er ofte mer komplekse enn forventet. De kan fort bli til flere måneder med håndtering av grensetilfeller, finpussing av datarørledninger og forberedelser til integrering. Hvis tidslinjen er for stram eller omfanget for stort, vil ikke PoC-en vise deg om AI-en din fungerer. Du får bare vite hvor mange hjørner du måtte ta for å rekke tidsfristen.

Utfordringer knyttet til integrering og skalerbarhet

En PoC kan fungere perfekt i et kontrollert miljø, men når du kobler den til virkelige systemer med sanntidsdata og faktiske brukere, blir alt vanskeligere.

Kanskje har du for eksempel en PoC for å oppdage utstyrsfeil i en enkelt fabrikk. Det fungerer perfekt i laboratoriet. Men i det øyeblikket du ruller den ut på flere steder, oppdager du at hvert sted bruker forskjellige sensorer, har forskjellige dataformater eller er avhengig av unike maskinvareoppsett. Plutselig snubler PoC-en din over problemer den aldri har møtt under testingen.

Det er bare integrasjon. Legg nå til skala: PoC-en din håndterte 10 000 poster under testingen, men i den virkelige driften blir den belastet med millioner hver dag. Uten solide datarørledninger, et modulært design og skyberedskap kan den lovende PoC-en din stoppe opp.

Med andre ord: Hvis du ikke har integrasjon og skalerbarhet på radaren fra dag én, utsetter du bare det øyeblikket da disse problemene eksploderer og blir til fullstendige kriser.

Ressurs- og kompetansemangler

AI er ikke noe en enkeltstående fullstack-utvikler bare kan gjøre i løpet av helgen. Du trenger dataforskere, ML-ingeniører og domeneeksperter som alle trekker i samme retning.

La oss si at du gir et NLP-prosjekt til et flott Java-team uten erfaring med opplæring eller justering av modeller. Hva får du da? Forsinkede sprinter, en haug med teknisk gjeld og en demo som aldri forlater lekeplassen.

Hvis ikke de rette fagpersonene er med fra dag én, eller i det minste er klare til å rykke inn når det trengs, er det duket for hindringer, omarbeiding og en PoC som ikke kommer noen vei.

Risikostyring og overholdelse av regelverk

Et konseptbevis kan føles som en lav innsats, men sikkerhet, samsvar og realistiske forventninger er fortsatt viktig. Bruk ekte brukeroppføringer i en AI PoC uten å anonymisere dem, og du kan bryte personvernlovene før du i det hele tatt har begynt.

Det er like risikabelt å love for mye. Hvis du fremstiller PoC-en som nesten produksjonsklar, og modellen svikter under press fra den virkelige verden, ødelegger du interessentenes tillit. Hvis du hopper over samsvarskontroller eller blåser opp resultatene, kan du kanskje få ting til å gå raskere, men tilbakeslaget - juridiske problemer, omdømmetap, stopp i utrullingen - koster langt mer.

Håndter sensitive data på riktig måte, hold kravene dine på et riktig grunnlag, og loggfør risikoen fra dag én. Slik unngår du smertefulle overraskelser senere.

Slik utvikler du en effektiv AI PoC med Innowise

I det ene øyeblikket har du en prangende demo - kanskje den forutser ting, kanskje den automatiserer noen få klikk - og alle er i villrede. Noen uker senere er modellen ustabil, resultatene spriker, og den skinnende PoC-en samler støv i en glemt Slack-tråd.

Det er en altfor velkjent historie. Hos Innowise gjør vi ting annerledes. Teamet vårt behandler alle AI PoC som et ekte produkt fra dag én - ikke et leketøy, ikke et eksperiment. Ekte mål. Ekte valideringssløyfer. En reell strategi for hva som kommer etter at demo-rusen har lagt seg.

Her er hva vår faktiske PoS-utvikling prosessen ser slik ut.

Trinn 1: Definere problemet og målene

Det første vi spør kundene om, er: "Hva er det faktiske problemet vi er her for å løse?" Vi er ikke her for å gjøre AI for AIs skyld. Kanskje du ønsker å automatisere 30% av supportarbeidet ditt. Kanskje du ønsker å fange opp produksjonsfeil før de sprenger budsjettet. Uansett, hvis du ikke kan peke på et klart mål, kaster du bare teknologi mot veggen og håper at noe fester seg.

Og her er det andre punktet som ikke er til forhandling: Få alle til forhandlingsbordet tidlig. Ikke bare IT-avdelingen. Vi snakker om forretningsledere, driftsteam, supportpersonell, datafolk - alle som føler smerten hver dag. Jeg har sett geniale modeller gå ubrukt fordi de som faktisk trengte dem, ikke var informert. Ikke vær det prosjektet.

Trinn 2: Vurdere datatilgjengelighet og -kvalitet

AI av høy kvalitet handler alltid om kvalitetsdata. Hvis dataene dine er spredte, utdaterte eller fulle av hull, kommer ingen fancy modell til å redde dem. Vi starter med å ta en grundig titt på det du allerede har - tenk transaksjonslogger, brukeratferd, sensorfeeds - og rydder opp i det med verktøy som Pandas eller NumPy.

Hvis dataene dine er ufullstendige, ser vi på hvordan vi kan fylle ut hullene. Noen ganger betyr det å generere syntetiske poster med verktøy som DataSynthesizer eller Synthpop, spesielt når det dreier seg om sensitiv informasjon eller sjeldne hendelser.

En gang jobbet vi for eksempel med et globalt fraktselskap som satt på flere terabyte med sporingsdata. På papiret så det fantastisk ut, helt til teamet vårt begynte å grave. Over 30% av postene manglet tidsstempler, og noen sensoravlesninger var helt feil på grunn av kalibreringsproblemer. Hvis vi hadde gått rett i gang med modelleringen, ville PoC-en ha krasjet av helt feil grunner. I stedet ryddet vi opp i dataene, fylte ut hullene og gikk deretter videre til modellering.

Lærdommen? Ikke bygg AI på kvikksand. Få datagrunnlaget bunnsolid først.

Trinn 3: Velge de riktige verktøyene og teknologiene

Her er målet vårt å velge riktig verktøy for din innovative proof-of-concept-prosjekter. Hvis en enkel scikit-learn-modell får jobben gjort raskere og billigere, er det vår beslutning. Vi har bygget robuste systemer for bildegjenkjenning ved hjelp av YOLO eller Detectron2, men ekspertene våre har også veiledet kunder i retning av klassisk ML når det oppfyller forretningsmålene uten den ekstra bagasjen.

Når det gjelder infrastruktur, avhenger alt av hva som passer best med ditt oppsett. Teamet vårt kan velge Amazon SageMaker, Google Clouds AI-plattform eller Azure Machine Learning. Og hvis du trenger å skalere i stor skala, er Docker og Kubernetes våre foretrukne valg.

Trinn 4: Utvikle en basismodell

Ingenting dreper en PoC raskere enn overengineering. Jeg har sett team bruke måneder på å bygge en oppblåst, perfekt modell, bare for å oppdage at den løser feil problem eller at ingen trenger den.

Det er derfor teamet vårt satser minimalt fra starten av. Ingen bjeller, ingen fløyter, ingen massiv infrastruktur. Bare en enkel modell som gir svar på ett spørsmål: Fungerer denne ideen faktisk? Vanligvis ligger den første versjonen i en Jupyter Notebook eller Google Colab. Det er raskt å sette opp, enkelt å eksperimentere med og perfekt for å få tidlige resultater uten tunge løft. Hvis vi har dårlig tid for å få til en rask demo, tar vi et lavkodeverktøy som Azure ML Studio. Noen ganger er det den smarteste måten å presentere en fungerende PoC for beslutningstakere uten å bruke massevis av utviklingstimer.

Jeg har bygget hele PoC-er på denne måten: små, skrapete, laserfokuserte. Og hvis grunnmodellen øker nøyaktigheten med 15% eller fjerner 20% manuelle oppgaver, er det grønt lys for å skalere. Resten kan komme senere.

Trinn 5: Iterering og validering

Når grunnmodellen ser lovende ut, setter teamet vårt den virkelig på prøve. Tren, test, juster, gjenta om og om igjen, helt til vi enten ser stabile resultater eller møter veggen. Det er her ting som kryssvalidering og hyperparameterinnstilling kommer inn (GridSearchCV, Keras Tuner, Optuna).

Og når det gjelder validering, nøyer vi oss ikke bare med å se på det og håpe på det beste. Ekspertene våre går dypt inn i beregninger som faktisk forteller oss hvor godt (eller dårlig) modellen gjør det - forvekslingsmatriser og ROC-kurver for klassifisering, MSE og R-kvadrat for regresjon.

Dessuten logger vi alt i MLflow: hvert eksperiment, hver parameter og hver versjon. Så hvis noen spør hvorfor versjon 17 gjorde det bedre enn versjon 20, kan vi finne ut nøyaktig hva som ble endret.

Trinn 6: Planlegging for integrering og skalerbarhet

Fra dag én tenker vi på hvordan AI-modellen din skal fungere i den virkelige verden. Kanskje den må sende data til CRM-systemet ditt, hente informasjon fra ERP-systemet ditt eller utløse handlinger i den eksisterende plattformen din. Uansett planlegger teamet vårt for dette tidlig.

For integrasjon bruker spesialistene våre vanligvis et RESTful API (Flask eller FastAPI), slik at andre systemer enkelt kan koble seg til modellen. Deretter pakker vi alt i Docker for å holde det stabilt og enkelt å distribuere hvor som helst.

For å sikre skalerbarhet bruker vi Kubernetes til å administrere og skalere alt automatisk. Kafka styrer datapipelines i sanntid. Og anta at trafikken din er uforutsigbar (hallo, høytidssalg eller produktlanseringer). I så fall bruker vi serverløse verktøy som AWS Lambda eller Google Cloud Functions, slik at systemet ditt kan håndtere plutselige topper uten å bli svett.

Trinn 7: Dokumentere prosessen og kommunisere med interessenter

AI-prosjekter faller fort fra hverandre når bare utviklingsteamet vet hva som skjer. Derfor sørger teamet vårt for at alle - forretningsledere, driftsteam og ikke-teknologifolk - kan følge med på historien. Koden ligger i GitHub, men vi lager også lettfattelige sammendrag i Confluence eller Markdown. Ingen sjargong, ingen gjetting.

Og vi forsvinner ikke inn i en kodehule. Ekspertene våre deler foreløpige resultater, raske demoer, Slack-oppdateringer og korte innsjekkinger, slik at alle ser fremdriften og kan bidra tidlig.

Trinn 8: Evaluering, læring og planlegging av neste skritt

Når alt kommer til alt, koker det ned til resultater. Teamet vårt legger ut beregningene i oversikter eller rapporter, og fremhever hva som var bra og hva som må forbedres.

Hvis det er en seier, snakker vi om de neste stegene - kanskje å sette i gang en pilot eller en full produksjonsutrulling. Hvis PoC ikke treffer blink, finner ekspertene våre ut hvorfor. Noen ganger betyr det at vi må justere datarørledninger, bytte algoritmer eller revurdere tilnærmingen vår. Og noen ganger innser vi at ideen rett og slett ikke er levedyktig, og det er helt greit. Det er bedre å feile raskt med faktisk innsikt enn å kaste bort måneder på en blindvei.

Trykktest AI-visjonen din uten å ruinere banken.

Hvorfor samarbeide med Innowise for AI PoC

En AI PoC gir deg en rask måte med lav risiko å teste om ideen din faktisk fungerer før du satser alt. Men for å få virkelig verdi ut av det, trenger du en partner som kan dette. Og det er der vi kommer inn i bildet. Dette får du når du samarbeider med Innowise:

Ekspertise fra start til slutt

Våre dataingeniører, ML-eksperter og domeneeksperter tar seg av hele prosessen, fra uoversiktlige datasett til finpusset innsikt. Ingen hull, ingen gjetninger.

Dokumenterte resultater

Med mer enn 1300 prosjekter bak oss innen helse, finans og produksjon vet vi hvordan vi kan omdanne AI-ideer til resultater som flytter nålen.

Risikosikker og klar for revisjon

Vi låser dataene dine og sjekker alle samsvarsbokser - GDPR, HIPAA, PCI DSS, PSD2 - hele alfabetet, fra dag én. PoC glir forbi revisorer i stedet for å støte på byråkrati.

Åpen kommunikasjon

Spesialistene våre setter knivskarpe KPI-er og holder kommunikasjonen helt åpen - slik at alle vet nøyaktig hvor PoC står og hva som kommer til å skje.

Fremtidssikre løsninger

Ekspertene våre bygger inn skalerbarhet i hver eneste versjon. Når PoC-en din klarer testene, glir den rett over i produksjon og fortsetter å bøye seg etter hvert som målene dine blir større.

Fokus på den virkelige verden

Teamet vårt jobber ikke med rensede datasett eller urealistiske scenarier. Vi takler uoversiktlige inndata, vanskelige tilfeller og den typen begrensninger virksomheten din faktisk står overfor.

Bevis at det fungerer før du går all inn med Utvikling av kunstig intelligens.

Ikke bygg i blinde: valider først

Ut fra det jeg har sett, er en solid AI PoC - enten det er en klassisk prediktiv modell, en datasynspipeline eller til og med en generativ AI PoC - kan spare deg for mye tid, penger og stress på sikt. Det gir deg en klar oversikt over hva som faktisk fungerer, hvor hullene er, og om ideen din kan holde stand utenfor et testmiljø. Du vil ikke finne ut at modellen din bryter sammen under press etter at du allerede har brukt store ressurser.

Så før du går i gang med full utvikling, foreslår jeg at du kjører en liten, fokusert PoC med reelle forretningsdata. Det gjør gjetninger til håndfaste bevis og gir deg selvtillit til enten å satse på det ene eller det andre, uten å angre.

Del:

Maksim Hodar

Leder for digital transformasjon, CIO

Maksim har over åtte års erfaring med digital transformasjon, og han forvandler komplekse teknologiske utfordringer til konkrete forretningsgevinster. Han brenner for å tilpasse IT-strategier til overordnede mål, noe som sikrer problemfri digital adopsjon og topp driftsresultater.

Les mer

Innholdsfortegnelse

Kontakt oss

Bestill en samtale eller fyll ut skjemaet nedenfor, så kontakter vi deg så snart vi har behandlet din

Navn

Selskap

E-post

Telefon

Melding

Send oss en talemelding

Legg ved dokumenter

Last opp fil

Du kan legge ved én fil på opptil 2 MB. Gyldige filformater: pdf, jpg, jpeg, png.

Ved å klikke på Send, samtykker du til at Innowise behandler dine personopplysninger i henhold til våre Retningslinjer for personvern for å gi deg relevant informasjon. Ved å oppgi telefonnummeret ditt samtykker du i at vi kan kontakte deg via taleanrop, SMS og meldingsapper. Priser for samtaler, meldinger og data kan gjelde.