Gavn Software
L'IA pour les systèmes critiques de l'entreprise
Gavn Software est un cabinet de conseil en IA et en ingénierie logicielle situé juste à l'extérieur de Copenhague, au Danemark. Nous intégrons l'IA dans les systèmes dont les gens dépendent déjà. Nous sommes avant tout des ingénieurs. La plupart des projets d'IA échouent sur la fondation plutôt que sur le modèle, donc l'IA doit surpasser une solution plus simple avant que nous ne la déployions. Parfois, ce n'est pas le cas, et nous le disons. Il y a trois façons de travailler avec nous. Une évaluation de l'aptitude à l'IA de deux semaines qui examine vos systèmes et flux de travail et fournit un plan priorisé et chiffré. Des ateliers d'IA pratiques animés sur la propre base de code et le backlog de vos développeurs, afin qu'ils repartent en utilisant les outils sur un travail réel. Et un développement de bout en bout, de la spécification technique à l'exploitation quotidienne. Nous construisons des agents dans les logiciels de production avec l'utilisation d'outils, la récupération, des garde-fous et un système d'évaluation. Nous entraînons des modèles personnalisés pour la prévision, la classification de documents et la détection d'anomalies. Et nous construisons l'infrastructure sous-jacente, en Python, Rust, .NET et Azure. Les obligations GDPR, de résidence des données de l'UE et de la loi sur l'IA sont intégrées à l'architecture dès le départ plutôt que d'être ajoutées au moment de la révision. Travaux récents : un agent d'IA dans PDC StaffPlan, basé sur 20 000 pages de documentation. Quatre mois de la spécification à la production, maintenant déployé sur sept produits pour plus de 10 000 utilisateurs. Vous parlez directement à l'ingénieur qui conçoit et construit votre système. Les deux fondateurs sont titulaires d'une maîtrise en informatique et ingénierie de la DTU et y donnent des conférences. Aucun avis client pour le momentSoyez le premier à écrire un
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2 services offerts par Gavn Software
Description We are software engineers first. Most AI projects fail on the foundation, not the model, so AI has to beat a simpler solution before we deploy it. Sometimes it doesn't, and we say so. Engagements usually start with a two-week AI Readiness Assessment: we examine your systems and workflows and deliver a prioritized, costed plan. It stands alone, with no obligation to continue with us. From there we build agents inside production software, with tool use, retrieval, guardrails, and an evaluation harness so you can tell when a change made things worse. We also train custom models for forecasting, document and ticket classification, anomaly detection, and queue ranking, chosen to survive production rather than to demo well. Compliance is designed in: EU data residency, GDPR and AI Act obligations mapped onto concrete architecture, and security review covering prompt injection, permissions, and secrets. We built an AI agent into PDC StaffPlan, grounded in 20,000 pages of documentation. Four months from spec to production. It runs across seven products for more than 10,000 users. You talk directly to the engineer designing and building your system. Both founders hold an MSc in Computer Science and Engineering from DTU and guest lecture there. Probably not a fit if you want a proof of concept with no route to production, a chatbot without compliance requirements, or low-code automation.Compétences en Intelligence Artificielle (6) Développement IAIntelligence artificielleAlgorithme IAExpertise IAIA générativeAgents IA
En savoir plus sur Intelligence ArtificielleDescription We design from the failure cases first: what the system has to survive, not what it does when everything works. That comes from building critical flight-planning infrastructure, security operations tooling, and healthcare systems, where "it worked in testing" is not a standard anyone accepts. We question the baseline requirements and strip away complexity aggressively. Fewer moving parts is not a stylistic preference. It is what lets the next engineer maintain the system. We build custom software and APIs in Python, Rust and .NET, on PostgreSQL and React, with the infrastructure underneath: Azure or on-premise, Terraform, CI/CD, environments, scaling, and logging people actually use. GDPR and EU data residency are mapped onto the architecture from the start, not bolted on at review time. Where AI genuinely beats a simpler approach we build that too. Often it doesn't. Recent work: PDC StaffPlan, four months from specification to production, now running across seven products for more than 10,000 users. A small team taking end-to-end responsibility from technical specification to daily operation. You communicate directly with the engineer doing the work. Both founders hold an MSc in Computer Science and Engineering from DTU and guest lecture there. Probably not a fit if you need a proof of concept with no route to production, low-code automation, or a standard SaaS configuration.Compétences en Développement de Logiciel (3) Développement de logicielDéveloppement de logiciels personnalisésDéveloppement de logiciels d'entreprise
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