Personaluppgifter
Personer, roller, kompetenser, dokument och historik.
Intelligensen bakom DAWN.
Sammanhängande personaldata. Kontrollerad intelligens. Ansvarsfulla åtgärder.
Utforska arkitekturen
- Du ber DAWN att starta introduktionen för Maya.
- DAWN tar fram relevanta uppgifter och förbereder ett förslag.
- En chef granskar arbetet innan något godkänns.
En arkitektur. Allt hänger ihop.
Uppgifter, intelligens, åtgärder och underlag delar arbetets sammanhang.
Samlad personaldata
Människor · Arbete · Kompetens · Tillit
Intelligens
Relevanta insikter, rekommendationer och sammanhang.
Åtgärder och flöden
Uppgifter, godkännanden, aviseringar och processer.
Tillit och underlag
Behörigheter, godkännanden, verifiering och tydliga uppgifter.
Intelligens med tydliga gränser.
DAWN skiljer på att förstå en begäran och att ha befogenhet att genomföra den.
Sammanhang före svar
Relevanta uppgifter och syftet med begäran styr vilken information AI får.
Förslag före åtgärd
Strukturerade förslag går genom tillåtna verktyg och krav på mänsklig granskning.
Valfrihet utan beroende
Ett gemensamt gränssnitt skiljer modellval från verksamhetens arbetsflöden.
Ett samtal. Ett samordnat system.
Ljud, tal och resonemang har separata ansvarsområden. Systemet kontrollerar beredskapen innan en liveintervju startar.
Anslut
Ett kontrollerat livesamtal.
Lyssna
Ljud och samtalsturer.
Transkribera
Validerade talhändelser.
Resonera
En begäran genom policy.
Tala
Ett svar som ljud.
En kontrollerad session
Servern kontrollerar att tjänsterna är redo innan den ger tillgång till samtalet.
Tal med tydligt ansvar
Strömmande talhändelser valideras innan de tas in i intervjuns beständiga historik.
Samtal utan dubbla åtgärder
Ett accepterat samtal och ett slutfört samtal har olika status. Osäkra utfall startar inte ett nytt automatiskt samtal.
AI föreslår. Människor beslutar.
DAWN förbereder arbetet och visar underlaget. Rätt person granskar beslutet.
En person. Tydlig åtkomst.
En personlig identitet och ett organisationsmedlemskap har olika roller. Behörigheter avgör omfattningen av varje begäran.
En sammanhängande identitet
En person kan ha flera relationer utan att personlig identitet blandas ihop med organisationens åtkomst.
Befogenheten finns på servern
Roller och resurskontroller avgör åtkomsten. En vy eller ett förslag från AI kan inte ge behörighet.
Tydliga gränser
Leverantörsnycklar stannar på servern. Tillgång till livesamtal kräver avgränsade åtkomstuppgifter från servern.
Dina system. Ett gemensamt sammanhang.
Samla relevant information från rekrytering, HR och lön i en sammanhängande vy.
- Lön
- ATS
- HRIS
Sammanhängande intelligens
Sammanhang följer med.
Samlad personaldata
- Personer
- Arbete
- Kompetenser
Personaldata i sitt sammanhang
Uppgifterna finns kvar efter samtalet.
Verksamhetsdata, dokument, media och bakgrundsarbete har egna ansvarsområden och vägar för återhämtning.
Strukturerade uppgifter
Relationsdata och versionshanterade migreringar ger personalarbetet en sammanhängande grund.
En egen gräns för media
Dokument och inspelningar har separata lagringsvägar, skilda från resonemang från AI.
Arbete bortom skärmen
Bakgrundsbearbetning skiljer en mottagen begäran från arbete som fortfarande återstår.
Genomtänkta återförsök
Idempotens och signerade återanrop hjälper till att förhindra dubbla samtal och otydliga utfall.
Kontinuitet vid avbrott
Validerade slutliga talhändelser och sparade samtalsturer ger intervjun en punkt att återhämta sig från.
Händelser i sitt sammanhang
Plattformens kärna registrerar domänhändelser tillsammans med verksamhetsändringar och bevarar kopplingen mellan dem.
En grund för hela personalarbetet.
Bevara sammanhanget när människor börjar, utvecklas, arbetar och går vidare.
Styrkan finns i tydliga gränser.
Arkitekturen tydliggör ansvaret, även när en beroende tjänst slutar fungera.
Verksamheten äger besluten
Verksamhetstjänster ansvarar för personaluppgifter. Ett modellsvar är inte en genomförd ändring.
Avgränsade fel
Systemet skiljer fel hos en leverantör från fel i en begäran. Återhämtningen sker på rätt nivå.
Säkra återförsök
Idempotensnycklar och tydliga tillstånd skiljer ett återförsök från en andra verksamhetsåtgärd.
Kontrollerad delegering
Verktygsbehörigheter och mänsklig granskning skiljer känsliga beslut från genererade förslag.
Synliga utfall
Användningsposter, samtalsstatus och granskningssteg skiljer mottaget, slutfört, misslyckat och osäkert arbete.
Utbytbara funktioner
AI, media och externa anslutningar har tydliga kontrakt. Det minskar behovet att skriva om verksamhetens arbetsflöden.
Privata modeller. Kontrollerade data.
Vi planerar att träna och anpassa modeller med öppen källkod på godkända DAWN data, med både träning och inferens i en privat miljö.
Data med ett tydligt syfte
Använd godkända data med tydliga rättigheter, åtkomstregler och lagringstider för varje träningsändamål.
Träning inom en privat gräns
Anpassa modeller i en kontrollerad miljö, där utvärdering och åtkomst ingår i processen.
Inferens inom samma gräns
Målet är att hålla personaldata i infrastruktur som DAWN kontrollerar i stället för att skicka dem till externa modelltjänster.
En plattform som kan utvecklas tillsammans.
Plattformens arkitektur ger verksamhetstjänster, AI, media och integrationer tydligt ägarskap och gemensamma kontrakt.
En modulär verksamhetsgrund
Håll relaterade transaktioner tillsammans. Skapa en separat tjänst när ansvar och driftbehov motiverar det.
Versionshanterade överenskommelser
Kontrakt för API:er, händelser och verktyg definierar vad systemets olika delar kan förvänta sig.
Bevis före release
Kvalitetsgranskningen följer ett användarflöde genom gränssnitt, API, data, behörigheter och återhämtning.
Se DAWN i praktiken.
Börja med arbetet ditt team behöver få gjort.