Poslovni model za Neo AI rješenja

neorivaxyova razvija poslovni model koji kombinira fazno savjetovanje, implementaciju i praćenje performansi modela u produkciji. Temelj je rad na studijama slučaja: umjesto generičkih preporuka, svaki prijedlog uključuje minimalno jedan konkretan primjer iz iste industrije klijenta. To omogućuje realističnu procjenu troškova i resursa prije početka razvoja.

Model po fazama obuhvaća: inicijalnu analizu podataka i rizika, prototipiranje s jasno definiranim KPI-jevima, iterativnu implementaciju te uspostavu MLOps procesa za kontinuirano praćenje. Tako klijent dobiva dokumentirane rezultate i replicabilan pristup za sljedeće projekte.

Naša ponuda strukturirana je u modularne servise koji se kombiniraju ovisno o potrebama klijenta i kompleksnosti projekta.

• Analiza i validacija podataka — procjena spremnosti i kvalitete podataka.
• Prototipiranje i modeliranje — izrada POC modela i testova izvedbe.
• Implementacija i MLOps — deployment, monitoring i automatizacija CI/CD procesa.

Svaki modul pratimo putem jasno definiranih izlaznih dokumenata i metrika, uključujući troškovnu procjenu infrastrukture i procjenu rizika privatnosti. U slučaju osjetljivih podataka predlažemo hibridne pristupe koji kombiniraju lokalnu obradu i šifrirane tokove podataka.

Cijene su projektno orijentirane i temelje se na opsegu rada, zahtjevima za inferencijsku skalabilnost i potrebama za kontinuiranim održavanjem. Umjesto fiksnih obećanja o rezultatima, paketi definiraju opseg isporuke, rokove i ključne mjerne točke izvedbe.

U dokumentaciji za svaki paket navodimo ulazne pretpostavke (kvaliteta podataka, dostupnost infrastrukture), procese isporuke i očekivane aktivnosti klijenta. Za male timove nudimo skraćene opcije MLOps automatizacije koje smanjuju administrativni overhead.

Proces rada temelji se na iteracijama s jasnim povratnim petljama: definicija ciljeva, izgradnja prototipa, testiranje u kontroliranim scenarijima, produkcijski deployment i kontinuirano praćenje. Poseban naglasak stavljamo na reproducibilnost i dokumentaciju svakog koraka.

Za svaki projekt definiramo minimalan skup metrika (latencija, točnost, drift, trošak po predikciji) te pragove koji aktiviraju operativne akcije. Tako se izbjegava pogrešna interpretacija rezultata i omogućava pravovremena prilagodba modela.

Scenariji za donošenje odluka

U praksi koristimo unaprijed definirane scenarije koji služe kao testne situacije: hitni porast opterećenja, degradacija podataka i incidenti privatnosti. Za svaki se scenarij dokumentira plan odgovora i komunikacije, što olakšava suradnju s IT operacijama i odjelima za usklađenost.

Arhitektura se prilagođava ciljevima: za aplikacije s niskom latencijom preferiramo edge inferenciju ili lagane modele optimizirane za CPU. Za zahtjeve s velikim modelima koristimo hibridne cloude uz orkestraciju resursa i layering modela (student-teacher kompresije ili quantizacija).

Također detaljno opisuemo pristupe za multimodalne podatke: sinkronizaciju video/audio/podataka senzora, labeliranje i augmentaciju. Svi prijedlozi uključuju procjenu sigurnosnih i privatnosnih aspekata po GDPR smjernicama te preporuke za enkripciju i pseudonimizaciju.

Primjer 1 — Zdravstvo: Implementirali smo prototip za automatsku klasifikaciju nalaza u slikovnim podacima uz hibridni deployment. Scenarij je obuhvaćao integraciju s postojećim PACS sustavom, validaciju na distribuiranim skupovima podataka i plan povratnih informacija za radiologe. Rezultati su omogućili smanjenje ručnog pregleda u rutinskim slučajevima, a tim je dobio jasnu proceduru za daljnju usklađenost.

• Primjer 2 — Upravljanje: Detekcija anomalia u transakcijama uz model za obrazloženje odluka, testiran na sintetičkim i anonimnim podacima.
• Primjer 3 — Proizvodnja: Prediktivno održavanje s edge senzorima i modelima male latencije, uključujući plan eskalacije za identifikaciju nužnih intervencija.
• Primjer 4 — Malo poduzeće: Mogućnost kratkog pilot programa za optimizaciju procesa korisničke podrške kroz fine-tuning jeftinijeg modela i uvođenje automatiziranih workflow-a.

Svaki primjer dolazi s dokumentiranim inputima, korištenim algoritmima, troškovima infrastrukture i preporučenim sljedećim koracima za skaliranje.

Kontakt za inicijalnu procjenu dostupnosti: pošaljite kratki opis izazova i postojeće tehničke postavke. U odgovoru dobivate strukturu pilot projekta i procjenu potrebnih resursa.

Za provođenje pilot projekta predlažemo sastanak u uredu na adresi Ulica Ljudevita Gaja 34 u Pregradi ili online sastanak. Nakon inicijalne analize pripremimo jasan raspored i listu deliverable-a.