Kapcsolat
ENHU
AI stratégia és megvalósítás

AI stratégia, ami meg is épül.

Felmérjük, hol térül meg nálad ténylegesen az AI, kiválasztjuk a legjobb pontokat, és meg is építjük. Ugyanaz a csapat, az első naptól az éles működésig.

év szakmai tapasztalat
10+
országosan szállított rendszer
12
AI projekt
100+
saját enterprise AI termék
2
Miért most

Az AI már Nobel-díjat nyer, de a cégedben nem lát semmit.

Szerintünk 2027 az autonóm AI-ágensekkel működő cégek éve lesz. Az első lépés a céged digitális tükörképe: ki mit csinál, milyen adatból, melyik rendszerben.

Így dolgozunk

Öt fázis, és mindegyiknek önmagában is megvan az értéke.

Az első két fázis önmagában is döntéstámogató anyagot ad a kezedbe. Nem kell bevállalnod a teljes fejlesztést ahhoz, hogy hasznod legyen belőle.

  1. 01 · 4–6 hét

  2. 02 · 2–3 hét

  3. 03 · 1–2 hét

  4. 04 · 2–12 hét, pilot

  5. 05 · Folyamatos

Miért velünk

Öt ok, amiért velünk érdemes kezdeni.

/01

Stratégia és megvalósítás, egy csapattól

  • Ugyanaz a csapat írja a stratégiát, amelyik utána meg is építi.
  • A legtöbb AI stratégia azért marad papíron, mert aki készíti, nem tudja leszállítani. Amit javaslunk, azt határidővel és árral vállaljuk is.
/02

Megfigyelésből dolgozunk, nem kérdőívből

  • Ott ülünk a munkatársaid mellett, és nézzük, hogyan dolgoznak.
  • Minden javaslat mögött munka közben rögzített bizonyíték áll, nem feltételezés vagy iparági sablon.
/03

Kis lépés, kis kockázat

  • Öt fázis, mindegyik végén használható eredmény, és bármelyik után megállhatsz.
  • Az első két fázis eredménye akkor is a tiéd, ha nem velünk mész tovább. Ha valami nem éri meg, ezt korán és őszintén megmondjuk.
/04

Előre rögzített mérce

  • Már a fejlesztés előtt leírjuk, mitől lesz sikeres, és ehhez mérjük magunkat.
  • Minden lehetőséget hatás, egyszerűség és bizonyosság szerint pontozunk, és az élesítés után visszamérjük az eredményt.
/05

Amit árulunk, azt magunkon is használjuk

  • Húszfős csapat, saját AI-ágensekkel a napi működésben.
  • A saját cégünkön futtattuk végig ugyanazt a folyamatot, ezért tudjuk, hol akad el egy szervezet, és mitől marad használatban egy megoldás fél év múlva is.
AI Shadowing

Előbb figyeljük a munkát, aztán javaslunk.

Az AI Shadowing valós munkavégzés közben rajzolja meg a céged digitális tükörképét: a folyamatokat, az adatvagyont és a rendszereket. A legértékesebb lehetőségek apró, mindennapi műveletekben rejlenek, amelyekről egy workshopon senki nem beszélne, mert megszokta őket.

Beszéljünk
AI Shadowing · amit találtunk

Amit a shadowing feltár

Két kolléga naponta 90 percet tölt PDF-számlákból történő adatmásolással, hat visszatérő számlaképből

every idea on the tablescored on impact and effortpays back firstin an order that holdsevery idea on the tableimpacteffortscored on impact and effortpays back firstin an order that holdsevery idea on the tableimpacteffortscored on impact and effortpays back firstin an order that holdsevery idea on the tableimpacteffortscored on impact and effortpays back first01020304in an order that holds
AI Étlap

  1. 01

  2. 02

  3. 03

  4. 04

Referencia

A DMS One-nál pontosan ez történt, lépésről lépésre.

Az elszigetelt AI-kísérletekből egy 48 fős szoftvercég működési alapja lett. Nem egy eszköz bevezetése, hanem a munkavégzés módjának megváltozása.

Az esettanulmány
Alapozás

Kisebb cégnél a stratégia a jogi rendrakással kezdődik.

Ahol még hiányzik a jogi, adatvédelmi (DPO) vagy AI Act-es felkészültség, az a roadmap élére kerül, még mielőtt bármi megépülne.

AI Due Diligence és megfelelőség
Következő szolgáltatás · Átvilágítás

Produkciós készenlét, kockázat és governance, szakszerűen.

Ha örökölt rendszert veszel át, bevezetésre készülsz, vagy megfelelőségi nyomás alatt állsz, valódi auditra van szükséged, nem véleményekre.

Tovább a szolgáltatáshoz
A következő lépés

Nézzünk rá egy kávé mellett, mekkora léptékű lehet ez nálatok.

Kötelezettség nélkül: beszélgessünk egy órát arról, hol tartotok most, és mi lenne az első értelmes lépés. A többi ebből épül fel.

Beszéljünk

© OpenFreeMap · © OpenMapTiles · © OpenStreetMap contributors