خدمات
مهندسی هوش مصنوعی سازمان
یک مهندس که کنار تیم شما می‌نشیند، مسئله را از نزدیک می‌فهمد و راهکار هوش مصنوعی را روی داده و سامانه‌های واقعی شما تا استفاده روزمره می‌رساند — نه گزارش، نه دمو؛ یک فرآیند در حال کار.
- LLM
- RAG
- AI Agents
- Python
- Docker
- DevOps
بیشتر پروژه‌های هوش مصنوعی در فاصله دمو تا استفاده روزمره می‌میرند. مدل کار می‌کند، اما به داده واقعی وصل نیست، به سامانه‌ای که همکاران هر روز با آن کار می‌کنند راه ندارد و کسی نیست که وسط پیچیدگی‌های سازمان بایستد و آن را جلو ببرد.
مهندسی هوش مصنوعی سازمان این فاصله را پر می‌کند. در دنیا به این نقش Forward Deployed Engineer می‌گویند: مهندسی که کنار تیم شما کار می‌کند و مسئول نتیجه است، نه فقط ساعت کار. ما این نقش را روی دو پایه ارائه می‌دهیم: روش پروژه‌های توسعه هوش مصنوعی و قرارداد ماهانه تیم اختصاصی، با ۱۶ سال تجربه مهندسی نرم‌افزار سازمانی.
زیرخدمت‌ها
مهندس ما در سازمان شما چه می‌کند
- 01
تعریف مسئله با تیم شما
کنار کاربران و مدیران همان فرآیند می‌نشیند و مسئله را به زبان کار روزمره می‌نویسد. خروجی، تعریفی از «تمام‌شده» است که با عدد سنجیده می‌شود.
- 02
اتصال به داده و سامانه‌های واقعی
به پایگاه داده، اسناد، CRM یا اتوماسیون اداری شما وصل می‌شود و داده را تمیز می‌کند. بیشتر پروژه‌های هوش مصنوعی همین‌جا گیر می‌کنند، نه در مدل.
- 03
ساخت و استقرار در محیط شما
دستیار دانش سازمانی، ایجنت یا مدل پیش‌بین را می‌سازد و روی سرور خودتان یا زیرساخت داخل ایران مستقر می‌کند، با کنترل دسترسی و ثبت رخداد.
- 04
ارزیابی دقت با نمونه‌های واقعی
خروجی با آزمون‌های فارسی از جنس کار خودتان سنجیده می‌شود و دقت پیش از استقرار گزارش می‌شود. تصمیم ادامه با عدد گرفته می‌شود، نه با نمایش.
- 05
آموزش تیم و انتقال دانش
تیم شما یاد می‌گیرد راهکار را چطور اجرا، پایش و اصلاح کند. مستندات و کد در مخزن شما می‌ماند و وابستگی به ما اجباری نیست.
- 06
پایش و بهبود پس از استقرار
مدل‌ها با تغییر داده تغییر رفتار می‌دهند. مهندس دقت و هزینه را پایش می‌کند و راهکار را با بازخورد کاربران واقعی بهتر می‌کند.
فرآیند
نود روز تا اولین فرآیند واقعی
- 01
کشف دو هفته‌ای
مهندس کنار تیم شما می‌نشیند، یک فرآیند برای شروع انتخاب می‌شود، داده و سامانه‌ها سنجیده می‌شوند و معیار موفقیت نوشته می‌شود. اگر هوش مصنوعی جای درستی نداشته باشد، همین را می‌گوییم.
- 02
ساخت داخل محیط شما
نمونه کارا با داده واقعی ساخته می‌شود. هر هفته نتیجه را به کاربران واقعی نشان می‌دهیم، نه فقط به مدیر پروژه.
- 03
استقرار و استفاده واقعی
راهکار به سامانه‌های شما وصل و در محیط انتخابی شما مستقر می‌شود. هدف این است که تا پایان دوره، یک فرآیند واقعاً با آن کار کند.
- 04
تصمیم پایان دوره
سه راه وجود دارد: ماندن مهندس برای فرآیند بعدی، تبدیل به همکاری سبک‌تر پایش و بهبود، یا تحویل کامل با مستندات و آموزش تیم شما.
تفاوت با تقویت تیم و پروژه هوش مصنوعی
با تقویت تیم
در تقویت تیم شما مدیر کار هستید و ظرفیت می‌گیرید. اینجا یک نتیجه مشخص تعریف می‌شود و مهندس مسئول رساندن آن است.
با پروژه هوش مصنوعی
پروژه معمول دامنه‌ای ثابت و تحویلی در پایان دارد. اینجا مهندس در محیط شما می‌ماند، دامنه را کنار شما کشف می‌کند و پس از تحویل هم می‌تواند بماند.
با مشاوره
خروجی گزارش یا اسلاید نیست. خروجی کدی است که در محیط شما اجرا می‌شود و همکارانتان هر روز با آن کار می‌کنند.
چه سازمانی از این مدل سود می‌برد
سازمانی که داده یا فرآیندش حساس است و نمی‌خواهد آن را به سرویس بیرونی بسپارد. سازمانی که چند نمونه اولیه دارد و هیچ‌کدام وارد کار روزمره نشده. یا سازمانی که می‌خواهد هوش مصنوعی را جدی شروع کند اما هنوز تیم داخلی ندارد.
در همه این حالت‌ها گلوگاه خود مدل نیست. گلوگاه اتصال به داده و سامانه‌ها و پذیرفته‌شدن راهکار در سازمان است، و این دو را فقط کسی حل می‌کند که کنار شما کار کند.
داده شما کجا می‌ماند؟
مهندس ما با دسترسی‌هایی کار می‌کند که شما تعریف می‌کنید و همه دسترسی‌ها ثبت می‌شود. راهکار روی سرور خودتان یا زیرساخت داخل ایران مستقر می‌شود و هیچ داده‌ای بدون تصمیم شما از محیط سازمان خارج نمی‌شود.
مدل همکاری و هزینه
قرارداد ماهانه است و بر اساس تعداد مهندس‌ها بسته می‌شود، مثل تیم اختصاصی ما. مرحله کشف جدا قیمت‌گذاری می‌شود تا پیش از تعهد سه‌ماهه هر دو طرف بدانند مسئله شدنی است. هزینه هر ماه از ابتدا مشخص است و تمدید یا توقف با اطلاع یک‌ماهه ممکن است.
چه چیزی نیست
این مدل تأمین نیرو برای هر کاری نیست. اگر نیاز شما توسعه عمومی نرم‌افزار است، تیم اختصاصی مناسب‌تر است. اگر راهکاری با دامنه مشخص و ثابت می‌خواهید، پروژه هوش مصنوعی معمول مناسب‌تر است. این مدل برای جایی است که مسئله باید داخل سازمان شما کشف و حل شود.
چرا آراد
چه چیزی در اختیار شما قرار می‌گیرد
مسئول نتیجه
هدف مشخص و سنجیدنی است، نه ساعت حضور.
داخل محیط شما
مهندس کنار تیم و روی سامانه‌های واقعی شما کار می‌کند.
شروع کم‌ریسک
کشف دو هفته‌ای پیش از تعهد سه‌ماهه.
حاکمیت داده
استقرار روی سرور شما یا زیرساخت داخل ایران.
دانش می‌ماند
مستندسازی و آموزش تیم شما، تا ماندن ما اجباری نباشد.
هوش مصنوعی
هوش مصنوعی در این مرحله چه چیزی را برای شما عوض می‌کند
در هر گام از این مرحله، بخشی از کار با کمک هوش مصنوعی انجام می‌شود و بازبینی نهایی با مهندس ماست. چیزی که شما می‌بینید این است:
- امکان‌سنجی فنی و برآورد اولیه — در همان هفتهٔ اول می‌دانید کدام بخش شدنی است و کدام نیست — به‌جای اینکه ماه سوم بفهمید.
- طراحی یکپارچه‌سازی و API — اتصال به سامانه‌های موجود شما — حسابداری، انبار، پرداخت — سریع‌تر و با خطای کمتر انجام می‌شود.
- مدل تهدید و طراحی امنیتی — امنیت از روز طراحی در سامانه است، نه وصله‌ای که بعد از نخستین حادثه اضافه شود.
کل چرخهٔ تولید را ببینید— هوش مصنوعی در ۹ مرحلهٔ ساخت و نگهداشت نرم‌افزار
سؤالات متداول
Forward Deployed Engineer دقیقاً چیست؟
مهندسی است که به‌جای کار از دفتر پیمانکار، داخل سازمان مشتری و کنار تیم او کار می‌کند و مسئول رساندن یک نتیجه واقعی است: از فهمیدن مسئله و اتصال به داده تا ساخت، استقرار و آموزش تیم. در این نقش مهندس هم کد می‌نویسد و هم با کاربران و مدیران سازمان کار می‌کند.
چه فرقی با استخدام یک مهندس هوش مصنوعی دارد؟
استخدام کند است و ریسک جذب و نگهداشت با شماست. اینجا مهندس مشخصی ظرف مدتی کوتاه شروع می‌کند و جایگزینی عضو بدون هزینه برای شما انجام می‌شود. اگر هوش مصنوعی بخش دائمی کار شما شد، ساختن تیم داخلی منطقی است و ما آموزش و تحویل دانش را برای همان لحظه در دوره گنجانده‌ایم.
در پایان نود روز چه تحویل می‌گیرم؟
هدفی که در کشف دو هفته‌ای نوشته شده: یک فرآیند واقعی که با راهکار کار می‌کند، همراه با گزارش دقت، مستندات و کد در مخزن شما. اگر در کشف معلوم شد هدف شدنی نیست، همان‌جا می‌گوییم و دوره سه‌ماهه شروع نمی‌شود.
مهندس باید حضوری در سازمان ما باشد؟
مدل کار را با هم تعیین می‌کنیم. وقتی داده یا سامانه فقط داخل شبکه سازمان در دسترس است، حضور در محل یا اتصال امن به آن شبکه لازم می‌شود. در غیر این صورت ترکیب حضوری و دورکار هم ممکن است.
اگر مهندس تغییر کند چه می‌شود؟
جایگزینی بدون هزینه برای شما انجام می‌شود. چون مستندسازی و انتقال دانش بخشی از روال کاری ماست، دانش پروژه به یک نفر گره نمی‌خورد.
داده‌های ما کجا پردازش می‌شود؟
محل پردازش را شما تعیین می‌کنید: سرور خود سازمان یا زیرساخت ابری داخل ایران. دسترسی‌ها ثبت و قابل ممیزی است و هیچ داده‌ای بدون تصمیم شما از محیط شما خارج نمی‌شود.