عمارة مؤسسية معاصرة

ذكاء اصطناعي يتجاوز الوعود.

مؤسستك لا تحتاج إلى عرض تقديمي آخر عن رؤية الذكاء الاصطناعي، بل إلى شريك يفهم الضغوط، ويحدد حالات الاستخدام الجديرة بالمتابعة، ويبقى مسؤولًا حتى يعمل الذكاء الاصطناعي بأمان داخل بيئتك.

أعمال مختارة

حلول تعمل فعليًا في بيئات الإنتاج.

كل مشروع من المشاريع التالية انتهى بنظام يعمل داخل بيئة العميل — لا بعرض تقديمي.

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)

تحتوي تعليقات المرضى على رؤى مهمة لا تكشفها الاستبيانات التقليدية دائمًا. يساعد AI-PREM مركز LUMC على تنظيم الملاحظات المفتوحة حسب الموضوع والمشاعر، مما يمنح فرق الرعاية رؤية واضحة للتجارب المتكررة والتعليقات الأصلية وراءها. وتوسعت المنهجية من تجربة واحدة إلى ثمانية مسارات رعاية، فأصبح صوت المريض أسهل في التحويل إلى إجراء على نطاق واسع.

8
مسارات رعاية تم الوصول إليها
4
أنظمة مؤسسية مدمجة
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 موحّدة
9,000x
تصحيح بيانات أسرع
عرض المشروع كاملًا

كيف نعالج المشكلة

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 ممثلة ونتفق على طريقة تقييم النتيجة قبل الالتزام ببناء أكبر.

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.

مشكلات نساعد في حلها

ما الذي يحتاجه فريقك كي ينجز العمل؟

قد تكون الإجابة تدفقًا أفضل للبيانات أو معلومات أوضح أو طريقة موثوقة لتشغيل تجربة. نبدأ بالعمل ثم نختار التقنية.

01

جمع البيانات الموزعة في مسار موثوق واحد

نربط المصادر ونتحقق من المدخلات ونجعل المعلومات صالحة للتقارير والقرارات.

شاهد عملًا ذا صلة
02

جعل كميات النص الكبيرة أسهل استخدامًا

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 المفيد مع طريقة تعامل مؤسستك مع المعلومات والقرارات والمسؤوليات. نوضح هذه الأسئلة 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 سيتصل الحل بالأدوات والبنية التحتية المستخدمة حاليًا؟

الملكية والصيانة

من يشغّل النظام، وما التوثيق والتسليم اللذان يحتاجهما؟

حوار أول أفضل

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