Adept Concept: Avansert samsvarsstyring gjort enkelt 

Slik virker Adept AI Engine

Adept AI Engine” er en stor språkmodell som utvider Adept-løsningen fra å være et verktøy for samsvarsstyring til også å faktisk gjøre en betydelig del av samsvarsarbeidet.  Løsningen er derfor ikke bare «språkmodell»-basert, men også i stor grad «kunnskaps»-basert. Gjennom bruk av den avansert språkteknologien i Adept AI Engine, kan brukerne:

- Automatisere mange av de compliance-relaterte oppgavene 

- Automatisere alle søk og sterkt redusere tid brukt på vurderinger av egne styringsdokumenter og prosedyreverk mot compliance-kravene.

- Få automatiske forslag og en meget enkel prosess med å knytte styringsdokumenter til compliance-krav.

- Arbeide med matching av krav mot dokumentasjon, uavhengig av språk.

Slik arbeider AI-en og gir samsvar i turbo-fart, sporbart og dokumentert, og med spart tid i alle ledd! AI-en identifiserer og evaluerer og finner signifikante endringsbehov - med 99% nøyaktighet og på 10% av tiden det ellers ville tatt. Språkmodulen responderer med hvordan kravene møtes, uten å hallusinere - dikte opp - og med kildereferanser

Webstep-konsulentene hos Adept - slik har de bidradd

Anders Røvær - Data Scientist, AI-ekspert

Anders er Data Scientist med doktorgrad i fysikk fra Universitetet i Bergen, med flere publikasjoner, inkludert i Nature. Han har solid teknisk kompetanse i C++ og Python, samt erfaring med store datamengder, maskinlæring og generativ AI. Hos Adept Concept implementerte han AI-løsninger for lovverksporing, kombinerte teknisk dyktighet med prosjektledelse, og leverte innen stramme tidsrammer.

Anders utviklet og testet "Adept AI-Engine" der plattformen benytter en "Retrieval-Augmented Generation"-metode, som innebærer å innkapsle dokumentasjon på en slik måte at den kan tilby relevant kontekst til en stor språkmodell (LLM) , basert på det spesifikke spørsmålet som er stilt. 

Takket være hjelpen fra Anders har Adept™ nå tatt i bruk maskinlæring og kunstig intelligens i vår løsning. Anders sine dype analytiske evner i kombinasjon med hans innsikt og teknologiske kompetanse gjorde at vi lyktes med vårt prosjekt. Samarbeidet vårt med Anders har gitt enestående resultater for vår bedrift - Arild Havnen, Adept Concept AS

Susanna Waagsæther, Prosjektledelse
Susanna leder samarbeidet mellom Webstep og Adept, koordinerer salgs- og markedsaktiviteter, og bistår med forretningsplan for Adepts nye AI Engine, som åpner nye markedsmuligheter.

Susanna er en IT-prosjektleder med spesialisering i BPM og mer enn 10 års erfaring med prosjektledelse, inkludert internasjonale outsourcingprogrammer og IT-prosjekter. Hun har erfaring fra ulike bransjer som bank, forsikring, energi, offentlig sektor og havbruk, og leverer raskt verdi til kunder.

Hun er strukturert, positiv, og har stor arbeidskapasitet. Med sin profesjonelle og diplomatiske tilnærming inspirerer hun til å oppnå felles mål, og trives i komplekse organisasjoner.

Kristoffer Berg, utvikler
Hos Adept har Kristoffer utviklet et Rest API som integrerer mot forskjellige dokumentasjonssystem og eksponerer denne dataen i et felles grensesnitt. I tillegg til å utvikle applikasjonen har Kristoffer også vært ansvarlig for devops. Han har også jobbet med Management system API, backend-utvikling, devops, sikkerhet og AI-utvikling

Styringsdokumenter er et viktig grunnlag når bedrifter skal bevise at de er i samsvar med operasjonelle krav. Dokumentsystemene blir brukt til lagring og organisering av blant annet styringsdokumenter (Governing Documentation). APIet skal være et så tynt lag som mulig mellom Adept og dokumentasjonssystemene og skal eksponere et identisk grensesnitt uavhengig av datakilde.

Traditional animation (also called cel animation or hand-drawn animation) was the process used for most animated films of the 20th century.

Simon Riple, utvikler
Som systemutvikler hos Adept har Simon levert en ny, moderne landingsside utviklet i React med Next.js. I tillegg jobber han med å videreutvikle datainntaksprosessen til Adept AI Engine, som hjelper kunder med å finne intern dokumentasjon.

Dette innebærer å hente og prosessere dokumenter fra ulike systemer, og vi jobber nå med å bruke AI for å finne duplikat informasjon og generere metadata basert på filinnhold.

Adrian Evensen, Data Scientist
Adrian har jobbet med videreutvikling av Adepts AI Engine, inkludert optimalisering ved bruk av “chunking” og “prompting”. Han har sett på utvidelse av dokumenttyper som AI Engine kan lese, som .doc.

Jeg har også undersøkt en applikasjon (WordSmith) for å bytte dokumentmaler og fylle ut spesifikke felt ved hjelp av språkmodeller. Han er også satt opp for å utvide utvalget av språkmodeller, som Gemini, Claude, og open-source alternativer, for å gi kundene større fleksibilitet med hensyn til GDPR og sikkerhet.