AI-Native Engineering komplex rendszerekhez

A komplex technológiából megbízható operatív képességet hozunk létre.

Architecture-led. AI-native. Evidence-driven.

A SOFTIC termékcégekkel, ipari szervezetekkel és közszféra-programgazdákkal dolgozik, amikor egy fontos üzleti lehetőség megvalósítása összetett technológiától függ. Senior mérnöki ítélőképességet és AI-native megvalósítást egyesítünk olyan rendszerek tervezéséhez, fejlesztéséhez, integrációjához és validálásához, amelyeknek a prototípuson túl, valós működésben is helyt kell állniuk.

A gyorsabb mérnöki megvalósítás nem jelenthet gyengébb mérnöki minőséget.

Beszéljük át a kritikus technológiai lehetőséget

MIÉRT MOST

A szoftverfejlesztés átalakul.

Az AI gyorsan csökkenti a szoftver előállításának költségét. Komplex szervezeteknél azonban a legnehezebb kérdések továbbra is architekturálisak és működésiek: mit érdemes valójában megépíteni, mit szabad automatizálni, hogyan illeszkedjen az új képesség a meglévő rendszerbe, milyen döntést bízhatunk az AI-ra, és hogyan bizonyítható a működése? A SOFTIC ezen a határterületen dolgozik.

Mit érdemes valójában megépíteni?

A technológiai döntéseknek egy világosan meghatározott üzleti vagy működési eredményt kell szolgálniuk, nem egy modell vagy eszköz puszta elérhetőségét.

Mit szabad automatizálni?

Az AI számára egyértelmű jogosultságokat, működési határokat és adathozzáférést kell meghatározni, valamint azt is, hogyan viselkedjen a rendszer, ha a döntéshez nincs elegendő bizonyosság, vagy a helyzet kívül esik a tervezett működési tartományon.

Hogyan illeszkedik a meglévő rendszerbe?

Az új intelligenciának együtt kell működnie a meglévő szoftverekkel, adatokkal, infrastruktúrával, fizikai rendszerekkel és szervezeti felelősségekkel.

Hogyan bizonyítjuk, hogy működik?

A kritikus működéshez nyomon követhetőség, verifikáció és olyan bizonyíték szükséges, amely egy látványos demonstráción túl is megállja a helyét.

Mikor érdemes bevonni a SOFTIC-ot

Saját tudásból intelligens terméket építeni

Értékes domain tudás, adat, algoritmus és döntési logika áll rendelkezésre, amelyből skálázható, fenntartható és megkülönböztethető szoftverterméket kell létrehozni.

AI-val támogatott operatív rendszerek működését igazolni

AI-nak, szoftvernek, szenzoroknak, szimulációknak és fizikai komponenseknek egyetlen megbízható, végponttól végpontig működő képességgé kell összeállniuk.

Kritikus terméket modernizálni és AI-képességekkel bővíteni

Egy meglévő terméket úgy kell megérteni, modernizálni és új intelligenciával kiegészíteni, hogy közben ne vesszen el a benne felhalmozott érték.

Megbízható bizonyítéki alapot teremteni nagy következményű döntésekhez

Egy szoftverkiadás, ügyfélátvétel, szabályozói felülvizsgálat, kiberbiztonsági program vagy operatív bevezetés következetes és verifikálható bizonyítéki alapot igényel.

A SOFTIC több mint két évtizede tervez, fejleszt, integrál és modernizál komplex szoftverrendszereket. Az AI megváltoztatja az eszközöket, de nem szünteti meg a komplex rendszerek mély megértésének szükségességét.

Mérnöki szoftverek AI és autonóm ügynökrendszerek Szimuláció Egészségügy Védelem Kiberbiztonság Kritikus adatkörnyezetek

Válogatott szervezetek, amelyekkel együtt dolgoztunk

IPARÁGAK

Tapasztalat nagy jelentőségű szakterületeken

Mérnöki és ipari szoftverek

Komputációs tervezés és CAD/FEA-platformok

Kereskedelmi mérnöki szoftverek a kezdeti architektúrától a piaci bevezetésig.

Valós idejű 3D- és GPU-vizualizáció

Professzionális tervező- és elemzőeszközökbe épített nagy teljesítményű grafikus motorok.

Kutatási eredmények termékesítése

Szimulációs, optimalizálási és geometriai kutatások felhőképes mérnöki megoldásokká alakítva.

Védelem, biztonság és kettős felhasználás

Elosztott műveleti szimuláció

NATO-interoperábilis képzési környezetek vezetési, törzsvezetési és több rendszerre kiterjedő gyakorlatokhoz.

Többszenzoros érzékelés és fúzió

Radar-, RF-, akusztikus és optikai érzékelés AI-jal egyesítve, valós terepi körülmények között.

AI-alapú fenyegetéselemzés

Statikus, viselkedési és gépi tanulási elemzés korábban ismeretlen fenyegetések felismerésére.

Egészségügy és szabályozott rendszerek

Országos e-egészségügyi interoperabilitás

Biztonságos, auditálható adatcsere autonóm intézmények között, országos léptékben.

Szabályozói bizonyítékok mérnöki megalapozása

Kontrollált szoftveralapvonalak és visszakövethető műszaki dokumentáció hatósági benyújtásokhoz.

Klinikai és kórházi információs rendszerek

Folyamatosan változó jogszabályi követelmények mellett továbbfejlesztett klinikai és diagnosztikai munkafolyamatok.

Ipari működés és fizikai AI

Digitális ikrek és robotikai szimuláció

Nagy pontosságú virtuális környezetek autonóm rendszerekhez, még a fizikai hardver elkészülte előtt.

Valós idejű anyagáramlási intelligencia

A fizikai műveleteket vállalati rendszerekkel összekötő RFID-, mobil- és felhőtechnológiák.

Autonóm flották összehangolása

Mobil robotok koordinációja, érzékelése és felügyelete valós működési környezetben.

Országos adatinfrastruktúrák

Kormányzati adatplatformok

Országos adatgyűjtési, validálási és jelentési folyamatok szakpolitikai és uniós kötelezettségekhez.

Pénzügyi integritási rendszerek

Tranzakciófigyelés, vizsgálati munkafolyamatok és teljes körű, bizonyító erejű auditnyomvonalak.

Digitális közszolgáltatások

Nemzeti intézmények számára működtetett biztonságos, többnyelvű állampolgári platformok.

AI-NATIVE ENGINEERING

Az AI egyre inkább részévé válik annak, ahogyan a komplex rendszereket tervezzük, fejlesztjük és működtetjük.

A SOFTIC számára az AI-native nem azt jelenti, hogy egyszerűen hozzáadunk egy AI-funkciót a termékhez. Azt jelenti, hogy az AI a mérnöki rendszer részévé válik, miközben az architektúra, a jogosultságok, a biztonság és a bizonyítékok egyértelműen meghatározottak maradnak.

Senior Engineering × AI-Native Execution

AI-Native Delivery

Senior mérnökeink AI-ügynökökre épülő eszközöket használnak a követelményelemzéstől és az architekturális alternatívák vizsgálatától a forráskód elemzésén, a megvalósításon és a tesztelésen át a biztonsági elemzésig, a dokumentációig és a nyomon követhetőség biztosításáig. A cél nem a kontroll csökkentése, hanem a gyorsabb megvalósítás erősebb bizonyítékokkal.

AI-Native Systems

Olyan rendszereket tervezünk, amelyekben modellek, AI-ügynökök, szimulációk, szoftverek és fizikai komponensek egyértelműen meghatározott határok között működnek. Az emberi döntési jogosultság, az adatok eredete, a bizonyossági szintek, a hibamódok és a verifikáció az architektúra részét képezik.

AI-ügynökökkel támogatott szoftverfejlesztés
Örökölt rendszerek AI-támogatott elemzése
Domain-specifikus AI-rendszerek
AI-alapú döntéstámogató architektúra
Emberi döntési jogkör és kontroll
AI-ügynökök és eszközök biztonságos integrációja
Adateredet és nyomon követhetőség
AI-validáció és operatív bizonyítékok
Szimulációs és szintetikus értékelési környezetek

01. PROGRAM

Domain Intelligence termékesítése

Saját tudásból, adatokból és döntési logikából skálázható intelligens terméket építünk.

Sok szervezet már ma is rendelkezik a megkülönböztethető AI-megoldások legfontosabb alapjaival: speciális szakmai tudással, saját adatokkal, algoritmusokkal, munkafolyamatokkal és felhalmozott döntési logikával. A kihívás ezekből olyan koherens terméket létrehozni, amely biztonságosan bevezethető, működtethető és továbbfejleszthető. A SOFTIC szakterületi szakértőkkel és termékfelelősökkel együtt tervezi meg a rendszerhatárokat, a tudás- és adatarchitektúrát, a döntési szabályokat, az értékelési modellt és az üzemi szintű szoftvert, amely a szervezet saját szakmai tudását és döntési intelligenciáját skálázható termékké alakítja.

Jellemző helyzetek

Értékes szakmai tudás található szakértőknél, adatokban, szabályokban és belső eszközökben, de még nem vált termékké.
Egy tudományos vagy mérnöki módszerből AI-támogatott döntéstámogató vagy professzionális szoftvert kell létrehozni.
Saját adatállomány vagy felhalmozott döntési előzmények megkülönböztethető termékintelligenciát teremthetnek.
Egy kutatási demonstrátort vagy belső AI-prototípust üzemi szintű használatra kell továbbfejleszteni.
Az üzleti lehetőség világos, de az AI-/termékarchitektúra, az értékelési modell és a megvalósítási út még nem teljes.

Hozzájárulásunk

Termék- és AI-megoldásarchitektúra
Szakmai tudás-, adat- és döntésmodell-tervezés
Emberi és AI-döntési határok, valamint döntési szabályok kialakítása
Információ-visszakeresési, modell-, AI-ügynök- és integrációs architektúra, ahol indokolt
Értékelési korpusz, elfogadási kritériumok és bizonyítási modell
A kritikus prototípus vagy termékinkrementum fejlesztése
Fázisolt ütemterv, befektetési döntési pontok és megvalósítási modell

Válogatott referenciák

A SOFTIC hozta létre a Consteel eredeti kódbázisát és termékarchitektúráját, majd hét éven át vezette a fejlesztést az első implementációtól a kereskedelmi CAD/FEA termékig és az önállóan működő fejlesztési szervezetig.

A Graphisoft BIMx számára a SOFTIC fejlesztette azokat az Android- és webes platformokat, amelyek az összetett BIM-modelleket, dokumentációt és projektinformációkat az asztali környezeten túl is elérhetővé tették.

A SOFTIC vezeti a Horizon Europe STACK projekt termékfejlesztési munkacsomagját, amely a komputációs tervezési kutatást valós idejű, felhőképes mérnöki eszközökké alakítja.

02. PROGRAM

Operational Proof Systems

AI-t, szoftvert és fizikai technológiákat koherens operatív rendszerré integrálunk – és bizonyítékot hozunk létre arra, hogy működik.

AI-modellek, autonóm AI-ügynökök, szenzorok, robotok, szimulációk és irányítási alkalmazások önmagukban jól működhetnek, miközben a teljes rendszer végponttól végpontig tartó operatív működése továbbra sem bizonyított. A legnagyobb kockázatok gyakran a komponensek és felelősségek közötti határokon jelentkeznek: inkompatibilis interfészek, eltérő időkezelés, tisztázatlan rendszerjogosultságok, széttagolt beszállítói felelősség, bizonytalan bizonyossági szintek, nehezen magyarázható AI-eredmények és hiányos validáció. A SOFTIC a teljes operatív rendszerre kiterjedő, számon kérhető architekturális és integrációs vezetést biztosít.

Jellemző helyzetek

Egy program terepi próba, gyakorlat, ügyféldemonstráció vagy átvétel előtt áll.
Több beszállítónak, modellnek, AI-ügynöknek vagy fizikai rendszernek kell egyetlen operatív képességgé összeállnia.
Az AI javasolhat vagy cselekedhet, de a jogosultság, az eszkaláció és az emberi kontroll még nincs egyértelműen meghatározva.
A fizikai tesztelés drága, veszélyes vagy nehezen reprodukálható.
Téves riasztások, bizonytalan bizonyossági szintek vagy nehezen magyarázható AI-eredmények csökkentik az operátori bizalmat.
A programgazdának nincs hiteles végponttól végpontig terjedő rendszerképe és reprodukálható bizonyítéka.

Hozzájárulásunk

Operatív és integrációs architektúra
Közös interfészek, szemantika és állapotmodellek
Emberi döntési jogosultság, AI-döntési határok és a bizonyossági szintek kezelése
Időszinkronizáció, adatfúzió és adateredet
Szimulációs, hibrid és hardware-in-the-loop környezetek
Magyarázható döntéstámogatás és operátori munkafolyamatok
Determinisztikus visszajátszás és reprodukálható tesztszcenáriók
Terepi használatra kész demonstrátorok és reprodukálható átvételi bizonyítékok

Válogatott referenciák

A SOFTIC működő ipari létesítményben tervezett és telepített UAV-detektáló prototípust, amely 14 fizikai radar-, RF-, akusztikus és optikai szenzort integrált multimodális AI-jal, időszinkronizálással, szenzorfúzióval, 3D-vizualizációval és determinisztikus visszajátszással.

Közreműködtünk a MARCUS fejlesztésében, amely a Magyar Honvédség NATO-kompatibilis elosztott taktikai szimulációs és vezetési kiképzőrendszere. Emellett felhőnatív, többrobotos digitális ikret fejlesztettünk szimulációval, valós idejű orkesztrációval, AI-alapú érzékeléssel és visszajátszható forgatókönyvekkel.

03. PROGRAM

Critical Product Recovery

Stratégiailag fontos szoftvereket állítunk helyre, modernizálunk és teszünk AI-képessé úgy, hogy közben megőrizzük a bennük felhalmozott értéket.

Egy meglévő szoftvertermék jelentős üzleti és szakmai értéket hordozhat akkor is, amikor technikai alapjai már egyre inkább akadályozzák a modernizációt és az AI bevezetését. Dokumentálatlan működés, elavult komponensek, széttagolt integrációk, bizonytalan build- és kiadási folyamatok, kiberbiztonsági hiányosságok és hiányos dokumentáció kockázatossá tehetik a változtatást. A SOFTIC először feltárja a technikai valóságot, rekonstruálja a megőrzendő működést és tudást, majd meghatározza a következő lépést: mit kell modernizálni, mit kell lecserélni, hol teremthet valódi értéket az AI, milyen jogosultságot kaphat, és hogyan ellenőrizhető az átmenet az operatív folytonosság veszélyeztetése nélkül.

Jellemző helyzetek

Egy legacy termék architekturális, platform-, cloud-, böngésző-, teljesítmény- vagy biztonsági modernizációt igényel.
Egy stratégiailag fontos terméknek AI-képességekre van szüksége, de jelenlegi architektúráját nem erre tervezték.
A forráskód-, build-, kiadási vagy architekturális alapállapot hiányos vagy vitatott.
Az AI bevezetését dokumentálatlan szakmai logika, tisztázatlan adathatárok vagy inkonzisztens rendszerműködés akadályozza.
Egy kritikus alrendszert úgy kell lecserélni, hogy a kialakult termékviselkedés és domain tudás ne sérüljön.
Egy szoftverkiadás, szabályozói benyújtás, kiberbiztonsági program vagy vállalati megfelelőségi felülvizsgálat erősebb technikai bizonyítékot igényel.
A vezetésnek, befektetőnek vagy felvásárlónak hiteles technikai értékelésre és fázisolt modernizációs ütemtervre van szüksége.
A kritikus terméktudás megbízható mérnöki dokumentáció helyett néhány ember fejében koncentrálódik.

Hozzájárulásunk

Forráskód-, architektúra- és függőségelemzés
Build-, kiadási és szoftver-alapállapotok rekonstrukciója
A szakmai működés és a kritikus terméktudás rekonstrukciója
Legacy-modernizációs és AI-képessé tételi architektúra
Biztonságos AI-bővítési pontok, döntési határok és emberi jogosultságok meghatározása
Kritikus alrendszerek kontrollált cseréje vagy fokozatos modernizációja
Adatfolyamok, interfészek, fenyegetések és bizonyítékhiányok feltérképezése
Kiberbiztonsági kontrollok és verifikáció nyomon követhetősége
A megvalósult állapot szerinti szoftverdokumentáció bizonyíték-alapú rekonstrukciója
Technikai dokumentáció és bizonyítékcsomagok szabályozói és ügyféloldali felülvizsgálatokra való felkészüléshez
Fázisolt helyreállítási, modernizációs és AI-képessé tételi ütemterv
Az elfogadott helyreállítási munkacsomag megvalósítása és verifikációja

Válogatott referenciák

A StruSoft FEM-Design számára a SOFTIC egy mélyen beágyazott 2D-, 3D- és tudományos vizualizációs motort cserélt le úgy, hogy a környező mérnöki termék, a bevált munkafolyamatok és az elemzési eredmények jelentése megmaradt.

Szabályozott orvosi szoftvereknél a SOFTIC az MDR- és FDA-megfelelőség helyreállítását támogatta: forráskódból és build-környezetekből rekonstruálta a kontrollált szoftveralapvonalakat, elemezte az architektúrát és az adatfolyamokat, feltárta a kiberbiztonsági és verifikációs hiányokat, majd a bizonyítékokat visszakövethető műszaki dokumentációba rendezte.

Kórházi információs rendszert fejlesztettünk és tartottunk karban folyamatos klinikai, jelentési és finanszírozási változások mellett. Részt vettünk Magyarország korai országos egészségügyi információs infrastruktúrájának architekturális kialakításában is: kifejlesztettük szerveroldali platformját, és biztonságos, auditálható adatcserével integráltuk a heterogén intézményi rendszereket.

A SOFTIC az ellenőrizhető műszaki alapot teremti meg a megalapozott megfelelőségi döntésekhez. A formális szabályozási stratégia, a jogi értelmezés, a tanúsítás, a megfelelőségértékelés és a független tesztelés továbbra is az ügyfél vagy a megfelelő képesítésű partnerek felelőssége.

Hogyan dolgozik a SOFTIC

Architektúravezérelt felelősség

Az architektúrát világosan vállalt üzleti és technikai döntések rendszerének tekintjük, és ezeket a döntéseket a megvalósításig végigvisszük.

Senior mérnöki döntés × AI-native végrehajtás

A kritikus mérnöki döntésekért senior szakemberek felelnek, miközben AI-ügynökökre épülő eszközök gyorsítják az elemzést, a megvalósítást, a tesztelést és a dokumentációt.

III

Az implementált rendszerből származó bizonyíték

A technikai dokumentáció és a megfelelőségi bizonyítékok a kontrollált szoftver-alapállapotra, az architektúrára, az interfészekre, az adatfolyamokra és a verifikációs eredményekre épülnek.

Emberi döntési jogosultság, ahol számít a következmény

Az AI jogosultságait, az eszkalációt, a manuális felülbírálást és az emberi döntési jogokat egyértelműen megtervezzük ott, ahol a rendszer működésének érdemi következménye lehet.

Operatívan definiált minőség

A minőséget a hatókör, az elfogadási kritériumok, az interfészek, a viselkedés, a verifikáció és a bizonyítékok határozzák meg, nem a megvalósításra fordított erőfeszítés.

A meglévő érték megőrzése

A meglévő szakmai tudást, működést, adatokat és használható rendszerkomponenseket megértjük, mielőtt cseréről vagy újratervezésről döntünk.

VII

Egyértelmű együttműködési keretek

A célok, felelősségek, függőségek, döntési pontok, átadandó eredmények és lezárási kritériumok kezdettől egyértelműek.

VIII

Átadás szükségtelen függőség nélkül

Az ügyfél működő képességet kap az architektúrával, döntésekkel, bizonyítékokkal és működtetési tudással együtt, amelyek szükségesek ahhoz, hogy a rendszer feletti kontroll nála maradjon.

A lehetőségtől a megbízható operatív képességig

Az eredmény meghatározása

Meghatározzuk a fontos üzleti, termék- vagy működési eredményt és annak következményét, ha rossz döntés születik.

A rendszer megértése

Feltárjuk, mi létezik már: domain tudás, szoftverviselkedés, adat, infrastruktúra, interfészek, korlátok és megbízható bizonyítékok.

A képesség architektúrájának megtervezése

Meghatározzuk a rendszerhatárokat, adatfolyamokat, emberi és AI-szerepeket, jogosultságokat, interfészeket, biztonsági követelményeket és a bizonyítási modellt.

A kritikus bizonytalanság feloldása

Célzott technikai felméréssel, Risk & Decision Sprinttel vagy működő proof-of-concepttel oldjuk fel a legnagyobb következményű bizonytalanságot.

A kritikus inkrementum megépítése

Senior mérnöki ítélőképességet és AI-native megvalósítást egyesítünk a legkisebb koherens, valódi értéket teremtő képesség létrehozásához.

A rendszerműködés verifikálása

Reprodukálható bizonyíték alapján teszteljük az integrációt, a kiberbiztonságot, a teljesítményt, az AI-viselkedést, a hibamódokat és az elfogadási kritériumokat.

A kontroll átadása

A szoftvert az architektúrával, dokumentált döntésekkel, technikai bizonyítékokkal és működtetési tudással együtt adjuk át, hogy a rendszer feletti kontroll az ügyfélnél maradjon.

Melyik technológiai kezdeményezésénél jelentene értéket a nagyobb mérnöki bizonyosság?

Ha egy AI-kezdeményezés, termékbevezetés, legacy-modernizációs program, integrációs mérföldkő, terepi próba vagy szabályozott szoftverkiadás még nyitott technikai kérdésektől függ, beszéljen közvetlenül a SOFTIC senior csapatával.

Egy hasznos első beszélgetés során tisztázzuk

mi a fontos üzleti vagy működési eredmény;
mi létezik már;
hol teremthet az AI valódi üzleti vagy működési előnyt;
milyen architekturális, biztonsági vagy szabályozási korlátok számítanak;
milyen bizonyíték áll már rendelkezésre;
és milyen hiteles eredményre van szükség.

Beszélgetés indítása LinkedInen

Miklós Mátis

Alapító-vezérigazgató, SOFTIC