94%
model accuracy trung bình
Về chúng tôi
Studio nhỏ cho những bài toán AI cần trách nhiệm kỹ thuật cao.
Chúng tôi chọn làm ít dự án cùng lúc để giữ được chất lượng discovery, tốc độ prototype và độ sâu khi bàn giao vận hành.
Câu chuyện
Base Coding AI ra đời từ những dự án AI không bao giờ chạm tới production.
Chúng tôi từng chứng kiến quá nhiều proof-of-concept ấn tượng trong buổi demo nhưng chết dần sau đó: không ai vận hành, không ai đo lường, và không ai chịu trách nhiệm khi model sai. Base Coding AI được lập ra để làm phần khó nhất của AI — đoạn đường từ prototype đến hệ thống có người dùng thật.
Đội ngũ kết hợp ba mảng: kỹ sư ML hiểu hạ tầng, kỹ sư sản phẩm hiểu người dùng cuối, và người làm đào tạo hiểu cách chuyển giao cho đội nội bộ. Mỗi dự án đều đi qua cả ba lăng kính đó trước khi bàn giao.
ROI trước modelDữ liệu thực địaBàn giao vận hành
21 ngày
thời gian prototype
18.000+
frame xử lý mỗi phút
Nguyên tắc làm việc
Bốn nguyên tắc giữ cho dự án AI không trượt khỏi thực tế.
Đây là bộ lọc chúng tôi áp vào mọi dự án — từ buổi tư vấn đầu tiên đến ngày bàn giao vận hành.
01
Bắt đầu từ chi phí lỗi, không phải model
Câu hỏi đầu tiên không phải là dùng model gì, mà là mỗi lỗi trong quy trình hiện tại đang tốn bao nhiêu. Con số đó quyết định phạm vi, độ chính xác cần đạt và cả việc có nên làm AI hay không.
02
Dữ liệu thật, điều kiện thật
Prototype được kiểm thử trên camera thật, tài liệu thật và dữ liệu nhiễu của chính doanh nghiệp — không phải dataset mẫu. Model đẹp trên benchmark nhưng gãy ngoài hiện trường thì không tính.
03
Đo được thì mới nghiệm thu
Mỗi dự án có metric kinh doanh rõ trước khi viết dòng code đầu tiên: giảm bao nhiêu phút thao tác, bắt được bao nhiêu % lỗi, xử lý bao nhiêu hồ sơ mỗi giờ. Nghiệm thu bằng số, không bằng cảm giác.
04
Bàn giao để đội của bạn tự vận hành
Hệ thống đi kèm log, monitoring, tài liệu và chương trình đào tạo cho đội nội bộ. Mục tiêu là doanh nghiệp không phụ thuộc vendor sau go-live — kể cả với chính chúng tôi.
Cách chúng tôi triển khai
Một lộ trình, bốn chặng, không bước nào bị bỏ qua.
Quy trình này lặp lại ở mọi dự án — dù là hệ thống thị giác máy tính cho nhà máy hay pipeline tài liệu cho văn phòng.
01
Map nghiệp vụ
Phỏng vấn stakeholder, đo baseline vận hành và xác định metric kinh doanh trước khi chọn model.
02
Build prototype
Tạo data loop, benchmark nhiều hướng model và dựng UI đủ thật để người dùng vận hành thử.
03
Validate in the field
Kiểm thử trên dữ liệu nhiễu, camera thật, edge device hoặc luồng tài liệu thực tế của doanh nghiệp.
04
Scale & transfer
Đóng gói API, dashboard, monitoring, tài liệu vận hành và đào tạo đội nội bộ tiếp quản.
Đội ngũ
Ít người, nhưng mỗi người phủ trọn một mảng.
Cấu trúc đội nhỏ giúp khách hàng luôn nói chuyện trực tiếp với người trực tiếp xây hệ thống — không qua tầng quản lý trung gian.
AL
An Le
Training facilitator
Thiết kế lab, tài liệu đào tạo và playbook triển khai AI an toàn trong tổ chức.
“Đào tạo tốt giúp đội nội bộ biết khi nào nên tin AI và khi nào phải kiểm tra lại.”
WorkshopsPlaybooksGovernance
KN
Khoa Nguyen
Product engineer
Xây web app, data workflow và trải nghiệm người dùng cho sản phẩm AI nội bộ.
“Một AI system chỉ có giá trị khi người dùng cuối thấy nó trong workflow mỗi ngày.”
Next.jsDashboardsWorkflow UX
LP
Linh Pham
Computer vision engineer
Chuyên detection, segmentation, tracking và tối ưu inference trên edge device.
“Model tốt phải sống được với camera thật, ánh sáng thật và dữ liệu nhiễu.”
Object detectionEdge AIDataset QA
MT
Minh Tran
AI systems lead
Thiết kế kiến trúc ML/API và dashboard vận hành cho các hệ thống AI doanh nghiệp.
“Biến prototype AI thành hệ thống có log, metric và người vận hành được.”
ML architectureAPI designEvaluation
trusted for applied AI programs
FactoryOneMediScanRetailOpsLogiCoreEduAIFinSight
Muốn biết đội này có hợp với bài toán của bạn không?
Mang một quy trình đang tốn thời gian đến buổi tư vấn 45 phút — chúng tôi sẽ nói thẳng AI giúp được gì và không giúp được gì.