Utvecklingsföretag för AI Copilot

Vad är en AI-kopilot?

En AI copilot är en samtalsassistent som drivs av de data som finns tillgängliga inom din organisation. Denna chatbot hjälper dina anställda att hitta svar på sina frågor med hjälp av samma data och dokument som de har tillgång till.

Hur skiljer sig en AI-copilot från en chatbot?

A traditional chattbot can only respond to specific questions within a defined scope of scripted questions. They cannot respond to questions that require an understanding of complex, context-based data input. An AI copilot utilizes large language models and retrieval augmented generation technology to understand the complexities of the incoming request and provides a response pulled from actual internal knowledge databases.

Vad är RAG och hur förbättrar det prestandan hos en AI-styrd pilot?

RAG står för "retrieval-augmented generation" och är en metod som använder olika datakällor för att hämta relevant data innan ett svar genereras. Genom att använda faktiska dokument som grund för svaren i stället för bara den allmänna modellen kan en AI-copilot leverera korrekta svar med stöd av källhänvisningar.

Hur använder en AI-copilot våra interna data?

En AI-copilot katalogiserar dina filer, databaser och integrerade system i en vektordatabas och utför sedan en semantisk sökning för att hitta den mest relevanta informationen som motsvarar den begärda informationen. Dina data stannar inom din infrastruktur och används aldrig för att träna externa modeller.

Kan en AI-copilot ge svar med källor?

Ja, och varje svar som genereras av assistenten kommer att innehålla en hänvisning till den fil och/eller det avsnitt som användes för att svara. Medarbetarna kommer att ha ett sätt att autentisera svaret och spåra tillbaka till informationskällan. Detta är en av de grundläggande aspekterna i RAG-arkitekturen som vi använder i alla projekt.

Kan lösningen integreras med våra befintliga system?

Ja, vi tillhandahåller anslutningar som möjliggör integration med Confluence, SharePoint, Jira, CRM, ERP och fillagringssystem, och vi tillhandahåller ett REST API för åtkomst till copilot från alla era interna applikationer. Integrationsnivån och åtkomstkontrollerna bestäms under arkitekturfasen.

Hur säkerställer du datasäkerhet och åtkomstkontroll?

Vi implementerar ett rollbaserat system för åtkomstkontroll som efterliknar er nuvarande behörighetsstruktur. Det innebär att varje anställd endast har tillgång till de uppgifter som de har rätt att se. All databehandling sker i enlighet med de säkerhetsstandarder som anges i era riktlinjer för efterlevnad och inom den infrastruktur som ni har valt.

Hur lång tid tar det att utveckla och driftsätta en lösning?

En fokuserad utrullning av en AI-copilot startar vanligtvis inom 4 veckor från den överenskomna MVP:n med en begränsad omfattning eller med en ren datauppsättning. Större initiativ som har flera backend-system, komplexa krav på åtkomstkontroll och kräver utrullning i hela organisationen tar 3-5 månader.

Vilka faktorer påverkar kostnaden?

Kostnadsfaktorerna kan omfatta flera olika faktorer, t.ex. datavolym och komplexitet, antal anslutna system, integration, åtkomstkontrollnivåer och prestandamål. Vi tillhandahåller en kostnadsfri uppskattning av potentiella kostnader efter en inledande kartläggning.

Kan en AI-copilot skräddarsys för vår verksamhet?

Ja, varje AI-copilot som vi skapar är anpassad för att passa varje enskild kunds dokument, arbetsflöden, terminologi och integrationsmiljö. Det görs också anpassade finjusteringar av egen data som finns tillgänglig för att öka noggrannheten för domänspecifika applikationer.

How do you prevent an AI copilot from hallucinating or exposing restricted data?

In our AI copilot development projects, we connect the copilot to your approved documents and systems, so it can draw on those sources and show where each answer came from. When it can’t find a reliable answer, it says so. The copilot also respects existing permissions: it only retrieves what the person asking is already allowed to see. We add role-based access, log requests for audit, and test the copilot on real questions, including ones meant to pull out restricted information, before launch.

When should we build a custom AI copilot instead of using Microsoft Copilot?

Microsoft Copilot works well for general tasks inside Microsoft 365, like drafting, summarizing, and meeting notes. A custom AI copilot makes sense when it has to work with data and tools outside Microsoft 365, such as your CRM, ERP, or internal systems. It also fits when your workflows need specific logic, when you want control over the model and where data is processed, or when the copilot has to live inside your own product. Many teams use both, and we can extend Microsoft Copilot where that’s enough.