AI og data
Autonome agenter i produktionskvalitet, suveræn intelligens og datalakehouses med høj hastighed.
Overblik
XSIS AI og data flytter virksomheder fra eksperimentelle chatbots til deterministisk, suveræn intelligens, der skaber omsætning. Vi udruller sprogmodeller i luftisolerede miljøer, på egen infrastruktur og i regional cloud, herunder finjustering med arabisk som primært sprog og regionale dialekter, understøttet af rettighedsbevidst GraphRAG og samlede semantiske datalag. Vores ingeniører bygger multiagentworkflows, der kører døgnet rundt, styret af Model Context Protocol (MCP), Agent2Agent-interoperabilitet (A2A) og menneskeligt tilsyn.
Under intelligensen bygger vi det datagrundlag, der fodrer den. Det betyder hændelsesstreaming i realtid med Kafka og Flink, datalakehouses på Snowflake, Databricks og Iceberg, store kvantitative modeller til simulering af finans og forsyningskæder samt streng dataplacering på tværs af grænser.
Hvem det er til
AI-direktør (CAIO)
Agenter og modeller i produktion, styret, målt og holdt inden for dine grænser.
Datadirektør (CDO)
Datalakehouses, pipelines og governance, der gør institutionelle data klar til AI.
Driftsdirektør (COO)
Agenter under tilsyn, der udfører rutinearbejde døgnet rundt, fra dokumenter til beslutninger.
Hvad vi gør
Multiagentsystemer og protokoller
Multiagentworkflows med menneskeligt tilsyn, MCP-servere og værktøjsbrug, interoperabilitet med A2A og AP2 samt AgentOps.
Suveræne LLM’er, SLM’er og kontekstplatforme
Luftisoleret modelhosting, på egen infrastruktur og i suveræn cloud, frontiermodeller og åbenvægtsmodeller, finjustering med arabisk som primært sprog og rettighedsbevidst GraphRAG.
Store kvantitative modeller og anvendt ML
Kvantitative modeller til simulering af finans og forsyningskæder, prognoser og prissætning, kreditrisiko med forklarlig AI og detektering af svindel og hvidvask (AML).
Multimodal AI, tale-AI og vision-AI
Stemmeagenter og kontaktcentre med ræsonnerende tale, transaktionel konversations-AI, NLP samt computervision i fysiske miljøer og på edge.
Intelligent dokumentbehandling (IDP 2.0)
Udtræk fra fakturaer, kontoudtog, handelsfinansiering, KYC og formularer med valideringsregler, menneskelig gennemgang og direkte bogføring i ERP-systemet.
AI-pakker i niveauer og administrerede AI-tjenester
Færdige AI-pakker klar til udrulning for mid-market-virksomheder, suveræne virksomhedssystemer i stor skala og administrerede AI-API’er på abonnement eller efter forbrug.
Dataarkitektur, datalakehouses og realtidspipelines
ETL- og ELT-datapipelines, streaming i realtid med Kafka og Flink, datalakehouses på Snowflake, Databricks og Iceberg samt vektor- og grafdatabaser.
Data governance, suverænitet, privatliv og sikkerhed
Stamdata, datakontrakter og dataherkomst, datakvalitet og dataplacering samt datasikkerhed: kryptering, tokenisering, maskering og syntetiske testdata.
Agentisk BI og beslutningsintelligens
Samtalebaseret BI og AI-dataanalytikere, ledelsesdashboards og kommandocentre samt kundevendte analyser.
Hvad vi er kendt for
- Data og analyser
- Snowflake
- Databricks
- Apache Kafka
- Kerneområder
- Multiagentworkflows: MCP, A2A og AP2
- Suveræne og luftisolerede LLM’er og SLM’er
- Store kvantitative modeller (LQM’er)
- Apache Iceberg, Databricks og Snowflake
- Intelligent dokumentbehandling (IDP 2.0)
AI og data-stakken
Tre lag bærer hvert system, vi bygger, hver med den standard, det følger, og hvad det garanterer.
| Lag | Teknisk standard | Hvad den garanterer |
|---|---|---|
| Interoperabilitet mellem agenter | Model Context Protocol (MCP og WebMCP), Agent2Agent (A2A) og Agent Payments Protocol (AP2) | Deterministisk værktøjsudførelse og kryptografisk sporbarhed |
| Suveræn modelhosting | GPU-klynger på egen infrastruktur og luftisolerede private clouds med Jais, Falcon, ALLaM, Mistral, Qwen, DeepSeek og Llama | Dataplacering i landet og ingen træning hos tredjeparter på dine data |
| Moderne datagrundlag | Snowflake, Databricks, Apache Iceberg, Apache Kafka og Flink samt rettighedsbevidst GraphRAG | Adgangsregler på række- og rolleniveau, der håndhæves, før modellen ser nogen data |
Teknisk standard
- Interoperabilitet mellem agenter
- Model Context Protocol (MCP og WebMCP), Agent2Agent (A2A) og Agent Payments Protocol (AP2)
- Suveræn modelhosting
- GPU-klynger på egen infrastruktur og luftisolerede private clouds med Jais, Falcon, ALLaM, Mistral, Qwen, DeepSeek og Llama
- Moderne datagrundlag
- Snowflake, Databricks, Apache Iceberg, Apache Kafka og Flink samt rettighedsbevidst GraphRAG
Hvad den garanterer
- Interoperabilitet mellem agenter
- Deterministisk værktøjsudførelse og kryptografisk sporbarhed
- Suveræn modelhosting
- Dataplacering i landet og ingen træning hos tredjeparter på dine data
- Moderne datagrundlag
- Adgangsregler på række- og rolleniveau, der håndhæves, før modellen ser nogen data
Sådan begynder du
Det sker der nu
Aftale om tidspunkt
Vores team sender dig en e-mail for at aftale et tidspunkt for sessionen.
Forhåndskonsultation
En gratis online forhåndskonsultation på 30 minutter: vi gennemgår dine mål, systemer og begrænsninger.
Parathedsanalyse
I en gratis parathedsanalyse på 48 timer tjekker en ledende arkitekt dit projekt op mod de 6 punkter i Definition of Ready og anbefaler det spor, der passer.
Valg af spor
Projekter med et klart omfang modtager et bindende forslag inden for 3 til 5 hverdage. Projekter i konceptfasen starter i Blueprint Studio. Et system i drift, der fejler, er udokumenteret eller skal integreres, starter med en diagnosticering på 1 til 2 uger. Blueprint Studio og diagnosticeringen har hver et fast honorar, som er angivet i forslaget.
AI-native produktteams
Styrede, tværfunktionelle pods af senioringeniører, udstyret med agentisk kodning og QA-værktøjer.
Projekter med fast resultat og administrerede tjenester døgnet rundt
Milepælsdrevet levering med fast omfang og navngivne leveringsansvarlige samt administrerede applikationstjenester døgnet rundt under SLA-styring.
Den hurtigste vej ind er pakken Suveræn agentisk POC (MCP, A2A, GraphRAG), en af vores hurtige opgavepakker.
Hvor du begynderSpørgsmål og svar
Hvordan adskiller det sig fra at tilføje en chatbot?
En chatbot besvarer spørgsmål. Vi bygger systemer, der udfører arbejde. Agenter kalder dine værktøjer under tilsyn, modeller svarer kun ud fra det, brugeren må se, og dataplatforme forsyner dem. Hver enkelt testes, logges og måles.
Hvor bliver vores data af?
Der, hvor du bestemmer. Vi udruller modeller i luftisolerede miljøer, på din egen infrastruktur eller i en regional suveræn cloud, så regulerede data bliver i landet. Data forlader aldrig virksomheden, medmindre du vælger en tjeneste, der tillader det.
Hvordan holder I AI-agenter under kontrol?
Agenter handler gennem snævre værktøjer, der logges, med de rettigheder, du giver. Mennesker fører tilsyn med dem og godkender de trin, der betyder noget. AgentOps tilføjer telemetri, evaluering, guardrails mod opdigtede svar og grænser for tokenforbrug.
Hvor skal vi begynde?
Som regel med det suveræne agentiske proof of concept: én workflow, forbundet med dine interne værktøjer i et privat netværk, som viser værdien før et større byggeprojekt.
Skal vores data først være i orden?
Ikke helt, men vi tjekker dem først. Hvis dokumenterne er ustrukturerede, eller databaserne ligger i siloer, begynder vi med en gennemgang af datakvalitet, dataherkomst og AI-parathed og bygger derefter den platform, modellerne har brug for.
Hvem ejer det, I bygger?
Det gør du. Koden, prompter, evalueringssæt, datapipelines og eventuelle finjusterede modelvægte, vi laver til dig, er dine, når hver milepæl er betalt.
Start med en samtale, ikke en kontrakt.
Fortæl os, hvad du skal bygge, forbinde eller sikre. En arkitekt gennemgår det med dig og anbefaler derefter, hvor du skal starte.