Naše poslání
Pomáhat týmům proměnit přístup k AI v práci, která je měřitelně lepší, s jasně určenými odpovědnými lidmi a kontrolami odpovídajícími skutečnému riziku.
O ModelFold
Pomáháme organizacím vybrat práci s AI, která stojí za to, a pak ji provozovat, aniž by se ztratilo, kdo za co odpovídá.
Většina textů o AI končí u toho, co model umí. My začínáme tam, kde to začíná být těžké: u procesu, do kterého musí zapadnout, u lidí, kteří mu musí věřit, a u kontrol, které ho po spuštění drží v odpovědnosti.
- Nezávislí, s označením obchodních vazeb
- Psáno pro ty, kdo to provozují, ne pro diváky
- Každý článek vychází z uvedených zdrojů
Za čím si stojíme
Vše, co publikujeme, stojí na třech závazcích.
Co nabízíme
Přehledy, terénní průvodci, rozhodovací rámce a metody hodnocení pro plánování a provoz firemní AI. Komerční cesty jsou označené a naše závěry nikdy neovlivňují.
Náš přístup
Vycházíme ze skutečného procesu nebo rozhodnutí, ne z uvedení nového modelu. Zmapujeme předávky, výjimky a náklady a dotáhneme to až k zavedení, sledování a vyřazení.
Redakce ModelFold
Píšeme o tom, jak AI ve firmách skutečně přistává. Vycházíme z konkrétně uvedených zdrojů, oddělujeme zjištění od vlastního názoru a při rešerších a psaní využíváme AI podle dokumentovaných redakčních pravidel. Nenahrazujeme posouzení konkrétním odborníkem.
- Jak navrhnout operační model AI s jasnými pravomocemi a zpětnými vazbamiPraktický návod, jak rozdělit rozhodovací pravomoci pro AI, spojit centrální pravidla s odpovědností útvarů a proměnit důkazy z pilotů ve změny strategie.
- Jak pozorovat reálnou práci dříve, než navrhnete využití AIPraktický návod, jak pomocí rozhovorů, pozorování, pracovních podkladů, deníků a provozních dat ověřit, zda problém skutečně patří AI.
- Jak navrhnout IDP pipeline od příjmu dokumentu až po retenciPraktický návod k návrhu řízené IDP pipeline: od bezpečného příjmu a extrakce přes validaci a lidskou kontrolu až po potvrzené předání a retenci.
