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AI सिस्टम, आपके काम के इर्द-गिर्द बने हुए।

BuildMidas एक AI इंजीनियरिंग कंपनी है। एंटरप्राइज़ और संस्थान हमारे पास एक समस्या लेकर आते हैं — अक्सर ऐसी जिसके लिए कोई खरीदने लायक प्रोडक्ट नहीं है और कोई नकल करने लायक मिसाल नहीं है — और हम इस पर शोध करते हैं, सिस्टम डिज़ाइन करते हैं, इसे शुरू से बनाते हैं, साबित करते हैं कि यह काम करता है, और इसे उनकी संपत्ति के रूप में सौंप देते हैं। कोई भी उद्योग, कोई भी देश, जवाब चाहे जो भी निकले।

हम क्या बनाते हैं

आपकी समस्या के लिए बनाया गया, हमारी समस्या से अनुकूलित नहीं

हर एंगेजमेंट एक खाले पन्ने के रूप में शुरू होता है। ये उस तरह के सिस्टम हैं जो वह पन्ना आमतौर पर बनता है — श्रेणियों के रूप में, मेन्यू के रूप में नहीं, और ज़्यादातर प्रोजेक्ट कई को मिलाते हैं।

डोमेन AI सिस्टम

आपके क्षेत्र के अपने डेटा, शब्दावली, और बाधाओं के इर्द-गिर्द बनाए गए मॉडल और पाइपलाइन — वह काम जो कोई भी सामान्य-प्रयोजन टूल नहीं कर सकता क्योंकि उसने कभी आपकी समस्या नहीं देखी।

एजेंटिक ऑटोमेशन

ऐसे सिस्टम जो सुझाव देने के बजाय मल्टी-स्टेप काम को अंजाम देते हैं: रिसर्च, रिकॉन्सिलिएशन, मॉनिटरिंग, एस्केलेशन — जहां भी परिणाम वास्तविक हैं वहां मानवीय अनुमोदन के साथ।

कोपायलट और असिस्टेंट

ऐसे असिस्टेंट जो आपके ऑपरेशन के भीतर काम करते हैं, आपके डेटा पर आधारित, आपके नियमों तक सीमित, और उन लोगों को जवाबदेह जो प्रक्रिया के मालिक हैं।

दस्तावेज़ और डेटा इंटेलिजेंस

आपके पास पहले से मौजूद कॉन्ट्रैक्ट्स, रिकॉर्ड्स, फ़ाइलिंग्स, और आर्काइव्स में एक्सट्रैक्शन, क्लासिफ़िकेशन, मैचिंग, और सिमेंटिक सर्च।

विज़न, मीडिया और 3D

निरीक्षण और गुणवत्ता सिस्टम, वीडियो समझ, जेनरेटेड मीडिया, और सिमुलेशन, प्रशिक्षण, या प्रोडक्ट के लिए इंटरैक्टिव 3D।

पूर्वानुमान और निर्णय सिस्टम

ऐसे मॉडल जो प्राइसिंग, डिमांड, क्षमता, रखरखाव, और जोखिम निर्णयों को सूचित करते हैं, इस तरह प्रस्तुत किए गए कि जवाबदेह लोग उन पर सवाल उठा सकें।

अनुप्रयुक्त शोध

खुले सवालों की उचित तरीके से जांच: दृष्टिकोणों की तुलना, परिणामों का मापन, आपको सबूत प्रकाशित करना — इस ईमानदार निष्कर्ष सहित कि कोई चीज़ अभी बनाने लायक नहीं है।

मॉडल विकास और अनुकूलन

आपके डोमेन के लिए मॉडल चुनना, मिलाना, फ़ाइन-ट्यून करना, और मूल्यांकन करना, जिसमें लागत, लेटेंसी, और विफलता व्यवहार को बाद के विचार के बजाय आवश्यकताओं के रूप में माना जाता है।

डेटा फाउंडेशन

पाइपलाइन, लेबलिंग, रिट्रीवल लेयर, और मूल्यांकन हार्नेस जो तय करते हैं कि ऊपर की कोई भी चीज़ प्रोडक्शन के संपर्क में आने पर टिकती है या नहीं।

एंड-टू-एंड प्रोडक्ट्स

आइडिया से लेकर शिप और संचालित होने तक ले जाए गए पूरे प्रोडक्ट्स — वेब, मोबाइल, डेस्कटॉप, एम्बेडेड इंटरफ़ेस — आपके ब्रांड और आपके खातों के तहत।

जो पहले से मौजूद है उसमें AI लाना

पहले से बिज़नेस चला रहे और बदले नहीं जा सकने वाले सिस्टम में इंटेलिजेंस जोड़ना, बिना ऐसे पुनर्लेखन के जिसकी किसी को इच्छा नहीं है।

कुछ ऐसा जिसका अभी कोई नाम नहीं है

सबसे दिलचस्प ब्रीफ़ किसी श्रेणी में फ़िट नहीं बैठते। इसका वर्णन करें और हम आपको साफ़-साफ़ बताएंगे कि क्या इसे बनाया जा सकता है और क्या इसे बनाने के लिए हम सही लोग हैं।

क्षेत्र

हम आपके क्षेत्र को सीखने से शुरुआत करते हैं

हम सामान्यज्ञ होने का दिखावा करने वाले क्षेत्र विशेषज्ञ नहीं हैं, न ही इसका उल्टा। हर एंगेजमेंट डोमेन के काम से शुरू होता है — नियमों को पढ़ना, ऑपरेटर्स के साथ बैठना, यह समझना कि विफलता की कीमत क्या है — क्योंकि यही वह चीज़ है जो एक ऐसे सिस्टम को अलग करती है जिसे लोग इस्तेमाल करते हैं उस डेमो से जिसे वे छोड़ देते हैं।

स्वास्थ्य सेवा और जीवन विज्ञान

क्लिनिकल और परिचालन सिस्टम जहां सटीकता, ऑडिटेबिलिटी, और मरीज़ की गोपनीयता ही डिज़ाइन है, अंत में जोड़ा गया अनुपालन कदम नहीं।

वित्तीय सेवाएं

जोखिम, अंडरराइटिंग, अनुपालन, धोखाधड़ी, और क्लाइंट-फेसिंग सिस्टम, जो एक नियामक के साथ-साथ एक उपयोगकर्ता को भी समझाए जा सकने के लिए बनाए गए हैं।

ऊर्जा और यूटिलिटीज़

जनरेशन, ग्रिड, और संसाधनों में पूर्वानुमान, ऑप्टिमाइज़ेशन, एसेट स्थिति, और फ़ील्ड ऑपरेशन।

मैन्युफैक्चरिंग और सप्लाई चेन

निरीक्षण, उपज, शेड्यूलिंग, डिमांड, और लॉजिस्टिक्स — जहां मॉडल को एक असली प्लांट फ़्लोर पर टिकना पड़ता है।

सार्वजनिक क्षेत्र और संस्थान

जनसंख्या स्तर पर दी जाने वाली सेवाएं, जहां डेटा रेजिडेंसी, पारदर्शिता, और जवाबदेही गैर-परक्राम्य हैं।

टेलीकॉम, मीडिया और मोबिलिटी

नेटवर्क इंटेलिजेंस, कंटेंट सिस्टम, और परिवहन संचालन जो लगातार चलते हैं और महंगे तरीके से फेल होते हैं।

रिटेल और कंज़्यूमर

डिमांड, प्राइसिंग, पर्सनलाइज़ेशन, और वे कस्टमर-फेसिंग प्रोडक्ट्स जिन तक ये निर्णय पहुंचते हैं।

शिक्षा और शोध

शिक्षण, मूल्यांकन, और अपने खुद के शोध कार्यक्रमों में AI लागू करने वाले संस्थान, जहां नवीनता से ज़्यादा कठोरता मायने रखती है।

आपका क्षेत्र, सूचीबद्ध नहीं

हम जो ज़्यादातर बनाते हैं वह पहले कभी नहीं बनाया गया है, इसलिए एक अपरिचित क्षेत्र अयोग्यता के बजाय सामान्य शुरुआती स्थिति है।

हम कैसे एंगेज करते हैं

आपकी ज़रूरत के आधार पर कई तरीके

आपके लिए इसे बनाना

एक परिभाषित परिणाम, एंड-टू-एंड डिलीवर किया गया: हम स्कोप तय करते हैं, बनाते हैं, सत्यापित करते हैं, और एक काम करने वाला सिस्टम सौंपते हैं जिसका मालिक और संचालक आपकी टीम होती है।

एक एम्बेडेड टीम

हमारे इंजीनियर आपके लोगों के साथ आपके संगठन के भीतर काम करते हैं, ताकि एंगेजमेंट खत्म होने पर क्षमता आपके पास ही रहे।

सह-विकास

हम मिलकर कुछ बनाते हैं और साझा करते हैं कि यह क्या बनता है — जब परिणाम एक आंतरिक सिस्टम के बजाय खुद में एक प्रोडक्ट होता है तो यही सही रूप है।

रिसर्च पार्टनरशिप

आपके क्षेत्र में अभी तक अनुत्तरित सवालों की जांच के लिए एक स्थायी व्यवस्था, जिसमें परिणाम और सबूत सामने आते ही दिए जाते हैं।

आकलन और सलाहकार सेवा

बिल्ड के लिए प्रतिबद्ध होने से पहले: क्या संभव है, इसकी लागत क्या होगी, क्या गलत हो सकता है, और क्या AI वाकई सही साधन है।

आपके साथ इसे चलाना

एक बार लाइव होने के बाद, हम मॉनिटरिंग, रीट्रेनिंग, और बदलाव के लिए बने रह सकते हैं — या पूरी तरह से सौंप सकते हैं। दोनों ही सामान्य अंत हैं।

शून्य से

यहां एक सिस्टम कैसे बनाया जाता है

1

डोमेन सीखना

आपका क्षेत्र, आपकी बाधाएं, आपका डेटा, और वास्तव में सफलता क्या मानी जाएगी। कुछ भी बनाने से पहले लिखा और सहमत किया गया।

2

रिसर्च

क्या ज्ञात है, क्या आज़माया जा चुका है, क्या नया संभव है। जहां जवाब अभी मौजूद नहीं है, यहीं हम इसे ढूंढते या ईजाद करते हैं।

3

कठिन हिस्से को साबित करना

सबसे जोखिम भरी धारणा पहले, कुछ काम करते हुए के रूप में। अगर यह टिकती नहीं, तो आप इसे हफ़्तों में और सस्ते में सीख लेते हैं।

4

इसे इंजीनियर करना

काम करते हुए वृद्धिशील हिस्सों में बनाया गया जिन्हें आप देख और उपयोग कर सकते हैं — डेटा फाउंडेशन और मूल्यांकन हार्नेस मॉडल के साथ-साथ, उसके बाद नहीं।

5

सत्यापन

तब तक जांचा, प्रतिकूल रूप से समीक्षा किया, और सुधारा गया जब तक यह टिक न जाए, इसका रिकॉर्ड रखते हुए कि क्या टेस्ट किया गया और क्या ठीक किया गया।

6

सौंपना और स्केल करना

जहां आप चाहें वहां डिप्लॉय किया गया, डॉक्यूमेंटेड, और चलाने के लिए आपका — अगर आप चाहें तो सपोर्ट के साथ और अगर न चाहें तो कोई निर्भरता नहीं।

हम ही क्यों

आप वास्तव में क्या खरीद रहे हैं

ग्रीनफ़ील्ड सामान्य स्थिति है

हम आपकी समस्या को किसी ऐसे प्रोडक्ट में नहीं फ़िट कर रहे जिसे हम पहले से बेचते हैं। हम जो ज़्यादातर डिलीवर करते हैं वह एंगेजमेंट शुरू होने से पहले किसी भी रूप में मौजूद नहीं था।

रिसर्च और इंजीनियरिंग साथ-साथ

वही टीम सवाल की जांच करती है और सिस्टम को शिप करती है, इसलिए निष्कर्ष प्रोडक्शन के रास्ते में किसी स्लाइड डेक में दम नहीं तोड़ते।

वेरिफ़िकेशन वैकल्पिक नहीं है

जो हम सौंपते हैं उसे परखा गया है, सुरक्षा और एक्सेसिबिलिटी के लिए समीक्षा किया गया है, ठीक किया गया है और फिर से जांचा गया है — और आपको सबूत मिलते हैं, आश्वासन नहीं।

आप सब कुछ के मालिक हैं

सोर्स, जिन मॉडलों को विकसित करने के लिए आपने भुगतान किया, इंफ्रास्ट्रक्चर, और खाते आपके हैं। कुछ भी हमारे साथ लॉक नहीं है और कुछ भी इस पर निर्भर नहीं है कि हम बने रहें।

हम आपको मना करने में नहीं हिचकिचाएंगे

अगर किसी समस्या को AI की ज़रूरत नहीं है, या यह इसके लिए तैयार नहीं है, तो हम यह कह देते हैं। यह जवाब उस प्रोजेक्ट से कहीं सस्ता है जो चुपचाप फेल हो जाता है।

आप जहां भी हों

हम विभिन्न क्षेत्रों, टाइमज़ोन, और नियामक व्यवस्थाओं के संगठनों के साथ काम करते हैं, और उस वातावरण में डिप्लॉय करते हैं जिसकी आपके नियम मांग करते हैं।

आपकी शर्तों पर

यह किसी संस्थान में कैसे फ़िट बैठता है

आपका इंफ्रास्ट्रक्चर

सिस्टम वहां चलते हैं जहां आपकी पॉलिसी कहती है कि उन्हें चलना चाहिए — आपका क्लाउड, आपका क्षेत्र, या आपका खुद का हार्डवेयर — उन खातों के तहत जिन्हें आप नियंत्रित करते हैं।

आपका डेटा आपका ही रहता है

हम काम के लिए ज़रूरी न्यूनतम डेटा के साथ काम करते हैं और इस पर अपना कुछ भी प्रशिक्षित नहीं करते। हम आपके डोमेन के बारे में जो सीखते हैं उसे किसी और के प्रोडक्ट के रूप में दोबारा नहीं बेचा जाता।

आपका अपना IP

हम आपके लिए जो विकसित करते हैं वह उपयोग करने, विस्तार करने, लाइसेंस देने, या अपने पास रखने के लिए आपका है।

परिणाम से पहले अनुमोदन

कोई भी चीज़ जो पैसा खर्च करती है या असली दुनिया में कुछ बदलती है, पहले पूछती है, और ठीक-ठीक बताती है कि वह क्या करने वाली है।

आपके समीक्षकों के लिए सबूत

डिलिवरेबल्स में यह रिकॉर्ड होता है कि क्या सत्यापित किया गया और क्या ठीक किया गया, ताकि एक ऑडिट हमारी बात मानने के बजाय सबूत पढ़े।

वैकल्पिक सपोर्ट

बदलावों और मॉनिटरिंग के लिए हमारे साथ बने रहें, या हैंडओवर लेकर इसे खुद चलाएं।

सवाल

क्लाइंट्स सबसे पहले क्या पूछते हैं

क्या आप ऐसे क्षेत्र में कुछ बना सकते हैं जिसमें आपने पहले काम नहीं किया? +
यह आमतौर पर शुरुआती बिंदु होता है। हर एंगेजमेंट का पहला चरण किसी भी आर्किटेक्चर का फ़ैसला होने से पहले आपके डोमेन को ठीक से सीखना है — नियम, वर्कफ़्लो, विफलता की कीमत। हम यह दिखावा करने के बजाय ईमानदार रहना पसंद करेंगे कि हमें अभी क्या नहीं पता, ऐसी विशेषज्ञता का दिखावा करने के बजाय जो हमारे पास नहीं है।
अगर ऐसा कुछ अभी अस्तित्व में ही नहीं है तो? +
फिर काम इंप्लीमेंटेशन के बजाय रिसर्च से शुरू होता है, और पहला डिलिवरेबल एक अधूरे बने सिस्टम के बजाय व्यवहार्यता के बारे में एक जवाब होता है — उसके पीछे के सबूत के साथ।
क्या यह आपका मौजूदा प्रोडक्ट है, जिसे हमारे लिए कॉन्फ़िगर किया गया है? +
नहीं। यह बीस्पोक इंजीनियरिंग है, जो आपकी समस्या के लिए शून्य से बनाई गई है। हम अपने खुद के AI प्रोडक्ट्स भी संचालित करते हैं, और अगर उनमें से कोई आपकी ज़रूरत के किसी हिस्से में फ़िट बैठता है तो हम यह बता देंगे — लेकिन यह संयोगवश है, यह पेशकश नहीं है।
क्या यह पूरी तरह हमारे ही एनवायरनमेंट के अंदर चल सकता है? +
हां। डिप्लॉयमेंट टारगेट, क्षेत्र, और डेटा रेजिडेंसी वे आवश्यकताएं हैं जिनके लिए हम डिज़ाइन करते हैं, वे बाधाएं नहीं जिनसे हम बाद में निपटते हैं।
परिणाम का स्वामी कौन होता है? +
आप — सोर्स, जिन मॉडलों को विकसित करने के लिए आपने भुगतान किया, और वे खाते और इंफ्रास्ट्रक्चर जिन पर यह चलता है।
आप इसकी कीमत कैसे तय करते हैं? +
प्रति एंगेजमेंट, एक बार स्कोप समझ में आने के बाद। हम समस्या जानने से पहले ऐसा आंकड़ा प्रकाशित करने के बजाय कुछ वास्तविक कोट करना पसंद करेंगे जिसका कोई मतलब न हो।
हम शुरुआत कैसे करें? +
समस्या का एक छोटा विवरण ईमेल करें। आपको इस बारे में एक असली जवाब मिलेगा कि क्या और कैसे यह किया जा सकता है — कोई सेल्स सीक्वेंस नहीं।
क्या हम किसी AI प्रोडक्ट को एजेंट वर्कफ़्लो के साथ जोड़ सकते हैं? +
प्रोडक्ट का और उसे सपोर्ट करने वाले चल रहे काम का वर्णन करें। प्रोजेक्ट स्कोप दोनों को कवर कर सकता है, जिसमें आवश्यक इंटीग्रेशन, रिव्यू स्टेप्स और ऑपरेटिंग मॉडल शामिल हैं।
शुरुआती बातचीत में किस जानकारी से मदद मिलती है? +
समस्या, इच्छित उपयोगकर्ता, मौजूदा सिस्टम, उपलब्ध डेटा और सीमाओं को साझा करें। बताएं कि एक उपयोगी परिणाम कैसा दिखेगा और समय से जुड़ी कोई भी आवश्यकता क्या है।
हम कैसे तय करें कि AI के काम की समीक्षा लोगों को कहाँ करनी चाहिए? +
पहचानें कि किन कार्यों के लिए किसी व्यक्ति के निर्णय की आवश्यकता है और उन्हें क्या प्रमाण देखने की ज़रूरत है। रिव्यू कंट्रोल्स, मूल्यांकन और ऑपरेशनल ज़िम्मेदारियों पर प्रोजेक्ट स्कोप के हिस्से के रूप में सहमति बननी चाहिए।

हमें बताएं कि आप क्या बनाने की कोशिश कर रहे हैं

खासकर अगर यह अभी तक मौजूद नहीं है। शुरुआत के लिए समस्या का एक छोटा विवरण काफ़ी है — हम आपको बताएंगे कि इसमें क्या लगेगा, और अगर हम सही लोग नहीं हैं, तो हम यह भी कह देंगे।