srcabc.com
Folyamathello@srcabc.com
AI prototípus

AI prototípus 1-3 hét alatt, mérhető bizonyítékkal.

A prototípus célja nem az, hogy jól mutasson egy prezentáción, hanem hogy mérhető választ adjon: működik-e a megközelítés valódi adatokon, mennyibe kerül, és mit ígér éles méretben.

Beszéljük át az AI-projektetNézze meg, mit építettünk
  • 1-3 hét, fix hatókörrel
  • Valódi adatokon fut
  • Mérhető pontosság és költség
  • Döntési pont a sprint végén
01

Mit tud egy jó AI prototípus?

Egy jó Proof of Concept a legkockázatosabb kérdésre válaszol, nem a leglátványosabbra. Ha a kérdés az, hogy elég pontos-e a modell a mi adatainkon, akkor a prototípus pontosan ezt méri, és nem épít köré látványos felületet.

  • A mérőszámok és a kiértékelési terv előre rögzítve.
  • Valódi adatokon futó, működő rendszer.
  • Költség- és válaszidő-becslés éles méretre vetítve.
  • Ismert korlátok és nyitva maradt kérdések listája.
02

Mikor nem érdemes prototípust építeni?

Ha a kérdés nem mérhető, vagy ha a döntés már megszületett, a prototípus csak idő. Ilyenkor megmondjuk, és inkább a validációra vagy a rendszertervre tereljük a munkát.

  • Nincs hozzáférés a szükséges adatokhoz.
  • A siker kritériuma nem fogalmazható meg.
  • A döntés már megszületett, és csak megerősítést keres.

Mit adunk át a prototípus sprint végén?

  • Működő AI prototípus, amelyet Ön is kipróbálhat
  • Kiértékelési jelentés a mérőszámokkal
  • Költség- és válaszidő-becslés éles méretre
  • Ismert korlátok és nyitott kérdések listája
  • Javaslat a következő lépésre: rendszerterv vagy leállás
GYIK

AI prototípus — gyakori kérdések

Amit egy Proof of Concept sprint előtt érdemes tudni.

Akkor ez a lehető legjobb eredmény: néhány hét alatt kiderült, nem hónapok és egy éles rendszer árán. A prototípus sprint kifejezetten ezt a döntést szolgálja, ezért nem kudarcként, hanem eredményként zárul.
A feladattól függ, de a legtöbb esetben kevesebb, mint amennyit feltételeznek. A kiértékelési tervet az elérhető adatokra szabjuk, és a hiányzó adat hiányként jelenik meg az eredményben, nem rejtett kockázatként.
Működő, kipróbálható rendszert, amely valódi adatokon fut. Nem production minőségű, és ezt a különbséget a sprint végén tételesen dokumentáljuk.
Ritkán, és ezt nem is ígérjük. A prototípus a kockázatot viszi ki, az éles rendszer alapja a rendszerterv. Ahol a prototípus kódja újrahasznosítható, ott újrahasznosítjuk.

Kapcsolódó AI szolgáltatások

AI szoftverfejlesztésEgyedi AI rendszerek a validációtól az élesítésig.AI integrációAI bekötése ERP, CRM és belső rendszerekbe.LLM és RAG fejlesztésVállalati tudásbázisra kötött LLM-rendszerek.Machine learning fejlesztésMérhető, kalibrált döntési rendszerek.
Kapcsolatfelvétel

Beszéljen arról, amin dolgozik.

A legjobb első beszélgetés egy konkrét AI-döntésről szól: LLM vagy saját modell, integráció a meglévő rendszerbe, vagy egy koncepció, amiről még nem tudni, megáll-e éles méretben.

AI szoftverfejlesztésTúlzó ígéretek nélkülA validációtól az éles AI rendszerig
Kenyeres László portréja