What is Hyperion Consulting?

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

Who is Mohammed Cherifi?

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

Where is Hyperion Consulting located?

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

What services does Hyperion Consulting offer?

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

What is the DEPLOY Method?

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

What is a RAG system and how can Hyperion help?

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

Why do 70% of AI pilots never reach production?

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

How can I fix my stuck AI project?

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

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

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

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

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

What industries does Hyperion Consulting serve?

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

How do I book a consultation with Hyperion Consulting?

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

What languages does Hyperion Consulting support?

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

How much does AI consulting cost?

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

What is the ROI of AI consulting?

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

What is the difference between RAG and fine-tuning?

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

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

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

Should we use open-source or proprietary AI models?

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

What does an AI consulting engagement look like?

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

Do you help with EU AI Act compliance?

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

Can you help if we have no AI experience?

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

What makes a good AI use case for enterprise?

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

What is Hyperion Consulting?

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

Who is Mohammed Cherifi?

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

Where is Hyperion Consulting located?

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

What services does Hyperion Consulting offer?

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

What is the DEPLOY Method?

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

What is a RAG system and how can Hyperion help?

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

Why do 70% of AI pilots never reach production?

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

How can I fix my stuck AI project?

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

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

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

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

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

What industries does Hyperion Consulting serve?

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

How do I book a consultation with Hyperion Consulting?

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

What languages does Hyperion Consulting support?

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

How much does AI consulting cost?

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

What is the ROI of AI consulting?

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

What is the difference between RAG and fine-tuning?

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

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

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

Should we use open-source or proprietary AI models?

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

What does an AI consulting engagement look like?

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

Do you help with EU AI Act compliance?

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

Can you help if we have no AI experience?

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

What makes a good AI use case for enterprise?

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

ذكاء اصطناعي يُنتج فعلاً

استشارات ذكاء اصطناعي تصل إلى الإنتاجمبادرة الذكاء الاصطناعي لديكم متوقفة.أنا أحل ذلك.

معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي لا تتجاوز مرحلة العرض التوضيحي. أساعد الشركات الأوروبية على إطلاق ذكاء اصطناعي يعمل فعلاً—من الاستراتيجية حتى النشر الإنتاجي. في غرف مجالس الإدارة وفي أرضيات المصانع.

لا أتوقف عند PowerPoint. أنا أنتج.

20+

سنة في الذكاء الاصطناعي

100M+

مستخدم متأثر

50+

مشروع ذكاء اصطناعي مُنجز

قيادة معترف بها

عضو مجلس Forbes للتكنولوجيا

سفير الذكاء الاصطناعي للحكومة الفرنسية

مستشار Berkeley SkyDeck

مجلس إدارة La French Tech Athens

خبير معتمد France Num

موثوق به من قادة

الفرق في سطر واحد

معظم الاستشاريين يقدمون عروضاً تقديمية. أنا أقدم أنظمة عاملة.

في McKinsey، ينتهي التعاقد بإستراتيجية من 300 شريحة. في Hyperion، ينتهي بكود في الإنتاج. كنت في كلا الجانبين—وأعرف أيهما يحدث الفرق فعلاً.

استراتيجية + تنفيذ. ليس استراتيجية ← تسليم.

الواقع

هل يبدو هذا مألوفاً؟

مشروعكم التجريبي للذكاء الاصطناعي "جاهز تقريباً" منذ 18 شهراً

كان العرض التوضيحي مبهراً. القيادة اقتنعت. ثم... لا شيء. أنتم عالقون فيما تسميه McKinsey 'مطهر التجارب'—و2026 هي السنة التي يتوقف فيها مجلس إدارتكم عن قبول 'ما زلنا نجرب.'

تغرقون في عروض موردي الذكاء الاصطناعي

الجميع يدّعي امتلاك ذكاء اصطناعي. صندوق بريدكم مليء بالعروض. فريقكم لديه آراء قوية حول ChatGPT. لكن لا أحد يتفق على ما يجب أن تكون عليه استراتيجية الذكاء الاصطناعي لديكم.

نظام RAG لديكم يعمل في العروض، ويفشل في الإنتاج

إثبات المفهوم بدا رائعاً. ثم جاء المستخدمون الحقيقيون. هلوسات. مشاكل في زمن الاستجابة. تكاليف متصاعدة. الفجوة بين 'عرض الذكاء الاصطناعي' و'إنتاج الذكاء الاصطناعي' أكبر مما أخبروكم.

أغسطس 2026 قادم—ولستم مستعدين

متطلبات المخاطر العالية لقانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي يبدأ تطبيقها في 2 أغسطس 2026. الغرامات تصل إلى 35 مليون يورو أو 7% من الإيرادات. لا تعرفون حتى أي من أنظمة الذكاء الاصطناعي لديكم مصنفة عالية المخاطر.

70% من التجارب لا تصل أبداً للإنتاج. أساعدكم على أن تكونوا ضمن الـ30% التي تُنتج.

تحدياتكم

ما الذي يعيق ذكاءكم الاصطناعي؟

كل تحدٍ في الذكاء الاصطناعي له حل. اعثروا على حلكم.

الاستراتيجية

لا نعرف من أين نبدأ

تغرقون في عروض الموردين. شلل التحليل. لا خارطة طريق واضحة. أدير سباق استراتيجية الذكاء الاصطناعي المنظم الذي يقطع الضوضاء ويعطيكم وضوحاً في أسابيع، لا أشهر.

تقييم فرص الذكاء الاصطناعي
خارطة طريق مرتبة حسب الأولوية
قرارات البناء مقابل الشراء

استكشف الخدمة

فك الانسداد

مشروع الذكاء الاصطناعي لدينا متوقف

بدأ بقوة. الآن متوقف. لا مسار واضح للإنتاج. أدخل كقيادة ذكاء اصطناعي مدمجة بتفويض واحد: التسليم. 90 يوماً للإنتاج أو التحول.

سباق من التجربة للإنتاج
تشخيص العوائق
قيادة مدمجة

استكشف الخدمة

الإنتاج

ذكاؤنا الاصطناعي لا يعمل في الإنتاج

العرض كان رائعاً. الإنتاج كارثة. هلوسات، تأخير، تكاليف. أبني وأصلح أنظمة الذكاء الاصطناعي الإنتاجية—خطوط أنابيب RAG، نماذج مضبوطة، بنية تحتية للاستدلال.

تحسين RAG
الضبط الدقيق
البنية التحتية الإنتاجية

استكشف الخدمة

الامتثال

لسنا مستعدين لقانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي

الموعد النهائي أغسطس 2026. غرامات 35 مليون يورو. أساعدكم على جرد الأنظمة، تصنيف المخاطر، بناء التوثيق، وتنفيذ الحوكمة قبل بدء التنفيذ.

جرد الأنظمة
تصنيف المخاطر
برنامج الامتثال

استكشف الخدمة

الوكلاء

نريد وكلاء ذكاء اصطناعي لكن لا نعرف كيف

الجميع يتحدث عن الوكلاء. مجلس إدارتكم يريد 'استراتيجية ذكاء اصطناعي وكيلي.' أساعدكم على تجاوز الضجيج، تحديد حالات الاستخدام الحقيقية، وبناء وكلاء إنتاجيين بأمان.

استراتيجية الوكلاء
إطار الحوكمة
أول وكيل إنتاجي

استكشف الخدمة

التطوير

نحتاج لبناء البرمجيات أسرع 10 مرات

أدوات الذكاء الاصطناعي تعد بإنتاجية 10 أضعاف. معظم الفرق ترى 10%. بنيت Auralink—319+ microservice، ~20 وكيل ذكاء اصطناعي—في شهرين. أعلم الفرق المنهجية التي تجعلها تعمل.

تدريب تطوير الذكاء الاصطناعي
تنفيذ المنهجية
تحول الفريق

استكشف الخدمة

أمان الذكاء الاصطناعي

أنظمة الذكاء الاصطناعي لدينا معرضة للخطر

أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك تواجه تهديدات فريدة—حقن الأوامر، تسميم البيانات، سرقة النماذج. الأمان التقليدي لا يغطي نواقل الهجوم هذه. أساعدك على تأمين ذكائك الاصطناعي قبل أن يستغله المهاجمون.

تقييم تهديدات الذكاء الاصطناعي مكتمل
أمان LLM معزز
اختبارات الفريق الأحمر ناجحة

استكشف الخدمة

عمليات الأمان

نحتاج عمليات أمان أذكى

تنبيهات الأمان تتراكم. فريقك لا يستطيع المواكبة. أساعدك على تحديث SOC الخاص بك مع كشف التهديدات بالذكاء الاصطناعي وأربطك بشركاء MDR موثوقين للتغطية على مدار الساعة.

خارطة طريق تحديث SOC
كشف التهديدات بالذكاء الاصطناعي منشور
شريك MDR مختار

استكشف الخدمة

Industrial AI

مصنعنا غير جاهز للذكاء الاصطناعي

المنافسون ينشرون Digital Twins ومساعدين صناعيين وإنتاج مدفوع بالذكاء الاصطناعي. أنتم لا زلتم تعملون بجداول البيانات والمعرفة الشفهية. الفجوة تتسع كل ربع سنة.

تقييم نضج Industrial AI مكتمل
خارطة طريق Digital Twin محددة
أول مساعد صناعي منشور

استكشف الخدمة

Physical AI

نحتاج ذكاء اصطناعي يعمل في العالم الحقيقي

الذكاء الاصطناعي السحابي رائع للدردشة الآلية. لكن روبوتاتكم ومركباتكم وأجهزة Edge تحتاج ذكاء اصطناعي يستجيب بالميلي ثانية ويعمل بدون اتصال ولا يهلوس أبداً. مشكلة مختلفة. حل مختلف.

حالات استخدام Physical AI محددة
معمارية Edge مقابل السحابة مصممة
قيود الذكاء الاصطناعي الفوري محلولة

استكشف الخدمة

التحول

نحن شركة أجهزة محاصرون في تفكير الأجهزة

منافسوكم يُصدرون تحديثات برمجية أسبوعياً. أنتم تُصدرون أجهزة مرة في السنة. هم يتكررون بناءً على البيانات. أنتم تخمنون بناءً على الحدس. ثورة البرمجيات المُعرَّفة حوّلت التكنولوجيا بالفعل—الآن تأتي لصناعتكم.

تصميم البنية المُعرَّفة بالبرمجيات
فصل الأجهزة عن البرمجيات
فتح إمكانية التسليم المستمر

استكشف الخدمة

قيادة

نحتاج قيادة للذكاء الاصطناعي لكن لا نستطيع تبرير توظيف بدوام كامل

مبادرات الذكاء الاصطناعي لديكم بلا مسؤول تنفيذي. المشاريع التجريبية متوقفة. مجلس الإدارة يريد استراتيجية. تحتاجون CAIO أو CPO أو CTO مدمج 2-3 أيام أسبوعياً.

قيادة تنفيذية للذكاء الاصطناعي مدمجة
استراتيجية ذكاء اصطناعي مُدارة ومُنفذة
فريق مبني وانتقال مخطط

استكشف الخدمة

المنهج

منهجية DEPLOY™

معظم مبادرات الذكاء الاصطناعي تفشل في الانتقال من التجربة إلى الإنتاج. منهجية DEPLOY مبنية على 15 عاماً من إطلاق الذكاء الاصطناعي في Cisco وRenault-Nissan-Mitsubishi وABB—منظمات حيث 'التجربة' ليست حالة دائمة و'الإنتاج' ليس اختيارياً.

التشخيص (Diagnose)

قبل وصف الحلول، أشخص المشكلة الحقيقية. معظم مبادرات الذكاء الاصطناعي تفشل ليس بسبب التكنولوجيا، بل بسبب أهداف غير واضحة، عدم التوافق، أو توقعات غير واقعية.

الهندسة (Engineer)

أصمم حلولاً تعمل في الإنتاج—ليس فقط عروض توضيحية. قرارات البناء مقابل الشراء، معمارية قابلة للتوسع، الأمان والحوكمة من اليوم الأول.

التجربة (Pilot)

أختبر بسرعة، أتعلم بسرعة، أكرر بسرعة—لكن دائماً مع مسار واضح للإنتاج. كل تجربة لها معايير تخرج. 'التجربة الدائمة' ليست في مفرداتي.

الإطلاق (Launch)

أُطلق. مستخدمون حقيقيون، بيانات حقيقية، حركة حقيقية. هنا تختفي معظم شركات استشارات الذكاء الاصطناعي. هنا أركز أنا.

التحسين (Optimize)

الإنتاج هو البداية. أبني أنظمة للتحسين المستمر—أطر التقييم، حلقات التغذية الراجعة، وعمليات للتحسن مع الوقت.

العائد (Yield)

أقيس الأثر التجاري وأنقل القدرات. الهدف هو تركك أقوى، لا معتمداً. فريقكم يتعلم. منظمتكم تتحسن.

ما أساعدكم على تجنبه

هذه المخاطر الشائعة تعرقل 70% من مشاريع الذكاء الاصطناعي. منهجيتي تمنعها.

مطهر التجارب

“عروض مبهرة لا تصل أبداً للإنتاج.”

أصمم التجارب بمعايير تخرج واضحة من اليوم الأول.

معمارية بجودة العرض

“أنظمة تنهار تحت الحمل الحقيقي.”

أبني لمتطلبات الإنتاج من البداية.

الاعتماد على المستشارين

“لا يمكن التشغيل بدون مساعدة خارجية.”

أنقل القدرات. تنتهون أقوى، لا معتمدين.

التدافع للامتثال

“الذعر قبل مواعيد التنفيذ.”

أبني الحوكمة من اليوم الأول، لا أضيفها لاحقاً.

كيف أعمل

نماذج التعاقد

سواء احتجتم وضوحاً استراتيجياً، تنفيذاً عملياً، أو قيادة مدمجة—لدي نموذج يناسب.

سباقات الاستراتيجية

تعاقدات محددة النطاق والسعر تقدم مخرجات استراتيجية محددة.

سباق استراتيجية الذكاء الاصطناعي
تقييم قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي
تدقيق الذكاء الاصطناعي الإنتاجي

مشاريع التنفيذ

بناء أو تحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي بمخرجات محددة.

تحسين RAG
تطوير الوكلاء
بنية LLMOps التحتية

القيادة المدمجة

قيادة ذكاء اصطناعي مستمرة بدون توظيف بدوام كامل.

CAIO جزئي
نائب رئيس ذكاء اصطناعي مؤقت
قائد هندسة ذكاء اصطناعي

التدريب والتمكين

بناء قدرات ذكاء اصطناعي داخلية تدوم.

ثقافة الذكاء الاصطناعي التنفيذية
الغوص التقني العميق
تدريب تطوير الذكاء الاصطناعي

فرق Hyperion

ذكاء اصطناعي شامل: من الاستراتيجية إلى الكود

معظم مستشاري الذكاء الاصطناعي إما يقدمون المشورة أو يبنون. أنا أفعل الاثنين. من استراتيجية الذكاء الاصطناعي التنفيذية إلى أنظمة RAG الإنتاجية، شريك واحد يتولى رحلة الذكاء الاصطناعي بالكامل. هذا ليس شائعاً—ولهذا يختار العملاء العمل معي.

الاستراتيجية

شكّلت خارطة الطريق

عضو مجلس Forbes للتكنولوجيا
سفير الذكاء الاصطناعي للحكومة الفرنسية
مستشار Berkeley SkyDeck
أرشدت 30+ شركة ناشئة في استراتيجية الذكاء الاصطناعي

“أفهم أن مشاريع تحول الذكاء الاصطناعي تعيش أو تموت بناءً على مقاييس الأعمال. أصمم مبادرات مرتبطة مباشرة بالإيرادات والميزة التنافسية.”

المنتج

امتلكت الميزانية والأرباح

نائب مدير عام في تحالف Renault-Nissan-Mitsubishi
ميزانيات برامج تتجاوز 75 مليون يورو
خدمات متصلة لأكثر من 4 ملايين مستخدم في 39 دولة
أول وحدة رئيسية مدمجة من Google في العالم

“جلست في كرسي المدير التنفيذي، أمتلك الميزانيات وأقود فرقاً متعددة الوظائف. أعرف ما يتطلبه توافق أصحاب المصلحة والتغيير التنظيمي فعلاً.”

الكود

بنيت الأنظمة

Auralink: 319+ microservice، ~20 وكيل ذكاء اصطناعي في شهرين
أنظمة RAG، الضبط الدقيق، نشر LLM مفتوح المصدر
أنظمة إنتاجية بمستوى Cisco (100+ مليون مستخدم)
خبرة عميقة في مجموعة الذكاء الاصطناعي الحديثة بالكامل

“لا أقدم مشورة حول التكنولوجيا فحسب—أنا أبنيها. هذا العمق الهندسي يعني أنني أستطيع تقييم الجدوى التقنية والتحدث بلغة فرق التطوير لديكم.”

التحول

قدت التغيير

المركبة المُعرَّفة بالبرمجيات في Renault-Nissan-Mitsubishi
استراتيجية الطاقة المُعرَّفة بالبرمجيات في Schneider Electric
الشحن المُعرَّف بالبرمجيات مع AuraLinkOS
3 صناعات تم تحويلها بنفس المنهجية

“لا أقدم المشورة فقط حول التحول إلى البرمجيات المُعرَّفة—لقد قمت بهذا التحول بنفسي، مراراً وتكراراً. أعرف أين تختبئ العقبات لأنني واجهتها بنفسي.”

هذا المنظور 360 درجة—بالإضافة إلى خبرة التحول العملية—يعني أنني أستطيع الترجمة بين الإمكانيات التقنية وواقع الأعمال بطرق لا يستطيعها التقنيون البحتون أو المستشارون البحتون.

لماذا Hyperion

لست مستشار الذكاء الاصطناعي التقليدي

خبرة رفيعة بدون أعباء الشركات الاستشارية. إرشاد محايد من الموردين. ذكاء اصطناعي يُطلق فعلاً.

+15

سنة في الذكاء الاصطناعي المؤسسي

خبرة رفيعة مباشرة

تعملون معي—ليس مع فريق مبتدئ يشرف عليه شريك يظهر فقط للعروض. كل ساعة هي خبرة رفيعة: Cisco، Renault-Nissan-Mitsubishi، ABB. Forbes Technology Council. العمل لا يُفوض.

+319

Microservices

شامل: من الاستراتيجية إلى الكود

معظم المستشارين يقدمون المشورة. أنا أيضاً أبني. بنيت Auralink—319+ microservice، ~20 وكيل ذكاء اصطناعي—في شهرين. من عروض استراتيجية الذكاء الاصطناعي إلى أنظمة RAG الإنتاجية، شريك واحد يتولى كل شيء.

€0

عمولات موردين

محايد من الموردين

لا شراكات. لا عمولات. لا تحيز. عندما أوصي بالمصدر المفتوح على الملكية، أو البناء على الشراء، فذلك لأنه الأفضل لكم—ليس لأن لدي علاقة تجارية.

100%

نقل القدرات

استقلالية لا اعتماد

هدفي هو أن أجعل نفسي غير ضروري. كل تعاقد يتضمن نقل المعرفة، التوثيق، والتدريب. تنتهون أقوى، لا معتمدين على مساعدة خارجية للأبد.

إثبات لا وعود

لم أكتفِ بتقديم المشورة في الذكاء الاصطناعي—بل بنيته. 8 مشاريع إنتاجية عبر منظومته: منصة شحن السيارات الكهربائية (Auralink)، نظام تشغيل أعمال بالذكاء الاصطناعي (Athena AI)، محرك امتثال قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي (Aegis AI)، ماسح أمان أكواد الذكاء الاصطناعي (Achilles AI)، منصة العناية الواجبة لرأس المال المخاطر (Kairos VC)، استوديو الذكاء الاصطناعي الإبداعي (Techne AI Studio)، نظام ذكاء المركبات (Vectis AI)، ومنصة امتثال المؤسسات الصغيرة والمتوسطة (EU AI Navigator). كل واحد مُنجَز—لا مُتخيَّل. هذا هو الفرق بين المشورة في الذكاء الاصطناعي وبناء الذكاء الاصطناعي.

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

القطاعات

خبرة قطاعية عميقة

15 عاماً في بناء الذكاء الاصطناعي في قطاعات حيث فشل الإنتاج ليس خياراً.

السيارات والتنقل

المركبات المتصلة، شحن السيارات الكهربائية، المركبات المعرّفة بالبرمجيات

ما نقدمه

منصات ذكاء اصطناعي للمركبات المتصلة

برمجيات شحن السيارات الكهربائية وتجربة المستخدم

تكامل Android Automotive

ذكاء اصطناعي لإدارة الأسطول

الخبرة ذات الصلة

قدت NissanConnect Services أوروبا. بنيت منصة شحن Auralink.

المؤهلات

قيادة معترف بها في الذكاء الاصطناعي

خبرة مؤسسية. اعتراف رسمي. حضور أوروبي.

مجلس Forbes للتكنولوجيا

عضو منذ 2021. قائد فكري منشور يصل إلى أكثر من 100 ألف قارئ في استراتيجية الذكاء الاصطناعي والمنتجات.

سفير الذكاء الاصطناعي للحكومة الفرنسية

مختار لمبادرة 'Osez l'IA' الوطنية لتسريع تبني الذكاء الاصطناعي الصناعي في فرنسا.

مستشار Berkeley SkyDeck

مستشار رئيسي منذ 2022. أرشدت أكثر من 30 شركة ناشئة في الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين على استراتيجية المنتج والنمو.

مجلس إدارة La French Tech Athens

عضو مجلس إدارة يربط النظم البيئية التقنية الفرنسية واليونانية. أبني المجتمع التقني الأوروبي.

Senior Executive AI ThinkTank

عضو في Senior Executive AI ThinkTank. تقديم المشورة في استراتيجية الذكاء الاصطناعي وقيادة المنتجات.

خبير معتمد France Num

خبير مرجعي في التحول الرقمي من France Num، مبادرة الحكومة الفرنسية لتسريع رقمنة المؤسسات الصغيرة والمتوسطة.

خبرة على مستوى المؤسسات

Hyperion مقابل البدائل

كيف تقارن Hyperion

اتخاذ القرار الصحيح لاحتياجاتكم الاستشارية في الذكاء الاصطناعي

الاستشارات التقليدية

Hyperion

عرض استراتيجية ← تسليم ← أنتم تحلونها

استراتيجية ← هندسة معمارية ← كود ← إنتاج

تنتهي عند التوصيات

تنتهي بأنظمة منشورة

"ما يجب أن تفعلوه"

"هذا ما بنيته"

الاستشارات التقليدية

Hyperion vs. Big 4 / McKinsey / BCG

ميزة Hyperion

خبرة رفيعة مباشرة بدون نموذج المحللين المبتدئين. تعملون معي—ليس مع فريق يظهر فيه الشريك كل ثلاثة أشهر. أكثر فعالية من حيث التكلفة بـ3-5 أضعاف مع تسليم أسرع بـ10 أضعاف.

متى تختار البديل

عندما تحتاجون تحولاً على مستوى المؤسسة بأكملها مع أكثر من 50 مسار عمل متوازٍ يتطلب فرقاً كبيرة.

موردو التكنولوجيا

Hyperion vs. موردو الذكاء الاصطناعي (Microsoft، Google، AWS)

ميزة Hyperion

توصيات محايدة 100% من الموردين. عدم وجود شراكات تجارية يعني أنني أوصي بما هو مناسب فعلاً لحالة استخدامكم—بما في ذلك المصدر المفتوح عند الملاءمة.

متى تختار البديل

عندما تكونون قد التزمتم بالفعل بمنصة وتحتاجون خبرة تنفيذ عميقة لذلك المورد المحدد.

البناء الداخلي

Hyperion vs. بناء فريق داخلي

ميزة Hyperion

خبرة رفيعة فورية بدون دورات توظيف من 6-12 شهراً. نقل القدرات مشمول حتى يصبح فريقكم مكتفياً ذاتياً. مخاطر أقل من توظيف قيادة ذكاء اصطناعي غير مثبتة.

متى تختار البديل

عندما تكون لديكم احتياجات ذكاء اصطناعي طويلة المدى وميزانية لفريق ذكاء اصطناعي رفيع بدوام كامل.

الشركات الصغيرة

Hyperion vs. شركات استشارات الذكاء الاصطناعي الصغيرة

ميزة Hyperion

أكثر من 15 عاماً من الخبرة على نطاق المؤسسات (Cisco، Renault-Nissan-Mitsubishi) بالإضافة إلى القدرة على البناء العملي. معظم الشركات الصغيرة تقدم المشورة فقط—أنا أيضاً أبني. 319+ microservice. ~20 وكيل ذكاء اصطناعي. تم التسليم.

متى تختار البديل

عندما تحتاجون موارد متعددة مخصصة تعمل بدوام كامل على مشروعكم.

التسليم المُحسّن للتكلفة

Hyperion vs. فرق التطوير الخارجية

ميزة Hyperion

مقرّ في أوروبا مع فهم أصيل لـGDPR. خبرة في الامتثال لقانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي. نفس المنطقة الزمنية، بدون احتكاك ثقافي، وصول مباشر لصانع القرار.

متى تختار البديل

عندما تكون الميزانية هي القيد الوحيد ولديكم قيادة تقنية داخلية قوية لإدارة الفرق الخارجية.

Hyperion Consulting مثالية للشركات الأوروبية متوسطة الحجم والمؤسسات التي تحتاج خبرة ذكاء اصطناعي رفيعة تربط بين الاستراتيجية والتنفيذ، بدون أعباء الاستشارات التقليدية أو تحيز شراكات الموردين.

الأسئلة الشائعة

ثلاثة فروق رئيسية: (1) تعملون مباشرة مع خبرة رفيعة—لا محللين مبتدئين يقومون بالعمل بينما يظهر الشريك للعروض. (2) أقدم المشورة وأبني—319+ microservice تم تسليمها، ليس فقط شرائح عرض. (3) تسعير فعال من حيث التكلفة—أقل بـ3-5 أضعاف من Big 4 مع تسليم أسرع. الأفضل لـ: الشركات التي تريد نتائج، ليس فقط توصيات.

رؤى أسبوعية في الذكاء الاصطناعي

The 30% Report

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

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

لنتحدث

مستعد لإطلاق ذكائك الاصطناعي؟

احجز مكالمة 30 دقيقة. بدون عروض، بدون ضغط—مجرد محادثة صادقة حول تحدياتكم وهل أستطيع المساعدة. إذا لم نكن مناسبين، سأخبركم وأوجهكم في اتجاه أفضل.

انضموا إلى الشركات الأوروبية التي انتقلت من الحيرة في الذكاء الاصطناعي إلى الثقة فيه

استشارات ذكاء اصطناعي تصل إلى الإنتاجمبادرة الذكاء الاصطناعي لديكم متوقفة.أنا أحل ذلك.

الفرق في سطر واحد

هل يبدو هذا مألوفاً؟

مشروعكم التجريبي للذكاء الاصطناعي "جاهز تقريباً" منذ 18 شهراً

تغرقون في عروض موردي الذكاء الاصطناعي

نظام RAG لديكم يعمل في العروض، ويفشل في الإنتاج

أغسطس 2026 قادم—ولستم مستعدين

ما الذي يعيق ذكاءكم الاصطناعي؟

لا نعرف من أين نبدأ

مشروع الذكاء الاصطناعي لدينا متوقف

ذكاؤنا الاصطناعي لا يعمل في الإنتاج

لسنا مستعدين لقانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي

نريد وكلاء ذكاء اصطناعي لكن لا نعرف كيف

نحتاج لبناء البرمجيات أسرع 10 مرات

أنظمة الذكاء الاصطناعي لدينا معرضة للخطر

نحتاج عمليات أمان أذكى

مصنعنا غير جاهز للذكاء الاصطناعي

نحتاج ذكاء اصطناعي يعمل في العالم الحقيقي

نحن شركة أجهزة محاصرون في تفكير الأجهزة

نحتاج قيادة للذكاء الاصطناعي لكن لا نستطيع تبرير توظيف بدوام كامل

منهجية DEPLOY™

التشخيص (Diagnose)

الهندسة (Engineer)

التجربة (Pilot)

الإطلاق (Launch)

التحسين (Optimize)

العائد (Yield)

مطهر التجارب

معمارية بجودة العرض

الاعتماد على المستشارين

التدافع للامتثال

نماذج التعاقد

سباقات الاستراتيجية

مشاريع التنفيذ

القيادة المدمجة

التدريب والتمكين

ذكاء اصطناعي شامل: من الاستراتيجية إلى الكود

الاستراتيجية

المنتج

الكود

التحول

لست مستشار الذكاء الاصطناعي التقليدي

خبرة رفيعة مباشرة

شامل: من الاستراتيجية إلى الكود

محايد من الموردين

استقلالية لا اعتماد

إثبات لا وعود

خبرة قطاعية عميقة

السيارات والتنقل

التكنولوجيا والمؤسسات

الشركات الأوروبية الصغيرة والمتوسطة والناشئة

السيارات والتنقل

ما نقدمه

الخبرة ذات الصلة

قيادة معترف بها في الذكاء الاصطناعي

مجلس Forbes للتكنولوجيا

سفير الذكاء الاصطناعي للحكومة الفرنسية

مستشار Berkeley SkyDeck

مجلس إدارة La French Tech Athens

Senior Executive AI ThinkTank

خبير معتمد France Num

كيف تقارن Hyperion

الاستشارات التقليدية

Hyperion

Hyperion vs. Big 4 / McKinsey / BCG

Hyperion vs. موردو الذكاء الاصطناعي (Microsoft، Google، AWS)

Hyperion vs. بناء فريق داخلي

Hyperion vs. شركات استشارات الذكاء الاصطناعي الصغيرة

Hyperion vs. فرق التطوير الخارجية

الأسئلة الشائعة

The 30% Report

مستعد لإطلاق ذكائك الاصطناعي؟

استشارات ذكاء اصطناعي تصل إلى الإنتاجمبادرة الذكاء الاصطناعي لديكم متوقفة.أنا أحل ذلك.

الفرق في سطر واحد

هل يبدو هذا مألوفاً؟

مشروعكم التجريبي للذكاء الاصطناعي "جاهز تقريباً" منذ 18 شهراً

تغرقون في عروض موردي الذكاء الاصطناعي

نظام RAG لديكم يعمل في العروض، ويفشل في الإنتاج

أغسطس 2026 قادم—ولستم مستعدين

ما الذي يعيق ذكاءكم الاصطناعي؟