Segítünk megértenia mesterséges intelligenciát
Ha bizonytalan vagy, hogy a folyamatosan változó AI megoldások hogyan formálhatók üzleti értékké, kérj tanácsot!
Segítünk eligazodni az AI-technológiák gyorsan
változó környezetében és megérteni, hogyan alakíthatók
ezek valódi üzleti értékké.
A partnereinknél már bevezetett alkalmazások eredményeire támaszkodva olyan
ajánlásokat és működő megoldásokat hozunk, amelyek közvetlenül építik a vállalati AI-stratégiát
Tanácsadás fejlesztő csapatoknak
Egyedülálló tudás a wd-nél
A wd dedikált AI-fejlesztői csapata folyamatosan kutatja, teszteli és összehasonlítja a szoftverfejlesztést támogató AI-modelleket. Mélyen értjük a promptolási technikákat, a modell-specifikus képességeket (pl. rules, reasoning, code-agent funkciók), és azt, hogyan lehet ennek segítségével hatékonyságot növelni. Ez a tudás már most többszörösére növelte a wd fejlesztői csapatainak termelékenységét, melyet partnereink is személyre szabott tanácsadás és workshopok keretében megkaphatnak.
Modellválasztás, prompt engineering, teljes életciklus
Megmutatjuk, mely modellek, mely feladatokra alkalmasak, mik a korlátaik, hogyan érdemes őket promptolni, hogyan kell inputot struktúrálni, és milyen guardrail-ekkel célszerű működtetni a stabil, megbízható AI-alapú fejlesztést. Az AI-t nem izolált eszközként, hanem a fejlesztési folyamat minden lépésébe integrált módszertanként adjuk át: kódgenerálás, tesztek írása, specifikáció támogatás, QA-automatizáció, refaktorálás, dokumentáció, review–támogatás.
Személyre szabottan, folyamatos támogatással
Tanácsadásunkat több mint 20 éves fejlesztési tapasztalatainkra alapozzuk, igazodni tudunk a különböző DEV csapatok workflow-jához és technológiáihoz. A támogatás folyamatos és egyedi. A tanácsadástól mielőbb eljutunk a mentoráláshoz a saját kódbázison. Feldolgozzuk az elakadásokat, visszajelzéseket, és együtt vezetjük be azokat a technikákat, amelyek tartós teljesítményjavulást eredményeznek.
Kezd kicsiben
Minden olyan folyamat potenciális AI-támogatási terület, ahol külső forrásból vagy triggerekből új adat keletkezik. A még papír alapú lépések mielőbbi kiváltása javasolt, OCR + LLM megoldásokkal hatékonyan támogatható már a beolvasás, strukturálás folyamata, az AI-agentek nem csak a bevitt adatot képesek értelmezni, pontosítani, de magát a beviteli folyamatot is tudják támogatni, vezetni.
A távlati AI célokhoz az adatok megfelelő minősége alapfeltétel. A folyamat legelején az adat keletkezése áll, ha itt kiépülnek a megfelelő kontrollok, akkor már folyamatos a minőség javulás.
Az AI kiválóan teljesít a rejtett mintázatok és összefüggések alapján problémákat felismerni és javítani. Hatékony lehetőséget nyújt hibás, vagy hiányos adatok azonosítására, mintázatelemzésre, konzisztencia növelésre. Az adattisztítási törekvések és eredmények nem csak a jövőbeni AI projektek sikerét alapozzák meg, de a cég minden riportálási képességét befolyásolják.
A vállalat legértékesebb szakértői kapják a legtöbb belső megkeresést. AI-alapú, tudástáron működő text- vagy voice-asszisztensek hatékonyan tehermentesítik a belsős és külsős szakértőket, és azonnali, megbízható támogatást ad a szervezet többi tagjának.
Minél tudatosabban és magabiztosabban használják a kollégák az AI-eszközöket, annál gyorsabban és nagyobb üzleti értéket teremtenek. Különösen igaz ez a belső IT- és fejlesztői csapatokra, ahol az AI-driven szemlélet, a modellhasználati best practice-ek és az új automatizációs minták elsajátítása többszörös hatékonyságnövekedést eredményezhet a teljes fejlesztési ciklusban.
