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QUESTION & ANSWER

Wird das Projekt enterprise AI für die kontinuierliche Evaluierung und den Betrieb benötigt?

Wenn Sie möchten, sind AI-Projekte nicht das Ende der einmaligen Lieferung. Geschäftswissen, Benutzeranfragen, Modellversionen, Schnittstellen und Richtlinien ändern sich, und die Auswirkungen der ursprünglichen Annahme können reduziert werden. Unternehmen sollten kontinuierlich fehlerhafte Proben, manuelle Korrekturen, Benutzerfeedback, Kosten und Verzögerungen sammeln.

Beantworten Sie die Frage.

Geben Sie zuerst Schlussfolgerungen, die für die Entscheidungsfindung verwendet werden können

Traditionelle Software überwacht die Verfügbarkeit der Software, und die Generation von AI überwacht die Qualität der Antworten, die nicht unterstützte Generierung, die Ablehnung der Antwort, das Zitieren, die manuelle Übertragung und die Ausführung des Tools.

DECISION FACTORS

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.

Betriebskenntnis und Häufigkeit der DatenaktualisierungenHäufigkeit der Aktualisierung von Modellen, Vektorbanken und Schnittstellen von DrittanbieternVerfügbarkeit von Benutzerfeedback und manuellen KorrekturergebnissenHochrisiko-Fehlerwarnungen und Offline-Anforderungen
ACTION STEPS

Vorgeschlagene Reihenfolge des Vorschusses

01

Zuerst werden wir uns über das Ziel und die Grenze im Klaren sein.

Richten Sie feste Bewertungstafeln, Anzeigetafeln und Versionsaufzeichnungen ein, wenn Sie online gehen.

02

Validierungsschlüsselabhängigkeit

(b) Sammlung von fehlgeschlagenen, glaubensbasierten, manuellen Übernahmen und Nutzerfeedback-Proben.

03

Entwicklung bewertbarer Ergebnisse

Die Ursachen werden periodisch klassifiziert und Wissen, Abruf, Modellierung und Prozessoptimierung werden arrangiert.

04

Stellen Sie sicher, dass Sie den nächsten Schritt mit den tatsächlichen Ergebnissen entscheiden.

Alle Änderungen werden zurückgegeben, dann wird die Graustufe freigegeben und beobachtet.

PRACTICAL EXAMPLE

Wie verstehen Sie es im eigentlichen Geschäft?

Beispiel zur Erläuterung der Beurteilungsmethode

Die alten Regelzitate des Policy Assistants können darauf zurückzuführen sein, dass das Systemdokument nicht synchronisiert ist, anstatt auf die plötzliche Verschlechterung des Modells.Die Gültigkeit des Satzes, des Pflichtträgers und des verfallenen Alarms können proaktiv aktualisiert und zum Problem zurückgegeben werden.

COMMON RISKS

Die einfachste Grube, auf die man treten kann.

Server nur online überwachen, ohne die Qualität der Antwort zu bewerten

Umstieg auf neue Modelle statt historischer Fehlerproben

Benutzer-Feedback nicht klassifiziert, Wiederholungsfehler seit langem

ACCEPTANCE

Wie sollen wir am Ende empfangen und bestätigen?

Bei der Abnahme und Inspektion sollten Indikatoren, Alarme, die Häufigkeit der Bewertung, verantwortliche Personen, Freisetzung und Rückzug ermittelt und Interversionseffekte, Kosten und Risikoänderungen nachgewiesen werden können, wobei hochriskante Fehler separat verfolgt werden sollten.

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.

Ihre Projektbedingungen unterscheiden sich von den oben genannten Beispielen?

Betriebsziele, bestehende Systeme, Stichproben und geplante Zeit könnten zusammengetragen werden, bevor Berater vorläufige Entscheidungen in Bezug auf tatsächliche Grenzen treffen könnten.

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