Geben Sie zuerst Schlussfolgerungen, die für die Entscheidungsfindung verwendet werden können
Die Wartung der AI-Systeme hängt von einer Reihe miteinander verbundener Assets ab: Geschäftsaufgaben und -bedürfnisse, Codes, Modelle und API-Auswahlen, Systemtipps und Vorlagen, RAG-Splits und -Indizierungsregeln, Wissensquellen und Aktualisierungsmissionen, Goldbewertungsmissionen, Tools und Privilegien, Bereitstellungskonfigurationen, Logüberwachung, Betriebskosten und bekannte Probleme. Der Zugang zu Geschäftscodes allein ermöglicht möglicherweise nicht das Wiederauftreten von Produktionseffekten. Verträge sollten zwischen Kundendaten, Projektzusätzen, Lieferantengenerika, Open-Source-Abhängigkeit und Modelllizenzen von Drittanbietern unterscheiden und sich auf Ausstiegsmethoden für Konten, Daten und Dienste nach Beendigung der Zusammenarbeit einigen.
Welche Bedingungen müssen vor der Entscheidungsfindung festgelegt werden?
Die gleiche Frage kann in unterschiedlichen Geschäfts-, Daten- und Projektphasen unterschiedliche Antworten haben, und es wird vorgeschlagen, die folgenden Bedingungen zu überprüfen und die gemeinsamen Ergebnisse im Internet in ihre eigenen Projekte einzuarbeiten.
Vorgeschlagene Reihenfolge des Vorschusses
Zuerst werden wir uns über das Ziel und die Grenze im Klaren sein.
Die Liste der Vermögenswerte und Titel des AI-Projekts wird zum Zeitpunkt der Unterzeichnung erstellt.
Validierungsschlüsselabhängigkeit
Laufender Zugriff auf unternehmenskontrollierte Lagerhallen, Konten und Dokumentenbibliotheken während der Entwicklung.
Entwicklung bewertbarer Ergebnisse
Führen Sie Bau-, Bereitstellungs-, Bewertungs-, Rückerstattungs- und Kontotransferübungen durch, bevor Sie die Website verlassen.
Stellen Sie sicher, dass Sie den nächsten Schritt mit den tatsächlichen Ergebnissen entscheiden.
Wiederhersteller-Befugnis und Identifizierung von Altlasten, Genehmigungen und Follow-up-Unterstützungsfenstern.
Wie verstehen Sie es im eigentlichen Geschäft?
Das Unternehmen erhält den Agent-Anwendungs-Quellcode, aber die Systemhinweise werden auf der persönlichen Plattform des Anbieters gespeichert, der Wissensindex kann nicht neu erstellt und die Bewertungsdaten nicht geliefert werden. Das neue Team kann nur neu suchen. Ein zuverlässigerer Ansatz besteht darin, jede Version des Retention-Tipps, die Wissensstromlinie, die Definition von Tools und die Ergebnisse neu zu implementieren und durch die festgelegte Aufgabe in der neuen Umgebung zu führen.
Die einfachste Grube, auf die man treten kann.
Der Vertrag besagte nur "Auslieferung des gesamten Quellcodes" und es gab keine Liste von AI-spezifischen Assets
Schlüsselmodelle und Cloud-Konten werden unter dem individuellen Namen des ausgelagerten Personals registriert
Die Bewertung enthält sensible Geschäftsdaten ohne Autorisierungs- und Löschungsregeln
Wie sollen wir am Ende empfangen und bestätigen?
Die Empfänger sollten den Build, die Bereitstellung, die Aktualisierung des Wissens und die Kernbewertung abschließen, ohne sich auf die mündliche Anleitung der ursprünglichen Entwickler zu verlassen, und in der Lage sein, die Modellaufrufe, Kosten, Fehler, Autorität und Retreats einzusehen.
Bei der Vorbereitung auf die Kommunikation mit Lieferanten oder internen Teams empfiehlt es sich, aktuelle Prozesse, repräsentative Muster, bestehende Systeme, Planungszeit und Budgetniveaus mitzunehmen. Zunächst werden die unbekannten Elemente eindeutig gekennzeichnet und dann wird die Entscheidung für Diagnostik, PoC, Feststreckenprojekte oder laufende Forschung und Entwicklung getroffen, was in der Regel zuverlässiger ist als eine direkte Forderung nach einem Preis und einer Dauer ohne Grenzen.