IA en producción que su equipo puede operar, construida sobre sus datos.

Empresas con las que hemos trabajado

Más ingresos con estrategias basadas en datos de Chelsea AI. Empresas reconocidas de sectores seleccionados confían en nuestro trabajo.

Qué salió mal la última vez, y qué pasa aquí

Las quejas de abajo son las que oímos en las primeras llamadas y leemos en los foros de profesionales, con las palabras que usa la gente. Al lado de cada una está cómo trabajamos para que no vuelva a ocurrir.

• El último proyecto

  La demo impresionó. Dieciocho meses después sigue siendo una demo.

  Este Una prueba de concepto que termina en una decisión

  Cuatro semanas, precio fijo, y un go o no-go por escrito con las mediciones detrás. El no-go es un resultado real, ha ocurrido, y el cliente se quedó con el informe.

  Cómo transcurren las primeras seis semanas
• El último proyecto

  Nadie dejó por escrito qué debía aportar, así que nadie puede decir si lo hizo.

  Este Una línea base y un umbral antes de la primera línea de código

  Dejamos por escrito qué hace hoy el proceso, qué cifra contaría como éxito y quién la aprueba. Después el sistema se puntúa contra eso, antes de que nadie saque conclusiones.

  92% del fraude bloqueado con un 0,7% de falsos positivos, medido
• El último proyecto

  Funciona el 80% de las veces, así que nadie se fía, y una vez se inventó algo delante de un cliente.

  Este Medido antes de confiar en él, y con menos margen

  Cada sistema tiene un conjunto de evaluación con entradas conocidas y salidas esperadas. Recortamos la autonomía hasta que la variación restante es aceptable, con aprobación humana para todo lo irreversible.

  Cómo hacemos fiables los agentes
• El último proyecto

  La prueba de concepto corrió sobre filas escogidas a mano. En producción se encontró con el almacén de datos real, y el presupuesto se duplicó.

  Este Los datos se cuentan antes de dar el precio

  El alcance por escrito nombra las tablas, los ejemplos etiquetados y quién controla el acceso. Si limpiar los datos es la mayor parte del trabajo, la oferta lo dice, y los hitos van ligados al estado de los datos y no a fechas.

  Ingeniería de datos y preparación para la IA
• El último proyecto

  Los consultores se fueron. Seis meses después nadie en la empresa puede cambiar lo que construyeron.

  Este Su equipo en la sala desde la primera semana

  O sus ingenieros lo construyen con revisiones de arquitectura semanales, o lo construimos nosotros y entregamos el código, la documentación y el procedimiento de reentrenamiento, con formación para las personas que lo van a operar.

  Fractional head of AI
• El último proyecto

  La factura de la API crecía con cada usuario, y los datos iban a algún sitio que el equipo de cumplimiento no podía ver.

  Este Su nube, su hardware, su factura

  Desplegado en su cuenta, en una nube privada o en sus propios servidores, con un modelo soberano que es suyo. Una capacidad fija se abarata cada año, un modelo frontera por token no, y con sus datos no se entrena nada para nadie más.

  Latencia 90 veces menor en los servidores CPU del cliente

Las preguntas que hacemos a cada propuesta, incluida la nuestra, están recogidas en una lista que puede usar antes de financiar cualquier cosa. Diez preguntas antes de financiar un piloto de IA

¿En qué punto está?

Así suele empezar. Elija lo que más se parezca a su semana.

• Creemos que puede funcionar, pero necesitamos una prueba antes de conseguir la aprobación del presupuesto.

  Una prueba de concepto a precio cerrado en 3 o 4 semanas, construida en nuestra infraestructura para que la revisión de seguridad de su TI no esté en la ruta crítica. Termina en un sí o un no con las mediciones detrás.

  Fase de validación

• Le queremos como cerebro del proyecto, en la arquitectura y guiando a nuestro equipo.

  Sesiones semanales de arquitectura y revisión. Sus ingenieros construyen, nosotros respondemos por las decisiones técnicas, y el conocimiento se queda con ustedes.

  CDO fraccional y asesoría

• El calendario tiene que encajar con el presupuesto. Necesitamos algo tangible con hitos claros.

  Hitos cada dos semanas con una demo funcionando en cada uno. Desplegado en AWS o GCP, con VPC privada y on-premise donde los datos deban quedarse.

  Desarrollo e implementación

Por qué construimos en lugar de configurar

Tres cosas que un sistema a medida hace y una suscripción no. Cada una está medida en un sistema de cliente y documentada en detalle.

• <300ms Lo bastante rápido para ir dentro de la transacción

  Un modelo ajustado a una sola tarea corre dentro de la petición, no después. El motor de decisión puntúa más de 100.000 decisiones de crédito al día en menos de 300 milisegundos.

  Motor de decisión en tiempo real
• 3,2 M£ Entrenado con sus datos, no con el promedio

  Los patrones de fraude son propios de cada negocio. Un modelo construido sobre el histórico de transacciones de un cliente evitó 3,2 M£ de pérdidas al año, marcando solo el 0,7% de las transacciones legítimas.

  Detección de fraude empresarial
• Suyos El modelo, los datos y el coste se quedan con usted

  Desplegado en su nube, su VPC privada o su propio hardware. Ningún tercero guarda los datos. Una capacidad fija se abarata entre 5 y 10 veces al año; operar el modelo puntero de turno se encarece entre 3 y 18 veces.

  Seguridad y despliegue de IA

Sobre qué construimos

Trabajamos en el stack moderno de datos e IA, no en la versión de un solo proveedor. AWS es la única alianza formal que tenemos; Google Cloud es nuestra plataforma preferida, y todo lo demás aquí es una herramienta que usamos a diario.

Nombrar una herramienta aquí significa que hemos puesto sistemas en producción con ella, no que la revendamos. AWS Partner es un estatus formal; el resto son las herramientas a las que recurrimos, y usaremos las suyas donde ya las tenga.

Antes de reservar la llamada

Seis preguntas que nos hacen antes de una primera llamada, respondidas como las respondemos en ella.