Tjänster för utveckling av AI PoC

Testa din AI-idé på riktiga data innan du åtar dig att leverera i full skala. Våra utvecklingstjänster för AI-konceptbevis hjälper dig att validera teknisk genomförbarhet, minska tidiga projektrisker och se om lösningen är värd att skala upp.

50+

AI PoCs framgångsrikt levererade och validerade

40%

snabbare marknadsintroduktion för våra kunder

$50M+

i potentiella besparingar som frigjorts genom våra AI PoC-lösningar

Testa din AI-idé på verkliga data innan du åtar dig att leverera i full skala. Våra AI bevis på koncept utvecklingstjänster hjälper dig att validera den tekniska genomförbarheten, minska tidiga projektrisker och se om lösningen är värd att skala upp.

50+

AI PoCs framgångsrikt levererade och validerade

40%

snabbare marknadsintroduktion för våra kunder

$50M+

i potentiella besparingar som frigjorts genom våra AI PoC-lösningar

Våra tjänster för utveckling av AI PoC

En stark PoC börjar med en fråga: exakt vad behöver du bevisa innan du investerar vidare? Detta steg hjälper till att begränsa omfattningen, testa rätt AI-strategi och visa om idén håller med dina data.

  • ML-modeller
  • Behandling av naturliga språk
  • Djupinlärning
  • Vision AI
  • GenAI
  • Chatbots
  • Prognoser
  • AI-säkerhet

Modeller för maskininlärning

ML PoCs hjälper till att validera om en modell kan upptäcka mönster och producera förutsägelser som ditt team kan använda i praktiken. Detta omfattar ofta efterfrågeprognoser, anomalidetektering, riskbedömning och rekommendationslogik som bygger på ett specifikt affärscase.

Intelligent system powering real-time business insights, automating pricing and product suggestions

Naturlig språkbehandling (NLP)

NLP passar bra när kärnutmaningen ligger i text, språk eller ostrukturerat innehåll. En PoC inom detta område kan testa sentimentanalys, dokumentklassificering, entitetsextraktion, språköversättning eller sökning över interna kunskapskällor.

Data science team fine-tunes a natural language processing algorithm to extract semantic meaning from text.

Djupinlärning

Vissa uppgifter kräver mer än en standardmodell. Deep learning hjälper till att testa komplexa scenarier som taligenkänning, beslutsautomatisering och avancerad mönsterdetektering, där stora datamängder och skiktade neurala nätverk ger bättre resultat.

Software engineer integrating ML-driven virtual avatars into enterprise systems for advanced user interaction

Datorseende

När användningsfallet är beroende av bilder eller video visar datorseende om AI kan tolka visuell input med den noggrannhet som krävs. Det kan handla om objektdetektering, bildklassificering, defektigenkänning eller videobaserad övervakning.

Architecture of interconnected AI agents and data pipelines, stacking modular blocks into unified, scalable AI systems

Generative AI

PoC:er för generativ AI visar om en modell kan producera användbar output från dina befintliga data. Det kan innebära textgenerering, sammanfattning av innehåll, skapande av syntetisk data eller stöd för interna assistenter och kunskapsverktyg.

Intelligent algorithms accelerating scientific discovery by transforming digital insights into medical breakthroughs

Chatbots och konversationsteknik AI

För företag som vill minska arbetsbelastningen för manuell kommunikation kan en PoC för en chatbot hjälpa till att testa hur väl assistenten behandlar förfrågningar, förstår avsikten och svarar i sitt sammanhang, vilket visar om AI kan förbättra svarskvaliteten och minska hanteringstiden.

AI assistant orchestrating smooth marketing tool integration for smarter, automated digital campaigns

Prognostisering av tidsserier

PoC:er för prognostisering fokuserar på trenddetektering, förutsägelse av framtida värde och upptäckt av avvikelser i tidsbaserade data. De används ofta för att testa förändringar i efterfrågan, operativa mönster eller beteendeförändringar innan modellen införs i planeringsarbetsflödena.

Managing tasks and visualizing completion rates for ongoing business operations.

AI för cybersäkerhet

I säkerhetsanvändningsfall kontrollerar PoC om modellen kan upptäcka misstänkt beteende, bedrägerimönster eller systemanomalier tillräckligt tidigt för att stödja åtgärder. Det ger ditt team en teknisk bild av modellens noggrannhet, hastighet och lämplighet för realtidsmiljöer.

Centralized security solution for networks, focusing on robust protection against unauthorized intrusions in corporate environments

Modeller för maskininlärning

ML PoCs hjälper till att validera om en modell kan upptäcka mönster och producera förutsägelser som ditt team kan använda i praktiken. Detta omfattar ofta efterfrågeprognoser, anomalidetektering, riskbedömning och rekommendationslogik som bygger på ett specifikt affärscase.

Intelligent system powering real-time business insights, automating pricing and product suggestions

Naturlig språkbehandling (NLP)

NLP passar bra när kärnutmaningen ligger i text, språk eller ostrukturerat innehåll. En PoC inom detta område kan testa sentimentanalys, dokumentklassificering, entitetsextraktion, språköversättning eller sökning över interna kunskapskällor.

Data science team fine-tunes a natural language processing algorithm to extract semantic meaning from text.

Djupinlärning

Vissa uppgifter kräver mer än en standardmodell. Deep learning hjälper till att testa komplexa scenarier som taligenkänning, beslutsautomatisering och avancerad mönsterdetektering, där stora datamängder och skiktade neurala nätverk ger bättre resultat.

Software engineer integrating ML-driven virtual avatars into enterprise systems for advanced user interaction

Datorseende

När användningsfallet är beroende av bilder eller video visar datorseende om AI kan tolka visuell input med den noggrannhet som krävs. Det kan handla om objektdetektering, bildklassificering, defektigenkänning eller videobaserad övervakning.

Architecture of interconnected AI agents and data pipelines, stacking modular blocks into unified, scalable AI systems

Generative AI

PoC:er för generativ AI visar om en modell kan producera användbar output från dina befintliga data. Det kan innebära textgenerering, sammanfattning av innehåll, skapande av syntetisk data eller stöd för interna assistenter och kunskapsverktyg.

Intelligent algorithms accelerating scientific discovery by transforming digital insights into medical breakthroughs

Chatbots och konversationsteknik AI

För företag som vill minska arbetsbelastningen för manuell kommunikation kan en PoC för en chatbot hjälpa till att testa hur väl assistenten behandlar förfrågningar, förstår avsikten och svarar i sitt sammanhang, vilket visar om AI kan förbättra svarskvaliteten och minska hanteringstiden.

AI assistant orchestrating smooth marketing tool integration for smarter, automated digital campaigns

Prognostisering av tidsserier

PoC:er för prognostisering fokuserar på trenddetektering, förutsägelse av framtida värde och upptäckt av avvikelser i tidsbaserade data. De används ofta för att testa förändringar i efterfrågan, operativa mönster eller beteendeförändringar innan modellen införs i planeringsarbetsflödena.

Managing tasks and visualizing completion rates for ongoing business operations.

AI för cybersäkerhet

I säkerhetsanvändningsfall kontrollerar PoC om modellen kan upptäcka misstänkt beteende, bedrägerimönster eller systemanomalier tillräckligt tidigt för att stödja åtgärder. Det ger ditt team en teknisk bild av modellens noggrannhet, hastighet och lämplighet för realtidsmiljöer.

Centralized security solution for networks, focusing on robust protection against unauthorized intrusions in corporate environments
Hays logo.Spar logo. Tietoevry logo. BS2 logo. Digital science logo. CBQK.QA logo. Topcon logo.NTT Data logo. Familux Resorts logo. LAPRAAC logo.
Hays logo.Spar logo. Tietoevry logo. BS2 logo. Digital science logo. CBQK.QA logo. Topcon logo.NTT Data logo. Familux Resorts logo. LAPRAAC logo.
Hays logo.Spar logo. Tietoevry logo. BS2 logo. Digital science logo. CBQK.QA logo.
Hays logo.Spar logo. Tietoevry logo. BS2 logo. Digital science logo. CBQK.QA logo.
Topcon logo.NTT Data logo. Familux Resorts logo. LAPRAAC logo.
Topcon logo.NTT Data logo. Familux Resorts logo. LAPRAAC logo.

Vad du får ut av en AI PoC

För tidigt för AI-utrullning, men för kritiskt för att hoppa över?

En PoC visar om ditt användningsfall kan fungera med dina data och din affärslogik

Fördelar med AI PoC-utveckling

01/04

Snabbare beslutsfattande

Inga fler långa debatter om huruvida AI-konceptet “borde” fungera. En PoC ger ditt team testresultat, modellmätvärden och en tydligare anledning att gå vidare eller ompröva tillvägagångssättet.
02/04

Kostnadsoptimering

Fullskalig AI-utveckling kan snabbt bli dyr, särskilt när dataluckor dyker upp sent. Med en PoC kontrollerar du genomförbarheten först och lägger en större budget först när idén visar att den förtjänar det.
03/04

Förbättrat resursutnyttjande

Dina datavetare, ingenjörer och intressenter får ett stramare fokus från början. Istället för att testa för många riktningar samtidigt arbetar teamet kring en kärnhypotes och lär sig vad som ger det starkaste resultatet.
04/04

Skalbarhet och framtidsberedskap

En bra PoC låser inte fast dig i en prototyp utan återvändsgränd. Den visar vilken arkitektur, vilket dataflöde och vilka integrationer du sannolikt kommer att behöva om idén övergår till en MVP eller fullständig produktutveckling.
01

Snabbare beslutsfattande

02

Kostnadsoptimering

03

Förbättrat resursutnyttjande

04

Skalbarhet och framtidsberedskap

Kostnad och tidslinje för en AI PoC

En AI PoC börjar vid $7,000 och tar vanligtvis 2-3 veckor. Den slutliga kostnaden beror på din datatillgänglighet, modellkomplexitet och infrastrukturbehov. Att testa en ML-modell på förberedda data i vår utvecklingsmiljö kommer till exempel att kräva mindre ansträngning än att rengöra dataset från grunden eller köra PoC i ditt moln med säkerhetspolicyer.

AI PoC, PoV och MVP: vad är rätt för dig?

Funktion

AI PoC

Bevis på värde

Minsta livskraftiga produkt

Fokus

Testa teknisk genomförbarhet
Testa både tekniskt och affärsmässigt värde
Bygg en fullt fungerande produkt

Omfattning

En kärnhypotes, modellprestanda
Bredare omfattning, inklusive affärspåverkan
End-to-end-system med UI, API och funktionalitet

Varaktighet

2-3 veckor
4-6 veckor
2-3 månader

Risk

Låg
Medium
Hög

Varför välja oss som ett företag för utveckling av AI PoC

  • Beprövad erfarenhet

Vi tar med oss många års erfarenhet av AI och ML till varje projekt. Du kan lita på att vårt team kan hantera både de tekniska utmaningarna och de unika kraven i ditt företag.

  • Skräddarsydda lösningar

Varje PoC som vi utvecklar är utformad för att hantera din specifika utmaning. Vi har ett nära samarbete med ditt team för att förstå dina mål och leverera AI-lösningar som ger verkligt värde.

  • Sömlös integration

Våra AI-lösningar är byggda för skalbarhet så att de smidigt kan integreras i dina system. Oavsett om du ansluter modellen till ett befintligt arbetsflöde eller expanderar senare, ser vi till att processen går smidigt.

  • Kontinuerligt stöd

Arbetet tar inte slut med PoC. Vi tillhandahåller löpande support, oavsett om det handlar om att förfina modellen, skala upp den eller erbjuda strategisk vägledning när du går vidare till nästa utvecklingssteg.

Vår utvecklingsprocess för AI PoC

På vårt utvecklingsföretag för AI Proof of Concept följer vi ett strukturerat tillvägagångssätt för att säkerställa att din AI PoC ger meningsfulla resultat utan onödiga förseningar.

Definition av hypotes och omfattning

Vi väljer ut 1-2 nyckelhypoteser och definierar den minimala funktionaliteten för att testa dem. Framgångsmåtten fokuserar på modellens noggrannhet och teknisk genomförbarhet.

Grundlig förberedelse av data

Vi samlar snabbt in, rensar och kommenterar precis tillräckligt med data för att träna och testa modellen på ett effektivt sätt, vilket säkerställer en smidig och snabb utvecklingsprocess.

Snabb prototyptillverkning och modelltestning

Vi fokuserar på att bygga en prototyp för att se om modellen uppfyller de tekniska målen. Den testas mot verkliga eller simulerade data för prestanda.

Utvärdering och resultat

Vi utvärderar prestandan med hjälp av fördefinierade mätvärden. En rapport med en Go/No-Go-rekommendation och nästa steg för skalning eller förfining delas med dig.

Ta nästa steg

Kontakta oss idag för att börja testa ditt AI-koncept

Vad våra kunder tycker

Alla vittnesmål (54)

Vi var mycket nöjda med resultatet av projektet och det som Innowise levererade. De var mycket lyhörda och snabba i sin kommunikation, vilket möjliggjorde ett smidigt och effektivt samarbete.
EGzon Gajtani
Koordinator för strategiska projekt, Tangoo Professional Network
4.5
Läs hela recensionen
Se detaljer om projektet
Jag var ärligt talat mycket nöjd med deras arbete. Kunden kan nu slutföra en uppgift som tidigare tog 10-15 minuter på några sekunder. Projektet har resulterat i ekonomiska och tidsmässiga besparingar, och Innowise har tillhandahållit en rad tekniska expertkunskaper under hela uppdraget.
Pierre Sipidin
VD, PS CONSULT SARL
5.0
Läs hela recensionen
Se detaljer om projektet
Innowise:s engagemang för att upprätthålla en utmärkt servicestandard var imponerande. De främjade en samarbetsinriktad teammiljö, särskilt under oförutsedda externa utmaningar, vilket var särskilt anmärkningsvärt.
David Roberts
VD, ReVerb
5.0
Läs hela recensionen
Se detaljer om projektet

Vår teknologistack

Maskininlärning
Behandling av naturliga språk
Databehandling
Plattformar Cloud
DevOps
Säkerhet
Datorseende
Generative AI
Maskininlärning
TensorFlow
TensorFlow
PyTorch
PyTorch
scikit-learn
scikit-learn
Behandling av naturliga språk
spaCy
spaCy
NLTK
NLTK
Hugging Face Transformers
Transformers
Databehandling
Apache Spark
Apache Spark
Apache Kafka
Apache Kafka
Pandas
Pandas
NumPy
NumPy
Amazon S3
Amazon S3
PostgreSQL
PostgreSQL
DevOps
Docker
Docker
Kubernetes
Kubernetes
Jenkins
Jenkins
GitLab CI
GitLab CI
Säkerhet
OAuth 2.0
OAuth 2.0
JWT (JSON Web Tokens)
JWT
Datorseende
OpenCV
OpenCV
YOLO
YOLO
Amazon Rekognition
Amazon Rekognition
Generative AI
GANs
GANs
Diffusion Models
Diffusion Models
GPT
GPT
LangChain
LangChain
LlamaIndex
LlamaIndex
Maskininlärning
TensorFlow
TensorFlow
PyTorch
PyTorch
scikit-learn
scikit-learn
spaCy
spaCy
NLTK
NLTK
Hugging Face Transformers
Hugging Face Transformers
Apache Spark
Apache Spark
Apache Kafka
Apache Kafka
Pandas
Pandas
NumPy
NumPy
Amazon S3
Amazon S3
PostgreSQL
PostgreSQL
Docker
Docker
Kubernetes
Kubernetes
Jenkins
Jenkins
GitLab CI
GitLab CI
OAuth 2.0
OAuth 2.0
JWT (JSON Web Tokens)
JWT (JSON Web Tokens)
OpenCV
OpenCV
YOLO
YOLO
Amazon Rekognition
Amazon Rekognition
GANs
GANs
Diffusion Models
Diffusion Models
GPT
GPT
LangChain
LangChain
LlamaIndex
LlamaIndex

Vad ska man göra efter AI PoC

Förvandla det till en MVP

Bygg en användbar första version kring den validerade modellen och kärnfunktionerna.

Förbered den för skalning

Lägg till funktionalitet, användare, integrationer och produktionsfärdig infrastruktur.

Justera konceptet

Förfina användningsfallet, modellen, datastrategin eller arkitekturen baserat på PoC-resultaten.

Pausa och förbered dig

Håll i utvecklingen medan ditt team förbättrar data och infrastruktur.

Stoppa innan du spenderar för mycket

Avsluta initiativet i förtid om PoC visar svag genomförbarhet eller begränsat affärsvärde.

Ju tidigare du testar idén, desto billigare är det att fixa eller slopa den. Det är det främsta skälet till att vi börjar med en PoC.

Chef för AI Business Practice

Branscher vi betjänar

  • E-handel
  • Finans
  • Tillverkning
  • Hälsa
  • Logistik
  • Försäkring

E-handel

Vi testar hur AI-modeller hanterar efterfrågemönster och kundfeedback i ett begränsat dataset innan vi skalar upp.

  • Prognostiserad efterfrågan per kategori
  • Analysera kundernas åsikter
  • Test rekommendation påverkan
Smart ecommerce platforms personalize shopping and secure payments, creating seamless online buying experiences

Finans

PoCs hjälper till att kontrollera om modeller för scoring och bedrägeridetektering fungerar bra på historiska data eller data i nära realtid.

  • Kontrollera att poängsättningen är korrekt
  • Testa logiken för bedrägeribekämpning
  • Snabbare dokumentsökning
AI-driven finance dashboard overlays urban skyline, highlighting real-time analytics for smarter investments

Tillverkning

AI PoCs fokuserar på utrustningens beteende och visuell kvalitetskontroll under verkliga produktionsförhållanden.

  • Förutse fel på utrustning
  • Upptäcka produktionsfel
  • Validera modellens noggrannhet
Smart manufacturing powered by automation and robotics for higher efficiency

Hälsa

PoC:er validerar hur modellerna bearbetar medicinska data och stöder kliniska arbetsflöden inom de gränser som gäller för efterlevnad.

  • Analysera CT/MRI-bilder
  • Extrahera medicinska enheter
  • Kontrollera behov av efterlevnad
Healthcare professionals reviewing neurological MRI results on a multi-screen setup

Logistik

PoC:er simulerar verkliga driftsförhållanden för att testa modeller för ruttplanering och prediktion.

  • Optimera sista kilometerns rutter
  • Förutsägelse av ETA-noggrannhet
  • Kontrollera potentialen för bränslebesparing
Modern highway with a tech-enabled cycle bridge supports digital mobility and traffic flow optimization

Försäkring

AI PoCs fokuserar på att automatisera skadereglering och skadebedömning.

  • Bedöm skador från foton
  • Klassificera inkommande krav
  • Minska tiden för manuell sortering
Digital insurance platforms use AI for claims, policy management, and fast, secure customer service

FAQ

AI PoC-utveckling är ett kort tekniskt valideringssteg som kontrollerar om en AI-idé kan fungera med dina data, system och affärslogik. Istället för att bygga en komplett produkt testar teamet en fokuserad hypotes, tränar eller konfigurerar en modell, mäter dess prestanda och ger dig en tydlig rekommendation om vad du ska göra härnäst.

AI PoC-utveckling tar vanligtvis 2-3 veckor för en fokuserad teknisk hypotes. Tidslinjen beror på dataförberedelse, modellkomplexitet och infrastrukturkrav. Om dina data redan är förberedda kan testningen starta snabbare. Om teamet måste rensa, märka eller samla in datauppsättningar först kan PoC ta längre tid.

AI PoC-tjänster tillför värde till branscher där företag behöver testa AI innan de gör en större investering. Detaljhandlare kan validera efterfrågeprognoser och rekommendationer. Ekonomiteam kan testa scoring- eller bedrägerimodeller. Tillverkare kan kontrollera feldetektering och prediktivt underhåll. Sjukvårds-, logistik- och försäkringsbolag kan använda PoC för att validera AI-noggrannhet under kontrollerade förhållanden.

AI PoC-utveckling startar vid $7,000 för fokuserad teknisk validering och tar vanligtvis 2-3 veckor. Den slutliga kostnaden beror på datavolym, datakvalitet, modellkomplexitet och driftsättningsbehov. En PoC med en enda modell på förberedda data kostar mindre än ett test som kräver märkning av dataset, flera modeller eller molnkonfiguration.

Skalbarheten börjar under PoC-planeringen, inte efter att prototypen fungerar. Vi definierar hypotesen, kontrollerar dataflödet, granskar integrationsbehoven och bedömer infrastrukturbegränsningar tidigt. Om PoC visar starka resultat tar vi fram en färdplan för MVP-utveckling, produktionsdistribution, MLOps-installation och integration med dina befintliga system.

Visa mer Visa mindre

Boka gärna ett samtal och få alla svar du behöver.

    Kontakta oss

    Boka ett samtal eller fyll i formuläret nedan så återkommer vi till dig när vi har behandlat din förfrågan.

    Skicka ett röstmeddelande till oss
    Bifoga dokument
    Ladda upp filen

    Du kan bifoga 1 fil på upp till 2 MB. Giltiga filformat: pdf, jpg, jpeg, png.

    Genom att klicka på Skicka samtycker du till att Innowise behandlar dina personuppgifter enligt våra Integritetspolicy för att förse dig med relevant information. Genom att lämna ditt telefonnummer samtycker du till att vi kan kontakta dig via röstsamtal, SMS och meddelandeappar. Samtals-, meddelande- och datataxor kan gälla.

    Du kan också skicka oss din förfrågan

    till contact@innowise.com
    Vad händer härnäst?
    1

    När vi har tagit emot och behandlat din förfrågan återkommer vi till dig för att beskriva dina projektbehov och undertecknar en NDA för att säkerställa sekretess.

    2

    Efter att ha undersökt dina önskemål, behov och förväntningar kommer vårt team att ta fram ett projektförslag förslag med arbetsomfattning, teamstorlek, tids- och kostnadsberäkningar.

    3

    Vi ordnar ett möte med dig för att diskutera erbjudandet och fastställa detaljerna.

    4

    Slutligen undertecknar vi ett kontrakt och börjar arbeta med ditt projekt direkt.

    Fler tjänster vi täcker

    arrow