UKUR SEBELUM PERCAYA

Elroy Reinhard

Aplikasi web full-stack dengan AI di dalamnya, sudah berjalan di sebuah bank BUMN besar di Indonesia. Alur kerja berjam-jam menjadi hitungan menit, tetap dengan verifikasi manusia.

DAMPAK NYATA
Terukur
60 menit→

waktu penyusunan draf kontrak

Lihat caranya
Studi Kasus Unggulan

Sistem AI yang Sudah Berjalan di Produksi

Arsitektur end-to-end yang beroperasi di lingkungan perbankan teregulasi. Dianonimkan untuk menjaga kerahasiaan organisasi.

KAPABILITAS

Yang Bisa Saya Bangun untuk Anda

Saya membangun aplikasi web dengan AI di dalamnya, yang menghapus berjam-jam pekerjaan manual.

Otomasi Dokumen

Dari dokumen sumber multi-halaman ke draf siap produksi, dengan verifikasi human-in-the-loop.

Lihat di produksi

Asisten Pengetahuan

Chatbot yang berpijak pada dokumen internal perusahaan, dengan sitasi halaman, penolakan pertanyaan di luar cakupan, dan siklus pembaruan knowledge yang aman.

Lihat di produksi

Verifikasi Dokumen (OCR)

Membandingkan dokumen fisik dengan catatan digital, hanya menampilkan ketidaksesuaian pada field.

Lihat di produksi

Web Apps & Internal Tools

Aplikasi web full-stack dan tool internal, dari satu modul sampai platform multi-modul dengan single sign-on, role-based access, dan audit log.

Lihat tech stack
PROSES

Cara kita bekerja sama

  1. 01

    Scope dulu

    kita petakan alur kerja manualnya dan sepakati satu hasil yang bisa diukur sebelum apa pun dibangun.

  2. 02

    Tahap dengan harga tetap

    pekerjaan dibagi per tahap, masing-masing dengan hasil dan kriteria penerimaan yang jelas.

  3. 03

    Dibangun dengan pengecekan

    prototipe diuji dengan dokumen asli Anda, hasilnya dievaluasi, dan manusia memverifikasi keluaran AI.

  4. 04

    Serah terima yang rapi

    Anda menerima source code, dokumentasi, dan deployment yang berjalan.

  5. 05

    Maintenance opsional

    dukungan lanjutan disepakati terpisah, hanya kalau dibutuhkan.

PRINSIP ENGINEERING

Insight Arsitektur

Semua insight
01

Human-in-the-loop lebih unggul dari akurasi mentah

Verifikasi side-by-side menurunkan error lebih banyak daripada mengejar model yang lebih pintar.

Studi kasus terkait
02

Perlakukan knowledge seperti kode

Staging, promote, rollback satu klik, dan audit trail untuk setiap dokumen.

Studi kasus terkait
03

Ukur sebelum percaya

Jalankan eval suite multi-run custom dengan minimal tiga run per soal untuk mengimbangi variasi output LLM, dan jaga eval set dari kurasi yang bias.

Studi kasus terkait

Tertarik merilis sistem serupa?

Saya bermitra dengan tim untuk merancang, mengevaluasi, dan merilis sistem AI tingkat produksi dengan dampak operasional yang terverifikasi.

Mari berdiskusi di LinkedIn