Meldingen din er sendt.
Vi behandler forespørselen din og kontakter deg så snart som mulig.
Skjemaet har blitt sendt inn.
Mer informasjon finner du i postkassen din.


Få inn spesialister med ML-erfaring fra den virkelige verden. Vi utformer og distribuerer skalerbare systemer som fremskynder leveranser og reduserer kostbare feiltrinn.

Implementer robuste datastrategier, rensing og strukturering for å gjøre datasettene dine ML-klare.

Effektiviser rotete arbeidsflyter med ML. Mindre manuelt arbeid, raskere resultater og færre branner å slukke for teamet ditt.

Bruk avansert analyse, sentimentanalyse og prediktiv modellering for å forutse kundenes behov og forbedre målrettingen.

Ta i bruk ML-drevne personaliseringsmotorer som leverer skreddersydde tilbud og markedsføringsstrategier som har vist seg å øke konverteringen.

Bruk prediktive vedlikeholdsmodeller som varsler om problemer tidlig, forebygger feil og planlegger reparasjoner automatisk før det oppstår driftsstans.

Bygg ML-systemer som oppdager etterspørselstopper, allokerer ressurser automatisk og hjelper deg med å skalere raskt uten å øke kostnadene.

Implementer ML-svindeloppdagelse for å overvåke, oppdage og blokkere svindelaktivitet i sanntid.

Få tilgang til ML-drevne analyse- og BI-løsninger som gir klar, handlingsrettet innsikt for raskere og smartere beslutninger.












Maskinlæring er i ferd med å skape store endringer i helsevesenet - tenk på skarpere diagnostiske verktøy, persontilpassede behandlingsplaner, raskere gjennombrudd innen legemiddeloppdagelse, bedre risikoforutsigelser for pasienter og automatiserte administrative oppgaver.

AI i detaljhandelen? Det er en enkel sak. Vi hjelper bedrifter med å gi treffsikre produktanbefalinger, administrere varelageret smartere, oppdage svindel på et tidlig tidspunkt og sette opp dynamisk prising som tilpasser seg i sanntid. I tillegg får kundene dine en sømløs handleopplevelse overalt.

Telekomselskaper kan utnytte potensialet i ML til nettverksoptimalisering, prediktivt vedlikehold, forebygging av svindel og utrulling av neste generasjons nettverksinfrastruktur.

Maskinlæring baner vei for persontilpassede læringsreiser, uanstrengt vurdering og karaktersetting, og døgnåpen elevstøtte via AI-drevne chatbots. Det er som å ha en ekstra lærer i klasserommet, men digitalt.

Kunstig intelligens er i ferd med å forandre forsikringsbransjen - den gjør det enklere å oppdage svindel, forbedre risikomodellering og akselerere forsikringsprosesser med maskinlæringens presisjon.

Med ML på vår side gjør vi energibruken smartere. Løsningene våre hjelper deg med å senke energiforbruket, holde nettet i perfekt drift og støtte overgangen til grønn energi ved hjelp av prognoser og smartmåleranalyser.


"Innowise har levert kundens MVP med suksess, noe som markerer prosjektets suksess. Teamet har tilbudt utmerket prosjektledelse, ettersom de er svært effektive og og leverer alltid i tide. Alt i alt er lidenskapen og den dype ekspertisen deres enestående."

"Jeg er veldig fornøyd med den høye kvaliteten på arbeidet deres og deres evne til å levere akkurat det jeg ønsker gjennom en svært profesjonell tilnærming. Deres fleksible og tilgjengelige prosess er nøkkelen til prosjektets suksess."
"Innowise har funnet ressurser av høy kvalitet som passer godt inn i de interne teamene de har fått tildelt. De hadde ressursene klare til å starte i løpet av kort tid. Teamet tilbyr responsiv og personlig prosjektledelse. Dessuten er de proaktive og lover ikke for mye."
Vi integrerer maskinlæring i eksisterende miljøer ved å bygge sikre tilkoblingslag - API-er eller mellomvare. Det gjør at nye modeller kan kommunisere med eksisterende applikasjoner. Teamet vårt starter prosessen med en grundig systemrevisjon for å identifisere avhengigheter og potensielle flaskehalser. Deretter utformer vi en integrasjonsstrategi som opprettholder forretningskontinuiteten samtidig som vi introduserer avansert ML-funksjonalitet, slik at den daglige driften forblir stabil både under og etter utrullingen.
ML-konsulentprosjekter kan vare fra noen måneder til over et år, avhengig av faktorer som kompleksitet, teamets beredskap og mål. Enkle oppgaver, som å lage prediktive modeller, kan være ferdige i løpet av 1-3 måneder, mens avanserte systemer ofte tar 6-12+ måneder, noe som krever grundig datapreparering og grundig modelltesting.
Ikke alltid. Hvis du allerede har dataressurser på plass, kan vi optimalisere og bruke dem. Ellers tilbyr skybasert infrastruktur fleksible, kostnadseffektive opplæringsmiljøer som kan skaleres opp eller ned etter behov.
De største risikoene ligger i dårlig datakvalitet, uklare forretningsmål og undervurdering av kompleksiteten i integrasjonen. For å redusere disse risikoene legger vi vekt på tidlig kartlegging, grundig datavalidering og tett tilpasning til målbare KPI-er.
Hvilke data du trenger, avhenger av problemet du skal løse, men kvalitet er viktigere enn volum. Både strukturerte poster (transaksjoner, kundeprofiler, sensordata) og ustrukturerte ressurser (tekst, bilder, lyd) kan være verdifulle hvis de er nøyaktige og representative. I kartleggingsfasen hjelper vi deg med å vurdere og klargjøre dataene dine slik at de støtter både modellnøyaktighet og langsiktig skalerbarhet.
Bestill gjerne en samtale og få alle svarene du trenger.
Bestill en samtaleMeldingen din er sendt.
Vi behandler forespørselen din og kontakter deg så snart som mulig.