عمارة مؤسسية معاصرة

ذكاء اصطناعي يتخطّى مرحلة الوعود.

الرؤية الطموحة للذكاء الاصطناعي ليست سوى البداية. أما تحويلها إلى قيمة مستدامة للأعمال، فيتطلب شريكًا يدرك قيود بيئتكم، ويحدد حالات الاستخدام الأجدر بالاستثمار والتطوير، ويتحمل المسؤولية حتى تدخل الحلول حيز التشغيل بأمان ضمن بيئتكم. في Intaliq، نحوّل طموحاتكم في الذكاء الاصطناعي إلى واقع.

حلول تعمل فعليًا في بيئات الإنتاج.

كل مشروع من المشاريع التالية انتهى بنظام يعمل داخل بيئة العميل.

خريطة رقمية تعرض نشاط الأمراض المعدية في أنحاء أوروبا

الصحة العامة

منصة الترصّد المخبري الوطنية

المعهد الوطني للصحة العامة والبيئة (RIVM)

احتاج RIVM إلى قدرة وطنية للترصّد تحوّل البيانات المخبرية والوبائية والجينومية المتفرقة إلى رؤية موثوقة لمخاطر الأمراض المعدية. توحّد المنصة بيانات الحالات والأفواج وتسلسلات الحمض النووي للسالمونيلا حاليًا، ضمن نموذج تشغيلي مصمم للتوسع إلى مُمْرِضات أخرى. والنتيجة ترصّد أسرع وقابل للتتبّع يمكن لفرق الصحة العامة الوثوق به وتوسيع نطاقه.

88
جهة ضمن النطاق
8,000+
حالة تمت معالجتها
عرض المشروع كاملًا
طبيبة تراجع صورًا طبية على جهاز لوحي

الرعاية الصحية

تحليل ملاحظات المرضى بالذكاء الاصطناعي

مركز جامعة لايدن الطبي (LUMC)

تحمل ملاحظات المرضى رؤى قيّمة قد لا تكشفها الاستبيانات التقليدية. يساعد AI-PREM مركز LUMC على تصنيف الإجابات المفتوحة بحسب الموضوع والانطباع، ليمنح فرق الرعاية صورة واضحة عن التجارب المتكررة والملاحظات الأصلية التي تستند إليها. وقد توسع التطبيق من مسار رعاية تجريبي واحد إلى ثمانية مسارات، ما يسهّل الاستفادة من صوت المريض وتحويله إلى إجراءات تحسين على نطاق واسع.

8
مسارات رعاية مشمولة
4
أنظمة مؤسسية تم التكامل معها
عرض المشروع كاملًا
مبانٍ حكومية هولندية ترفرف أمامها الأعلام الوطنية والأوروبية

الحكومة الرقمية

بوّابة الإنفاق الوزارية

ICTU / وزارة الداخلية والعلاقات داخل المملكة في هولندا

كانت الشفافية المالية عبر 15 وزارة مقيدة بتفاوت طرق التقديم واستغراق التصحيحات وقتًا طويلًا. توحّد بوّابة الإنفاق الوزارية عملية إعداد التقارير وتجمع بيانات النفقات في رؤية حكومية شاملة وموثوقة. وجعلت المطابقة الذكية مع سجل الغرفة التجارية الهولندية تصحيح بيانات المؤسسات أسرع بنحو 9,000 مرة، مما يسرّع التحليل وإعداد التقارير.

15
وزارة هولندية جُمعت بياناتها ضمن رؤية موحّدة
9,000x
تصحيح بيانات أسرع
عرض المشروع كاملًا

مسار واضح من المشكلة إلى نظام مفيد.

01

فهم سير العمل

نراجع طريقة إنجاز العمل اليوم، ومن يستخدم النتيجة، وأين يضيع الوقت أو المعلومات.

02

اختبار نسخة أولى مفيدة

نستخدم بيانات تمثيلية ونتفق على معايير تقييم النتيجة قبل الالتزام بتطوير حل أوسع نطاقًا.

03

ربطها بالعمل اليومي

ندمج الحل مع الأنظمة ذات الصلة ونختبر التجربة مع الأشخاص الذين سيستخدمونه.

04

الاستعداد للاستخدام المستمر

نوثق التشغيل ونوضح الملكية ونتفق على كيفية التعامل مع التغييرات والأعطال.

ما الذي يحتاجه فريقك كي ينجز العمل؟

قد يكمن الحل في تحسين تدفق البيانات، أو إتاحة معلومات أوضح، أو توفير طريقة موثوقة لتشغيل تجربة أولية. نبدأ بالحاجة العملية، ثم نختار التقنية المناسبة.

01

جمع البيانات المتفرقة في مسار عمل واحد موثوق

نربط المصادر ونتحقق من المدخلات ونجعل المعلومات قابلة للاستخدام في إعداد التقارير واتخاذ القرارات.

شاهد عملًا ذا صلة
02

تسهيل الاستفادة من كميات كبيرة من النصوص

ننظم الملاحظات ونصنف الوثائق ونستخرج المعلومات التي يمكن للناس مراجعتها والتصرف بناءً عليها.

شاهد عملًا ذا صلة
03

تحويل تجربة ناجحة إلى خدمة تشغيلية

نعالج التكامل والوصول والنشر والمراقبة والصيانة حتى يستمر العمل بعد التجربة.

شاهد عملًا ذا صلة

أسئلة نجيب عنها قبل التشغيل

يجب أن ينسجم النظام الفعّال مع طريقة تعامل مؤسستك مع المعلومات والقرارات والمسؤوليات. لذلك نحسم هذه المسائل العملية مبكرًا.

البيانات والوصول

ما المعلومات المطلوبة، وأين تُعالج، ومن يمكنه الوصول إليها؟

المراجعة والمساءلة

ما المخرجات التي تحتاج إلى مراجعة بشرية، وكيف تتم مراقبة الأداء وتتبع المشكلات؟

الأنظمة القائمة

كيف سيتكامل الحل مع الأدوات والبنية التحتية المستخدمة حاليًا؟

الملكية والصيانة

من سيتولى تشغيل النظام، وما الوثائق وإجراءات التسليم ونقل المعرفة اللازمة؟

أخبرنا عن سير العمل الذي تريد تحسينه.

ما الذي يستغرق وقتًا طويلًا؟ ما المعلومات التي يصعب استخدامها؟ أو أين توقفت تجربة ما؟ صف المشكلة والأنظمة المعنية.

hello@intaliq.ai