Vårt uppdrag
Hjälpa team att göra tillgången till AI till arbete som blir mätbart bättre, med utpekade ansvariga och kontroller som matchar den verkliga risken.
Om ModelFold
Vi hjälper organisationer att välja AI-arbete som är värt att göra och sedan driva det utan att tappa bort vem som ansvarar för vad.
Det mesta som skrivs om AI stannar vid vad en modell kan göra. Vi börjar där det blir svårt: processen den ska passa in i, människorna som ska lita på den och kontrollerna som håller den ansvarig när den väl är i drift.
- Oberoende, med kommersiella kopplingar utmärkta
- Skrivet för dem som driver arbetet, inte för åskådare
- Väsentliga påståenden stöds av angivna källor
Det här står vi för
Tre löften formar allt vi publicerar.
Det här erbjuder vi
Briefer, fältguider, beslutsramverk och utvärderingsmetoder för att planera och driva AI i verksamheten. Kommersiella vägar märks ut och styr aldrig våra slutsatser.
Vårt arbetssätt
Vi utgår från en verklig process eller ett verkligt beslut, inte från en modellansering. Vi kartlägger överlämningar, undantag och kostnader och följer sedan hela vägen till införande, uppföljning och avveckling.
ModelFold-redaktionen
Vi rapporterar om hur AI faktiskt landar i en verksamhet. Vi utgår från namngivna källor, skiljer det vi funnit från det vi tycker och använder AI som stöd för research och utkast under dokumenterade redaktionella kontroller. Vi ersätter inte en enskild experts bedömning.
- Så bygger ni en AI-verksamhetsmodell med tydlig beslutanderätt och lärande looparEn praktisk modell för att fördela beslut om standarder, finansiering, risk och drift – och låta piloternas evidens förändra AI-strategin.
- Så observerar du verkligt arbete innan du föreslår ett AI-användningsfallEn praktisk metod för att undersöka verkliga arbetsflöden, pröva flaskhalshypoteser och välja mellan AI, enklare åtgärder eller inget ingrepp.
- Så utformar du en pipeline för intelligent dokumenthantering – från inflöde till bevarandeEn praktisk modell för att styra dokument, kontroller, felvägar, mänsklig granskning och spårbarhet genom hela IDP-livscykeln.
