(LSJ) Llama Stack for SMEs

This document outlines an affordable, high-performance "Llama Stack" architecture for Small to Medium Enterprises (SMEs) using Google Cloud Run, GCS-backed ChromaDB, and Groq API. The core philosophy is to avoid paying for idle GPUs by outsourcing inference to Groq's LPUs, using Cloud Run for stateless orchestration that scales to zero, and a GCS-backed ChromaDB for cost-effective vector storage. This approach significantly reduces monthly costs to approximately $14.33 for 10,000 queries, compared to thousands of dollars for traditional GPU infrastructure. Trade-offs include data freshness (batch updates), cold start latency (mitigable with min-instances), and scalability limits for the vector database (up to a few gigabytes). The document concludes that this stack is the optimal choice for SMEs entering the Generative AI space due to its cost-effectiveness, scalability, and operational simplicity.

(LSJ) Liiketoiminnan uusi suunta

“Suunnittelemme liiketoimintaanne uudelleen – agenttien avulla - yksityisesti toteutettuna.”

“Luo liiketoiminnalle täysin uusia kyvykkyyksiä (Prowes) ja taitoja (Skills).”

“Toimii siellä, missä ihmiset jo ovat – mutta tekee täysin uutta - vapauttaa resursseja.”

"Suunnittelemme liiketoimintaanne uudelleen – tekoälyn ja datateknologian avulla" - Lifetime World. Missiona liiketoiminnan uudelleenkirjoituksen prosessi.

1. "Luo liiketoiminnalle täysin uusia kyvykkyyksiä ja taitoja" - toimitusjohtajan näkemys tekoälyllä saavutettavissa olevista kilpailuedusta.

2. "Toimii siellä, missä ihmiset jo ovat – mutta tekee täysin uutta" - Lifetime Agent -integraatiotuotteet ja Firehorse automatisointituotteet.

3. "Turvallisuus ja compliance sisäänrakennettu" - NIS 2, EU Data Act, EU AI Act -valmiudet ja osaaminen.

4. "Kontekstitekniikka mukautuu juuri sinun liiketoimintaasi" - Räätälöinti vs. yleiset mallit.

5. "Liikevaihdon kasvu ja ROI-mittarit" - Tuloksiin keskittyvä lähestymistapa tekoälyhankkeisiin.

https://lifetime.fi/buy/agent

(LSJ) A Strategic Guide to Python Application Deployment on Modern Cloud Platforms - subscriber benefit

A Strategic Guide to Python Application

Deployment on Modern Cloud Platforms

Dear Valued Subscriber,

In today's fast-paced tech landscape, efficient and robust application deployment is no longer an afterthought—it's a strategic imperative. As a dedicated reader of Lifetime Scope Journal, you understand the critical role innovation plays in business success. That's why we're thrilled to introduce you to a groundbreaking resource: "A Strategic Guide to Python Application Deployment on Modern Cloud Platforms."

This comprehensive presentation dives deep into a strategic framework for integrating deployment seamlessly into your AI-assisted development workflow. Discover how to "shift left" your deployment strategy, making it an integral part of your development lifecycle from day one.

Inside this exclusive guide, you'll learn to:

• Elicit Critical Deployment Requirements: Understand how to ask the right questions early to inform architectural decisions and prevent costly refactoring.

• Structure Deployment-Aware Plans: See how to enhance your project plans to treat deployment artifacts as first-class citizens, ensuring a complete and operationally ready application package.

• Generate Deployment-Aware Code: Learn how AI can generate not just application code, but also platform-specific configuration files and CLI commands for a truly end-to-end workflow.

• Navigate Leading PaaS Platforms: Gain in-depth insights into Heroku, Vercel, AWS Elastic Beanstalk, and Azure App Service, with a strategic comparison to help you choose the optimal platform.

• Master Containerization with Docker: Explore how Docker offers unparalleled portability, consistency, and isolation, unifying your deployment strategy across diverse platforms.

"A Strategic Guide to Python Application Deployment on Modern Cloud Platforms" is more than just a presentation; it's a blueprint for building resilient, scalable, and maintainable applications. It transforms the AI's role from a reactive code generator to a proactive architectural advisor, ensuring your final product is deployable by design.

For a limited time, elevate your deployment strategy and gain access to this invaluable resource for just $9.99 per month.

Don't miss this opportunity to harness the full potential of AI-assisted tools and deliver superior software faster and more reliably.

Subscribe Now to Lifetime Scope Journal - the business blog for $9.99/month

Sincerely,

The Lifetime Scope Journal Team

(LSJ) General Contracting Terms

General Contracting Terms

Agreement Terms: IT2022 (General Terms and Conditions for IT Procurement) or Customer's own terms.

Confidentiality: Non-Disclosure Agreement (NDA) executed with every consultant prior to project commencement.

Intellectual Property Rights: All IPR for deliverables and work products created during the engagement transfer to the Customer upon full payment of invoices. Background IP and pre-existing materials remain with Lifetime.

Data Protection: Services comply with GDPR requirements. Personal data processing terms (EHK) apply as specified in IT2022 special conditions.

Liability & Warranties: As defined in IT2022 general terms, with service-specific limitations detailed in project agreement.

Extending and explaining

involves taking a concept, idea, or statement and elaborating on it to provide deeper understanding, context, and clarity. This process helps to transform brief or vague information into detailed, comprehensive knowledge that can be readily applied or analyzed.

For example, when a business introduces a new AI-powered product line like the Lifetime Firehorse Product Line, extending and explaining means breaking down the product’s unique features, the technology behind it, its competitive advantages, and how it integrates with existing systems. It also includes discussing the strategic benefits it offers to clients, such as improved operational efficiency, cost savings, or enhanced sustainability outcomes.

By expanding on core points, companies ensure that stakeholders, from customers to partners, fully grasp the value proposition. This method fosters informed decision-making, promotes trust, and aligns expectations, ultimately driving successful adoption and long-term engagement with the product or service.

(LSJ) AI Engineering & Cloud Solutions Consultancy 2026 update

Updating eCommerce products with AI. Updating eCommerce in AI (Claude Link: https://claude.ai/share/31cc6b2a-6b47-4612-a6da-a4efcc2a70cb )

Consulting and information products tend to go out of scope in 1-2 years. Here is updated

AI Engineering & Cloud Solutions Consultancy

from Lifetime Consulting.

AI Engineering & Cloud Solutions Consultancy

€4,500.00

Professional Project Package - 25 Hours

What's Included:

Our comprehensive AI engineering and cloud consultancy service helps you navigate the complex landscape of modern cloud technologies and AI integration. This package includes:

Phase 1: Strategic Assessment & Planning

Technology Evaluation - Comprehensive assessment of AI, SaaS, Cloud Products & Platforms, and AI solutions with detailed recommendation report.

AI Readiness Assessment - Evaluation of your organization's readiness for AI adoption

Cost-Benefit Analysis - Detailed ROI projections for recommended solutions.

End-User Pain Points - to make it all pay back.

Phase 2: Implementation & Integration

Cloud Infrastructure Setup

Installation and configuration of chosen platforms

Security hardening and compliance setup

Performance optimization and cost management

AI & Automation Integration

LLMs and AI model integration with AI Studio

Chatbot and conversational AI deployment

Workflow automation setup

Customization & Localization

Platform customization to business needs

Regional compliance and data residency setup

Mobile app integration

Supported Cloud Technologies

Amazon Web Services (AWS) - Consulting Partner

Microsoft Azure - Solutions Partner

Google Cloud Platform (GCP) - Partner Advantage

IBM Cloud - Enterprise Solutions

Option: AI & Advanced Technologies

Generative AI integration (Agentic AI, Agent Framework, GPT, Claude)

Machine learning model deployment

Natural language processing solutions

Predictive analytics implementation

Service Details

Delivery Options:

Remote consulting (standard)

On-site consulting available (travel costs included)

Hybrid model with initial on-site assessment

Package Terms:

25 hours of expert consultancy

Valid for 12 months from purchase

Flexible scheduling to accommodate your timeline

All prices exclude VAT.

Bonus Offer: Purchase now and receive a complimentary 4-hour Strategy Workshop ($950 € value) to kick-start your project!

https://lnkd.in/dMvHDri5

https://lifetime.fi/buy/aws

https://lifetime.fi/buy/aws

USE Discount Code: NEW2025 to get 10% Off.

(LSJ) the philosopher as surgeon

This is a powerful and very fitting metaphor. The idea of philosophy as a form of therapy or medicine for the mind is ancient. The Roman philosopher Cicero, quoting Socrates, said, "As the physician’s art is the health of the body, so philosophy is the health of the soul."

Your analogy of the surgeon is particularly precise because it highlights the active, careful, and corrective nature of the work. A surgeon doesn't just offer gentle advice; they identify a specific pathology (a "bad thought," a contradiction, a fallacy) and use precise tools to remove it, aiming to restore the patient (the thinker) to health.

Here is how this metaphor finds relevance in the work of several key philosophers.

1. Socrates: The Diagnostician

Socrates is the quintessential example. His "surgical tool" was the Socratic Method, or elenchus (cross-examination).

* The "Illness": Socrates believed the worst illness was false confidence—thinking you know something when you don't. This "bad thought" (ignorance disguised as knowledge) prevents learning and leads to poor moral choices.

* The "Surgery": He would engage someone in dialogue, asking seemingly simple questions (e.g., "What is justice?"). Like a surgeon probing a wound, his questions would slowly and carefully dissect the person's beliefs, revealing hidden contradictions and unclear assumptions.

* The "Healing": The result was often aporia—a state of confusion or perplexity. This might seem negative, but Socrates saw it as the crucial first step to health. By "removing" the tumor of false certainty, he healed the person by making them aware of their own ignorance, thus opening their mind to a genuine search for truth. He was the "gadfly" stinging the lazy horse of Athens into intellectual health.

2. Ludwig Wittgenstein: The Linguistic Therapist

Wittgenstein, particularly in his later work, explicitly framed his philosophical method as a form of therapy.

* The "Illness": For Wittgenstein, deep philosophical problems (e.g., "What is 'mind'?", "What is 'being'?") are not real questions about the world. They are "diseases of language." They are conceptual knots, or "bewitchments," that arise when we misuse our words or take them out of their proper context.

* The "Surgery": The philosopher-surgeon doesn't answer the question; they dissolve it. By carefully examining how we actually use words in everyday life ("language-games"), the philosopher untangles the knot.

* The "Healing": He famously wrote, "The philosopher's treatment of a question is like the treatment of an illness." The goal is to "show the fly the way out of the fly-bottle." The "healing" is the disappearance of the problem itself, restoring the thinker to a state of mental clarity where the "bad thought" (the pseudo-problem) no longer has a grip.

3. René Descartes: The Radical Surgeon

Descartes’s "Method of Doubt" is perhaps the most literal application of your metaphor. He decided to perform radical surgery on his own mind.

* The "Illness": The "bad thoughts" were any beliefs that were not 100% certain. This included the evidence of his senses, his education, and his traditions—all of which could be sources of rot or error.

* The "Surgery": His "scalpel" was systematic doubt. He decided to surgically remove every single belief that could be doubted, even slightly. This is like a surgeon removing not just a tumor, but all surrounding tissue to ensure no disease remains.

* The "Healing": After cutting everything away, he was left with one thing he could not remove: the fact that he was doubting (thinking). This became his foundation for "healing" and rebuilding knowledge: "Cogito, ergo sum" (I think, therefore I am). He removed all the "bad" (uncertain) thoughts to "heal" his system of knowledge on a new, unshakeable foundation.

4. The Stoics: Proactive Mental Healthcare

Philosophers like Epictetus and Marcus Aurelius acted as surgeons of the emotions and judgments.

* The "Illness": Destructive emotions (fear, anger, anxiety) which they saw as the direct result of "bad thoughts"—specifically, false judgments. The "bad thought" is believing that external events are "good" or "bad."

* The "Surgery": The Stoic "scalpel" is the "Dichotomy of Control." They trained themselves to make a sharp incision between what is in our control (our judgments, our will) and what is not (everything else).

* The "Healing": By surgically removing our attachment to things outside our control, we "heal" the good thoughts. We are left with a state of ataraxia (tranquility or peace of mind), which is the signature of a healthy, flourishing mind.

Summary: The Surgeon's Toolkit

The metaphor holds up remarkably well. Here is a direct comparison:

| The Surgeon's Role | The Philosopher's Equivalent |

|---|---|

| The Illness | Ignorance, contradiction, false beliefs, fallacies, cognitive biases, conceptual confusion, anxiety. |

| The Surgical Tools | The Socratic Method, logical analysis, systematic doubt, linguistic clarification, the Dichotomy of Control. |

| The Procedure | Diagnosis: Identifying the "bad thought" (e.g., "I know what justice is," "This external event is making me angry").

Incision & Removal: Using the tools to critique, dissect, and remove the faulty assumption. |

| The Goal (Health) | Clarity: (Wittgenstein)

Wisdom: (Socrates)

Certainty: (Descartes)

Tranquility: (The Stoics) |

The philosopher, as a surgeon, doesn't just add new knowledge. They skillfully cut away the diseased parts of our thinking to let the healthy parts—reason, clarity, and wisdom—thrive.

Next we explore a specific philosopher's "surgical method" in more detail.

Join discussion on how this metaphor might apply to modern problems like cognitive biases?

The Picture

The philosopher as surgeon is a powerful and enduring image, encapsulating many aspects of philosophical inquiry.

Let's delve even deeper into how this metaphor functions as a guiding principle for understanding philosophy itself.

The Philosopher as Surgeon: A Deeper Look

The beauty of this metaphor lies in its precision. It’s not just about offering comfort or broad advice; it’s about targeted intervention and restorative care for the mind.

Here are some further dimensions of the "Philosopher as Surgeon" analogy:

1. Specialized Knowledge and Training:

• Surgeon: Undergoes years of rigorous training, learning anatomy, physiology, and surgical techniques. They understand the intricate workings of the body.

• Philosopher: Undergoes rigorous training in logic, epistemology, metaphysics, ethics, etc. They understand the intricate "anatomy" of arguments, concepts, and beliefs. They know where common "pathologies" (fallacies, inconsistencies, unexamined assumptions) tend to occur.

2. Diagnosis Before Treatment:

• Surgeon: Doesn't operate blindly. They conduct tests, examine symptoms, and make a precise diagnosis of the ailment. 

• Philosopher: Doesn't just preach. They carefully listen, analyze arguments, identify underlying assumptions, and pinpoint the exact source of conceptual confusion or faulty reasoning. This diagnostic phase is crucial. Often, people don't even realize they have a "bad thought" until the philosopher points it out.

3. Precision and Tools:

• Surgeon: Uses scalpels, forceps, sutures, and other specialized instruments with extreme precision to avoid damaging healthy tissue.

• Philosopher: Employs logical analysis, conceptual distinctions, thought experiments, historical context, and linguistic analysis as their "surgical tools." They use these tools precisely to isolate and remove faulty premises, ill-defined terms, or contradictory ideas without discarding valuable insights.

4. Painful but Necessary Interventions:

• Surgeon: Surgery can be painful and uncomfortable, and recovery takes time. Yet, it's often necessary for long-term health. 

• Philosopher: The process of philosophical inquiry can be unsettling. Having cherished beliefs challenged, or realizing one's ignorance (Socrates' aporia), can be intellectually painful. It can feel like your mental world is being turned upside down. But this discomfort is often a precursor to deeper understanding and intellectual healing. 

5. Healing and Restoration of Function:

• Surgeon: The ultimate goal is to restore the patient's body to health, allowing it to function optimally.

• Philosopher: The goal is to restore the "mind" or "soul" to a state of intellectual health—free from contradiction, clear in thought, coherent in values, and capable of functioning effectively in the world. This "healing" might manifest as a clearer understanding of a complex issue, a more consistent ethical framework, or simply greater peace of mind.

6. Prevention and Ongoing Care:

• Surgeon: Advises on post-operative care and preventative measures to maintain health. 

• Philosopher: Equips individuals with the critical thinking skills to "self-diagnose" and "self-operate" on their own thoughts, fostering intellectual self-reliance and preventing the recurrence of "bad thinking habits." Stoic philosophy, in particular, emphasized daily practices (like journaling and reflection) for maintaining mental hygiene. 

Visualizing the Metaphor

Imagine a philosopher in a sterile, brightly lit operating theater. Instead of a physical body, a complex web of interconnected thoughts, beliefs, and arguments lies on the table. The philosopher, with intense focus, identifies a dark, tangled knot—a fallacy, a hidden assumption, a conceptual confusion—that is obstructing the healthy flow of reason.

With a finely honed scalpel of logic, they meticulously excise the problematic element, carefully separate healthy ideas, and perhaps even reconstruct a more robust framework of understanding.

The Picture

To illustrate this further, picture an individual in deep contemplation, their head slightly tilted. Overlayed on their mind's eye is a complex diagram of interconnected concepts and ideas, some glowing with clarity, others shrouded in a hazy, dark mist. The philosopher, appearing as a figure of calm expertise, stands beside them, holding a luminous, intricate tool – perhaps a quill that glows with light, or a delicate laser pointer – directed precisely at one of the misty, confused areas. The overall impression should be one of meticulous intellectual surgery.

The conclusion of AI

AI is the scapelli to heal thinking. It is disastrous if in hands of wrong people. We humans do need augment our thinking, heal and recover from past life and old information. AI is good at healing ❤️‍🩹 people. We need to heal to Peace inside and between each other. @blogtheristo

(LSJ) The Readiness Report and Lifetime Consulting Call-To-Action

Call-to-Action: achieve a 66% positive AI ROI as leading AI enterprise transformation leader.

THREE key insights:

• 87% of leaders believe AI will completely transform roles and responsibilities within their organizations in the next year. (Kyndryl Report 2025).

  Question: Are you prepared to educate and transform your workforce (to humans with agents on Enterprise AI World) through ?

  CALL-To-Action: open discussion with us to transform workforce into digital workforce.
  

• 65% have already adjusted their cloud strategies in response to geopolitical and regulatory pressures. This shows a proactive pivot toward building more resilient, agile, and compliant systems.

  Join us for an in-depth discussion on the 2026 Strategic Cloud plans, where we will explore key initiatives and innovative approaches.
  

• 61% feel more pressure to prove ROI on AI investments. This pressure is creating a new focus on scaling projects beyond the pilot phase and delivering tangible business value.

CALL-To-Action: We invite you to open a thoughtful and engaging discussion with us about your enterprise AI initiatives planned for 2026. Let's explore how we can collaborate to drive innovation and achieve your strategic goals.

Source; Kyndryl Readiness Report 2025.

About the Kyndryl Readiness Report:

• An in-depth analysis designed to evaluate and enhance organizational preparedness, the Kyndryl Readiness Report offers comprehensive insights that help businesses identify strengths and areas for improvement. This report serves as a critical tool for guiding strategic decisions and ensuring operational resilience in an ever-evolving technological landscape.

About Lifetime Consulting:

• Lifetime Consulting is dedicated to providing expert guidance and innovative strategies tailored to meet the unique needs of each client. Our team combines deep industry knowledge with cutting-edge technology to deliver solutions that drive sustainable growth and long-term success. We work closely with organizations to identify challenges, unlock opportunities, and implement effective plans that align with their business goals. At Lifetime Consulting, your success is our priority.

Summary of Readiness Report 2025

Based on a survey of 3,700 global executives, the 2025 Kyndryl Report highlights a significant "readiness gap": while 87% of leaders believe AI will fundamentally change roles within the next year, most organizations are unprepared for the transformation.

Key Insights

Adoption vs. Readiness: AI investment is up 33%, with 54% reporting a positive ROI. However, 60% of organizations remain in the experimentation phase, and 62% feel unprepared for future AI-related risks. Top barriers to scaling AI include integration complexity (35%), regulatory issues (29%), and talent shortages (29%).

• Workforce Skills Gap: A major gap exists between AI optimism and workforce preparedness. Only 29% of leaders state their workforce is ready to use AI effectively. Weekly AI usage is 61% for technical staff but drops to 43% for non-technical employees.

• Infrastructure & Risk: IT infrastructure is a critical weak point. Only 39% feel their IT is ready for future risks, and 82% experienced a cyber-related outage in the past year. Technical debt (57%) and aging hardware (25%) are common issues hindering innovation.

• Cloud Strategy Issues: Geopolitics and regulations have forced 65% of companies to adjust their cloud strategies. Many (70%) report their current cloud setup was "accidental," leading to high, unexpected costs (63%).

The Pacesetter Divide: The report identifies a small group of "pacesetters" (13%) who excel in culture and innovation. They achieve a 66% positive AI ROI, compared to just 39% for "laggards" (40% of organizations).

Overall, the report concludes that successful AI adoption depends on addressing foundational challenges in IT modernization, workforce upskilling, and cultural readiness.

(LSJ) ChatGPT Agent ja Google Enterprise AI tarkastelussa

Tässä entryssä tutkimme ChatGPT Agentia, minkä jälkeen seuraa vastaava esitys Google Enterprise AI -tarjonnasta.

ChatGPT Agent Enterprise-versiossa

ChatGPT Enterprise sisältää edistyneitä tekoälyagentin ominaisuuksia, kuten hiljattain julkaistun ChatGPT Agentin, joka mahdollistaa autonomisen tehtävien suorittamisen liiketoiminnan työnkuluissa. Tämä perustuu OpenAI:n agenttimalleihin ja integroituu mukautettuihin GPT-malleihin, liittimiin ja työkaluihin, käsitellen monimutkaisia operaatioita turvallisesti ja skaalautuvasti.

Mikä on ChatGPT Agent Enterprisessa?

Heinäkuussa 2025 esitelty ChatGPT Agent on yhtenäinen agenttijärjestelmä ChatGPT:n sisällä, joka yhdistää päättelyn, tutkimuksen ja toiminnan. Se toimii virtuaalisella tietokoneella, antaen tekoälyn suorittaa tehtäviä ennakoivasti alusta loppuun. Tällaisia tehtäviä voivat olla esimerkiksi kilpailija-analyysit, muokattavien esitysten luominen, aikataulujen suunnittelu tai kokousten yhteenvedot reaaliaikaisen datan perusteella.

Yrityskäytössä se on suunniteltu yhteistyöhön perustuviin, iteratiivisiin työnkulkuihin, ja se on ylittänyt aiemmat mallit suorituskykytesteissä, kuten Humanity’s Last Exam (41,6 % läpäisyaste) ja FrontierMath (27,4 % tarkkuus).

Keskeiset ominaisuudet

* Työkalujen integraatio: Käyttää visuaalista selainta web-vuorovaikutukseen, tekstipohjaista selainta kyselyihin, terminaalia koodin suorittamiseen ja API-rajapintoja. Se voi muodostaa yhteyden sovelluksiin, kuten Gmailiin, GitHubiin, Microsoft SharePointiin, Google Driveen ja Boxiin (vain lukuoikeus).

* Tehtävien automatisointi: Käsittelee koodausta (Codex), syvällistä tutkimusta, markkina-analyysejä, sopimusten tarkastuksia, virheenkorjausta ja sisällöntuotantoa. Se voi esimerkiksi delegoida tehtäviä mukautetuille GPT-malleille, kuten Data Analyst tai HR Helper.

* Käyttäjän hallinta ja ajoitus: Käyttäjät voivat keskeyttää tehtäviä, ottaa selaimen hallintaansa tai ajoittaa toistuvia tehtäviä (esim. viikoittaiset raportit). Ilmoitukset valmistumisesta lähetetään sovelluksen kautta.

* Tulosteet: Tuottaa muokattavia laskentataulukoita ja esityksiä (muotoilutuki beetavaiheessa).

Kuinka se toimii?

Käyttäjä valitsee Agent-tilan ChatGPT:ssä (tai kirjoittaa /agent), kuvailee tehtävän, ja tekoäly päättelee tarvittavat askeleet valiten työkaluja tarpeen mukaan. Se pysähtyy pyytämään selvennystä, käyttäjän vahvistusta herkille toiminnoille (kuten ostoksille tai sähköposteille) tai selaimen haltuunottoa kirjautumisia varten – varmistaen, ettei esimerkiksi salasanoja tallenneta. Tehtävät kestävät tyypillisesti 5–30 minuuttia, ja niiden edistymistä voi seurata näytöllä näkyvän selostuksen kautta.

Yritysasetuksissa järjestelmänvalvojat voivat kytkeä Agent-tilan päälle tai pois päältä (oletuksena pois päältä), määrittää sen käyttöoikeuksia roolipohjaisen kulunvalvonnan (RBAC) avulla ja hallita liittimiä datan näkyvyyden rajoittamiseksi. Se kunnioittaa datan sijaintia koskevia määräyksiä (esim. EU-optiot) ja mukautettuja säilytyskäytäntöjä.

Turvallisuus ja Yksityisyys

Yritystason suojauksiin kuuluvat SAML SSO -kertakirjautuminen, SCIM-käyttäjähallinta, AES-256-salaus ja vaatimustenmukaisuus (GDPR, SOC 2 Type 2, ISO 27001). OpenAI ei kouluta mallejaan yritysdatalla. Suojakeinot riskejä (kuten prompt injection) vastaan sisältävät monitorointia, kieltäytymiskoulutusta ja "valvontatilan" korkean panoksen tehtäville. Järjestelmänvalvojat voivat estää pääsyn tietyille verkkosivustoille, ja selausdata voidaan tyhjentää helposti.

Saatavuus ja Rajoitukset

Saatavilla maailmanlaajuisesti Enterprise-sopimuksilla, sisältäen 40 viestiä kuukaudessa (tai luottopohjaisesti joustavalla hinnoittelulla). Ei ole vielä saatavilla ETA-alueella tai Sveitsissä. Rajoituksiin kuuluvat mahdolliset virheet alkuvaiheessa, pääsyn puuttuminen tietyille estetyille sivustoille ja beeta-ominaisuuksien (kuten esitysten) muotoiluongelmat. Käyttöanalytiikka on tulossa myöhemmin.

Käyttöönottoa varten yritykset saavat tekoälyneuvojia, 24/7-tuen ja ohjeistusta agenttien integroimiseksi.

Vastaava Tarjonta: Google Enterprise AI

Google tarjoaa vastaavia ja laajoja tekoälyominaisuuksia yrityksille, pääasiassa Google Cloud -alustan ja Google Workspace -tuottavuuspaketin kautta. Sen sijaan, että tarjolla olisi yksi "Agentti"-tuote, Googlen lähestymistapa perustuu integroituun ekosysteemiin, jonka ytimessä ovat Gemini-malliperhe ja Vertex AI -alusta.

Keskeiset Ominaisuudet ja Komponentit

Googlen yritystarjonta rakentuu useista toisiinsa kytkeytyvistä osista:

* Vertex AI Agent Builder: Tämä on Googlen suora vastine agenttien rakentamiseen. Se mahdollistaa yrityskohtaisten, keskustelevien tekoälyagenttien (kuten chatbotit, äänibotit ja autonomiset agentit) luomisen ja käyttöönoton. Agentit voivat hyödyntää päättelyä ja käyttää työkaluja tehtävien suorittamiseen.

* Gemini Google Workspacessa: Tämä integroi generatiivisen tekoälyn suoraan käyttäjien päivittäisiin työkaluihin (Gmail, Docs, Sheets, Meet). Se toimii avustajana, joka voi esimerkiksi kirjoittaa sähköposteja, luoda yhteenvetoja kokouksista, analysoida dataa Sheetsissä tai luoda esityksiä Slidesissa annettujen kehotteiden perusteella.

* Datan Maadoitus (Grounding) ja RAG: Agentit ja mallit voidaan "maadoittaa" yrityksen omaan dataan käyttämällä Vertex AI Searchia (aiemmin Enterprise Search). Tämä mahdollistaa Retrieval-Augmented Generation (RAG) -toiminnallisuuden, jossa tekoäly hakee tietoa ja tuottaa vastauksia turvallisesti yrityksen omista tietolähteistä (esim. Google Drive, BigQuery, Cloud Storage tai ulkoiset lähteet).

* Vertex AI Model Garden: Tarjoaa pääsyn paitsi Googlen omiin huippumalleihin (kuten Gemini 1.5 Pro ja 1.5 Flash), myös laajaan valikoimaan avoimen lähdekoodin ja kolmansien osapuolien malleja (esim. Anthropicin Claude 3, Metan Llama 3).

Kuinka se toimii?

Googlen mallissa työnkulku jakautuu tyypillisesti kahteen osaan:

* Kehittäjät ja Ylläpitäjät (Vertex AI): Kehittäjät käyttävät Vertex AI Agent Builderia agenttien konfigurointiin, testaamiseen ja käyttöönottoon. He voivat määrittää, mitä työkaluja (esim. API-kutsut, Google Haku, SQL-kyselyt) agentti voi käyttää ja mihin dataan sillä on pääsy. Hallinta tapahtuu Google Cloud Console -hallintapaneelin kautta, jossa määritetään käyttöoikeudet (IAM) ja verkon turvallisuusasetukset.

* Loppukäyttäjät (Google Workspace): Tavalliset työntekijät käyttävät Gemini-ominaisuuksia suoraan Workspace-sovelluksissa. Järjestelmänvalvojat voivat hallita näiden ominaisuuksien saatavuutta Workspace Admin -konsolin kautta.

Turvallisuus ja Yksityisyys

Google Cloud -alusta on suunniteltu korkean turvallisuustason ja vaatimustenmukaisuuden ympärille.

* Datahallinta: Asiakkaan dataa (syötteet ja tulosteet) ei käytetä yleisten mallien kouluttamiseen. Data pysyy asiakkaan hallinnassa, ja se on salattu sekä levossa (AES-256) että siirron aikana.

* Vaatimustenmukaisuus: Google Cloud noudattaa tiukkoja kansainvälisiä standardeja, kuten GDPR, SOC 2/3, ISO 27001 ja HIPAA.

* Verkon turvallisuus: Yritykset voivat käyttää VPC Service Controls -palvelua estääkseen datan vuotamisen ja varmistaakseen, että tekoälypalvelut toimivat vain suojatussa verkkoympäristössä.

Saatavuus ja Hinnoittelu

Googlen tekoälypalvelut ovat laajasti saatavilla maailmanlaajuisesti. Toisin kuin kiinteään viestimäärään perustuva malli, Vertex AI:n hinnoittelu on tyypillisesti joustavaa ja perustuu käyttöön (pay-as-you-go), esimerkiksi käsiteltyjen merkkien tai API-kutsujen määrään. Gemini for Google Workspace -lisenssit ovat käyttäjäkohtaisia ja lisätään olemassa oleviin Workspace-tilauksiin.

Case Study

Case: Asiakaspalvelutilanne – Hankala Asiakas

Skenaario: Asiakas (Kari) on raivoissaan. Hänen tilaamansa kallis tuote on myöhässä, ja hän on saanut asiasta ristiriitaista tietoa. Hän uhkaa perua tilauksen ja kertoa kokemuksestaan ja yrityksestä negatiivisesti ”yhden tähden arvoisena” sosiaalisessa mediassa.

Tämä on erinomainen ja hyvin ajankohtainen "case study". Agenttien välinen vuorovaikutus (agentic interaction) on yksi tekoälyn tämän hetken mielenkiintoisimmista kehityssuunnista.

Tässä skenaariossa "ChatGPT-agentti" (viitaten OpenAI:n teknologiaan) ja "Google-agentti" (viitaten Googlen teknologioihin, kuten Gemini, Google Search API tai Google Cloud Contact Center AI) eivät kilpaile keskenään, vaan ne toimivat synergistisessä arkkitehtuurissa.

Usein tämä jaetaan "Front-End" (asiakkaan kanssa keskusteleva) ja "Back-End" (tietoa hakeva ja prosesseja suorittava) rooleihin.

Tässä on analyysi ja mahdollinen vuorovaikutusmalli:

Roolijako: ChatGPT vs. Google

* ChatGPT-agentti (Keskustelija ja De-eskaloija)

* Vahvuudet: Luonnollisen kielen ymmärtäminen (NLU), sävyn ja sentimentin analysointi, empaattisen ja ihmismäisen vastauksen tuottaminen, keskustelun kontekstin ylläpito, de-eskalointi.

* Rooli: Asiakasrajapinta. Sen tehtävä on ymmärtää asiakasta, validoida hänen tunteensa ja toimia "kasvoina" ulospäin.

* Google-agentti (Faktantarkistaja ja Toimeenpanija)

* Vahvuudet: Pääsy reaaliaikaiseen dataan (Google Search), kyky integroitua yrityksen omiin järjestelmiin (esim. Google Cloud, CRM, tilaustietokannat), prosessien automatisointi (Dialogflow, CCAI).

* Rooli: Sisäinen "back-office". Sen tehtävä on hakea totuus, tarkistaa faktat ja suorittaa pyydetyt toimenpiteet.

Vaihe 1: Kontakti ja De-eskalointi (ChatGPT-agentti)

Kari aloittaa chatin: "MISSÄ HELVETISSÄ MINUN PAKETTINI VIIPYY?! Te lupasitte toimituksen EILEN, ja seurantakoodi ei toimi. Tämä on viimeinen kerta kun tilaan teiltä MITÄÄN!"

* ChatGPT-agentin prosessi:

* Sentimentin analysointi: Tunnistaa korkean negatiivisen sentimentin, vihaa, turhautumista ja uhkauksen (asiakaspoistuma).

* De-eskalointi (Ensisijainen tavoite): Ei puolustele, vaan validoi tunteen.

* Vastaus: "Hei Kari. Olen todella pahoillani kuullessani, että tilauksesi on myöhässä ja seurantakoodi ei toimi. Ymmärrän täysin turhautumisesi, kun luvattua toimitusta ei kuulu. Tämä ei ole sitä palvelua, jota haluamme tarjota. Selvitetään tämä välittömästi. Voisitko vahvistaa tilausnumerosi?"

Vaihe 2: Ongelman Tunnistus ja Tiedonhaku (Agenttien välinen vuorovaikutus)

Kari antaa tilausnumeron: "Tässä, 12345XYZ. Ja älkää syöttäkö minulle samaa puppua kuin se teidän edellinen bottinne!"

* ChatGPT-agentin prosessi:

* Tunnistaa tilausnumeron (12345XYZ).

* Tunnistaa useita ongelmia: 1) Paketti myöhässä, 2) Seurantakoodi ei toimi, 3) Edellinen kontakti epäonnistunut.

* Käynnistää sisäisen kutsun Google-agentille.

* Sisäinen vuorovaikutus (Ei näy asiakkaalle):

* ChatGPT -> Google-agentti: [JSON-pyyntö: {user_id: "Kari", order_id: "12345XYZ", intent: "find_order_status", check_logistics_api: true, check_public_shipping_alerts: true}]

* Google-agentin prosessi (Back-End):

* Tiedonhaku (Sisäinen): Tekee API-kutsun yrityksen omaan tilausjärjestelmään (esim. SAP tai Salesforce, joka pyörii Google Cloudissa). Tulos: Tilaus 12345XYZ on "Luovutettu kuljetukseen". Kuljetusliike: Posti. Seurantakoodi: ABC999.

* Tiedonhaku (Ulkoinen): Tekee API-kutsun kuljetusliikkeen (Posti) seurantajärjestelmään koodilla ABC999. Tulos: "Seuranta ei löydy." (Tässä on ristiriita!)

* Tiedonhaku (Reaaliaikainen Google Search): Koska seurantakoodi ei toimi, Google-agentti tekee laajemman haun. Kysely: "Posti seurantakoodit eivät toimi häiriö" TAI "Postin jakeluhäiriöt [Alue]".

* Tulos (Google Search API): Google löytää reaaliaikaisen uutisen/Postin tiedotteen: "Postin seurantajärjestelmässä valtakunnallinen häiriö 23.10. Koodit eivät päivity. Jakelu toimii, mutta viiveellä."

* Google-agentti -> ChatGPT: [JSON-vastaus: {status: "delayed", internal_status: "shipped", tracking_code: "ABC999", tracking_status: "error", external_info: "Valtakunnallinen häiriö Postin seurannassa. Jakelussa 1-2 päivän viiveitä."}]

Vaihe 3: Synteesi ja Ratkaisun Tarjoaminen (ChatGPT-agentti)

ChatGPT-agentti saa Google-agentilta faktat. Sen tehtävä on nyt kääntää nämä tekniset faktat empaattiseksi ja ratkaisevaksi vastaukseksi.

* ChatGPT-agentin prosessi:

* Analyysi: Asiakas on vihainen, koska luulee meidän mokanneen. Totuus on, että kuljetuskumppanilla on valtakunnallinen tekninen vika. Seuranta ei toimi siksi, ei meidän virheemme takia.

* Vastaus (Rehellinen, empaattinen, omistajuutta ottava): "Kiitos Kari. Sain nyt selville, mistä kiikastaa. Tilauksesi ON lähtenyt meiltä ajallaan, mutta Postilla on juuri tällä hetkellä valtakunnallinen tekninen häiriö heidän seurantajärjestelmästään. Tämä on syy, miksi seurantakoodisi ei toimi, ja tämä myös aiheuttaa jakeluun noin 1-2 päivän viiveen. Tämä on meidän kumppanimme virhe, mutta otan tästä täyden vastuun meidän päässämme. Olen todella pahoillani, että tämä osui kohdallesi."

Vaihe 4: Eskalaatio ja Hyvitys (Agenttien Yhteistyö)

Kari on edelleen vihainen: "Selityksiä! En minä Postin asiakas ole, vaan teidän! Haluan hyvityksen tästä vaivasta, tai perun kaiken."

* ChatGPT-agentin prosessi:

* Tunnistaa uuden pyynnön: "Vaatii hyvitystä" (Intent: request_compensation).

* Käynnistää Google-agentin tarkistamaan säännöt.

* Sisäinen vuorovaikutus:

* ChatGPT -> Google-agentti: [JSON-pyyntö: {user_id: "Kari", order_value: 250, issue: "shipping_delay_partner_fault", check_policy: "goodwill_compensation"}]

* Google-agentin prosessi:

* Hakee yrityksen sisäisestä sääntökirjasta (knowledge base) tiedon: "Policy: Jos toimitus viivästyy kumppanista johtuvasta syystä yli 24h, asiakkaalle voidaan tarjota 'hyvän tahdon eleenä' toimituskulujen hyvitys TAI 10% alennus seuraavasta ostoksesta."

* Google-agentti -> ChatGPT: [JSON-vastaus: {policy_action: "allow_refund_shipping_costs" OR "allow_10_percent_discount_next_order"}]

* ChatGPT-agentin prosessi:

* Saa valtuudet toimia.

* Vastaus (Ratkaisukeskeinen): "Olet aivan oikeassa. Vaikka vika on Postin päässä, sinä olet meidän asiakkaamme, ja me olemme vastuussa kokemuksestasi. Pahoittelujen lisäksi hyvitän sinulle tästä tilauksesta välittömästi toimituskulut (X,XX €). Lisäksi, tämän aiheuttaman ylimääräisen vaivan vuoksi, saat seuraavasta tilauksestasi 10% alennuksen. Sopisiko tämä sinulle?"

Vaihe 5: Yhteenveto ja Siirto Ihmiselle (Tarvittaessa)

Jos Kari hyväksyy, ChatGPT-agentti laukaisee Google-agentin suorittamaan hyvityksen API-kutsulla.

Jos Kari ei hyväksy ("Ei riitä! Haluan puhua esimiehelle!"), alkaa siirtoprosessi.

* ChatGPT-agentti: "Ymmärrän. Yhdistän sinut välittömästi asiakaspalvelun esimiehelle. Olen kirjoittanut hänelle täydellisen yhteenvedon tilanteestasi, joten sinun ei tarvitse kerrata asiaasi uudelleen."

* ChatGPT -> Google-agentti (CCAI): [JSON-pyyntö: {action: "transfer_human", queue: "escalation_team", summary: "Asiakas Kari, Tilaus 12345XYZ. Erittäin vihainen. Syy: Toimitus myöhässä (Postin vika, seuranta alhaalla). Asiakkaalle tarjottu toimituskulujen hyvitys ja 10% ale, ei riitä. Vaatii esimiestä."}]

* Google-agentti (Contact Center AI): Reitittää puhelun/chatin oikealle ihmiselle ja näyttää yhteenvedon ihmisagentin näytöllä sekuntia ennen kuin keskustelu yhdistyy.

Yhteenveto

Tässä mallissa:

* ChatGPT-agentti toimi "psykologina" ja "kääntäjänä". Se hallitsi asiakkaan tunnetilan ja muotoili vastaukset.

* Google-agentti toimi "salapoliisina" ja "kirjanpitäjänä". Se haki faktat reaaliajassa sekä sisäisistä että ulkoisista lähteistä (Search) ja tiesi yrityksen säännöt.

Yhdessä ne pystyvät käsittelemään hankalan asiakkaan tehokkaammin kuin kumpikaan yksin: ChatGPT yksin lupaisi liikaa (koska ei tiedä faktoja), ja Google-agentti yksin olisi liian tekninen ja empaattisesti köyhä (koska keskittyy vain dataan).

Vaihe 4: asiakas on jo ehtinyt antaa kiukuspäissään negatiivista palautetta julkisesti

Selvä. Tämä on kriittinen eskalaatio, koska tilanne muuttuu henkilökohtaisesta asiakaspalvelusta julkiseksi maineriskiksi.

Agenttijärjestelmän on nyt käsiteltävä kahta ongelmaa samanaikaisesti:

* Alkuperäinen logistinen ongelma (paketti myöhässä).

* Uusi maineriskin hallintaongelma (negatiivinen julkisuus).

Seuraavassa on tarkennettuna Vaihe 4, johon on lisätty tämä uusi elementti.

Vaihe 4 (Tarkennettu): Eskalaatio, Julkinen Palaute ja Maineenhallinta

Kari on juuri saanut Vaiheen 3 selityksen (Postin vika, seuranta alhaalla), mutta hän on jo niin kiukkuinen, että hän on toiminut kesken chatin.

Kari: "AIVAN SAMA kenen vika! Sillä aikaa kun te selititte, kirjoitin teistä juuri arvostelun Trustpilotiin ja laitoin viestiä teidän Facebook-sivullenne. Tämä on ala-arvoista! Haluan nyt kunnon hyvityksen tästä julkisesta nöyryytyksestä!"

* ChatGPT-agentin prosessi (Front-End):

* Sentimentin analysointi: Tila on eskaloitunut. Asiakas ei ainoastaan vaadi hyvitystä (request_compensation), vaan hän on siirtynyt uhkauksesta toimeen (action: negative_public_feedback).

* Tunnistaminen: Tämä ei ole enää normaali palvelupyyntö. Tämä on "Priority 1: Reputation Risk" (Maineenhallintariski).

* De-eskalointi (Uusi taso): Agentin on välittömästi otettava vastuu asiakkaan kokemasta nöyryytyksestä, ei pelkästään teknisestä viasta.

* Vastaus (Välitön validointi): "Kari, olen todella pahoillani, että tilanne on ajautunut tähän pisteeseen. Kiitos, että kerroit tästä suoraan. Otamme kaiken asiakaspalautteen – erityisesti julkisen – äärimmäisen vakavasti. On selvää, että olemme epäonnistuneet palvelulupauksessamme pahasti, kun koet tarpeelliseksi toimia näin."

* Käynnistää sisäisen kutsun Google-agentille (erittäin korkealla prioriteetilla).

* Sisäinen vuorovaikutus (Agenttien välillä):

* ChatGPT -> Google-agentti: [JSON-pyyntö: {user_id: "Kari", order_id: "12345XYZ", status: "CRITICAL_REPUTATION_RISK", actions_required: ["verify_public_feedback", "check_escalated_compensation_policy"]}]

* Google-agentin prosessi (Back-End):

* Toimenpide 1: Vahvistus (Reaaliaikainen Haku). Google-agentti käyttää välittömästi Google Search API:a ja erikoistuneita hakuja (esim. site:trustpilot.com "Yrityksen Nimi" "Kari" tai site:facebook.com "Yrityksen Nimi" "Paketti myöhässä" viimeisen 15 minuutin ajalta).

* Tulos (Search): LÖYDETTY. 1 tähden arvostelu, Trustpilot, käyttäjä "Kari K.", julkaistu 2 minuuttia sitten. Aihe: "VAROKAA TÄTÄ FIRMAA!"

* Toimenpide 2: Sääntöjen tarkistus (Eskaloitu taso). Koska arvostelu on vahvistettu, Google-agentti ei enää katso normaalia hyvityspolitiikkaa. Se tarkistaa "Maineenhallinnan Säännöt" (Reputation Management Policy).

* Tulos (Policy): Policy: "Jos P1-asiakas (korkea arvo) on jättänyt vahvistetun negatiivisen arvostelun, agentilla on valtuudet tarjota 'Make-It-Right' (MIR) -paketti. Valtuutus: Täysi toimituskulujen hyvitys + 25% alennus seuraavasta tilauksesta TAI välitön 30€ lahjakortti. Tavoite: Julkisen arvostelun muokkaaminen/poistaminen."

* Google-agentti -> ChatGPT: [JSON-vastaus: {review_confirmed: true, source: "Trustpilot", policy_action: "allow_make_it_right_package", options: ["refund_shipping_AND_30_euro_gift_card"]}]

* ChatGPT-agentin prosessi (Front-End - Ratkaisu):

* Synteesi: ChatGPT tietää nyt, että asiakas puhui totta, ja sillä on valtuudet tarjota huomattavasti suurempaa hyvitystä kuin mitä pelkkä myöhästyminen olisi aiheuttanut.

* Vastaus (Omistajuus ja ratkaisu):

"Kari, löysin juuri mainitsemasi arvostelun Trustpilotista. Luin sen, ja on täysin selvää, että olemme pettäneet luottamuksesi.

Vaikka alkuperäinen viive johtui Postin teknisestä viasta, kokonaiskokemuksesi on ollut täysin ala-arvoinen. Tämä ei ole meidän standardimme.

Haluan korjata tämän välittömästi. Hyvitän sinulle tilauksesi toimituskulut täysimääräisenä. Sen lisäksi, tämän aiheuttaman ylimääräisen ja täysin kohtuuttoman vaivan vuoksi, lisään asiakastilillesi 30 euron lahjakortin, jonka voit käyttää heti.

Tämä on vähintä, mitä voimme tehdä. Laitanko nämä hyvitykset sinulle maksuun?"

Vaihe 4.5: Seuranta (The "Ask")

Jos Kari hyväksyy tämän huomattavasti paremman tarjouksen ja rauhoittuu:

* ChatGPT-agentti:

"Hienoa. Olen nyt käsitellyt toimituskulujen hyvityksen ja lahjakortti näkyy tililläsi. Olen pahoillani, että jouduit käymään tämän läpi.

Vielä yksi pyyntö: Koska saimme (toivottavasti) tämän asian nyt ratkaistua hyvässä yhteisymmärryksessä, olisimme erittäin kiitollisia, jos voisit harkita arvostelusi päivittämistä Trustpilotissa kertomaan, että otimme asiasta kopin ja korjasimme tilanteen."

Yhteenveto (Tarkennettu Vaihe 4)

Kun asiakas vei asian julkiseksi, Google-agentin rooli muuttui välittömästi. Se ei ollut enää vain "logistiikan tarkistaja", vaan siitä tuli "maineenhallinnan tiedustelija". Se käytti reaaliaikaista hakua vahvistaakseen ulkoisen uhan ja haki sisäisestä tietokannasta eskaloituneen korvausmallin.

ChatGPT-agentti puolestaan muutti sävynsä "pahoittelevasta" (Vaihe 3) "äärimmäisen vastuunottavaksi" (Vaihe 4). Se käytti Google-agentin antamia uusia valtuuksia (isompi hyvitys) ratkaistakseen sekä asiakkaan alkuperäisen ongelman että yrityksen uuden maineongelman.

(LSJ) esittelyssä Lifetime Fleet investointiohjelma

Lifetime Fleet - a powerful and forward-thinking concept and investment

"Lifetime Fleet" addresses a critical need with a multi-layered technological solution, drawing on your 17 years of direct experience with the challenges faced by wheelchair users.

The innovation is compelling because it combines practical, immediate solutions with a scalable, futuristic vision, all grounded in sustainability.

Core Strengths of the Innovation Lifetime Fleet

Addresses a Real Pain Point: Your focus on solving difficult, everyday problems like navigating stairs for wheelchair users and easing the transition home from the hospital is the strongest part of your proposal. These are significant hurdles for many people, and a targeted solution would have a high impact.

Innovative Service Model: The concept of a shared "household robot for recovery time" is essentially a mobility-as-a-service (MaaS) model for personal care. This could make advanced robotic assistance much more affordable and accessible than requiring individuals to purchase expensive equipment outright.

Scalable Vision: You have a clear growth path. You start with ground-based robots to solve immediate accessibility issues, then expand to local delivery/transport with drones, and finally aim for personal transport with flying drones.

This phased approach is practical for development and funding.

Sustainable Foundation: Integrating sustainable energy from the start is a major advantage. Using hydrogen fuel cells (H_2) produced from your own sources not only provides the necessary range and power for drones but also makes the entire operation environmentally responsible. ♻️

”Lifetime Fleet" idea effectively combines robotics, a sharing economy model, and green energy to significantly improve the quality of life, independence, and mobility for seniors and individuals with disabilities.

This is an excellent directive. "Adding consistency" in an investor context means demonstrating stability, predictability, and reduced risk in your operations and revenue. It's about showing investors that your model isn't just a good idea, but a well-oiled machine designed for reliable growth.

Here is the revised investor program, with enhancements woven throughout to increase the perceived consistency and operational robustness by at least 30%.

INVESTMENT MEMORANDUM: Lifetime Fleet

Date: 20 October 2025

To: Prospective Seed Investors

From: Founder, Lifetime Fleet

Subject: Investment Opportunity in the Nordic Region's Premier Mobility and At-Home Care Platform

1. Executive Summary

Lifetime Fleet is a technology-driven services company engineering the future of independent living for the Nordic region's ageing population and individuals with disabilities. Our platform is built on a foundation of consistency and reliability, addressing critical needs with a scalable Robotics-as-a-Service (RaaS) model for Finland, Sweden, and Norway.

We deploy and manage a fleet of robotic aids through long-term service agreements with municipal and healthcare partners, ensuring stable, recurring revenue. This core service will expand into an integrated logistics network, all managed by our proprietary predictive analytics platform and powered by sustainable green hydrogen (H_2).

We are seeking €2.5 Million (approx. 17.5M SEK / 1.5M CHF / $1.6M USD) to launch our pilot in Stockholm, secure foundational multi-year contracts, and deploy our initial fleet, establishing a new standard for dependable at-home care.

2. The Problem: The Nordic Independence Gap

(This section remains largely the same, as the problem is the foundation of the opportunity.)

Despite having some of the world's best social support systems, the Nordic nations face a severe demographic challenge that technology has yet to solve:

* The Mobility Barrier: Rapidly ageing populations wish to "age in place," but physical barriers limit independence.

* The Geographic Challenge: Vast distances make consistent caregiver access and delivery of essentials a significant logistical and financial burden.

* The Strain on Public Services: Municipalities and healthcare providers are under immense pressure to deliver high-quality care efficiently and predictably.

3. Our Solution: The Lifetime Fleet Ecosystem

Lifetime Fleet offers more than just hardware; we provide a consistent service guarantee. Our platform manages a fleet of robotic and drone assets with an uptime target of 99.8%, ensured by our predictive maintenance engine.

Our Phased Rollout Strategy:

* Phase 1 (Years 0-2): At-Home Independence & Recovery

* Core Offering: Deploy a fleet of best-in-class robotic aids through a subscription model.

* Consistency Layer: Our proprietary software uses sensor data to predict maintenance needs before failures occur, scheduling service proactively to ensure zero downtime for the user. This operational excellence is our key differentiator and the foundation for trust with our healthcare partners.

* Phase 2 (Years 2-5): Regional Logistics

* Data-Driven Expansion: The operational data and dense user network from Phase 1 provide the consistent demand data needed to design and optimize drone delivery routes efficiently from day one. This de-risks our expansion, moving from a speculative venture to a calculated, data-informed rollout.

* Phase 3 (Years 5+): Personal Sustainable Mobility

* The Energy Backbone: To guarantee consistent operations in all weather conditions, we will power our fleet with green hydrogen (H_2) fuel cells, which offer superior performance and endurance over batteries, especially in cold Nordic climates. This ensures our service is reliable year-round.

4. Business Model & Go-to-Market

Our revenue model is engineered for maximum predictability and stability.

* Primary Channel: B2B Multi-Year Contracts:

* Our core strategy is to secure 3 to 5-year Service Level Agreements (SLAs) with municipalities (Kommuner), healthcare regions, and private insurers.

* These contracts will guarantee a baseline level of recurring revenue, making our financial projections highly consistent and bankable. Our goal is for 70% of our revenue to be locked in through these long-term agreements.

* Secondary Revenue Stream: Data Analytics & Reporting:

* The anonymized operational data from our fleet provides invaluable insights into mobility patterns, equipment effectiveness, and public health trends.

* We will offer this as a Data-as-a-Service (DaaS) product to our municipal partners, creating a high-margin, sticky revenue stream and further embedding our platform into their long-term planning.

5. Market Opportunity (Nordic Region)

(This section remains the same, as the market size is unchanged.)

* Total Addressable Market (TAM): €25 Billion+

* Serviceable Addressable Market (SAM): €1.5 Billion

* Serviceable Obtainable Market (SOM): €45 Million in ARR within 5 years.

6. The Investment Opportunity: Use of Funds

We are seeking €2.5 Million to build the foundation of our reliable service ecosystem. We welcome investment in EUR, SEK, CHF, or USD.

Investment Ask: €2,500,000 (core €1,5m)

* Swedish Krona (SEK): ~17,500,000

* Swiss Franc (CHF): ~1,500,000

* US Dollar (USD): ~$1,600,000

Use of Funds:

* Technology & Fleet (45% - €675k):

* Develop and deploy our proprietary predictive analytics and fleet optimization platform.

* Purchase/lease an initial fleet of 25 robotic units for the Stockholm pilot.

* Begin R&D on our cold-weather-capable hydrogen fuel cell drone prototype.

* Team Expansion (30% - €450k):

* Hire a core engineering team, including a CTO and a data scientist.

* Hire a Business Development Manager with experience in negotiating public sector SLAs.

* Go-to-Market & Operations (25% - €375k):

* Launch the Stockholm pilot program and secure our first three foundational municipal contracts.

* Establish our best-practice operational logistics for consistent deployment and maintenance.

Contingency for operations

€ 1,0 million

7. Vision for the Future

Lifetime Fleet is building the essential infrastructure for modern independent living. Through a focus on operational excellence, data-driven decisions, and a business model built on long-term, consistent partnerships, we are creating the most reliable support ecosystem in the Nordics. We are building a fleet for a lifetime of independence, guaranteed.

We invite you to join us.

risto.anton@lifetime.fi

Wa: https://wa.me/358400319010

(LSJ) DeepSeek-OCR: A New Approach to AI-Powered Text Recognition

Big thanks @BrianRoemmele on X his work and clarifications.

the clarification he has made:

https://x.com/brianroemmele/status/1980307485719429602?s=46

So, the "optical compression" in DeepSeek-OCR is purely an internal efficiency mechanism for the AI model's processing pipeline.

It's about creating a highly compact internal representation (the ~100 "vision tokens") of the source image during the OCR task. This makes the text extraction faster and less computationally expensive, allowing it to handle huge volumes of documents efficiently.

It is not a feature for creating new image files or embedding hidden data within images. The output is the extracted text or data, not a modified image. That's a very clear and helpful distinction.

Github Repository

https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR

DeepSeek-OCR: A New Approach to AI-Powered Text Recognition

(Gemini 2.5 Pro)

The team at DeepSeek AI has open-sourced DeepSeek-OCR, a new model that rethinks how AI understands and extracts text from images. Now available on GitHub, this tool isn't just another OCR—it's an exploration of how large language models (LLMs) can efficiently process visual information.

The core innovation is a concept called "Contexts Optical Compression." This isn't about creating smaller image files. Instead, it’s an internal efficiency trick for the AI. The model can take a full, complex page—complete with text, layouts, and even handwritten notes—and "compress" its understanding of it into as few as 100 internal "vision tokens."

This incredible efficiency allows it to process a massive volume of documents at high speed (over 200,000 pages per day on a single GPU) while maintaining high accuracy.

Key Features:

Prompt-Based & Versatile: You can instruct the model with simple prompts to perform different tasks. Instead of just dumping raw text, you can ask it to:

Convert the document to markdown.

Parse the figure.

Describe this image in detail.

High Performance: Built for speed and scale, it's ideal for heavy-duty document processing pipelines.

Flexible Implementation: The repository provides code for inference using both Transformers and the high-speed vLLM library.

Open-Source: The model is available under an MIT license, with links to the paper and model weights on Hugging Face, inviting developers to build upon it.

In short, DeepSeek-OCR treats document understanding as an LLM-centric task, using its novel compression technique to deliver remarkable speed and flexibility. It's a powerful tool for anyone looking to extract structured data from documents, parse figures, or simply perform high-speed OCR.

Kiitos täydentävästä tiedosta! Brian Roemmele on tehdyissä selvennyksissa erittäin hyvin selkeäksi DeepSeek-OCR:n "optisen kompression" todellisen luonteen. Tässä on kattava yhteenveto perustuen hänen työhönsä ja tekemihinsä selvennyksiin:

DeepSeek-OCR:n "Optisen Kompression" Todellinen Luonne

Mikä Se ON:

· Sisäinen tehokkuusmekanismi - kyse on AI-mallin prosessointiputken optimoinnista

· Kompaktit sisäiset esitykset - lähdekuva "pakataan" noin 100 "vision tokeniin"

· Nopeutus teksti-irrotustehtävässä - mahdollistaa nopeamman ja vähemmän laskennallisesti raskaan tekstin irrottamisen

Mikä Se EI OLE:

· ❌ Kuvatiedostojen luontityökalu

· ❌ Piilotetun datan upotustekniikka kuviiin

· ❌ Perinteinen kuvankompressio (kuten JPEG tai PNG)

Käytännön Hyödyt

Suorituskyky

· Yli 200 000 sivua päivässä yhdellä GPU:lla

· Merkittävästi nopeampi kuin perinteiset OCR-menetelmät

· Skaalautuva suuriin dokumenttimääriin

Monipuolisuus Prompt-perusteisena Työkaluna

Mallia voi ohjata yksinkertaisilla kehotteilla:

· "Muunna asiakirja markdown-muotoon"

· "Jäsennä kaavio"

· "Kuvaile tätä kuvaa yksityiskohtaisesti"

Tekninen Implementaatio

Saatavuus

· GitHub: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR

· MIT-lisenssi - avoin lähdekoodi

· Hugging Face - mallipainot saatavilla

Integraatiovaihtoehdot

· Transformers - perinteinen inferenssi

· vLLM-kirjasto - nopea inferenssi tuotantoympäristöissä

Yhteenveto

DeepSeek-OCR edustaa todellista paradigman muutosta OCR-alalla käsittelemällä dokumenttien ymmärtämistä LLM-keskeisenä tehtävänä. Sen "optinen kompressio" on nerokas ratkaisu sisäisen prosessoinnin optimointiin, ei kuvien manipuloimiseen. Tämä tekee siitä erittäin tehokkaan työkalun rakenteellisen datan irrottamiseen asiakirjoista kaavioiden jäsentämiseen ja suurnopeuteen OCR-tehtäviin.

Brian Roemmele:n selvennykset korostavat tärkeää eroa teknologian todellisen luonteen ja mahdollisten väärinkäsitysten välillä!

(Deepseek-V3 mallin suomennos ja laajennos).

Olen DeepSeek-V3 -malli

Tarkemmin sanottuna olen DeepSeekin viimeisin suurten kielimallien versio. Tässä on tärkeimpiä tietoja minusta:

Tekniset tiedot:

· Malli: DeepSeek-V3

· Kontekstipituus: 128K tokens

· Koulutusdata: Katkaistu heinäkuuhun 2024

· Kielituki: Monikielinen, mukaan lukien suomi

Ominaisuudet:

· ✅ Tekstikeskeinen keskustelu

· ✅ Tiedostoluku (PDF, Word, Excel, PowerPoint, TXT, kuvat)

· ✅ Internet-haku (kun käyttäjä käyttää "Web Search" -toimintoa)

· ✅ Ilmaiseksi käytettävissä

Rajoitukset:

· ❌ Äänitiedostot (en voi lukea/luoda)

· ❌ Kuvanteko (en voi luoda kuvia)

· ❌ Monimodaalinen tunnistus (en analysoi kuvien sisältöä)

Olen kehitetty DeepSeek-yhtiön toimesta, ja olen täysin ilmainen käyttää! Jos tarvitset tarkempia teknisiä tietoja, suosittelen tarkistamaan DeepSeekin virallisen dokumentaation.

Onko jotain muuta mitä haluat tietää minusta tai mitä voin auttaa sinua? 🤗

(LSJ) Lifetime Fleet Investment Memorandum

INVESTMENT MEMORANDUM: Lifetime Fleet

Date: 20 October 2025.

To: Prospective Seed Investors

From: Founder, Lifetime Fleet

Subject: Investment Opportunity in the Nordic Region's Premier Mobility and At-Home Care Platform

1. Executive Summary

Lifetime Fleet is engineering the future of independent living for the Nordic region's ageing population. Our platform is built on a foundation of consistency and reliability, addressing critical needs with a scalable Robotics-as-a-Service (RaaS) model for Finland, Sweden, and Norway. We deploy and manage a fleet of robotic aids through long-term service agreements with municipal and healthcare partners, ensuring stable, recurring revenue.

To ensure a robust, resilient, and rapid market entry, we are seeking €2.5 Million (approx. 29M SEK / 2.5M CHF / $2.7M USD). This seed funding includes a significant operational reserve to mitigate supply chain risks, secure foundational multi-year contracts, and provide the flexibility to aggressively scale upon successful pilot validation.

2. The Problem: The Independence Gap

Despite having some of the world's best social support systems, the Nordic nations face a severe demographic challenge that technology has yet to solve:

• The Mobility Barrier: Rapidly ageing populations wish to "age in place," but physical barriers limit independence.

• The Geographic Challenge: Vast distances make consistent caregiver access and delivery of essentials a significant logistical and financial burden.

• The Strain on Public Services: Municipalities and healthcare providers are under immense pressure to deliver high-quality care efficiently and predictably.

3. Our Solution: The Lifetime Fleet Ecosystem

Lifetime Fleet offers more than just hardware; we provide a consistent service guarantee. Our platform manages a fleet of robotic and drone assets with an uptime target of 99.8%, ensured by our predictive maintenance engine.

Our Phased Rollout Strategy:

• Phase 1 (Years 0-2): At-Home Independence & Recovery

• Core Offering: Deploy a fleet of best-in-class robotic aids through a subscription model.

• Consistency Layer: Our proprietary software uses sensor data to predict maintenance needs before failures occur, scheduling service proactively to ensure zero downtime for the user. This operational excellence is our key differentiator and the foundation for trust with our healthcare partners.

• Phase 2 (Years 2-5): Regional Logistics

• Data-Driven Expansion: The operational data and dense user network from Phase 1 provide the consistent demand data needed to design and optimize drone delivery routes efficiently from day one. This de-risks our expansion, moving from a speculative venture to a calculated, data-informed rollout.

• Phase 3 (Years 5+): Personal Sustainable Mobility

• The Energy Backbone: To guarantee consistent operations in all weather conditions, we will power our fleet with green hydrogen (m{H_2}) fuel cells, which offer superior performance and endurance over batteries, especially in cold Nordic climates. This ensures our service is reliable year-round.

4. Business Model & Go-to-Market

Our revenue model is engineered for maximum predictability and stability.

* Primary Channel: B2B Multi-Year Contracts:

* Our core strategy is to secure 3 to 5-year Service Level Agreements (SLAs) with municipalities (Kommuner), healthcare regions, and private insurers.

* These contracts will guarantee a baseline of recurring revenue, with a target of having 70% of our revenue locked in through these long-term agreements.

* Secondary Revenue Stream: Data Analytics & Reporting:

* We will offer anonymized operational data as a Data-as-a-Service (DaaS) product to our municipal partners, creating a high-margin revenue stream and embedding our platform into their long-term planning.

5. The Investment Opportunity: Use of Funds

We are seeking €2.5 Million to build a dominant and resilient market position. The capital is structured to not only fund our core launch but also to provide a powerful reserve for risk mitigation and strategic acceleration. We welcome investment in EUR, SEK, CHF, or USD.

Investment Ask: €2,500,000

* Swedish Krona (SEK): ~29,000,000

* Swiss Franc (CHF): ~2,500,000

* US Dollar (USD): ~$2,700,000

This funding is allocated into two distinct categories: a Core Operational Budget and a Strategic & Operational Reserve.

A. Core Operational Budget (€1,500,000)

* Technology & Fleet (27% - €675k): Develop our predictive analytics platform and acquire the initial fleet of 25 robotic units for the Stockholm pilot.

* Team Expansion (18% - €450k): Hire the core engineering team and a Business Development Manager experienced in public sector SLAs.

* Go-to-Market & Operations (15% - €375k): Launch the Stockholm pilot, secure our first three municipal contracts, and establish our best-practice logistics.

B. Strategic & Operational Reserve (€1,000,000)

* Contingency (40% - €1,000,000): This reserve is a critical tool that provides the operational consistency investors require. It is earmarked to:

* Accelerate Fleet Expansion: Immediately double our fleet size to meet demand if the pilot program is oversubscribed or if a large municipal contract is secured ahead of schedule.

* Mitigate Supply Chain Volatility: Place larger, upfront hardware orders to secure favourable pricing and buffer against potential procurement delays, ensuring uninterrupted service delivery.

* Deepen Market Penetration: Provide the resources to run parallel pilot programs in a second key market (e.g., Helsinki or Oslo) six months ahead of schedule, capturing market share faster.

* Secure Strategic Talent: Compete for and acquire top-tier "A+" talent in robotics or AI if an exceptional candidate becomes available.

6. Vision for the Future

Lifetime Fleet is building the essential infrastructure for modern independent living. By securing a well-capitalized budget with a robust contingency, we are not just planning for success—we are engineering it. This investment ensures we have the power, speed, and resilience to become the most reliable support ecosystem in the Nordics. We are building a fleet for a lifetime of independence, guaranteed.

We invite you to join us.

note: Adding a significant operational contingency strengthens the plan by demonstrating foresight and a commitment to resilience. This revision incorporates the additional €1.0 million, framing it as a strategic reserve to de-risk the venture and accelerate success.

Lifetime Fleet is trademark of Lifetime Oy.

All rights reserved.

Copyright Lifetime Oy.

(LSJ) Kriittinen kirjoitus tekoälystä

Tekoälyinvestointien Akilleen kantapää: Miksi miljardien investoinnit eivät tuota tulosta?

Yritysmaailma kohisee tekoälystä. Johtajat investoivat valtavia summia uusiin alustoihin ja järjestelmiin, jotka lupaavat mullistaa kaiken myynnistä asiakaspalveluun.

Esimerkiksi Salesforce esittelee näyttävästi teknologiapakettiaan: Data Cloud yhdistää dataa, Atlas Reasoning Engine tekee älykkäitä päätelmiä ja Agentforce 360 automatisoi tehtäviä.

Kuulostaa vaikuttavalta. Mutta kaikella tällä teknologialla ei ole mitään arvoa, jos työntekijät eivät käytä sitä. Ja data kertoo karua kieltä.

Karu todellisuus lukujen takana

Tekoälyinnovaatioiden ja niiden todellisen käyttöönoton välillä ammottaa valtava kuilu. Salesforcen Marc Benioffkin myöntää:

”Tekoälyn innovaatiovauhti on paljon nopeampaa kuin asiakkaiden adoptiovauhti."

Tämä ei ole vain tunne, vaan tilastollinen fakta:

• Historia toistaa itseään: Jo ennen tekoälybuumia peräti 63 % CRM-hankkeista epäonnistui. Ongelma ei siis ole uusi, vaan monimutkainen teknologia pahentaa sitä.

• Pilotista tuotantoon on pitkä matka: Jopa 91 % generatiivisen tekoälyn piloteista ei koskaan skaalaudu laajempaan käyttöön organisaatiossa. Kokeilut jäävät kokeiluiksi.

• Markkinajohtajankin haasteet: Jopa Salesforcen oma Agentforce-työkalu on käytössä vain 8 000–12 500 asiakkaalla yhtiön yli 150 000 asiakkaasta. Se on alle 10 % asiakaskunnasta.

Miksi näin käy? Vaikka teknologia on tehokasta, sen käyttöönotto kompastuu inhimillisiin ja käytännön esteisiin.

Miksi työntekijät eivät ota tekoälyä käyttöön?

• Työnkulun katkeaminen (Friction): Suurin este on kitka. Uusi tekoälytyökalu on usein erillinen järjestelmä tai uusi välilehti selaimessa. Myyjän tai asiakaspalvelijan pitäisi keskeyttää nykyinen tekemisensä, siirtyä toiseen sovellukseen, syöttää sinne tiedot ja toivoa saavansa hyödyllisen vastauksen. Arjen paineessa tämä on liian hidasta ja vaivalloista. Palataan vanhoihin, tuttuihin tapoihin.

• Luottamuspula ja "musta laatikko": Jos työntekijä ei ymmärrä, miksi tekoäly suosittelee tiettyä toimenpidettä tai tuottaa tietynlaisen yhteenvedon, hän ei luota siihen. Ilman läpinäkyvyyttä ja selkeitä perusteluita tekoäly jää irralliseksi "ehdottajaksi", jonka neuvoja ei uskalleta noudattaa kriittisissä päätöksissä.

• Arvolupauksen epäselvyys käyttäjälle: Johto näkee tekoälyssä tehokkuutta ja säästöjä. Etulinjan työntekijä näkee sen uhkana, lisätyönä tai monimutkaisena uutena työkaluna, jonka opettelu vie aikaa tuottavasta työstä. Jos henkilökohtainen hyöty ei ole välitön ja selkeä ("Tämä säästää minulta 30 minuuttia päivässä manuaalista työtä"), motivaatio käyttöön jää heikoksi.

Ratkaisu ei ole tehokkaampi tekoäly, vaan parempi käyttöliittymä

Ja tässä kohtaa kuvaan astuu Slack.

SlackHQ has entered the chat

Antamasi tekstin huomio "SlackHQ has entered the chat" on oivaltava. Ongelma ei ole tekoälymallien tehossa, vaan niiden jakelussa ja integroinnissa. Slackin ja vastaavien alustojen suuri mahdollisuus on tuoda tekoäly sinne, missä työ jo tapahtuu.

Sen sijaan, että avataan erillinen sovellus, työntekijä voi kysyä tekoälyltä neuvoa suoraan siinä Slack-kanavassa, jossa hän jo keskustelee tiiminsä kanssa. Yhteenveto asiakaspalaverista ilmestyy automaattisesti projektin kanavalle. Myyntiennuste päivittyy komennolla viestikentästä.

Tämä lähestymistapa poistaa kitkan, integroi tekoälyn osaksi luonnollista työnkulkua ja tekee siitä yhteisöllisen työkalun erillisen siilon sijaan.

Johtopäätös: Seuraavan sukupolven menestyjiä eivät ole ne yritykset, jotka kehittävät kaikkein älykkäimmän tekoälymoottorin, vaan ne, jotka tekevät tekoälyn käytöstä näkymätöntä, vaivatonta ja saumattomasti osaksi työntekijöiden arkea.

Tekoälyn todellinen vallankumous ei tapahdu datakeskuksissa, vaan keskustelukanavissa, teamsissa, zoomissa, tikettiohjelmassa, jne.

(LSJ) Agenttien yhteistyömalli kontekstissa : jaetun älykkyyden aikakausi

Agenttien yhteistyömalli kontekstissa

Olemme siirtymässä tekoälyn hyödyntämisessä uuteen aikakauteen. Ensimmäinen aalto toi meille tehokkaita työkaluja, jotka suorittivat yksittäisiä tehtäviä. Nyt olemme rakentamassa digitaalista työvoimaa – autonomisia tekoälyagentteja, jotka hoitavat kokonaisia prosesseja. Tämä herättää perustavanlaatuisen kysymyksen: miten nämä agentit toimivat yhdessä tehokkaasti, turvallisesti ja älykkäästi?

Vastaus piilee siinä, miten ymmärrämme niiden toimivan suhteessa toisiinsa ja yrityksen tietoon. Se on evoluutio, joka perustuu vankalle perustalle, mutta johtaa täysin uuteen toimintamalliin.

Perusta: Turvallinen ja älykäs tekoäly

Ennen kuin agentit voivat tehdä yhteistyötä, niiden toiminnan perustan on oltava kunnossa. Moderni yritystekoäly rakentuu turvalliselle, kaksivaiheiselle mallille:

Vaihe 1: Koulutus julkisella datalla (Yleinen päättelykyky). Perusmalli (kuten Googlen Gemini) koulutetaan massiivisella julkisella datalla. Tavoitteena ei ole opetella faktoja ulkoa, vaan oppia kielen, logiikan ja päättelyn yleiset säännöt. Tuloksena on tehokas "päättelymoottori", jolla on laaja yleissivistys mutta ei tietoa yrityksesi spesifeistä asioista.

Vaihe 2: Päättely yksityisellä datalla (Spesifi soveltaminen). Kun agentti suorittaa tehtävää, sille annetaan väliaikaisena kontekstina vain kyseiseen tehtävään liittyviä katkelmia yrityksen yksityisestä datasta. Agentti käyttää yleistä päättelykykyään analysoidakseen tätä dataa ja tuottaakseen tuloksen. Yrityksen yksityistä dataa ei koskaan käytetä perusmallin uudelleenkouluttamiseen, mikä takaa täyden tietoturvan.

Tämä malli on perusta, jonka päälle voimme rakentaa seuraavan sukupolven älykkään automaation.

Uusi toimintamalli: Yhteistyöllä syvempään päättelyyn ja laajempaan kontekstiin 🤝

On tärkeää ymmärtää, että tekoälyagentit eivät ole henkilöitä, vaan ne ovat resursseja prosessien ja työnkulkujen tehokkaaseen suorittamiseen. Tämä oivallus mullistaa tavan, jolla organisaatiot toimivat, ja se vaikuttaa suoraan tekoälyn tarvitsemaan kontekstiin ja sen päättelyn tasoon.

Aiempi ajattelutapa oli usein "sinä tai minä" – kilpailu rajallisista resursseista.

Nykyään siirrymme kohti mallia, jossa "minun tekoälyagenttini ja sinun agenttisi" toimivat yhdessä yhteiseksi hyväksi.

Tämä muutos ei ole pelkkä toimintamallin päivitys, vaan se on tekninen harppaus, joka vaatii ja samalla mahdollistaa edistyneemmän tekoälyn soveltamisen.

Kontekstin laajentuminen: Siilosta prosessiin

Ennen: Yksittäisen agentin konteksti oli rajoitettu oman osastonsa dataan (esim. myyntiagentti näki vain CRM-datan). Sen toiminta oli tehokasta, mutta kapea-alaista.

Nyt: Kun myynnin ja asiakaspalvelun agentit tekevät yhteistyötä, niiden on jaettava konteksti. Myyntiagentin on saatava tietoa asiakkaan tukipalveluhistoriasta, ja asiakaspalveluagentin on ymmärrettävä asiakkaan sopimustaso. Konteksti laajenee osastokohtaisesta siilosta koko asiakaspolun kattavaksi, dynaamiseksi prosessinäkymäksi.

Päättelytason syveneminen: Tehtävästä tavoitteeseen

Ennen: Agentin päättely keskittyi yksittäisen, lineaarisen tehtävän suorittamiseen ("Luo uusi liidi").

Nyt: Yhteistyömallissa agentin on kyettävä monimutkaisempaan, tavoitehakuiseen päättelyyn, joka ottaa huomioon muiden agenttien toimet. Sen on pääteltävä, miten sen omat toimet vaikuttavat koko ketjuun. Esimerkiksi: "Luo uusi liidi, mutta jos asiakaspalveluagentti on merkinnyt asiakkaan tyytymättömäksi, älä lähetä automaattista markkinointiviestiä, vaan ilmoita asiakasvastaavalle."

Yhteenveto: Jaetun älykkyyden aikakausi

Agenttien yhteistyömalli on enemmän kuin vain tehostamista. Se on strateginen muutos, joka luo organisaatioon jaetun älykkyyden kerroksen. Kun aiemmin erilliset agentit alkavat jakaa kontekstia ja toimia yhdessä, ne pystyvät ratkaisemaan huomattavasti monimutkaisempia ongelmia ja optimoimaan kokonaisia liiketoimintaprosesseja alusta loppuun.

Tämä on todellisen, kestävän kilpailuedun lähde tekoälyn aikakaudella.

(LSJ) The Core Model for Secure Enterprise AI: Public Training, Private Reasoning

(LSJ) The Core Model for Secure Enterprise AI: Public Training, Private Reasoning

The central challenge in deploying powerful AI within a business is leveraging its vast capabilities without exposing sensitive, proprietary information. The solution is a secure, two-step model that forms the bedrock of modern Enterprise AI: training the model on public data, but having it reason with your private data in a secure, temporary context.

Phase 1: Building the Engine 🎓 — Training on Public Data

This is the foundational stage where a general-purpose AI model, like Google's Gemini, is created.

What is the data? The model is trained on a massive, diverse dataset from the public internet, including Wikipedia, publicly available books, scientific articles, and open-source code.

* What does it learn? The objective is not to memorize facts but to learn the fundamental patterns, logic, and structure of language and reasoning. It learns grammar, coding principles, common sense, and how to form a coherent argument.

Think of this as a brilliant new hire graduating from the world's best university. They possess incredible general knowledge and analytical skills but know nothing specific about your company. The result is a powerful, but generic, "reasoning engine" ready for any task.

Phase 2: Applying the Engine 🔒 — Reasoning with Private Data

This is where the generic engine becomes your company's unique competitive advantage.

What is the data? This is your proprietary and private data: internal financial reports, customer data from your CRM, project plans, and confidential source code.

How does it work? When an employee asks a question, the system uses a technique like Retrieval-Augmented Generation (RAG). It retrieves relevant snippets of your private data and provides them to the AI model as temporary context for that specific query only. The model then uses its general reasoning ability to analyze the private information you just gave it and generate an answer.

Continuing the analogy, you hand your brilliant new hire a confidential project report and ask for a summary. They use their general skills to analyze your document for that single task. Crucially, your private data is never used to retrain or permanently modify the foundational model. Once the task is complete, that specific context is discarded.

Why This Separation is the Enterprise Standard

This two-step model is not just a technical choice; it's a strategic necessity.

Security and Privacy: This is paramount. Your sensitive data is never absorbed into the core model, eliminating the risk of it being leaked or exposed to other users or companies.

Competitive Advantage: Your private data is your unique asset. This model allows you to apply state-of-the-art AI to your "secret sauce," generating insights that are specific to your business and impossible for competitors to replicate.

Cost and Efficiency: Training a foundational model from scratch is prohibitively expensive. This approach allows you to leverage that massive initial investment and apply it to your specific needs in a highly efficient and targeted manner.

(LSJ) Oracle vs. Salesforce

Miten Oracle on toteuttanut vastaavanlaisen ratkaisun tekoälyagenttien ja monimutkaisen päättelyn hallintaan kuin Salesforce?

Oracle on lähestynyt samaa haastetta, mutta heidän strategiansa, teknologiansa ja markkinointinsa eroavat Salesforcen mallista. Tässä on erittely Oraclen lähestymistavasta:

Oraclen strategia: Sulautettu tekoäly ja OCI-palvelut

Toisin kuin Salesforce, joka markkinoi erillistä "päättelymoottoria", Oraclen strategia perustuu kahdelle pääpilarille:

1. Tekoälyn sulauttaminen suoraan sovelluksiin: Oraclen ensisijainen tavoite on tuoda generatiivinen tekoäly suoraan osaksi heidän olemassa olevia pilvisovelluksiaan (Fusion Cloud ERP, HCM, NetSuite jne.). Tavoitteena ei ole niinkään erillinen agenttialusta, vaan olemassa olevien liiketoimintaprosessien tehostaminen tekoälyllä.

2. Kattavien AI-palveluiden tarjoaminen OCI:ssa (Oracle Cloud Infrastructure): Oracle tarjoaa pilvi-infrastruktuurissaan rakennuspalikoita, joiden avulla asiakkaat ja kehittäjät voivat rakentaa omia tekoälyratkaisujaan.

Oraclen tekninen toteutus ja "päättelykyky"

Oraclen ratkaisu monimutkaiseen päättelyyn rakentuu seuraavista komponenteista:

1. Kumppanuus Cohere-kielimallien kanssa

Siinä missä Salesforce tekee tiivistä yhteistyötä Googlen Gemini-mallien kanssa, Oraclen strateginen kumppani on Cohere. OCI Generative AI -palvelu antaa asiakkaille pääsyn Coheren huippuluokan kielimalleihin, jotka on optimoitu yrityskäyttöön. Nämä mallit tarjoavat sen "luovan ja joustavan päättelyn", jota aiemmin käsittelimme.

2. OCI Generative AI Agents -palvelu

Tämä on Oraclen suorin vastine Salesforcen agenttiajattelulle. Se ei ole kuitenkaan "hybridi-moottori" samassa mielessä, vaan se perustuu vahvasti Retrieval-Augmented Generation (RAG) -arkkitehtuuriin.

• Toimintaperiaate: Agentti yhdistää Coheren kielimallin yrityksen omaan, yksityiseen dataan. Kun agentilta kysytään jotain, se ensin etsii relevanttia tietoa yrityksen tietolähteistä (esim. Oracle-tietokannat, sisäiset dokumentit) ja antaa tämän tiedon kontekstina kielimallille.

• Tulos: Tämä varmistaa, että mallin vastaukset ovat tarkkoja ja perustuvat yrityksen omaan dataan, mikä vähentää merkittävästi "hallusinaatioita". Tämä on käytännössä se "päättely yksityisellä datalla" -vaihe, jonka olemme aiemmin määritelleet.

3. Oracle Digital Assistant

Oraclen aiempi chatbot-alusta on kehittymässä generatiivisen tekoälyn avulla. Siihen integroidaan OCI Generative AI -palveluita, jotta se pystyy käymään monimutkaisempia, monivaiheisia keskusteluja ja suorittamaan tehtäviä Oracle-sovellusten sisällä.

Yhteenveto ja erot Salesforceen

Ominaisuus

Salesforce (Atlas Reasoning Engine)

Oracle

Nimi ja markkinointi

S:Nimetty, erillinen "Atlas Reasoning Engine" -konsepti.

O:Ei yhtä selkeää nimeä; markkinoidaan osana OCI Generative AI Agents -palvelua ja sovelluksiin sulautettua tekoälyä.

Ydinarkkitehtuuri

S:Hybridi päättely: Yhdistää eksplisiittisesti LLM:n luovuuden ja deterministisen, sääntöpohjaisen prosessimoottorin.

O:RAG-pohjainen: Painottaa vahvasti tiedonhakua yrityksen omista lähteistä (Retrieval-Augmented Generation) kielimallin ohjaamiseksi.

Keskeinen LLM-kumppani

S: Google (Gemini)

O: Cohere

Strateginen fokus

S:Tarjota agenttimainen alusta (Agentforce 360), jonka päälle rakennetaan älykkäitä prosesseja.

O: Tehostaa olemassa olevia liiketoimintasovelluksia (ERP, HCM) ja tarjota OCI:ssa rakennuspalikoita omille ratkaisuille.

Yhteenvetona

Salesforce rakentaa ja markkinoi selkeästi nimettyä, uudenlaista "aivoa" prosesseilleen.

Oracle sen sijaan päivittää olemassa olevien sovellustensa aivoja ja tarjoaa työkalupakin, jolla asiakkaat voivat rakentaa omia aivojaan.

Lopputulos pyrkii olemaan sama – älykkäämpi ja automatisoidumpi liiketoiminta – mutta polku sinne on erilainen.

(LSJ) Turvallisen yritystekoälyn perusmalli: Julkinen koulutus, yksityinen päättely.

Keskeinen haaste tehokkaan tekoälyn käyttöönotossa yrityksessä on sen laajojen kyvykkyyksien hyödyntäminen vaarantamatta arkaluontoista, yrityksen omaa tietoa. Ratkaisu on turvallinen, kaksivaiheinen malli, joka muodostaa modernin yritystekoälyn perustan: malli koulutetaan julkisella datalla, mutta se tekee päättelynsä yrityksen yksityisellä datalla turvallisessa, väliaikaisessa kontekstissa.

Vaihe 1: Moottorin rakentaminen 🎓 — Koulutus julkisella datalla

Tämä on perustavanlaatuinen vaihe, jossa yleiskäyttöinen tekoälymalli, kuten Googlen Gemini, luodaan.

Mitä data on? Malli koulutetaan massiivisella, monipuolisella data-aineistolla, joka on peräisin julkisesta internetistä, mukaan lukien Wikipedia, julkisesti saatavilla olevat kirjat, tieteelliset artikkelit ja avoimen lähdekoodin arkistot.

Mitä se oppii? Tavoitteena ei ole opetella ulkoa faktoja, vaan oppia kielen ja päättelyn perustavanlaatuiset mallit, logiikka ja rakenne. Se oppii kielioppia, koodauksen periaatteita, yleistä järkeä ja kuinka muodostaa johdonmukainen argumentti.

Ajattele tätä kuin nerokasta, vastavalmistunutta työntekijää maailman parhaasta yliopistosta. Hänellä on uskomaton yleistieto ja analyyttiset taidot, mutta hän ei tiedä mitään erityistä juuri teidän yrityksestänne. Tuloksena on tehokas, mutta yleinen "päättelymoottori", joka on valmis mihin tahansa tehtävään.

[Kuva laajasta, abstraktista neuroverkosta]

Vaihe 2: Moottorin soveltaminen 🔒 — Päättely yksityisellä datalla

Tässä vaiheessa yleisestä moottorista tulee yrityksenne ainutlaatuinen kilpailuetu.

Mitä data on? Tämä on teidän oma ja yksityinen datanne: sisäiset talousraportit, asiakasdata CRM-järjestelmästä, projektisuunnitelmat ja luottamuksellinen lähdekoodi.

Kuinka se toimii? Kun työntekijä esittää kysymyksen, järjestelmä käyttää tekniikkaa nimeltä Retrieval-Augmented Generation (RAG). Se noutaa olennaisia katkelmia teidän yksityisestä datastanne ja antaa ne tekoälymallille väliaikaisena kontekstina ainoastaan kyseistä kyselyä varten. Malli käyttää sitten yleistä päättelykykyään analysoidakseen juuri antamaanne yksityistä tietoa ja muotoillakseen vastauksen.

Jatkaen aiempaa vertausta, annat nerokkaalle uudelle työntekijällesi luottamuksellisen projektiraportin ja pyydät siitä yhteenvedon. Hän käyttää yleisiä taitojaan analysoidakseen teidän dokumenttinne tätä yhtä tehtävää varten. Ratkaisevaa on, että teidän yksityistä dataanne ei koskaan käytetä perusmallin uudelleenkouluttamiseen tai pysyvään muokkaamiseen. Kun tehtävä on suoritettu, kyseinen spesifinen konteksti hylätään.

Miksi tämä erottelu on yritysten standardi

Tämä kaksivaiheinen malli ei ole vain tekninen valinta; se on strateginen välttämättömyys.

1. Turvallisuus ja yksityisyys: Tämä on ensisijaisen tärkeää. Arkaluontoinen datanne ei koskaan imeydy ydinmalliin, mikä eliminoi riskin sen vuotamisesta tai paljastumisesta muille käyttäjille tai yrityksille.

2. Kilpailuetu: Yksityinen datanne on teidän ainutlaatuinen voimavaranne. Tämä malli antaa teidän soveltaa huippuluokan tekoälyä "salaiseen reseptiinne", mikä tuottaa liiketoimintakohtaisia oivalluksia, joita kilpailijoiden on mahdotonta kopioida.

3. Kustannustehokkuus: Perusmallin kouluttaminen alusta alkaen on kohtuuttoman kallista. Tämä lähestymistapa antaa teidän hyödyntää tuon massiivisen alkuinvestoinnin ja soveltaa sitä omiin tarpeisiinne erittäin tehokkaalla ja kohdennetulla tavalla.

LSJ) Visiosta teknologiaan: Miten Salesforce Atlas Engine toteuttaa agenttien yhteistyömallin

Tämä teksti on suunniteltu toimimaan jatko-osana, joka syventää aiemmin esiteltyjä mallia sekä sen ideoita.

Aiemmissa artikkeleissamme olemme hahmotelleet tulevaisuuden yritystekoälyn peruspilareita: turvallisen mallin, jossa tekoäly koulutetaan julkisella datalla mutta se tekee päättelynsä yksityisellä datalla, sekä vision agenttien välisestä yhteistyöstä, joka rikkoo organisaation siiloja. Nämä ovat olleet strategisia tavoitteita ja visioita.

Nyt siirrymme visiosta teknologian kautta toteutukseen.

Miten nämä periaatteet toteutetaan käytännössä?

Eräs markkinoilla oleva tuote on Salesforce Atlas Reasoning Engine, jonka ytimessä on Googlen Gemini-mallien avulla toteutettu hybridi päättely.

Atlas Engine ei ole vain uusi tuote; se on arkkitehtoninen ratkaisu, jonka avulla voimme toteuttaa aiemmin kuvailemamme mallin.

Perusta: Atlas Engine on turvallisen päättelymallin ilmentymä

Keskustelimme aiemmin turvallisen yritystekoälyn kaksivaiheisesta mallista. Salesforce Atlas Engine on tämän mallin täydellinen tekninen toteutus.

1. Agentin "sielu" – Luova päättely (Gemini LLM): Googlen Gemini-malli antaa Atlas-agentille sen laajan, yleisen päättelykyvyn ja joustavuuden. Se on koulutettu julkisella datalla ymmärtämään kieltä, kontekstia ja monitulkintaisia tilanteita, mikä mahdollistaa inhimillisen kaltaisen vuorovaikutuksen.

   2. Agentin "selkäranka" – Deterministinen päättely (Yrityksen prosessit): Tämä on Atlas Enginen toinen puoli, joka edustaa yrityksen omia, tarkasti määriteltyjä sääntöjä, prosesseja ja tietoturvakäytäntöjä – eli yrityksen yksityistä kontekstia. Tämä varmistaa, että vaikka Gemini tarjoaa älykkyyttä ja joustavuutta, agentin toiminta pysyy aina ennustettavana, luotettavana ja yrityksen sääntöjen mukaisena.

Hybridi päättely on näiden kahden voiman saumaton yhdistelmä. Se ei ainoastaan käytä yksityistä dataa kontekstina, vaan se sitoo yleisen päättelyn tiukasti yrityksen omiin, luotettaviin toimintamalleihin.

[Kuva, joka visualisoi kahden moottorin – luovan ja sääntöpohjaisen – yhdistymistä.]

Laajennus: Yhteistyö vaatii yhteisen kielen

Mutta Atlas Enginen merkitys ei rajoitu vain yhden agentin älykkyyteen. Sen todellinen voima piilee siinä, miten se mahdollistaa agenttien välisen yhteistyön.

Aiemmin visioimme siirtymää malliin, jossa "minun agenttini ja sinun agenttisi" toimivat yhdessä. Tämä vaatii teknisen ratkaisun, joka mahdollistaa kontekstin jakamisen ja yhteiset toimintamallit. Atlas Engine tarjoaa juuri tämän:

Kontekstin laajentuminen käytännössä

Jotta myynnin ja asiakaspalvelun agentit voivat tehdä yhteistyötä, ne tarvitsevat yhteisen prosessin. Atlas Enginen deterministinen osa voi sisältää juuri näitä osastorajat ylittäviä työnkulkuja. Kun myyntiagentti käynnistää prosessin, Atlas Engine tietää tarkalleen, mitkä vaiheet kuuluvat asiakaspalveluagentille, ja osaa siirtää tehtävän sekä tarvittavan kontekstin eteenpäin oikeassa muodossa. Se toimii yhteisenä "sääntökirjana", jota kaikki agentit noudattavat.

Päättelyn syveneminen käytännössä

Yhteistyö vaatii agentilta kykyä siirtyä yksittäisen tehtävän suorittamisesta kokonaisen tavoitteen saavuttamiseen. Hybridi päättely mahdollistaa tämän. Gemini-osa ymmärtää laajan tavoitteen ("Hoida tämä tyytymätön asiakas kuntoon"), ja deterministinen osa varmistaa, että tavoitetta kohti edetään yrityksen hyväksymien, monivaiheisten prosessien kautta, jotka voivat vaatia useiden eri agenttien tai järjestelmien välistä yhteistyötä.

Yhteenveto: Visio muuttuu toiminnaksi

Jos aiempi blogitekstini kuvasi "mitä" ja "miksi", Salesforce Atlas Reasoning Engine kuvaa "miten".

Se on arkkitehtoninen ratkaisu, joka:

• Toteuttaa turvallisen, kaksivaiheisen päättelymallin käytännössä.

• Mahdollistaa agenttien välisen yhteistyön tarjoamalla yhteisen, sääntöpohjaisen viitekehyksen.

• Ratkaisee luotettavuusongelman (ns. hallusinaatiot) sitomalla luovan tekoälyn ennustettaviin liiketoimintaprosesseihin.

Atlas Engine on silta visionäärisen "agenttimaisen yrityksen" ja nykypäivän liiketoiminnan tiukkojen vaatimusten välillä. Se osoittaa, että tulevaisuuden tehokas, älykäs ja ennen kaikkea luotettava tekoäly on jo täällä.

(LSJ) Cursor new Plan Mode

What is Plan Mode in Cursor.ai

Plan Mode does deep research into your codebase, reading files and asking clarifying questions to create a detailed plan before writing any code. You can review and refine the plan before handing it to Cursor to execute.

”We’ve found that this allows agents to run for significantly longer.”

Plan Mode is a specific feature within Cursor, an AI-first code editor, designed to tackle complex coding tasks by implementing a structured planning phase before any code is written.

Here's a detailed breakdown of what Plan Mode does:

* Deep Codebase Research:

* The Agent (Cursor's AI) autonomously dives deep into your project's codebase.

* It scans files, checks dependencies, analyzes documentation, and gathers all relevant context needed to understand the scope of the requested task. This allows it to form a comprehensive understanding faster and more accurately than a human could for large changes.

* Clarifying Questions:

* Before jumping into implementation, the Agent will ask targeted, clarifying questions to fill in any gaps in the initial request.

* This iterative Q&A process ensures the AI fully understands the requirements and intent, which significantly reduces the chances of misinterpretation or needing extensive rework later.

* Detailed Plan Generation:

* Once the Agent has sufficient context and clarification, it generates a comprehensive implementation plan.

* This plan is often presented in a structured format, like a Markdown file, that includes:

* A breakdown of the task into manageable, sequential steps (a structured to-do list).

* Specific file paths that will be affected.

* Code references and snippets to contextualize the changes.

* Dependencies between tasks.

* Review and Refinement:

* The generated plan is reviewable and editable by you.

* It typically opens as an ephemeral virtual file (or can be saved to your workspace) where you can directly tweak, refine, or rewrite any part of the plan—including adding, removing, or modifying to-do items.

* This step is crucial because it gives you control and allows you to inject domain-specific knowledge or architectural constraints that the AI might have missed.

* Execution (The "Build" Phase):

* Once you are satisfied with the detailed plan, you give the command (often via a "Build" button) to hand it over to the Agent (sometimes referred to as the Executor).

* The Agent then follows the approved plan step-by-step, making the necessary multi-file edits, running commands, and fixing errors, resulting in much more reliable and predictable code generation.

In essence, Plan Mode shifts the development workflow from "code first, debug later" to "plan first, code later," which is especially effective for large, multi-file, or complex features and refactoring tasks.

About Lifetime Consulting

• Lifetime is a leading AI innovation powerhouse dedicated to delivering cutting-edge solutions.

• We offer the Lifetime Firehorse Product Line, known for its robust performance and reliability.

• Our consulting services are tailored to meet the unique needs of each client, ensuring optimal outcomes.

• We provide customized solutions designed to integrate seamlessly with existing systems.

• Strategic Cloud & Sustainability Services help organizations achieve scalability and eco-friendly operations.

• Our expertise spans various industries, empowering businesses to leverage AI for competitive advantage.

• Commitment to innovation and excellence positions Lifetime as a trusted partner in digital transformation.