What is Hyperion Consulting?

Hyperion Consulting is a boutique AI consulting firm founded by Mohammed Cherifi that helps European companies ship AI that actually works. Unlike traditional consultancies, we combine strategic advisory with hands-on implementation—from AI strategy through production deployment. We specialize in RAG systems, LLM implementation, EU AI Act compliance, and AI product management.

Who is Mohammed Cherifi?

Mohammed Cherifi is the founder of Hyperion Consulting with 15+ years of enterprise AI experience at Cisco Systems (100M+ users), Renault-Nissan-Mitsubishi Alliance (€75M budgets, Deputy GM), and ABB E-mobility. He's a Forbes Technology Council member since 2021, French Government AI Ambassador for the 'Osez l'IA' initiative, and Berkeley SkyDeck Key Advisor. He built Auralink—a complete EV charging platform with 302+ microservices and 31 AI models—in just 2 months.

Where is Hyperion Consulting located?

Hyperion Consulting is headquartered in Boulogne-Billancourt, France (near Paris), with presence in Athens, Greece and Amsterdam, Netherlands. We serve clients throughout the European Union, with particular expertise in France, Germany, Netherlands, and Greece.

What services does Hyperion Consulting offer?

Hyperion Consulting offers four main service categories: (1) AI Strategy Sprint - vendor-agnostic AI roadmap and strategy in weeks, (2) Pilot-to-Production Sprint - 90-day engagement to ship stuck AI projects, (3) Production AI Systems - RAG optimization, fine-tuning, and LLMOps infrastructure, (4) AI Development Training - the 10x methodology behind building 1M+ lines of production code in 2 months.

What is the DEPLOY Method?

The DEPLOY Method™ is Hyperion's proven framework for shipping AI: Diagnose the real problem, Engineer for production (not demos), Pilot with clear graduation criteria, Launch to real users, Optimize continuously, and Yield measurable business impact with capability transfer. Built on 15 years of shipping AI at Cisco, Renault-Nissan-Mitsubishi, and ABB.

What is a RAG system and how can Hyperion help?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) is an AI architecture that combines large language models with your organization's knowledge base to provide accurate, contextual responses. Hyperion helps design, build, and optimize production RAG systems—fixing common issues like hallucinations, latency problems, and cost overruns that plague demo-quality implementations.

Why do 70% of AI pilots never reach production?

Most AI pilots fail due to: (1) No clear graduation criteria—'pilot' becomes a permanent state, (2) Demo-quality architecture that breaks under real-world load, (3) Gap between technical teams and business stakeholders, (4) Missing production requirements like security, compliance, and monitoring, (5) Consultant dependency without capability transfer. Hyperion's DEPLOY Method addresses each of these failure modes.

How can I fix my stuck AI project?

Hyperion's Pilot-to-Production Sprint is designed exactly for this. In 90 days, we diagnose why your project is stuck, define clear graduation criteria, address production requirements, and ship to real users—or pivot with purpose. The key is embedded AI leadership with one mandate: ship, not advise indefinitely.

What is EU AI Act compliance and do I need it?

The EU AI Act is the world's first comprehensive AI regulation, with high-risk requirements taking effect August 2026. Fines reach €35 million or 7% of global turnover. If you operate in the EU and use AI for hiring, credit decisions, law enforcement, education, or critical infrastructure, you likely need compliance. Hyperion helps with system inventory, risk classification, documentation, and governance implementation.

How is Hyperion different from big consulting firms like McKinsey or Accenture?

Three key differences: (1) You work directly with senior expertise—not junior teams supervised by partners who show up for presentations, (2) We both advise AND build—from strategy presentations to production code, (3) Vendor-agnostic with no partnerships or kickbacks—recommendations are based on what's right for you. Plus, our goal is to transfer capability and work ourselves out of a job.

What industries does Hyperion Consulting serve?

Hyperion has deep expertise in: (1) Automotive & Mobility—connected vehicles, EV charging, software-defined vehicles (experience at Renault-Nissan-Mitsubishi and ABB), (2) Technology & Enterprise—platform strategy, AI infrastructure, production systems (experience at Cisco), (3) European SMEs & Scale-ups—AI strategy, EU AI Act compliance, practical AI adoption (Berkeley SkyDeck advisor to 30+ startups).

How do I book a consultation with Hyperion Consulting?

Book a free 30-minute call at hyperion-consulting.io/book. No pitch, no pressure—just an honest conversation about your AI challenges and whether we can help. If we're not the right fit, we'll tell you and point you in a better direction. Response within 24 hours.

What languages does Hyperion Consulting support?

Mohammed Cherifi speaks English, French, and Arabic fluently. The Hyperion website is available in 7 languages: English, French, German, Dutch, Greek, Arabic, and Japanese. Services are primarily delivered in English and French.

How much does AI consulting cost?

Hyperion offers three engagement models: (1) Sprint engagements (2-4 weeks, fixed-price) for strategy and assessment, (2) Project engagements (4-12 weeks, scoped milestones) for pilot-to-production and implementation, (3) Embedded advisory (monthly retainer) for fractional AI leadership. All engagements are fixed-scope, fixed-price—no ballooning timelines or change orders. Contact us for specific pricing based on your needs.

What is the ROI of AI consulting?

ROI varies by engagement type: AI Strategy Sprints typically save 6-12 months of wasted effort by avoiding wrong technology bets. Pilot-to-Production Sprints save €500K+ on average by ending pilot purgatory. Production AI Systems engagements deliver measurable improvements—one client reduced support costs 30% with a RAG-based customer service system. We define success metrics before writing code, so ROI is measurable, not theoretical.

What is the difference between RAG and fine-tuning?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) keeps your data separate and retrieves relevant context at query time—best for knowledge bases, documents, and frequently updated information. Fine-tuning modifies the model's weights with your data—best for specialized behavior, consistent formatting, or domain-specific language. Most enterprise use cases benefit from RAG first, with fine-tuning added for specific tasks. Hyperion helps determine the right approach based on your data, latency requirements, and cost constraints.

How long does it take to build a production AI system?

Timeline depends on complexity: A focused RAG system or chatbot can reach production in 4-8 weeks. Multi-model AI agents with tool use typically take 8-16 weeks. Enterprise-wide AI infrastructure (MLOps, monitoring, governance) takes 3-6 months. The biggest time sink is usually not the AI itself—it's data preparation, integration with existing systems, and organizational alignment. Hyperion's DEPLOY Method™ compresses these timelines by addressing production requirements from day one.

Should we use open-source or proprietary AI models?

It depends on volume, data sensitivity, and customization needs. Proprietary APIs (GPT-4, Claude) are best for experimentation and low-volume use. Open-source models (Llama, Mistral, Qwen) are better for high-volume production (10M+ requests/month), data sovereignty requirements, or heavy customization. The cost crossover point where self-hosting becomes cheaper than APIs is typically 100K-1M monthly requests. Hyperion provides vendor-agnostic guidance to find the right fit.

What does an AI consulting engagement look like?

A typical engagement starts with a free 30-minute discovery call to understand your challenges. If we're a fit, we propose a scoped engagement: (1) Week 1—deep-dive discovery and stakeholder interviews, (2) Weeks 2-3—analysis, architecture design, and recommendation development, (3) Final week—executive presentation with prioritized roadmap, ROI estimates, and implementation plan. For implementation engagements, we work embedded with your team 2-3 days/week, with weekly progress reviews.

Do you help with EU AI Act compliance?

Yes. The EU AI Act's high-risk requirements take full effect August 2026, with fines up to €35 million or 7% of global turnover. Hyperion helps with: AI system inventory and risk classification, gap analysis against Articles 9-15 requirements, technical remediation (bias testing, explainability, human oversight), compliance documentation, and ongoing monitoring. We use established frameworks like Fairlearn, SHAP, and MLflow rather than building from scratch.

Can you help if we have no AI experience?

Absolutely. Many clients come to us at the beginning of their AI journey. Our AI Strategy Sprint is designed for exactly this—cutting through vendor noise to identify where AI creates real value for your specific business. We assess your data readiness, team capabilities, and organizational context, then deliver a practical roadmap with clear ROI estimates. No prior AI experience required. We also offer a risk-free AI Diagnostic: if we don't identify at least 3 high-ROI AI opportunities, you pay nothing.

What makes a good AI use case for enterprise?

The best enterprise AI use cases share four characteristics: (1) High volume—the task happens frequently enough to justify automation, (2) Clear success criteria—you can measure if the AI is working, (3) Available data—quality training or retrieval data exists or can be created, (4) Human fallback—errors can be caught and corrected without catastrophic consequences. Common high-ROI starting points include customer service automation, document processing, knowledge management, and sales intelligence.

What is Hyperion Consulting?

Hyperion Consulting is a boutique AI consulting firm founded by Mohammed Cherifi that helps European companies ship AI that actually works. Unlike traditional consultancies, we combine strategic advisory with hands-on implementation—from AI strategy through production deployment. We specialize in RAG systems, LLM implementation, EU AI Act compliance, and AI product management.

Who is Mohammed Cherifi?

Mohammed Cherifi is the founder of Hyperion Consulting with 15+ years of enterprise AI experience at Cisco Systems (100M+ users), Renault-Nissan-Mitsubishi Alliance (€75M budgets, Deputy GM), and ABB E-mobility. He's a Forbes Technology Council member since 2021, French Government AI Ambassador for the 'Osez l'IA' initiative, and Berkeley SkyDeck Key Advisor. He built Auralink—a complete EV charging platform with 302+ microservices and 31 AI models—in just 2 months.

Where is Hyperion Consulting located?

Hyperion Consulting is headquartered in Boulogne-Billancourt, France (near Paris), with presence in Athens, Greece and Amsterdam, Netherlands. We serve clients throughout the European Union, with particular expertise in France, Germany, Netherlands, and Greece.

What services does Hyperion Consulting offer?

Hyperion Consulting offers four main service categories: (1) AI Strategy Sprint - vendor-agnostic AI roadmap and strategy in weeks, (2) Pilot-to-Production Sprint - 90-day engagement to ship stuck AI projects, (3) Production AI Systems - RAG optimization, fine-tuning, and LLMOps infrastructure, (4) AI Development Training - the 10x methodology behind building 1M+ lines of production code in 2 months.

What is the DEPLOY Method?

The DEPLOY Method™ is Hyperion's proven framework for shipping AI: Diagnose the real problem, Engineer for production (not demos), Pilot with clear graduation criteria, Launch to real users, Optimize continuously, and Yield measurable business impact with capability transfer. Built on 15 years of shipping AI at Cisco, Renault-Nissan-Mitsubishi, and ABB.

What is a RAG system and how can Hyperion help?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) is an AI architecture that combines large language models with your organization's knowledge base to provide accurate, contextual responses. Hyperion helps design, build, and optimize production RAG systems—fixing common issues like hallucinations, latency problems, and cost overruns that plague demo-quality implementations.

Why do 70% of AI pilots never reach production?

Most AI pilots fail due to: (1) No clear graduation criteria—'pilot' becomes a permanent state, (2) Demo-quality architecture that breaks under real-world load, (3) Gap between technical teams and business stakeholders, (4) Missing production requirements like security, compliance, and monitoring, (5) Consultant dependency without capability transfer. Hyperion's DEPLOY Method addresses each of these failure modes.

How can I fix my stuck AI project?

Hyperion's Pilot-to-Production Sprint is designed exactly for this. In 90 days, we diagnose why your project is stuck, define clear graduation criteria, address production requirements, and ship to real users—or pivot with purpose. The key is embedded AI leadership with one mandate: ship, not advise indefinitely.

What is EU AI Act compliance and do I need it?

The EU AI Act is the world's first comprehensive AI regulation, with high-risk requirements taking effect August 2026. Fines reach €35 million or 7% of global turnover. If you operate in the EU and use AI for hiring, credit decisions, law enforcement, education, or critical infrastructure, you likely need compliance. Hyperion helps with system inventory, risk classification, documentation, and governance implementation.

How is Hyperion different from big consulting firms like McKinsey or Accenture?

Three key differences: (1) You work directly with senior expertise—not junior teams supervised by partners who show up for presentations, (2) We both advise AND build—from strategy presentations to production code, (3) Vendor-agnostic with no partnerships or kickbacks—recommendations are based on what's right for you. Plus, our goal is to transfer capability and work ourselves out of a job.

What industries does Hyperion Consulting serve?

Hyperion has deep expertise in: (1) Automotive & Mobility—connected vehicles, EV charging, software-defined vehicles (experience at Renault-Nissan-Mitsubishi and ABB), (2) Technology & Enterprise—platform strategy, AI infrastructure, production systems (experience at Cisco), (3) European SMEs & Scale-ups—AI strategy, EU AI Act compliance, practical AI adoption (Berkeley SkyDeck advisor to 30+ startups).

How do I book a consultation with Hyperion Consulting?

Book a free 30-minute call at hyperion-consulting.io/book. No pitch, no pressure—just an honest conversation about your AI challenges and whether we can help. If we're not the right fit, we'll tell you and point you in a better direction. Response within 24 hours.

What languages does Hyperion Consulting support?

Mohammed Cherifi speaks English, French, and Arabic fluently. The Hyperion website is available in 7 languages: English, French, German, Dutch, Greek, Arabic, and Japanese. Services are primarily delivered in English and French.

How much does AI consulting cost?

Hyperion offers three engagement models: (1) Sprint engagements (2-4 weeks, fixed-price) for strategy and assessment, (2) Project engagements (4-12 weeks, scoped milestones) for pilot-to-production and implementation, (3) Embedded advisory (monthly retainer) for fractional AI leadership. All engagements are fixed-scope, fixed-price—no ballooning timelines or change orders. Contact us for specific pricing based on your needs.

What is the ROI of AI consulting?

ROI varies by engagement type: AI Strategy Sprints typically save 6-12 months of wasted effort by avoiding wrong technology bets. Pilot-to-Production Sprints save €500K+ on average by ending pilot purgatory. Production AI Systems engagements deliver measurable improvements—one client reduced support costs 30% with a RAG-based customer service system. We define success metrics before writing code, so ROI is measurable, not theoretical.

What is the difference between RAG and fine-tuning?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) keeps your data separate and retrieves relevant context at query time—best for knowledge bases, documents, and frequently updated information. Fine-tuning modifies the model's weights with your data—best for specialized behavior, consistent formatting, or domain-specific language. Most enterprise use cases benefit from RAG first, with fine-tuning added for specific tasks. Hyperion helps determine the right approach based on your data, latency requirements, and cost constraints.

How long does it take to build a production AI system?

Timeline depends on complexity: A focused RAG system or chatbot can reach production in 4-8 weeks. Multi-model AI agents with tool use typically take 8-16 weeks. Enterprise-wide AI infrastructure (MLOps, monitoring, governance) takes 3-6 months. The biggest time sink is usually not the AI itself—it's data preparation, integration with existing systems, and organizational alignment. Hyperion's DEPLOY Method™ compresses these timelines by addressing production requirements from day one.

Should we use open-source or proprietary AI models?

It depends on volume, data sensitivity, and customization needs. Proprietary APIs (GPT-4, Claude) are best for experimentation and low-volume use. Open-source models (Llama, Mistral, Qwen) are better for high-volume production (10M+ requests/month), data sovereignty requirements, or heavy customization. The cost crossover point where self-hosting becomes cheaper than APIs is typically 100K-1M monthly requests. Hyperion provides vendor-agnostic guidance to find the right fit.

What does an AI consulting engagement look like?

A typical engagement starts with a free 30-minute discovery call to understand your challenges. If we're a fit, we propose a scoped engagement: (1) Week 1—deep-dive discovery and stakeholder interviews, (2) Weeks 2-3—analysis, architecture design, and recommendation development, (3) Final week—executive presentation with prioritized roadmap, ROI estimates, and implementation plan. For implementation engagements, we work embedded with your team 2-3 days/week, with weekly progress reviews.

Do you help with EU AI Act compliance?

Yes. The EU AI Act's high-risk requirements take full effect August 2026, with fines up to €35 million or 7% of global turnover. Hyperion helps with: AI system inventory and risk classification, gap analysis against Articles 9-15 requirements, technical remediation (bias testing, explainability, human oversight), compliance documentation, and ongoing monitoring. We use established frameworks like Fairlearn, SHAP, and MLflow rather than building from scratch.

Can you help if we have no AI experience?

Absolutely. Many clients come to us at the beginning of their AI journey. Our AI Strategy Sprint is designed for exactly this—cutting through vendor noise to identify where AI creates real value for your specific business. We assess your data readiness, team capabilities, and organizational context, then deliver a practical roadmap with clear ROI estimates. No prior AI experience required. We also offer a risk-free AI Diagnostic: if we don't identify at least 3 high-ROI AI opportunities, you pay nothing.

What makes a good AI use case for enterprise?

The best enterprise AI use cases share four characteristics: (1) High volume—the task happens frequently enough to justify automation, (2) Clear success criteria—you can measure if the AI is working, (3) Available data—quality training or retrieval data exists or can be created, (4) Human fallback—errors can be caught and corrected without catastrophic consequences. Common high-ROI starting points include customer service automation, document processing, knowledge management, and sales intelligence.

من الصفر إلى الإنتاج في 90 يوماً

استشارات الذكاء الاصطناعي التي تُطلق أنظمة إنتاجية على Mistral AIأنا لا أنصح في الذكاء الاصطناعي.أنا أبنيه.

معظم المستشارين يسلمونك عرضاً تقديمياً. أنا أسلمك نظاماً مُنشراً — مبنياً على Mistral AI، منشوراً على البنية التحتية الأوروبية. من الصفر إلى الإطلاق في 90 يوماً. لا أطفال. لا تحويلات. فقط تنفيذ.

8 مشاريع ذكاء اصطناعي. 1.5 مليون سطر من الكود في 3 أشهر. شريك أول واحد.

20+

سنوات في تطوير الذكاء الاصطناعي

100M+

مستخدم على أنظمة بنيتها

50+

مشروع ذكاء اصطناعي تم إطلاقه

اعتراف مؤسسي

عضو في Forbes Technology Council

سفير الذكاء الاصطناعي للحكومة الفرنسية

مستشار في Berkeley SkyDeck

عضو مجلس إدارة La French Tech Athens

FranceNum Activateur

موثوق من قادة في

ينفّذ ولا يكتفي بالنصح

معظم مستشاري الذكاء الاصطناعي يسلّمونك عرضاً تقديمياً ويتمنون لك التوفيق. أنا أسلّمك نظاماً مُنشراً.

McKinsey تقدم لك 300 شريحة عرض وتنسحب. أنا أقدم لك كوداً في الإنتاج وفريقاً قادراً على تشغيله. أمضيت 15 عاماً في Cisco وRenault-Nissan-Mitsubishi وABB — أماكن حيث 'التجربة' لها تاريخ انتهاء و'الإنتاج' هو المقياس الوحيد المهم.

استراتيجية + تنفيذ. وليس استراتيجية → تخلٍّ.

الواقع

هل يبدو هذا مألوفاً؟

فجوة التنفيذ: تريد ذكاءً اصطناعياً لكن لا شيء في الإنتاج

ربما كنت تبحث منذ سنتين دون بناء. ربما تجربتك أبهرت مجلس الإدارة ثم تعثرت. في كلتا الحالتين، الفجوة بين الرغبة في الذكاء الاصطناعي وامتلاكه في الإنتاج تكلفك كل شهر.

مسرح الاستراتيجية: خارطة طريق الذكاء الاصطناعي لديك عرض تقديمي وليست خطة

عروض الموردين تملأ بريدك. فريقك يناقش ChatGPT على الغداء. دفعت لشركة استشارات كبرى مبلغاً من ستة أرقام مقابل عرض تقديمي يجمع الغبار. لا يوجد نظام مُنشر حتى الآن.

ديون العرض التجريبي: نظام RAG يعمل في العروض وينهار في الإنتاج

إثبات المفهوم بدا رائعاً يوم الثلاثاء. ثم وصل المستخدمون الحقيقيون يوم الأربعاء. هلوسات. زمن استجابة 8 ثوانٍ. تكاليف تفوق الميزانية 10 أضعاف. الفجوة بين العرض والإنتاج هي مقبرة.

عمى الامتثال: 2 أغسطس 2026 ليس اقتراحاً

متطلبات قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي للأنظمة عالية المخاطر تدخل حيز التنفيذ في 2 أغسطس 2026. الغرامات تصل إلى 35 مليون يورو أو 7% من حجم الأعمال العالمي. أنت لا تعرف حتى أي من أنظمة الذكاء الاصطناعي لديك مصنفة عالية المخاطر.

70% من مبادرات الذكاء الاصطناعي لا تصل أبداً إلى الإنتاج. الـ 30% الأخرى لديها منهجية. أنا أحضر تلك المنهجية.

تحدياتك

ما الذي يعيق ذكاءك الاصطناعي؟

مرتبة حسب الأولوية. اختر المشكلة التي تؤرقك ليلاً.

الامتثال

عمى الامتثال: أغسطس 2026 على بعد 5 أشهر

قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي ليس اختيارياً. أنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر تواجه متطلبات إلزامية ابتداءً من 2 أغسطس 2026. الغرامات تصل إلى 35 مليون يورو أو 7% من حجم الأعمال العالمي. معظم الشركات لم تُجرِ حتى جرداً لأنظمتها المؤهلة.

جرد كامل لأنظمة الذكاء الاصطناعي خلال أسبوعين
تصنيف المخاطر لكل نظام موثق
حزمة امتثال جاهزة للتدقيق قبل أغسطس 2026

استكشف الخدمة

الإطلاق

فجوة التنفيذ: لا شيء في الإنتاج بعد

كنت تخطط أو تبحث أو تجرب — لكن لم يُطلق شيء. سواء كنت تبدأ من الصفر أو عالقاً في المنتصف، أندمج كقائد للذكاء الاصطناعي بمهمة واحدة: الإنتاج خلال 90 يوماً أو تغيير المسار.

نشر إنتاجي خلال 90 يوماً أو قرار تغيير مسار واضح
التحقق من حالة الاستخدام أو تشخيص العوائق في الأسبوع الأول
توافق الفريق مع ملكية واضحة ومعالم محددة

استكشف الخدمة

الذكاء الاصطناعي الصناعي

مصنعك يعمل بجداول البيانات بينما المنافسون ينشرون التوائم الرقمية

منافسوك لديهم مساعدون صناعيون ذكيون يتنبأون بالأعطال، وتوائم رقمية تحسّن الإنتاجية، ورقابة جودة مدعومة بالذكاء الاصطناعي. أنت تعمل بالمعرفة الشفهية وExcel. الفجوة تتسع مع كل ربع سنة تنتظر فيه.

قياس فجوة نضج الذكاء الاصطناعي الصناعي خلال أسبوعين
خارطة طريق للتوأم الرقمي مع توقعات العائد على الاستثمار
نشر أول مساعد صناعي ذكي خلال 90 يوماً

استكشف الخدمة

الوكلاء الذكيون

مجلس إدارتك يريد 'ذكاءً اصطناعياً وكيلاً' — ولا تعرف من أين تبدأ

كل مورد يَعِد بوكلاء مستقلين. مجلس إدارتك قرأ عنهم في الصحافة المالية. لكن لا أحد في فريقك أطلق وكيلاً في الإنتاج. الفجوة بين ضجة الذكاء الاصطناعي الوكيل وواقعه هي حيث تختفي الميزانيات.

تحديد حالات استخدام حقيقية للوكلاء وتصفية الضجة
نشر وكيل إنتاجي مع حواجز أمان
إطار تقييم للوكلاء يملكه فريقك

استكشف الخدمة

التحول

أنت شركة أجهزة محبوسة في تفكير الأجهزة

منافسوك يطلقون تحديثات برمجية أسبوعياً. أنت تطلق أجهزة مرة في السنة. هم يتطورون بناءً على البيانات. أنت تخمن بالحدس. التحول نحو البرمجيات ابتلع التكنولوجيا — والآن يأتي دور السيارات والطاقة والتصنيع.

تصميم بنية معرّفة بالبرمجيات خلال 4 أسابيع
فصل دورات إصدار الأجهزة والبرمجيات
تشغيل خط أنابيب التسليم المستمر

استكشف الخدمة

القيادة

تحتاج مدير ذكاء اصطناعي لكن لا تبرر راتب €300 ألف

مبادرات الذكاء الاصطناعي لديك بلا مالك تنفيذي. التجارب تتعثر لأن لا أحد يملك صلاحية الميزانية على الذكاء الاصطناعي. المجلس يريد استراتيجية. تحتاج قائد ذكاء اصطناعي أول مدمج 2-3 أيام أسبوعياً يقود من الرؤية إلى الإنتاج — بدون التكلفة الكاملة.

قيادة تنفيذية للذكاء الاصطناعي مدمجة خلال أسبوع واحد
استراتيجية ذكاء اصطناعي مملوكة ومنفذة ومقاسة
بناء فريق داخلي وتسليم خطة انتقال

استكشف الخدمة

الاستراتيجية

مسرح الاستراتيجية: 47 عرض مورد ولا وضوح بعد

بريدك مليء بعروض الذكاء الاصطناعي. فريقك لديه آراء قوية حول أي LLM يستخدم. دفعت لشركة استشارات مقابل 'استراتيجية' هي في الواقع جدول مقارنة موردين. لا تزال لا تعرف أين يخلق الذكاء الاصطناعي قيمة حقيقية في عملك.

خريطة قيمة الذكاء الاصطناعي مرتبطة بحساب الأرباح والخسائر خلال أسبوعين
خطة عمل جاهزة لمجلس الإدارة مع توقعات العائد
قرارات واضحة بين البناء والشراء مع تحليل التكلفة الإجمالية

استكشف الخدمة

الإنتاج

ديون العرض التجريبي: ذكاؤك الاصطناعي ينهار لحظة وصول المستخدمين الحقيقيين

العرض التجريبي كان مثالياً. الإنتاج كارثة. هلوسات كل 10 استعلامات. زمن استجابة 8 ثوانٍ. تكاليف الاستدلال تفوق تقديراتك 10 أضعاف. الفجوة بين جودة العرض وجودة الإنتاج هي حيث تموت معظم المشاريع.

تقليل معدل الهلوسة بنسبة 80%+
زمن استجابة أقل من ثانيتين
خفض تكاليف الاستدلال بنسبة 50-70%

استكشف الخدمة

أمن الذكاء الاصطناعي

أنظمة الذكاء الاصطناعي لديك باب مفتوح للمهاجمين

حقن الأوامر. تسميم البيانات. سرقة النماذج. استخراج بيانات التدريب. أنظمة الذكاء الاصطناعي لديك تواجه نواقل هجوم لا يغطيها الأمن التقليدي. كل LLM تنشره هو سطح هجوم جديد لم يتدرب عليه فريق مركز العمليات الأمنية.

تقييم تهديدات خاص بالذكاء الاصطناعي مكتمل خلال أسبوعين
تأمين LLM ضد OWASP Top 10 لنماذج اللغة الكبيرة
اجتياز اختبار الفريق الأحمر قبل الإطلاق الإنتاجي

استكشف الخدمة

الذكاء الاصطناعي الفيزيائي

روبوتاتك تحتاج ذكاءً اصطناعياً يعمل بدون السحابة

الذكاء الاصطناعي السحابي مناسب لروبوتات الدردشة. لكن روبوتاتك ومركباتك وأجهزتك الطرفية تحتاج ذكاءً اصطناعياً يستجيب بالمللي ثانية، ويعمل دون اتصال، ولا يمكنه أن يهلوس. إجابة خاطئة من روبوت دردشة مزعجة. إجابة خاطئة من روبوت جراحي قاتلة.

ترتيب أولويات حالات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي حسب المخاطر والعائد
تصميم بنية طرفية مقابل سحابية وفق قيودك
نشر واختبار خط أنابيب الاستدلال الفوري

استكشف الخدمة

التطوير

الذكاء الاصطناعي يعد بإنتاجية مطورين 10 أضعاف — فريقك يحصل على 10%

أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي تعد بثورة. مطوروك ينسخون ويلصقون من ChatGPT ويدخلون أخطاء. بنيت AuraLinkOS — 319 خدمة مصغرة و27 وكيل ذكاء اصطناعي — خلال شهرين. هذا ليس وعداً. هذه منهجية أنقلها لفريقك.

إنتاجية مطورين 3-5 أضعاف خلال أسابيع
منهجية تطوير معزز بالذكاء الاصطناعي يملكها فريقك
تحسن مقاس في الإنتاج من أول سباق تطوير

استكشف الخدمة

عمليات الأمن

مركز عملياتك الأمنية يغرق في التنبيهات بينما التهديدات تتطور

فريقك الأمني يعالج 11,000 تنبيه يومياً. هم منهكون. المهاجمون يستخدمون الذكاء الاصطناعي لتوليد الهجمات أسرع مما يستطيع محللوك فرزها. مركز عملياتك الأمنية يحتاج كشفاً معززاً بالذكاء الاصطناعي — وإلا سيستمر محللوك في خسارة السباق.

خارطة طريق تحديث مركز العمليات الأمنية خلال 3 أسابيع
نشر كشف تهديدات مدعوم بالذكاء الاصطناعي
اختيار ودمج شريك MDR

استكشف الخدمة

المنهجية

منهجية DEPLOY™

70% من مشاريع الذكاء الاصطناعي تموت بين التجربة والإنتاج. منهجية DEPLOY بُنيت في Cisco وRenault-Nissan-Mitsubishi وABB — مؤسسات حيث التجربة بدون تاريخ إنتاج تُلغى، لا تُمدَّد.

تشخيص

تحصل على وضوح حول ما هو معطّل فعلاً. معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي لا تفشل بسبب التكنولوجيا. تفشل لأن الأهداف غير واضحة، أو أصحاب المصلحة غير متوافقين، أو التوقعات حُددت بناءً على عرض مورد. الأسبوع الأول: نسمّي المشكلة الحقيقية.

هندسة

تحصل على بنية تصمد أمام المستخدمين الحقيقيين. قرارات البناء مقابل الشراء مبنية على قدرات فريقك الفعلية. الأمن والحوكمة مصممان من اليوم الأول — وليس مُلحقين حين يتصل المدقق.

تجربة

تختبر بسرعة، تتعلم بسرعة، وتقرر بسرعة. كل تجربة تُطلق بمعايير تخرّج مكتوبة قبل أول سطر كود. إذا لم تحققها خلال 90 يوماً، نلغيها ونحفظ الميزانية. 'التجربة الدائمة' مرض.

إطلاق

تنشر لمستخدمين حقيقيين ببيانات حقيقية. هنا حيث تختفي معظم شركات استشارات الذكاء الاصطناعي — يسلمونك عرضاً تقديمياً، يتمنون لك التوفيق، ويرسلون الفاتورة. أنا أبقى حتى يتعامل النظام مع حركة الإنتاج.

تحسين

تحصل على نظام يتحسن بعد مغادرتي. أطر تقييم، حلقات تغذية راجعة، لوحات مراقبة، وخطوط إعادة تدريب. الإنتاج هو بداية منحنى القيمة، لا نهاية المشروع.

عائد

تملك القدرة أنت، لا أنا. نقل المعرفة. توثيق يقرأه فريقك فعلاً. تدريب يثبت. مقياس نجاحي هو ألا تحتاج الاتصال بي مجدداً لنفس المشكلة.

أعداء مسمّاة أساعدك في القضاء عليها

أنماط الفشل الخمسة هذه تقتل 70% من مبادرات الذكاء الاصطناعي. سمِّها لتهزمها.

فجوة التنفيذ

“سنتان من التخطيط، أو 18 شهراً من 'شبه جاهز.' في كلتا الحالتين، لا شيء في الإنتاج.”

كل مبادرة تحصل على معايير إنتاج وساعة 90 يوماً. أطلق أو غيّر المسار.

ديون العرض التجريبي

“يعمل في غرفة العرض. ينهار حين يصل المستخدمون الحقيقيون.”

بنية مصممة لحمل الإنتاج من اليوم الأول. لا اختصارات بجودة العرض.

مسرح الاستراتيجية

“عرض تقديمي بستة أرقام يجمع الغبار على محرك مشترك.”

سباقات استراتيجية تنتهي بأنظمة مُنشرة، لا بمخرجات PowerPoint.

عمى الامتثال

“2 أغسطس 2026 يحلّ. ولم تُجرِ جرداً لأنظمة الذكاء الاصطناعي لديك.”

جاهزية قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي مدمجة في كل مشاركة. حوكمة من اليوم الأول.

الارتباط بمورد واحد

“بنيتك التحتية للذكاء الاصطناعي بالكامل تعتمد على مزوّد أمريكي واحد. يغيّرون أسعارهم. يغيّرون واجهاتهم البرمجية. وليس لديك خطة بديلة.”

مبنية على Mistral AI — بطل الذكاء الاصطناعي السيادي الأوروبي. إقامة كاملة للبيانات في الاتحاد الأوروبي. لا اعتماد على عمالقة التكنولوجيا الأمريكية لقدراتك الأساسية في الذكاء الاصطناعي.

كيف نعمل معاً

نماذج المشاركة

اختر النموذج الذي يناسب أولويتك. كل مشاركة تنتهي بنتيجة مُنشرة، لا بمُخرَج ورقي.

سباقات استراتيجية

نطاق محدد، سعر محدد. تحصل على إجابات خلال أسابيع، لا أرباع سنوية. تنتهي بقرارات، لا بمزيد من الأسئلة.

خريطة قيمة الذكاء الاصطناعي — أسبوعان
تحليل فجوات قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي — 3 أسابيع
تدقيق الذكاء الاصطناعي الإنتاجي — أسبوع واحد

مشاريع الإطلاق الإنتاجي

ذكاؤك الاصطناعي ينتقل من التجربة إلى الإنتاج بمعالم محددة. ساعة 90 يوماً. أطلق أو غيّر المسار.

تحسين خط أنابيب RAG
تطوير ونشر الوكلاء الذكيين
بناء بنية LLMOps التحتية

قيادة ذكاء اصطناعي مدمجة

مدير ذكاء اصطناعي جزئي يندمج في فريقك 2-3 أيام أسبوعياً. يملك خارطة طريق الذكاء الاصطناعي، يفك عوائق الفريق، ويقدم التقارير لمجلس الإدارة.

مدير ذكاء اصطناعي جزئي — 2-3 أيام/أسبوع
نائب رئيس ذكاء اصطناعي مؤقت — مشاركة كاملة
قائد هندسة ذكاء اصطناعي — عمل ميداني

نقل القدرات للفريق

فريقك يتعلم المنهجيات، لا النظرية فقط. أغادر، وقدرتك تبقى.

اتخاذ قرارات الذكاء الاصطناعي التنفيذية
أساليب التطوير المعزز بالذكاء الاصطناعي
هندسة الذكاء الاصطناعي الإنتاجي

لماذا ينجح هذا

شريك واحد. من الاستراتيجية حتى الإنتاج.

معظم مستشاري الذكاء الاصطناعي إما ينصحون أو يبنون. لا يفعلون كليهما. أمضيت 15 عاماً أفعل كليهما — في Cisco وRenault-Nissan-Mitsubishi وABB. ثم بنيت 8 مشاريع ذكاء اصطناعي لإثبات أن المنهجية تعمل بشكل مستقل. هذا التكامل هو السبب في أن العملاء لا يحتاجون لتوظيف ثلاث شركات مختلفة.

الاستراتيجية

رسمت الاتجاه

عضو في Forbes Technology Council — نشرت مقالات استراتيجية وصلت لأكثر من 100 ألف قارئ
سفير الذكاء الاصطناعي للحكومة الفرنسية — تسريع الذكاء الاصطناعي الصناعي الوطني
مستشار في Berkeley SkyDeck — أرشدت أكثر من 30 شركة ذكاء اصطناعي ناشئة
استراتيجية ذكاء اصطناعي مرتبطة بحساب الأرباح والخسائر، لا باتجاهات التكنولوجيا

“استراتيجية الذكاء الاصطناعي بلا قيمة إن لم ترتبط بمقاييس الأعمال. كل خارطة طريق أبنيها ترتبط مباشرة بالإيرادات أو خفض التكاليف أو الميزة التنافسية — لأن هذا ما تموّله مجالس الإدارة.”

المنتج

امتلكت النتيجة

نائب المدير العام في تحالف Renault-Nissan-Mitsubishi
أدرت ميزانيات برامج بأكثر من €250 مليون
خدمات متصلة أُطلقت لأكثر من 4 ملايين مستخدم في 39 دولة
أول وحدة رأس مركبة مدمجة مع Google في العالم

“جلست في المقعد الذي تجلس فيه — أملك الميزانية، أواجه مجلس الإدارة، أدير السياسات. أعرف تكلفة توافق أصحاب المصلحة لأنني دفعت ذلك الثمن.”

الكود

أطلقت النظام

AuraLinkOS: 319 خدمة مصغرة، 27 وكيل ذكاء اصطناعي — بُني خلال شهرين
أنظمة RAG إنتاجية، نماذج مضبوطة، نشر LLM مفتوح المصدر
أنظمة بحجم Cisco — أكثر من 100 مليون مستخدم في الإنتاج
8 مشاريع ذكاء اصطناعي بُنيت وأُطلقت، لم تبقَ في الخيال

“حين يقول فريقك الهندسي 'لا يمكن تنفيذه في هذا الجدول الزمني،' أستطيع تقييم هذا الادعاء لأنني فعلته. أتحدث لغة مطوريك لأنني أكتب كودهم.”

التحول

قدت التغيير

تحول المركبات المعرّفة بالبرمجيات في Renault-Nissan-Mitsubishi
استراتيجية الطاقة المعرّفة بالبرمجيات في Schneider Electric
منصة الشحن المعرّفة بالبرمجيات — AuraLinkOS
نفس منهجية التحول مطبقة عبر 3 قطاعات

“التحول المعرّف بالبرمجيات يفشل حين تتعامل الشركات معه كمشروع تقني. إنه تحول تنظيمي. أعرف أين تختبئ المقاومة لأنني حاربتها ثلاث مرات.”

هذا العمق ذو الأربع طبقات — استراتيجية، منتج، كود، وتحول — يعني أن شريكاً واحداً يحل محل شركة الاستشارات الاستراتيجية وشركة التنفيذ والمدير التنفيذي المؤقت. هذا ليس كفاءة. هذا تماسك.

لماذا Hyperion

ينفّذ ولا يكتفي بالنصح

خبرة عليا. بدون انحياز لأي مورد. ذكاء اصطناعي في الإنتاج، لا في PowerPoint.

15+

سنوات في تطوير الذكاء الاصطناعي

تعمل مع صانع القرار

لا محللون مبتدئون. لا تفويض. كل ساعة هي خبرة عليا مباشرة من Cisco وRenault-Nissan-Mitsubishi وABB. حين أقول 'سبق وأطلقت هذا،' أعني أنني كتبت الكود، وأدرت الميزانية، وقدمت العرض لمجلس الإدارة.

319

خدمة مصغرة أُطلقت

أنصح وأبني — معظمهم ينصحون فقط

بنيت AuraLinkOS: 319 خدمة مصغرة و27 وكيل ذكاء اصطناعي خلال شهرين. هذا يتطلب عادةً فريقاً من 25 شخصاً وسنتين. حين أراجع بنيتك، لا أخمن. أقارنها بأنظمة بنيتها الربع الماضي.

€0

في عمولات الموردين

مبنية على Mistral. بلا ارتباط أمريكي.

بينما يعتمد معظم المستشارين على OpenAI أو Google افتراضياً، أبني على Mistral AI — بطل الذكاء الاصطناعي السيادي الأوروبي. بياناتك تبقى في الاتحاد الأوروبي. بنيتك التحتية للذكاء الاصطناعي لا تعتمد على عمالقة التكنولوجيا الأمريكية. كما أنشر نماذج مفتوحة المصدر حين تكون الأنسب. صفر عمولات من الموردين. صفر رسوم إحالة. الأداة المناسبة لمشكلتك، لا لهامش ربحي.

يوماً للإطلاق

تملك القدرة أنت. وأنا أغادر.

مقياس نجاحي هو ألا تحتاج الاتصال بي مجدداً لنفس المشكلة. كل مشاركة تتضمن نقل المعرفة، وكتيبات التشغيل، وتدريباً عملياً. أبني قدرة فريقك، ثم أفسح الطريق.

أدلة، لا وعود

الكلام سهل. إليك ما بنيت — كله على Mistral AI: AuraLinkOS — منصة شحن مركبات كهربائية كاملة (319 خدمة مصغرة، 27 وكيل ذكاء اصطناعي). Athena AI — نظام تشغيل أعمال. Aegis AI — محرك امتثال لقانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي. Achilles AI — ماسح أمان كود الذكاء الاصطناعي. Kairos VC — منصة فحص استثمارات رأس المال المغامر. Techne AI Studio — مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي الإبداعي. Vectis AI — نظام ذكاء المركبات. EU AI Navigator — مرشد امتثال للشركات الصغيرة والمتوسطة. كلها تعمل على بنية تحتية أوروبية للذكاء الاصطناعي. ثمانية مشاريع. كلها أُطلقت. كلها في الإنتاج. هذه هي الفجوة بين النصح بشأن الذكاء الاصطناعي وبناء الذكاء الاصطناعي.

Auralink →Athena AI →Aegis AI →Achilles AI →Kairos VC →Techne AI Studio →Vectis AI →EU AI Navigator →

عمق في المجال

قطاعات أطلقت فيها أنظمة

ليست خبرة نظرية. أنظمة إنتاجية في قطاعات حيث الفشل له عواقب.

السيارات والتنقل

المركبات المتصلة، شحن المركبات الكهربائية، المركبات المعرّفة بالبرمجيات

ما نقدمه

منصات ذكاء اصطناعي للمركبات المتصلة لأكثر من 4 ملايين مستخدم

برمجيات شحن المركبات الكهربائية (AuraLinkOS — 319 خدمة مصغرة)

تكامل Android Automotive (أول تطبيق Google مدمج في العالم)

ذكاء اصطناعي لإدارة الأساطيل مع قياس عن بعد فوري

الخبرة ذات الصلة

قدت NissanConnect Services عبر 39 دولة. بنيت منصة AuraLinkOS لشحن المركبات الكهربائية من الصفر إلى الإنتاج.

السجل

اعتراف مؤسسي

ليست خبرة ذاتية الإعلان. معترف بها من حكومات ومؤسسات وهيئات صناعية.

Forbes Technology Council

عضو منذ 2021. نشرت محتوى فكري وصل لأكثر من 100 ألف قارئ حول استراتيجية الذكاء الاصطناعي والنشر الإنتاجي وفجوة التجربة-الإنتاج.

سفير الذكاء الاصطناعي للحكومة الفرنسية

تم اختياري لمبادرة 'Osez l'IA' الوطنية. المهمة: تسريع تبني الذكاء الاصطناعي الصناعي عبر قطاعي التصنيع والمؤسسات الفرنسية.

مستشار في Berkeley SkyDeck

مستشار رئيسي منذ 2022. أرشدت أكثر من 30 شركة ذكاء اصطناعي وتقنية عميقة حول ملاءمة المنتج للسوق والاستراتيجية التجارية وبنية الهندسة.

مجلس إدارة La French Tech Athens

عضو مجلس إدارة يربط بين منظومتي التكنولوجيا الفرنسية واليونانية. بناء تعاون أوروبي عابر للحدود في الذكاء الاصطناعي.

Senior Executive AI ThinkTank

عضو في مجموعة التفكير التنفيذي العليا للذكاء الاصطناعي. المساهمة في أطر تبني الذكاء الاصطناعي المؤسسي ومعايير صنع القرار للمستوى التنفيذي.

FranceNum Activateur

خبير مرجعي معتمد من FranceNum، المبادرة الوطنية للحكومة الفرنسية لتسريع التحول الرقمي وتبني الذكاء الاصطناعي لدى الشركات الصغيرة والمتوسطة.

أطلقت أنظمة على المستوى المؤسسي

ينفّذ ولا يكتفي بالنصح

كيف تقارن Hyperion

مقارنة صادقة. بما في ذلك متى تختار شخصاً آخر.

الاستشارات التقليدية

Hyperion

عرض استراتيجي → تسليم → حظاً سعيداً

استراتيجية → بنية → كود → إنتاج

ينتهي عند التوصيات. يرسل الفاتورة.

ينتهي عند النظام المُنشر. ينقل القدرة.

"إليك ما يجب أن تفعله."

"إليك ما بنيته. فريقك يستطيع تشغيله."

الاستشارات التقليدية

Hyperion vs. Big 4 / McKinsey / BCG

ميزة Hyperion

تعمل معي مباشرة — لا محللون مبتدئون يشرف عليهم شريك يظهر كل ربع سنة. أنصح وأبني: 319 خدمة مصغرة أُطلقت، لا عروض تقديمية سُلّمت. أكثر فعالية من حيث التكلفة بـ 3-5 أضعاف. أسرع للإنتاج بـ 10 أضعاف.

متى تختار البديل

حين تحتاج أكثر من 50 مستشاراً على مسارات عمل متوازية عبر وحدات أعمال متعددة في وقت واحد.

موردو التكنولوجيا الأمريكية

Hyperion vs. موردو الذكاء الاصطناعي (OpenAI, Google, AWS)

ميزة Hyperion

أبني على Mistral AI — بطل الذكاء الاصطناعي السيادي الأوروبي — لتبقى بياناتك في الاتحاد الأوروبي ولا تعتمد بنيتك التحتية للذكاء الاصطناعي على تغييرات أسعار عمالقة التكنولوجيا الأمريكية. صفر شراكات تجارية مع أي مورد. حين يكون نموذج Llama مفتوح المصدر أو نموذج سحابي معين أنسب، أنشر ذلك بدلاً منه. ولائي للبنية الصحيحة، لا لحصة مورد.

متى تختار البديل

حين تكون قد التزمت بالفعل بمنصة أمريكية محددة وتحتاج شهادة تنفيذ متعمقة لمجموعة ذلك المورد الاحتكارية.

البناء الداخلي

Hyperion vs. بناء فريق داخلي

ميزة Hyperion

توظيف قائد ذكاء اصطناعي أول يستغرق 6-12 شهراً ويحمل مخاطر إن لم ينجح التعيين. أقدم خبرة فورية بسجل 15 عاماً. كل مشاركة تتضمن نقل القدرات — فريقك يصبح مكتفياً ذاتياً.

متى تختار البديل

حين تكون لديك احتياجات ذكاء اصطناعي مستمرة تبرر فريقاً أولاً دائماً ويمكنك الانتظار 6-12 شهراً للتوظيف.

الشركات الأصغر

Hyperion vs. شركات استشارات الذكاء الاصطناعي المتخصصة

ميزة Hyperion

15 عاماً على المستوى المؤسسي (Cisco: أكثر من 100 مليون مستخدم، Renault-Nissan: 39 دولة) بالإضافة إلى البناء العملي. معظم الشركات المتخصصة تنصح فقط. أطلقت 319 خدمة مصغرة و27 وكيل ذكاء اصطناعي. الفرق يظهر في مراجعة البنية.

متى تختار البديل

حين تحتاج موارد متعددة مكرسة بدوام كامل لمشروع واحد لأكثر من 6 أشهر.

التسليم المحسّن التكلفة

Hyperion vs. فرق التطوير البعيدة

ميزة Hyperion

مقره أوروبا. أصلي في GDPR. خبرة مدمجة في قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي. نفس المنطقة الزمنية، بدون احتكاك في التواصل، وصول مباشر لصانع القرار. لا حلقات تغذية راجعة بـ 12 ساعة.

متى تختار البديل

حين تكون الميزانية هي القيد الرئيسي ولديك قيادة تقنية داخلية قوية لإدارة التنسيق مع الفرق البعيدة.

Hyperion Consulting هي الخيار الصحيح للشركات الأوروبية المتوسطة والكبيرة التي تحتاج خبرة ذكاء اصطناعي عليا تربط الاستراتيجية بالإنتاج — مبنية على Mistral AI وبنية تحتية أوروبية، بدون أعباء الاستشارات أو الارتباط بمورد أمريكي.

الأسئلة الشائعة

ثلاثة فروق ملموسة: (1) تعمل معي مباشرة — لا محللون مبتدئون يقومون بالعمل بينما شريك يظهر كل ربع سنة. (2) أنصح وأبني — 319 خدمة مصغرة و27 وكيل ذكاء اصطناعي أُطلقت، لا عروض تقديمية سُلّمت. (3) أكثر فعالية من حيث التكلفة بـ 3-5 أضعاف — لا فرق محللين، لا أعباء استشارية، كل ساعة خبرة عليا. الاختبار: اطلب من شركة الاستشارات الحالية أن تريك كوداً أطلقته. سأريك ثمانية مشاريع إنتاجية.

رؤى أسبوعية في الذكاء الاصطناعي

The 30% Report

70% من مشاريع AI التجريبية لا تصل للإنتاج أبداً. احصل على دليل الـ30% الذين ينجحون.

يمكنك إلغاء الاشتراك في أي وقت. لا بريد مزعج، أبداً.

سُدّ فجوة التنفيذ

أوصل الذكاء الاصطناعي إلى الإنتاج خلال 90 يوماً

احجز جلسة تشخيصية لمدة 30 دقيقة. سأخبرك بالضبط ما يعيق ذكاءك الاصطناعي، وهل أستطيع المساعدة، وما المطلوب. إن لم نكن الخيار المناسب، سأخبرك من هو. بدون عرض بيعي. بدون ضغط. وضوح فقط.

انضم إلى الشركات الأوروبية التي توقفت عن التجريب وبدأت بالإطلاق.

استشارات الذكاء الاصطناعي التي تُطلق أنظمة إنتاجية على Mistral AIأنا لا أنصح في الذكاء الاصطناعي.أنا أبنيه.

ينفّذ ولا يكتفي بالنصح

هل يبدو هذا مألوفاً؟

فجوة التنفيذ: تريد ذكاءً اصطناعياً لكن لا شيء في الإنتاج

مسرح الاستراتيجية: خارطة طريق الذكاء الاصطناعي لديك عرض تقديمي وليست خطة

ديون العرض التجريبي: نظام RAG يعمل في العروض وينهار في الإنتاج

عمى الامتثال: 2 أغسطس 2026 ليس اقتراحاً

ما الذي يعيق ذكاءك الاصطناعي؟

عمى الامتثال: أغسطس 2026 على بعد 5 أشهر

فجوة التنفيذ: لا شيء في الإنتاج بعد

مصنعك يعمل بجداول البيانات بينما المنافسون ينشرون التوائم الرقمية

مجلس إدارتك يريد 'ذكاءً اصطناعياً وكيلاً' — ولا تعرف من أين تبدأ

أنت شركة أجهزة محبوسة في تفكير الأجهزة

تحتاج مدير ذكاء اصطناعي لكن لا تبرر راتب €300 ألف

مسرح الاستراتيجية: 47 عرض مورد ولا وضوح بعد

ديون العرض التجريبي: ذكاؤك الاصطناعي ينهار لحظة وصول المستخدمين الحقيقيين

أنظمة الذكاء الاصطناعي لديك باب مفتوح للمهاجمين

روبوتاتك تحتاج ذكاءً اصطناعياً يعمل بدون السحابة

الذكاء الاصطناعي يعد بإنتاجية مطورين 10 أضعاف — فريقك يحصل على 10%

مركز عملياتك الأمنية يغرق في التنبيهات بينما التهديدات تتطور

منهجية DEPLOY™

تشخيص

هندسة

تجربة

إطلاق

تحسين

عائد

فجوة التنفيذ

ديون العرض التجريبي

مسرح الاستراتيجية

عمى الامتثال

الارتباط بمورد واحد

نماذج المشاركة

سباقات استراتيجية

مشاريع الإطلاق الإنتاجي

قيادة ذكاء اصطناعي مدمجة

نقل القدرات للفريق

شريك واحد. من الاستراتيجية حتى الإنتاج.

الاستراتيجية

المنتج

الكود

التحول

ينفّذ ولا يكتفي بالنصح

تعمل مع صانع القرار

أنصح وأبني — معظمهم ينصحون فقط

مبنية على Mistral. بلا ارتباط أمريكي.

تملك القدرة أنت. وأنا أغادر.

أدلة، لا وعود

قطاعات أطلقت فيها أنظمة

السيارات والتنقل

التكنولوجيا والمؤسسات

الشركات الصغيرة والمتوسطة الأوروبية والنامية

السيارات والتنقل

ما نقدمه

الخبرة ذات الصلة

اعتراف مؤسسي

Forbes Technology Council

سفير الذكاء الاصطناعي للحكومة الفرنسية

مستشار في Berkeley SkyDeck

مجلس إدارة La French Tech Athens

Senior Executive AI ThinkTank

FranceNum Activateur

كيف تقارن Hyperion

الاستشارات التقليدية

Hyperion

Hyperion vs. Big 4 / McKinsey / BCG

Hyperion vs. موردو الذكاء الاصطناعي (OpenAI, Google, AWS)

Hyperion vs. بناء فريق داخلي

Hyperion vs. شركات استشارات الذكاء الاصطناعي المتخصصة

Hyperion vs. فرق التطوير البعيدة

الأسئلة الشائعة

The 30% Report

أوصل الذكاء الاصطناعي إلى الإنتاج خلال 90 يوماً

استشارات الذكاء الاصطناعي التي تُطلق أنظمة إنتاجية على Mistral AIأنا لا أنصح في الذكاء الاصطناعي.أنا أبنيه.

ينفّذ ولا يكتفي بالنصح

هل يبدو هذا مألوفاً؟

فجوة التنفيذ: تريد ذكاءً اصطناعياً لكن لا شيء في الإنتاج

مسرح الاستراتيجية: خارطة طريق الذكاء الاصطناعي لديك عرض تقديمي وليست خطة

ديون العرض التجريبي: نظام RAG يعمل في العروض وينهار في الإنتاج

عمى الامتثال: 2 أغسطس 2026 ليس اقتراحاً