KI-DATEN, EVALUIERUNG UND IMPLEMENTIERUNG
Wir bauen die KI. Und die Daten dahinter.
YPAI baut KI-Systeme für den Produktivbetrieb rund um definierte Workflows und liefert die multimodalen Daten, mit denen sie trainiert, evaluiert und verbessert werden.
Beauftragen Sie jede Leistungslinie einzeln oder verbinden Sie beide, wenn die Leistung vom System und von seinen Daten abhängt.
Ein zusammenhängender Auftrag
Eine Sekunde der Wirklichkeit wird zu einer Entscheidung im Produktivbetrieb.
Eingangsdaten durchlaufen Verarbeitung, Evaluierung, menschliche Prüfung und die Aktion im Workflow.
Dies ist ein Beispiel dafür, wie YPAI Datenproduktion und KI-Implementierung verbinden kann, ohne die Verantwortung auf mehrere Anbieter aufzuteilen.
ZWEI LEISTUNGSLINIEN
Mit dem System beginnen. Mit den Daten beginnen.
Jede Leistungslinie hat ihren eigenen Umfang, eigene Ergebnisse und eigene Abnahmekriterien. Beauftragen Sie eine davon oder beide, wenn System und Daten gemeinsam besser werden müssen.
AI Implementation
Aus einem definierten Workflow wird ein funktionierendes KI-System.
Assistenten, Agenten, RAG, Dokumentenverarbeitung, Workflow-Automatisierung, Sprach- und multimodale Systeme, entworfen, integriert und bereitgestellt für eine konkrete betriebliche Anforderung.
Workflow definieren → Bauen und integrieren → Bereitstellen und evaluieren → Verbessern
AI Implementation entdeckenEin zusammenhängender Auftrag
Wenn das Problem die Grenze überschreitet, bleibt die Umsetzung nicht daran hängen. Der Betrieb kann eine fehlende Sprache, Nutzergruppe, einen Grenzfall, eine Retrieval-Quelle, eine Kontrolle oder einen Evaluierungsbedarf aufdecken. YPAI kann das System ändern, die fehlenden Daten erzeugen oder beides in einem verantwortlichen Umfang tun.
AI Data & Evaluation
Die Daten aufbauen, beschaffen und evaluieren, von denen Ihre Modelle abhängen.
Kundenspezifische Erfassung, Beschaffung und Lizenzierung von Datensätzen, Annotation, Validierung und menschliche Evaluierung für Sprache, Video, Bild, Text, 3D- und Sensordaten.
Beschaffen oder erfassen → Aufbereiten und annotieren → Validieren und evaluieren → Liefern
AI Data & Evaluation entdeckenDie Datenplattform
Die Daten und ihre Nachweise bleiben verbunden.
YPAI betreibt eine eigene Infrastruktur für Erfassung, Annotation und Qualitätssicherung.
Die Projektanforderungen bleiben mit der Qualifizierung der Mitwirkenden, zweckgebundener Einwilligung, Erfassung, Validierung, menschlicher Prüfung, Versionierung und Lieferung verknüpft. Ihr Team kann nachvollziehen, wie ein Release entstanden ist, warum es bestanden hat und was sich geändert hat.
- RechteNur Daten verwenden, die vom vereinbarten Zweck und der Rechtsgrundlage abgedeckt sind. identitätsgeprüfte Mitwirkende · Einwilligung je Mitwirkende und Zweck dokumentiert · Herkunftsnachweis mit dem erfassten Datensatz verknüpft
- QualitätJedes Release anhand von Kriterien beurteilen, die vor der Produktion vereinbart wurden. technische Validierung · dokumentierte Stichprobe · menschliche Prüfung · Abweichungen erfasst
- ÄnderungDie betroffenen Datensätze und die ergriffene Maßnahme nachverfolgen. Anfrage protokolliert · betroffene Datensätze identifiziert · Release aktualisiert · Löschung oder Nachbesserung erfasst
in der Plattform: Projektspezifikation · Qualifizierung der Mitwirkenden · Einwilligung und Rechte · Erfassung · technische Validierung · menschliche Prüfung · versionierte Lieferung
Nachweis der Datensicherung
Die für den Auftrag definierten Nachweise bleiben mit dem gelieferten Release verbunden.
DER VERBESSERUNGSKREISLAUF
Der Produktivbetrieb zeigt, was sich als Nächstes ändern muss.
Eine Leistungslücke kann im Modell, in der Retrieval-Schicht, der Integration, dem Workflow, den Kontrollen oder den Daten liegen. YPAI misst den Fehler, ändert die richtige Schicht und validiert das nächste Release.
-
Die erste Version in Betrieb nehmen
Ein funktionierendes System bereitstellen oder ein bestehendes gegen eine definierte Basislinie evaluieren.
ErgebnisFunktionierende Basislinie
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Den Fehler messen
Ermitteln, wo die Leistung über Aufgaben, Nutzer:innen, Sprachen, Bedingungen und betriebliche Einschränkungen hinweg nachlässt.
ErgebnisFehlerset und Evaluierungsnachweis
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Die richtige Schicht ändern
Modell, Retrieval, Integration, Workflow, Kontrollen oder die zugrunde liegenden Daten gemäß den Nachweisen verbessern.
ErgebnisÄnderung an System, Kontrolle oder Daten
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Das Release validieren
Die Änderung gegen die vereinbarte Basislinie testen und über den nächsten Schritt entscheiden.
ErgebnisValidiertes Release und nächste Entscheidung
Ein Team kann den Kreislauf vom ersten Umfang bis zum nächsten validierten Release verantworten.
KI-Daten, Evaluierung und Implementierung in einem verantwortlichen Liefermodell.
- Video und menschliches Verhalten
- Bild-, 3D- und Sensordaten
- Sprache, Audio und Sprachsysteme
- Text, Sprache und Modellevaluierung
- Agenten, RAG und Dokumentenverarbeitung
- Automatisierung und multimodale Workflows
Controlled Delivery
Arbeit, die Ihr Team prüfen, testen und abnehmen kann.
Controlled Delivery ist die Betriebsebene über beide Leistungslinien. Sie legt fest, wie Umfang, Rechte, Qualität, Sicherheit, Änderungen und Abnahme von der ersten Entscheidung bis zur Übergabe behandelt werden.
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Umfang und Abnahme
Ziele, Rahmenbedingungen, Ergebnisse, Abnahmekriterien und Entscheidungspunkte.
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Rechte und Datenfluss
Quellen, zulässige Nutzung, Zugriff, Aufbewahrung, Löschung und Anforderungen an die Datenresidenz.
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Qualität und Prüfung
Stichproben, Validierung, Prüferrollen, Eskalation und Kriterien für bestanden oder nicht bestanden.
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Sicherheit und Isolation
Umgebungen, Berechtigungen, Unterauftragsverarbeiter und Übergaben, festgelegt für den Auftrag.
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Version und Änderung
Basislinien, Revisionen, bekannte Einschränkungen und Änderungssteuerung.
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Übergabe und Verantwortung
Liefernachweis, Abnahmeentscheidung und der vereinbarte nächste Schritt.
WAS BEI DER ÜBERGABE ANKOMMT
Das Ergebnis kennen, bevor die Produktion beginnt.
Der Umfang legt das Ergebnis fest, die Nachweise, an denen es gemessen wird, und die Entscheidung, die bei der Übergabe fällig ist.
Lieferung aus AI Data & Evaluation
Ein versioniertes Release statt eines unerklärten Ordners voller Dateien.
Datensatz-Releaseversioniert
assets/Dateien und Metadaten in den vereinbarten Formaten-
rights/Nachweise zu Rechten, Einwilligung oder Rechtsgrundlage, wo zutreffend -
spec/Spezifikation für Erfassung, Annotation oder Evaluierung qa/Nachweise zu Qualität, Prüfung und Abnahme-
MANIFESTLieferversion, bekannte Einschränkungen und Übergabehinweise
Umsetzung aus AI Implementation
Ein funktionierendes Release mit klarem Abnahmenachweis.
System-Releasebereitgestellt
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deploy/Das vereinbarte Release in der vereinbarten Umgebung docs/Dokumentation zu Integration und Bereitstellung-
eval/Evaluierungsbasis, Testergebnisse und bekannte Einschränkungen -
access/Zugriff, Monitoring und Änderungssteuerung wie vereinbart -
HANDOVERAbnahmenachweis und Entscheidung zum nächsten Release
ERSTE VALIDIERUNG
Die erste Lieferung belegen, bevor Sie sich auf Skalierung festlegen.
Wo ein Pilotprojekt der richtige Validierungsschritt ist, grenzt YPAI es anhand Ihrer Anforderungen, Qualitätsschwellen und Abnahmekriterien ab. Kommerzielle und Lieferbedingungen werden vor Arbeitsbeginn vereinbart.
Norwegisches Unternehmen Datenresidenz im EWR als Standard AVV nach Artikel 28 verfügbar
AUSGEWÄHLTE ERFAHRUNG
Aufgebaut auf internationalem Datenbetrieb.
Ausgewählte Liefererfahrung aus den Bereichen Automobil, Sprach-KI und mehrsprachige Daten.
Automobil
Sprach-KI
Mehrsprachige Daten
- 50+
- Vertretene Länder
- 150+
- Unterstützte Sprachen
- Selbst gehostet
- Infrastruktur für Annotation
EINSATZKONTEXTE
Für KI-Arbeit, die unter realen Bedingungen bestehen muss.
YPAI unterstützt Teams, bei denen Datenqualität, betriebliche Passung, Sprachabdeckung, Prüfbarkeit, Sicherheit oder Datenresidenz das Ergebnis wesentlich beeinflussen.
- KI- und Modellteams
- Trainings- und Evaluierungsdaten, Modellbewertung, mehrsprachige Leistung und Release-Nachweise.
- Automobil und Mobilität
- Daten aus dem Fahrzeuginnenraum, Sprache, Wahrnehmung und multimodale Daten für Systeme unter realen Bedingungen.
- Robotik und physische KI
- Aufgabendemonstrationen, menschliche Bewegung, 3D, Sensordaten und Evaluierung für verkörperte Systeme.
- Gesundheitswesen und Life Sciences
- Sensible Daten, projektspezifische Prüfanforderungen und nachvollziehbare Verarbeitung.
- Finanzdienstleistungen
- Dokumentenverarbeitung, Workflow-Automatisierung, menschliche Prüfung und Änderungssteuerung.
- Öffentliche und industrielle Systeme
- Operative KI mit definierten Anforderungen an Sicherheit, Datenresidenz und Kontinuität.
Mit dem System oder den Daten beginnen
Bringen Sie den Workflow, den Datensatz oder die Leistungslücke mit.
Sagen Sie uns, was Sie bauen, wo der bisherige Ansatz nicht ausreicht und was die erste Lieferung belegen muss.