Succeshistorier
Nogle få af vores missioner, anonymiserede: ingen klientnavne og størrelser og steder kun, hvor de kan fortælles. Det, vi beskriver, er værdien.
Kontekst. Et B2B e-handelsprogram bestående af hundredvis af mennesker spredt over hele verden ønskede AI i sin levering uden at åbne et sikkerhedshul.
Mission. Fører programmets transformation fra ende til anden: en AI-sikret softwareudviklings livscyklus, politikkerne, værktøjerne, revisionen og forandringen med hvert team.
Værdi. AI inde i pipeline med styring omkring det: én livscyklus for hvert hold, beviser ved hvert trin leveret.
Kontekst. Et reguleret investeringsrådgivningsfirma i Frankrig ønskede sit eget syn på investeringsuniverset: fonde, ETF'er, indekser, mandater og modelstrategier ved siden af firmaets makrosyn. Dets økonomer skrev selv ansøgningen med AI-kodningsassistenter.
Mission. At tage det fra økonomernes maskiner til produktion på Richelieu: filer scannet for malware, sårbarheder og afhængigheder gennemgået med Tzu, derefter implementering, overvågning og vedligeholdelse med beviserne gemt, mens arbejdet sker. Økonomerne bliver ved med at skrive indslag.
Værdi. Et arbejdsværktøj online, i hænderne på de mennesker, der har designet det, med den sikkerhed og det revisionsspor, en reguleret rådgiver skal vise. En ansøgning, de kunne lide, var nok. Den tekniske kompleksitet var vores.
Kontekst. En hurtigtvoksende virksomhed ville have skræddersyet software bygget med Claude Code og Codex uden at miste kontrollen over, hvad assistenterne producerer.
Mission. AI-accelereret levering af et team på tre til fem, med en ingeniørchef fra euphile, som læser Tzu modenhedsspejle og den kontinuerlige revision, og træder ind, hvor som helst politik og virkelighed skilles ad.
Værdi. Hastigheden af et AI-indfødt team med revisionssporet for et reguleret: hver fusion bærer sine beviser.
Kontekst. En formueforvaltningsklient havde brug for at behandle kend-din-kunde-dokumenter på den infrastruktur, den kontrollerer, fra den første vurdering til produktion.
Mission. Hele kæden: databeskyttelsesvurdering, trusselsanalyse, databehandlingsdesign, løsningsarkitektur, DevSecOps og deterministisk, AI-accelereret udvikling på suveræn infrastruktur.
Værdi. Dokumenter behandlet, hvor tilsynsmyndigheden kan se dem, en leveringskæde, der efterlader bevis ved hvert trin, og et system, som kunden kører og auditerer uden os.
Kontekst. En startup, der bygger AI-assistenter til forbrugere i hele Europa, bad om en sikkerhedsrevision af sin kodebase, før den opskalerede.
Mission. En kode- og arkitekturaudit med Tzu uden penetrationstest: politikker, afhængigheder, hemmeligheder og datastrømme, hver konstatering med tilhørende beviser.
Værdi. To sikkerhedsproblemer, som måneders assisteret udvikling med Claude Code og Codex ikke var dukket op, rettet før lanceringen, med beviserne klar til investorer og kunder.
Kontekst. En livsstils-concierge-virksomhed ønskede AI i sin drift og en udviklingsproces, som den kunne stole på med sine gæsters data.
Mission. Sikring af udviklingsprocessen, bringe AI ind i produktet og driften og højne effektiviteten på euphile-platformen.
Værdi. Hurtigere levering på en sikret pipeline og AI, der betjener gæster uden at afsløre, hvem de er.
Kontekst. En softwareleverandør havde brug for et permanent overblik over dens afhængigheder, af dens eksponering for intellektuel ejendomsret og af afstanden mellem virksomhedens politik og det system, der rent faktisk kører.
Mission. Tzu kontinuerlig revision: SCA og SBOM på alle afhængigheds-, licens- og intellektuel ejendomskontrol og registrering af drift mellem skriftlig politik og virkelighed, lager for lager.
Værdi. Et sted, hvor bestyrelsen, kundernes revisorer og ingeniørerne læser de samme beviser, opdateret efterhånden som koden ændres frem for ved den årlige gennemgang.
Kontekst. En gruppe med flere produktionsfaciliteter kunne ikke analysere sin økonomi på tværs af dem: figurerne levede i forskellige SAP-systemer, Power BI-modeller og regneark.
Mission. Økonomistyring afstemning mellem faciliteter: fælles datamodeller, matchningsregler, et revisionsspor for hver justering og de dashboards, økonomiteamet bad om.
Værdi. Økonomisk analyse på tværs af alle faciliteter på ét afstemt datasæt, med hver uoverensstemmelse forklaret i stedet for skjult.