01INGEN UNIK FÖRDEL
Samma allmänna intelligens kan inte vara er fördel.
Om ni och en konkurrent hyr samma modeller och använder samma publika kunskap höjer AI grundnivån för båda. Den bygger inte in det som gör ert företag bättre.
Privat företags-AI · Under utveckling
Varför hyra intelligens som era konkurrenter också hyr?
Works Like Us bygger ert företags egen AI-modell. Vi finjusterar en öppen modell på godkända exempel på hur ert företag arbetar, kopplar den till era verktyg och kör den på hårdvara eller i ett privat moln ni kontrollerar. Målet är att bygga in er verksamhetsfördel i intelligens företaget äger.
Känsligt arbete stannar inom den gräns ni väljerNi kontrollerar modellen, minnet och arbetsflödenaBehåll verksamhetskunskap när människor slutar
Inom er kontrollerade miljö
GRUNDEn öppen modell ni kan behållaöppna vikter · inget beroende av en modell
träna + styr
ERTErt företag inbyggt i modellentränat omdöme · minne · regler
koppla + agera
ANVÄNDEr privata AIassistenter · agenter · skräddarsydd mjukvara
Varje godkänd rättelse kan förbättra det ert företag äger.
Allmän AI blir något alla företag kan hyra.
Vi finjusterar en öppen modell på era processer och beslut så att företagets vallgrav byggs in i intelligens ni kontrollerar.Kostnaden för att hyra all intelligens
Utan företagsägd AI återstår tre strategiska risker.
Publika assistenter kan vara utmärkta verktyg. Risken är att göra dem till den enda platsen där företagets resonemang, samlade lärande och framtida mjukvara finns.
02PLATTFORMSBEROENDE
En leverantör kan ändra en förmåga verksamheten är beroende av.
Leverantören styr grundmodellen, priset, reglerna och tillgången. Ett bra verktyg kan ändå bli ett strategiskt beroende när intelligensen inte går att flytta.
03KUNSKAPSFÖRLUST
Institutionellt omdöme går fortfarande ut genom dörren.
Resonemanget bakom bra arbete finns ofta hos erfarna människor, inte i dokument. När de slutar försvinner omdömet om företaget inte medvetet fångar och lär ut det.
Varför företag vill ha en egen AI
Äg modellen, gör den bättre på ert företag och behåll det den lär sig.
En företagsägd modell kan bevara mönster som inte ryms i ett styrdokument eller en prompt: hur erfarna människor väger av alternativ, känner igen undantag och avgör vad bra arbete är. Den första driftsättningen måste visa att detta förbättrar ett verkligt arbete.
Använd AI för känsligt arbete
Behåll godkänd data och modellkörning på era egna servrar eller i ert privata moln i stället för att skicka arbetet till en publik assistent.
Slå generisk AI i utvalda företagsuppgifter
Finjustera den med godkända exempel på era produkter, ert språk, era beslut och krav och jämför sedan med det bästa tillåtna alternativet.
Behåll en företagsfördel som växer
Den tränade modellen, minnet, utvärderingarna och rättelserna blir en företagstillgång som består när grundmodeller eller leverantörer förändras.
Skapa mjukvara konkurrenterna inte kan hyra
Bygg agenter, arbetsflöden och applikationer kring den kunskap och bedömningsförmåga som gör ert företag annorlunda.
Koppla verktygen ni redan använderMicrosoft 365Google WorkspaceHubSpotSalesforceEra egna system
Vad Works Like Us levererar
En praktisk tjänst som bygger, driftsätter och underhåller ert företags egen LLM.
Det här är inte ännu en programlicens. Vi börjar med en öppen modell, kör den på er hårdvara eller i ert privata moln, tränar och anpassar den med godkänd företagsdata och kopplar den sedan till ett arbete där resultatet spelar roll.
- 01Välj gränsen och arbetet
Bestäm den känsliga datan, vilka som får använda den och ett resultat som är värt att förbättra.
- 02Driftsätt den privata modellen
Sätt upp en modell med öppna vikter i infrastruktur ert företag kontrollerar.
- 03Träna den på hur ert företag arbetar
Använd godkända exempel, beslut och återkoppling för att finjustera modellen och lägg sedan till det minne, de regler och verktyg som arbetet kräver.
- 04Driv, mät och förbättra
Låt teamet använda den, registrera fel och bygg vidare bara när den ger ett värdefullt resultat.
Privat genom arkitekturen
Använd AI utan att skicka känsligt arbete till ChatGPT.
En privat driftsättning kan hålla modellen och företagsdatan i er egen infrastruktur. Om en extern tjänst skulle förbättra en uppgift är användningen valfri, begränsad och överenskommen – aldrig dold i systemet.
Kör den där ni har kontroll
Driftsätt på företagets hårdvara eller i ett privat molnkonto som valts för den verkliga datan och uppgiften.
Använd en modell ni kan behålla
Börja med öppna vikter så att kärnsystemet inte försvinner när en modellleverantör ändrar tillgång, pris eller regler.
Ge varje person bara den åtkomst som behövs
Företagets behörigheter styr vem som får använda vilken kunskap och vilka åtgärder som fortfarande kräver en namngiven person.
Registrera vad AI:n lär sig
Behåll de utvärderingar, rättelser och händelser som behövs för att granska och medvetet förbättra systemet.
Det strategiska valet
Hyr samma intelligens som alla andra – eller bygg en fördel ert företag behåller.
Publik AI är användbar för allmänt arbete. Risken börjar när en leverantörs modell blir platsen där er känsliga kontext, verksamhetskunskap och samlade lärande finns.
Leverantören styr intelligensen ni blir beroende av.
- Leverantören väljer modell, pris och tillgång
- Känslig kontext kan passera er valda gräns
- Konkurrenterna kan hyra samma allmänna förmåga
- Ett leverantörsbyte kan kräva att företagslagret byggs om
Ert företag styr intelligensen det skapar.
- Ni väljer modellen och var den körs
- Godkänd data och modellkörning kan stanna inom er gräns
- Mönster från era beslut och exempel kan tränas in i vikter ni kontrollerar
- Företagslagret kan bestå när grundmodellen byts
Det Copilot och Gemini redan löser
Deras integritetslöften för företag är verkliga. Produkten är fortfarande hyrd intelligens.
Microsoft och Google uppger att företagets prompter och innehåll i deras företagsprodukter inte används för att träna gemensamma grundmodeller utan tillstånd. Det är ett viktigt skydd. Det är inte samma sak som att få en företagstränad modell, modellens vikter och friheten att köra intelligensen oberoende av plattformen.
Microsofts villkor för dataskydd ↗Googles villkor för AI-integritet ↗
Den första driftsättningen
Börja med ett arbete som är värt att hålla privat.
- VäljEtt värdefullt arbetsflöde som publik AI inte kan hantera säkert eller tillförlitligt
- ByggDen minsta privata modellen, datakopplingen och applikationen som behövs
- BevisaEn verklig förbättring innan mer data tränas eller fler arbetsflöden läggs till
Enterprise LLM-visionen
Börja med en privat modell. Sluta med mjukvara ingen konkurrent kan hyra.
LLM:en blir företagets intelligenslager. Vi bygger minne, agenter, arbetsflöden och applikationer runt den. Med tiden kan ett företag ha flera specialistmodeller – för försäljning, juridik, support eller enskilda roller – och ersätta generisk mjukvara där företagstränad AI skapar en verklig fördel.
01ÄG
En privat företagsmodell
En öppen modell som körs i infrastruktur ni kontrollerar.
02LÄR
Intelligens som växer
Godkänd kunskap, beslut, rättelser och utvärderingar förbättrar den.
03AGERA
Agenter och arbetsflöden
Modellen arbetar i verktygen och processerna som driver företaget.
04ERSÄTT
Skräddarsydd AI-mjukvara
Generisk SaaS ersätts där mjukvara byggd för ett företag skapar en verklig fördel.
Varför Works Like Us kan bli starkare
Kunden behåller intelligensen. Vår driftsättningsmetod blir bättre.
Den långsiktiga vallgraven är inte tillgång till en grundmodell. Den är att bli ovanligt bra på att hitta unikt arbete, lära modellen det och driva privata system ekonomiskt.
- 01Hitta arbetet konkurrenterna inte kan se
Identifiera besluten, exemplen och det outtalade omdömet som verkligen gör företaget annorlunda.
- 02Gör resultat till en lärloop
Fånga godkänd återkoppling, jämför resultat och träna bara när bevisen säger att modellen bör förändras.
- 03Gör privat drift mer ekonomisk mellan driftsättningar
Återanvänd kapacitetsplanering, installation, utvärdering och övervakning så att högre gemensamt infrastrukturutnyttjande kan sänka kostnaden medan varje kunds data och tränade modell hålls åtskilda.
Marknaden har börjat besvara invändningen
Ledande företag bygger egen AI kring kunskapen som gör dem annorlunda.
Det här är inte kunder till Works Like Us. Det är offentliga exempel som visar att säker åtkomst till en allmän assistent inte har tagit bort behovet av företagsspecifik intelligens.
Thomson Reuters
Thomson Reuters investerade 40 miljoner dollar för att bygga och kontrollera en egen modell från en öppen grund. Tränad på mindre än 10 procent av företagets juridiska innehåll kom Thomson först i ett svårt juridiskt test och var konkurrenskraftig i andra.
Läs företagets egen källaKirkland & Ellis
Kirkland avsatte 500 miljoner dollar för egen AI-teknik. Bolaget uppgav att 180 teknikspecialister byggde en plattform med kunskap från 250 jurister för att sprida firmans samlade intelligens.
Läs företagets egen källaFIS
FIS och Anthropic satte in ingenjörer tillsammans för att bygga en agent för finansiell brottslighet. FIS säger att datan stannar i infrastruktur bolaget kontrollerar och att FIS äger agenten, medan Claude står för resonemanget.
Läs företagets egen källaDet här bevisar inte: inget av exemplen visar att en öppen modell slår en frontiermodell i varje uppgift. De visar att institutionell kunskap, återkopplingsloopar och kontroll över det företagsspecifika systemet redan är strategiska investeringar.
Varför Works Like Us
“När allmän intelligens blir en handelsvara måste ett företag träna in sina egna processer, övertygelser och data i modeller det kontrollerar.”
Yusuf Young
Yusuf grundade FunnelBud, ett svenskt CRM-företag som har hjälpt hundratals kunder. Innan dess byggde han HubSpot- och Salesforce-system. Works Like Us är under utveckling och har ännu ingen slutförd kunddriftsättning.
Vanliga frågor
Det här bör ni veta innan vi börjar.
Varför inte bara använda ChatGPT, Copilot eller ett annat färdigt verktyg?
Använd publik AI för allmänt arbete när villkoren och kontrollerna passar. Bygg en egen när känslig data måste stanna inom er gräns, AI:n måste bli tydligt bättre på ert företag eller ett beroende av en leverantör skulle utsätta en central förmåga för risk.
Kommer inte Microsoft eller Google att erbjuda det här?
De erbjuder redan användbar företagskontext och starka integritetskontroller. Marknaden har ändå rört sig mot egna system: Thomson Reuters testade en egen modell på sin data, Kirkland bygger AI-plattformar som bolaget äger och FIS byggde en egen agent kring kontrollerad infrastruktur. Exemplen betyder inte att varje företag behöver en egen modell. De visar att Microsoft-eller-Google-invändningen inte längre avslutar argumentet för företagsspecifik intelligens.
Är det här mjukvara eller konsultarbete?
Det börjar som en praktisk tjänst. Works Like Us utformar, driftsätter och underhåller modellen och den första applikationen tillsammans med ert företag. Återkommande delar av arbetet kan bli en produkt över tid.
Tränar vi en modell från grunden?
Nej. Vi börjar med en modell med öppna vikter och finjusterar eller fortsätter träna den bara där godkänd företagsdata och mätbara resultat motiverar arbetet. Minne och sökning kan hantera kunskap som ska kunna ändras utan ny träning av vikterna.
Måste den köras på hårdvara på kontoret?
Nej. Den kan köras på företagets egna servrar eller i ett privat molnkonto som företaget kontrollerar. Poängen är att kärnmodellen, företagsdatan och lärandet inte behöver vara beroende av en publik AI-tjänst.
Blir en privat modell lika bra som den bästa publika modellen?
Inte på varje allmän uppgift. Tesens kärna är att en modell som tränats på ett företags egna exempel och återkoppling kan slå en generisk modell i utvalda företagsuppgifter. Vi jämför med det bästa tillåtna alternativet och bygger inte vidare om det uppmätta resultatet inte är tillräckligt mycket bättre för att spela roll.
Vad kostar en första driftsättning?
Det finns ännu inget fast offentligt pris. Hårdvara, dataförberedelse, träning, säkerhet och underhåll skiljer sig mellan företag. Det första samtalet definierar tillräckligt av arbetet och driftsättningsgränsen för att uppskatta kostnaden ärligt.
Kommer ni att ersätta vårt CRM eller andra viktiga system?
Vanligtvis inte i början. Vi kopplar den privata AI:n till de program ni redan använder. Om ert CRM behöver bytas ut bygger vårt systerbolag CRM From Within CRM-system kring hur ert företag faktiskt arbetar.
Är Works Like Us redan i drift?
Företaget är under utveckling. Det finns ännu inga slutförda Works Like Us-driftsättningar hos kunder. En förfrågan inleder en teknisk och affärsmässig diskussion; den lovar inte att det föreslagna systemet redan finns.
Utforska en första driftsättning
Vilket arbete är för känsligt – eller för viktigt – för en publik AI?
Berätta vad människor gör idag och vilken data som används. Vi svarar med det första privata AI-systemet vi skulle utforska, var det kan köras och vilket resultat som är värt att testa.