Si una empresa quiere usar AI, ¿debería empezar con el modelo o cambiar el proceso?
Enterprise AI debe comenzar con tareas de negocio y resultados de proceso, no con el primer modelo de adquisiciones. Cuando los procesos se confunden y los datos no están sujetos a responsabilidad, AI sólo aumentará las inconsistencias. Primero, identificará usuarios, entradas, resultados esperados, limpieza manual y acciones del sistema, luego seleccionará modelos, RAG s, reglas o rutas automatizadas utilizando muestras reales.
Este vídeo se utiliza para el aprendizaje de conocimientos institucionales-infomáticos y debates internos.
Veamos qué podemos hacer.
Enterprise AI debe comenzar con tareas de negocio y resultados de proceso, no con el primer modelo de adquisiciones. Cuando los procesos se confunden y los datos no están sujetos a responsabilidad, AI sólo aumentará las inconsistencias. Primero, identificará usuarios, entradas, resultados esperados, limpieza manual y acciones del sistema, luego seleccionará modelos, RAG s, reglas o rutas automatizadas utilizando muestras reales.
El contenido de vídeo de este tema es leído
A continuación se presentan interpretaciones textuales estructuradas del vídeo para el período actual, que permiten una lectura rápida, un debate interno y una búsqueda; no es subtítulo literal. Alrededor de “los negocios deben utilizar primero el AI, modelo o proceso”, se sugiere que se haga una distinción entre síntomas, causas empresariales y mejoras del sistema antes de decidir si se requieren ajustes de proceso, gobernanza de datos, integración del sistema, automatización o desarrollo de personalización.
1. Cómo se debe definir el escenario AI
El proceso en sí mismo es confuso y los datos no son responsables. Primero, identifica usuarios, insumos, resultados esperados, autorizaciones manuales y acciones del sistema, luego selecciona modelos, RAG s, reglas o rutas automatizadas utilizando muestras reales. Para este punto de juicio, las tareas, documentos, registros de comunicaciones o registros del sistema deben ser dibujados para comprobar la frecuencia, tiempo de espera, costos de trabajo, posiciones responsables y excepciones.
2. Por qué los procesos y la preparación de datos preceden a los modelos
El proceso en sí mismo es confuso y los datos no son responsables. Primero, identifica usuarios, insumos, resultados esperados, autorizaciones manuales y acciones del sistema, luego selecciona modelos, RAG s, reglas o rutas automatizadas utilizando muestras reales. Para este punto de juicio, las tareas, documentos, registros de comunicaciones o registros del sistema deben ser dibujados para comprobar la frecuencia, tiempo de espera, costos de trabajo, posiciones responsables y excepciones.
3. Cómo controlar las entradas de primera etapa con el PoC
El proceso en sí mismo es confuso y los datos no son responsables. Primero, identifica usuarios, insumos, resultados esperados, autorizaciones manuales y acciones del sistema, luego selecciona modelos, RAG s, reglas o rutas automatizadas utilizando muestras reales. Para este punto de juicio, las tareas, documentos, registros de comunicaciones o registros del sistema deben ser dibujados para comprobar la frecuencia, tiempo de espera, costos de trabajo, posiciones responsables y excepciones.
¿Qué debemos hacer con esta escena?
El primer paso en el proyecto es determinar qué proyectos de información deben hacer, en términos de tamaño, ruta de construcción, selección de productos y puntos de entrada AI. El primer paso es definir entradas reales, salida deseada, privilegios de herramientas, limpieza manual, manejo inusual y los indicadores de aceptación operacional, y luego decidir si utilizar reglas, scripts, API, Codex u otros AIAgents, alrededor de si una empresa quiere utilizar ZX
La verificación de las condiciones, la responsabilidad, las fuentes de datos y las excepciones se realiza utilizando muestras reales, y la presentación no se utiliza como sustituto de pruebas de producción.
La verificación de las condiciones, la responsabilidad, las fuentes de datos y las excepciones se realiza utilizando muestras reales, y la presentación no se utiliza como sustituto de pruebas de producción.
La verificación de las condiciones, la responsabilidad, las fuentes de datos y las excepciones se realiza utilizando muestras reales, y la presentación no se utiliza como sustituto de pruebas de producción.
Sendas sugeridas para mejorar
- 1Proceso de recuperación y base de costos
Seleccionar tareas y anomalías recientes y representativas, identificar a los participantes, productos de entrada, tiempo y costos actuales.
- 2Priorización por valor, riesgo y condiciones de aplicación
Distinción entre acciones que son autoejecutivas, que requieren confirmación manual y que prohíben el procesamiento automático.
- 3Primero, prueba un anillo cerrado cuantitativo.
Comience con el borrador, una copia o una escena limitada, y mantenga el transmisor anormal y el retiro.
- 4Ampliación o reorganización de las rutas mediante decisiones de datos
Observación continua de la precisión, adopción, ciclo de procesamiento, error y resultados de negocios reales.
Cómo automatizar el recibo e inspección es realmente eficaz.
La aceptación no puede basarse únicamente en si una sola demostración se ejecuta. Los siguientes resultados deben observarse continuamente utilizando muestras independientes y anomalías reales, y se deben mantener bases de referencia previas a la modificación del mismo calibre:
- Si los procesos básicos son realmente acortados
- Ya sea que los datos clave forman un calibre uniforme
- Utilización continua del personal
- Conciliación de los insumos, los costos operativos y el valor de las empresas
La autorización, aprobación, auditoría y adquisición manual también deben verificarse cuando se trata de la cantidad, el compromiso del cliente, la privacidad, el cumplimiento, el cambio de producción o las operaciones de eliminación.
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