AI Agent MVP Implementierung

Motivation

Die hybride KI-Belegschaft ist ein heterogenes Team, das sowohl aus Menschen als auch aus KI-Agenten besteht. Es arbeitet in einer kollaborativen Umgebung, in der KI-Agenten die menschlichen Fähigkeiten durch die autonome Erledigung einfacher, sich wiederholender Aufgaben ergänzen. Dadurch können sich die menschlichen Teammitglieder verstärkt auf komplexe, hochwertige Tätigkeiten konzentrieren. Durch diese Arbeitsteilung wird die Leistung des hybriden Teams in Bezug auf Skalierbarkeit, Effizienz und Effektivität im Vergleich zu einem ausschließlich aus Menschen bestehenden Team erheblich gesteigert.

Dieses Angebot baut auf bestehenden Systemanforderungen und Definitionen für das Agenten-Onboarding auf und entwickelt die erste produktive Iteration (das Minimal Viable Product) des definierten KI-Agenten. Das Ergebnis ist ein produktionsreifer MVP-KI-Agent, der in einem begrenzten Umfang eingesetzt werden kann, um den Business Case zu validieren und Input für iterative Verbesserungen und funktionale Erweiterungen des Agenten zu generieren.

Was wir mitbringen

Mit mehr als 20 Jahren Erfahrung in der Softwareentwicklung und mit KI-Lösungen für einige der weltweit größten Unternehmen ist PRODYNA einzigartig positioniert, um eine umfassende Perspektive auf jeden Aspekt Ihrer zukünftigen KI-Anwendung zu liefern. Unsere Stärken im Bereich KI umfassen:

‍FailFast Mindset: Wir antizipieren Ihren Bedarf frühzeitig und bewerten die Machbarkeit im Vorfeld. Wenn die erwartete Investitionsrendite nicht erreicht werden kann, helfen wir Ihnen, den Ansatz neu zu definieren.
‍SimplicityFirst: Wir beginnen mit der einfachsten machbaren Konfiguration und entwickeln sie nur nach Bedarf weiter.
‍Systemarchitektur: Wir können Ihnen eine komplette KI-Plattform anbieten, die vollständig mit Ihren anderen Cloud- und On-Premise-Diensten integriert ist.
‍AgentischeFrameworks: Wir nutzen die am besten geeigneten und modernsten agenturischen Frameworks, um die Produktivität und die Effektivität der Lösung zu maximieren.

Was Sie brauchen

Um den MVP effizient zu entwickeln, sollte Ihre Organisation Folgendes beitragen:

Eindeutig definierte Systemanforderungen: Dies ist eine Beschreibung aller funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen, die vom MVP erfüllt werden sollen.
Definitionen für das Agenten-Onboarding. Dies ist eine Liste von KI-Governance-, Sicherheits- und Compliance-Anforderungen
Unterstützung der geschäftlichen und technischen Interessengruppen: Wir müssen mit geschäftlichen und technischen Interessengruppen zusammenarbeiten, um eine effiziente Entwicklung und eine reibungslose Integration in Ihre bestehende IT-Landschaft zu gewährleisten.

Was Sie bekommen

Das Ergebnis ist ein MVP AI Agent, der vollständig auf der Cloud-Plattform bereitgestellt wird. PRODYNA wird Sie und Ihre Mitarbeiter durch die folgenden Phasen führen:

Sprint 0 (2 Tage)

Startschussund Ausrichtung: Umfang, Erfolgskriterien und Geschäftsziele des MVP.
‍Nutzungsfalldefinition: Definieren Sie die User Stories, die implementiert werden sollen, und die Bewertungsmethoden.
‍Einarbeitung der Entwickler: Ermöglichen Sie es den Entwicklern, die erforderliche Infrastruktur zu schaffen und den Code gemäß Ihren Richtlinien zu übertragen.
‍Technische& Datenbewertung: Verstehen Sie Ihre Datenquellen, Infrastruktur, Governance-Anforderungen und Integrationspunkte.
‍Architektur: Entwickeln Sie eine High-Level-Architektur, um die Zielanwendung zu visualisieren.
Fahrplan: Entwickeln Sie einen Fahrplan mit den Meilensteinen für die MVP-Implementierung.

Sprint 1 (10 Tage)

‍Provisionierungder Infrastruktur: Bereitstellung und Konfiguration der Anwendungsinfrastruktur und Einrichtung sicherer Netzwerkkonfigurationen für die Datenpools.
‍Tooling& Automatisierung: Implementieren Sie CI/CD-Pipelines und DevOps-Best-Practices für optimierte Arbeitsabläufe und schnellere Iterationen.
‍Kernanwendungsimplementierung: Implementierung der MVP-Funktionen mit dem vielversprechendsten Ansatz.

Sprint 2 (10 Tage)

Bewertung: Testen der Anwendungsleistung in der realen Welt und Zusammenfassen der Ergebnisse.
Stabilisierung: Verbesserung der Anwendung durch Umsetzung der Erkenntnisse aus der Evaluierung.
Demonstration und Wissenstransfer: Präsentieren Sie einen funktionierenden Agenten, fassen Sie die wichtigsten Erkenntnisse zusammen und bieten Sie Schulungen oder Dokumentationen an, um Ihre Teams für laufende oder zukünftige Erweiterungen zu befähigen.

Schnelle Fakten

Aufwand: 22 Tage
Produktionsbereit
Liefert ein funktionales MVP

Benefits

Beschleunigte Time to Value: Liefern Sie innerhalb von Wochen einen funktionsfähigen KI-Agenten, reduzieren Sie das Risiko und ermöglichen Sie einen schnelleren ROI.
Etablierte Best Practices: Nutzen Sie mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, um eine zielgerichtete und effektive MVP-Implementierung zu gewährleisten.
Ganzheitliche Einsicht: Gewinnen Sie ein umfassendes Verständnis der KI-Funktionen, des Architekturdesigns, der wichtigsten Erfolgsfaktoren, der Betriebskosten und des Implementierungsaufwands - und treffen Sie fundierte Entscheidungen für die zukünftige Entwicklung.