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Ejemplos de programas de proyectos de la misma índole

Enterprise AI Transformation

ENTERPRESS AI Transforming Operations and Synergies Platform

Demostrar cómo armonizar paisajes, datos de conocimiento, herramientas de modelado, evaluaciones de gobernanza, auditorías de competencias y operaciones para empresas que ya han implementado varios pilotos de AI, y pasar de ensayos descentralizados a la producción sostenible.

Modelo grandeRAGAI AgentPlataforma de evaluaciónAPI Integration
Ejemplos de programas de proyectos de la misma índole

Este es un ejemplo de las opciones de ejecución de proyectos similares

Esta página se utiliza para ilustrar cómo estos proyectos son generalmente analizados, implementados y aceptados, y no corresponden a un cliente particular, ni ideas de paquetes, interfaces de demostración o datos de medición en el rendimiento de los proyectos. Comprender el contenido de la página y el alcance público

Ya veremos.

¿Quién lo usa, qué hace el sistema, cuál es el valor?

Usuarios principales

Personal de operaciones de primera línea, propietarios de procesos, equipos de información y personal de transporte de sistemas

Uso real

Realizar un inventario de los escenarios existentes de AI y establecer una exploración, PoC, producción, extensión y descomunicación; armonizar catálogos de conocimientos, acceso modelo, interfaces de herramientas, privilegios de identidad y capacidades de registro; establecer una evaluación real de tareas, nivel de riesgo y umbrales de producción para cada escenario.

Funciones básicas

AI escena de grupo

Registro de cuestiones operacionales, personas responsables, volumen de procesamiento, hipótesis de valor y fases actuales, utilizando un umbral uniforme para decidir si continuar el piloto, entrar en producción o detenerse.

Directorio de conocimientos y datos de negocios

La fuente, el calibre, la puntualidad y la autoridad de cada dato se definen claramente, y se informa al sistema de quién está siendo procesado actualmente, qué empresa y qué versión de los datos se está procesando.

Modelos y Herramientas Gateway

Llamamientos, versiones y estrategias de gestión armonizadas, teniendo en cuenta la calidad de la misión, los retrasos y los costos de funcionamiento.

Agente y Workstream

Desmantelamiento de tareas en pasos de búsqueda, utilizando herramientas de conocimiento y sistema según privilegios; manteniendo la confirmación manual de acciones de alto riesgo como el envío, la escritura.

Centro de Evaluación de Versiones

Vista continua el uso, calidad de procesamiento, anomalías y modificaciones manuales para proporcionar la base para la optimización posterior.

Autoridad y auditoría

Limite los datos y las operaciones de acuerdo con la identidad del usuario y mantenga el acceso, el cambio y los registros de acción sensibles.

Valor de las operaciones

A continuación se indican las direcciones de valor que pueden priorizarse para los mismos proyectos y no representan el producto fijo; los proyectos formales deben establecer primero la base de referencia empresarial de la empresa.

Reducción de la duplicación de las adquisiciones experimentales y de instrumentos

Escenas eficaces entran en producción más rápido

Los modelos y los cambios de conocimiento pueden ser retrogresivos.

Riesgo de permiso y costos de funcionamiento

Las inversiones AI se ajustan continuamente sobre la base de los resultados de las empresas

01 / Estado de las operaciones

¿Cuáles son las condiciones bajo las cuales un negocio suele encontrarse con este problema?

Esta página es un ejemplo de un proyecto de la misma clase, que no representa un proyecto de cliente o resultado de negocios en particular.

Modelos e instrumentos independientes de adquisición para departamentos, conocimientos duplicados, números de cuenta e interfaces

El PoC demostró más, pero carecía de los mecanismos necesarios de acceso, evaluación y anomalía

Los comentarios de negocios no pueden ser rastreados a versiones de conocimiento, modelos, consejos o flujo de trabajo

La administración tiene dificultades para juzgar el valor del escenario, el costo de funcionamiento y la prioridad de las inversiones posteriores

02 / Metodología de implementación

Cómo descomponer tales proyectos

La primera fase se define por asignaciones de negocios reales que identifican procesos, datos, dependencia del sistema y límites inusuales. A continuación se muestra la secuencia de implementación adoptada o recomendada en este caso.

01

Realizar un inventario de las escenas AI existentes y establecer una exploración, PoC, producción, extensión y cese

02

Armonización de catálogos de conocimiento, acceso modelo, interfaces de herramientas, privilegios de identidad y capacidades de registro

03

Establecer un umbral de evaluación, nivel de riesgo y producción real de cada hipótesis

04

Conexión CRM, hoja de trabajo, documento o plataforma interna para permitir que los resultados AI se conviertan en bucles cerrados de negocios

05

Observación continua del uso, calidad, costo, intervención manual y resultados operacionales a través de paneles operativos

No necesito escribir una solicitud completa primero.

¿Quieres juzgar si es una buena idea para tu proyecto?

Agregue un consultor de proyecto ' s micro-letter para indicar los problemas actuales, sistemas en su lugar, el tiempo de los niveles esperados de go-live y presupuesto, y ayudaremos a determinar el alcance del primer período y los principales riesgos.

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03 / Límite del proyecto

¿Quién es responsable de qué? ¿Qué condiciones deben confirmarse primero?

Responsabilidades de las partes

Operaciones de organización, datos, AI, equipo de TI y seguridad completan inventario de escena y confirmación de responsabilidad

Capacidad para diseñar conocimientos, modelos, herramientas, evaluaciones, competencias y registros

Desarrollar plataforma, interfaz de flujo de trabajo de agente y sistemas de negocio y organizar grises en línea

Establecer un caso malo, regresión de la versión, monitoreo de costos y mecanismo de doble comprobación de negocios trimestral

B. Blindaje y límites

El valor de la escena, el calibre de conocimiento y los resultados finales del negocio son confirmados por el gerente de negocios

Los datos sensibles, las llamadas modelo y las visitas intersectoriales deben cumplir los mandatos institucionales y las necesidades de seguridad

La plataforma no puede sustituir los procesos institucionales, las responsabilidades de los datos y los mecanismos de aprobación manual

Ejemplo de indicador utilizado para describir los métodos de medición, objetivos oficiales basados en un acuerdo de referencia real por la empresa

04 / Alcance del sistema

Módulo de capacidad para posible inclusión en la primera fase

El nombre del módulo no es el rango de cotización final. La entrada formal requiere confirmación de artículo por punto del usuario, salida de entrada, permiso, interfaz, proceso anormal y entrada o no.

AI escena de grupoDirectorio de conocimientos y datos de negociosModelos y Herramientas GatewayAgente y WorkstreamCentro de Evaluación de VersionesAutoridad y auditoríaLiberación de GrayscaleAI operando la cabina.
05 / Entrega y aceptación

¿Qué debe quedar cuando la entrega está completa?

EntregaMapa del medio ambiente y las capacidades
EntregaArmonización de aplicaciones AI y plataforma de operaciones
EntregaDirectrices para el acceso al conocimiento, modelos e instrumentos
EntregaPrograma de evaluación y pruebas de riesgos fijos
EntregaInterfaz y proceso de distribución de sistemas empresariales
EntregaManual sobre operaciones, costos y gobernanza

Pruebas de ingeniería para revisión

La página no pretende tener un material de proyecto del cliente; los siguientes registros verificables deben establecerse para la implementación formal, según el alcance del contrato.

Pruebas de ingenieríaAIS escenario, estado, supuestos de valor, personas responsables y condiciones para la interrupción
Pruebas de ingenieríaLista de fuentes de conocimiento, objetos de datos, modelos, consejos, herramientas y versiones de acceso
Pruebas de ingenieríaEvaluación fija de tareas normales, inusuales, ultra vires y inducidas
Pruebas de ingenieríaAnálisis de la revalorización y la discrepancia antes y después de la actualización del conocimiento modelo
Pruebas de ingenieríaInterfaz de negocio, llamada de herramienta, limpieza manual y registro de retorno anormal
Pruebas de ingenieríaRango de Greyscale, uso, corrección manual, retraso, costos y registros de reingreso de negocios

Base de referencia recomendada de aceptación e inspección

Las escenas pueden entrar en la fase PoC, producción, extensión o cese en estado y umbral uniformes

Los escenarios básicos son de base de calidad, negación y permiso en el conjunto de evaluación confirmado

Los cambios en el conocimiento, los modelos y el flujo de trabajo permiten la aplicación de una versión de evaluación de la regresión

La sobreautorización, el fracaso de las herramientas, las anomalías en los costos y las misiones de baja confianza son identificables y eliminadas de

Los jefes de operaciones tienen acceso a indicadores de uso del escenario, calidad, costo e intervención manual

Los funcionarios de las empresas pueden asumir conocimientos, configuración, evaluación, publicación y operaciones diarias

DECISION FAQ

Cuestiones comunes relacionadas con proyectos en curso

Echa un vistazo a las 265 preguntas.
Enterprise AI Transport Organization and Implementation

¿Qué se debe hacer para lograr el alto número y valor de los proyectos piloto AI?

Parar el crecimiento de los pilotos y consolidar el inventario de usuarios, tareas, estado, datos, efectos, costos y personas responsables de cada proyecto. Los pilotos sin usuarios reales, datos o indicadores a largo plazo deben suspenderse; los proyectos que son valiosos pero carecen de una integración del sistema, gobernanza del conocimiento o responsabilidad operacional deben ser centralizados y compartidos.

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¿Dónde debe comenzar la entrada de la Transformación Enterprise AI?

Enterprise AI Transport debe comenzar con una tarea operacional real, de alta frecuencia y verificable por resultados, en lugar de comprar modelos o construir grandes plataformas. Grabar el procesamiento actual, el consumo de tiempo, el trabajo posterior, las consecuencias de error y la responsabilidad manual, y seleccionar una escena donde las muestras están disponibles y se pueden utilizar manualmente para cubrir la parte inferior.

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Enterprise AI Transport Organization and Implementation

¿Debería el departamento de negocios o de TI ser responsable de la transferencia de AI de la empresa?

El transporte AI ambiental requiere una corresponsabilidad operativa y de TI, pero con diferentes responsabilidades. Cuestiones de definición del sector empresarial, calibre de conocimientos, muestras reales y resultados finales, y equipos técnicos de TI son responsables de interfaces de datos, privilegios de identidad, arquitectura, seguridad, difusión y transporte. La administración es responsable de establecer prioridades, presupuesto y toma de decisiones intersectoriales.

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empresa AI Eficacia, Seguridad y Operación Continua

¿Qué debo hacer con el proyecto "Enterprise AI"?

El ROI del proyecto AI de la empresa no puede medir sólo los costos de movilización de los modelos, ni puede ser medido por el “cuánta gente ahorrada”. Es importante registrar el tiempo del proceso actual, el tiempo dedicado al error, el tiempo de respuesta, la oportunidad perdida y los costos de cumplimiento, y comparar los cambios reales después de que AI haya estado en línea.

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Su juicio se basa en su situación real.

El caso es sólo una manera de llevar el proyecto de vuelta a su negocio.

Cuéntanos lo que es apropiado, lo que se hace en la primera fase y qué riesgos se plantean para identificar los procesos, sistemas y problemas actuales que se están abordando.

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