Artikkelit ja webinaarit

Data quality is one of the biggest obstacles companies face when trying to adopt AI. It's also one of the areas where AI can shine. Can AI help fix the very thing it depends on? Turns out, yes. Well... at least sometimes.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) has become the default choice when organizations want to enhance language model responses with internal documentation. It makes sense in scenarios where there's a lot of content to sift through. But in many real-world use cases, the number of source documents is maybe a dozen. In those cases, RAG can be more than what’s needed, and it might not even be the most effective solution.

Lately, we've seen a surge of impressive open-weight AI models: Deepseek R1, QwQ-32B, and many others. They perform remarkably well, and since they're open-weight, there's no risk in using them. Right? Right?!?

Olemme sertifioitu AI 1000: Kasvua tekoälystä -koulutuskumppani. Osana AI Finlandin koordinoimaa ohjelmaa tarjoamme yritysjohtajille ja hallituksille räätälöityä koulutusta, jonka tavoitteena on auttaa suomalaisia organisaatioita hyödyntämään tekoälyä strategisena työkaluna kasvun, kilpailukyvyn ja viennin vauhdittamisessa.

Monessa yrityksessä on tällä hetkellä AI-käyttökohteiden suma – tarpeet on tunnistettu ja tiedetään, missä kohtaa liiketoimintaa prosesseja saataisiin tehostettua ja sujuvoitettua, mutta konkreettisia toteutuksia on päästy tekemään vielä vähän, jos ollenkaan. Tekoälytyöpajoissamme asiakkaat pääsevät työstämään näitä tarpeita ja ideoita yhdessä tekoälyasiantuntijoidemme kanssa ja jalostamaan niitä ideoista ratkaisuiksi.

Fluentia Operator on laadunvarmistukseen suunniteltu tekoälyratkaisu, joka vastaa jatkuvasti kehittyvien järjestelmien laadunvarmistuksen tarpeisiin. Generatiiviseen tekoälyyn pohjautuva työkalu ymmärtää järjestelmäkokonaisuuksia ja pystyy näin tehokkaasti suorittamaan monimutkaisia testiskenaarioita erilaisissa järjestelmissä. Sen järjestelmänhahmotuskyvyt ovat merkittävä edistysaskel laadunvarmistuksessa verrattuna nykyisiin testiautomaation ratkaisuihin, jotka usein kaatuvat pienistäkin sisällön muutoksista.