Wie wähle ich zwischen dem Unternehmen und dem AI Transition Service Provider?

Zuerst werden wir sehen, ob das Unternehmen Beratung, die PoC oder die gesamte Operation benötigt.

Die erforderlichen externen Fähigkeiten sind in verschiedenen Phasen unterschiedlich. Nur wenn die Richtung nicht klar ist, sollten die AI-Übergangsberatung und Szenendiagnose durchgeführt werden; Wissen, Muster und Führungskräfte sind verfügbar, aber das Modell ist nicht für das begrenzte PoC definiert; und der Prototyp wird nur durch Validierung, Vorbereitung auf den Zugang zu CRM, ERP, OA oder Geschäftsplattformen entwickelt und befindet sich in der Produktions-, Implementierungs- und Langzeitbetriebsphase.

Die Projektgrenze ist oft unzuverlässig, wenn sich der Lieferant verpflichtet, einen vollen Preis und Wirkung anzubieten, bevor er sich des Geschäftsvolumens, der Datenquellen, der Fehlerfolgen und der Systemumgebung bewusst ist.

• Liste der Lieferszenarien, Value Ranking und Roadmap für die Beratungsphase
• Bereitstellung von festen Task-Sets, Release-Ergebnissen und Empfehlungen für weitere Inputs in der PoC-Phase
• Bereitstellung von Anwendungen, Schnittstellen, Kompetenzen, Test-, Bereitstellungs- und Betriebsfähigkeiten in der Umsetzungsphase

Bewertung von Dienstleistern auf einer echten Mission, nicht nur einer generischen Präsentation

Die allgemeine Frage und Antwort, die vorgefertigte Dokumentation und die reibungslosen Wege zeigen nur, dass das Modell in gewisser Weise in der Lage ist, die tatsächlichen Aufgaben des Unternehmens zu bewältigen.Eine Bewertung sollte eine abweichende Stichprobe umfassen, die normale, fehlende, widersprüchliche, ultravires, Anomalien und Situationen abdeckt, die eine manuelle Beurteilung erfordern, und es den Kandidaten ermöglichen, die Testmethoden, die unterschiedlichen Ergebnisse und die Gründe für das Scheitern zu erklären.

Das exzellente Team zeigt nicht nur den besten Output, sondern speichert Modelle, Wissen, Tipps, Regeln und Werkzeuge, die wiederholt und über den gleichen Aufgabensatz verglichen werden. Für das falsche Ergebnis sollte das Team in der Lage sein, zwischen Problemen aus Quelldaten, Wissensabruf, Modellschlussfolgerung, Prozessregeln, Systemschnittstellen oder Privilegienkonfigurationen zu unterscheiden und die entsprechende Reparatur oder manuelle Bodenbildung vorzuschlagen.

• Können die Ergebnisse an einer festen Probe erneut verifiziert werden?
• Antworten, ob Quellen zitiert und Privilegien beachtet werden
• Ob Sie Tools erneut versuchen, umkehren oder übertragen sollen, nachdem sie nicht aufgerufen haben
• ob Regressionsbewertungen nach Aktualisierung von Modellen und Kenntnissen durchzuführen sind

Überprüfen Sie Data Governance, Systemintegration und Produktionstechnik-Fähigkeiten

Der Prozess der Erstellung eines Dienstleisters muss auf seine Fähigkeit zur Durchführung von Software-Engineering-Fähigkeiten wie Identifizierung, Behördentrennung, API-Integration, Neutesten, Log-Auditing, Leistungsüberwachung und Graustufenverteilung überprüft werden.

Wissen und Daten können nicht importiert werden, ohne verwaltet zu werden. Quelle, verantwortliche Person, Version, Gültigkeit, Zugang zu, Zugang zu und Aktualisierungsprozesse sollten identifiziert werden; wenn Daten mit Kunden, Verträgen, Mitarbeitern oder Operationen in Zusammenhang stehen, sollten die Grenzen der Dissensibilisierung, Aufbewahrung, Modellierung und Bereitstellung festgelegt werden.

Harmonisierung der Ausschreibungen und Programme zu denselben Themen

Beim Vergleich der verschiedenen Enterprise AI Transport-Programme sollten alle Dienstleister denselben Geschäftshintergrund, die gleichen Beispielbedingungen, den gleichen Systemumfang und die gleichen Erfolgsindikatoren erhalten und aufgefordert werden, die Annahmen, Ausschlüsse, Kosten Dritter, die Zusammenarbeit mit Kunden und die Hauptrisiken getrennt zu erläutern, um zwischen Preisunterschieden in Bezug auf Teameffizienz, technische Routen oder das Weglassen von Data Governance, Schnittstellenausrichtung, Bewertung und Rechenschaftspflicht unterscheiden zu können.

Das vorgeschlagene Programm sollte zumindest eine Antwort geben: Warum sich die ersten Szenen lohnten, welche Bedingungen noch nicht gegeben waren, wie der PoC gestoppt oder fortgesetzt wurde, welche Grenzen für Daten und Modelle verwendet wurden, wie bestehende Systeme verbunden wurden, welche Ergebnisse akzeptiert wurden, wie die Quellcodekonfiguration und Kontonummern ausgetauscht wurden und wer online Wissen, Prozessanomalien und Kontrollkosten aktualisieren würde.

• Umfang der Tätigkeiten und Einsatzrollen
• Datenwissen und Systemschnittstelle
• Indikatoren, Proben und Kalibrierung der Akzeptanz
• Sicherheit, Bereitstellung und Abhängigkeit von Dritten
• Lieferung, geistiges Eigentum und Übernahme von Verantwortung
• Betrieb, Aufrechterhaltung und Befolgung des iterativen Ansatzes

Aufschlüsselung der Verträge nach Entscheidungsknoten zur Verringerung des Risikos einmaliger Eingaben

Enterprise AI Transport kann den Split-Vertrag oder Meilenstein durch Diagnose, PoC, Produktionsimplementierung und -betrieb optimieren. Jede Phase legt die Bedingungen für Eingabe, Ausgabe, Zeit, gegenseitige Verantwortung und den Eintritt in die nächste Phase fest.

Empfang und Inspektion sollten nicht auf „Systeme sind verwendbar beschränkt sein. Die PoC-Phase prüft Aufgabensätze, Qualität, Zitation, manuelle Intervention, Reaktionszeit und Einzelkosten; die Produktionsphase prüft Funktionalität, Schnittstelle, Autorität, Sicherheit, Leistung, Protokolle, Bereitstellung und Zurück; und die Übergabephase prüft Quellcode, Konfiguration, Kontonummern, Datenregeln, Dokumentation, Schulung und unerledigte Angelegenheiten.

Verwenden Sie die Betriebsfähigkeit, um festzustellen, ob Enterprise AI Transport nachhaltig ist

Der Diensteanbieter sollte die Mechanismen für Überwachung, Wiedereingabe, Versionsverwaltung und Problemreaktion beschreiben, anstatt den Abschluss der Bereitstellung als Endpunkt des Projekts zu verwenden.

So plant ein Unternehmen, mit AI Verkaufsmaterial zu verarbeiten, das die Erfassung von monatlichen Aufgaben, durchschnittlichen Zeitaufwand, Back-to-Work- und Wartezeiten sowie sechs Wochen Graustufenbetrieb ermöglicht, um Annahmeraten, manuelle Änderungen und endgültige Lieferzyklen zu vergleichen. Die Zahlen stammen aus der unternehmenseigenen Baseline, um festzustellen, ob das Unternehmen AI Transport einen Mehrwert geschaffen hat oder nur einen neuen Satz von Tools hinzugefügt hat, die gewartet werden sollen.