En primer lugar, el mismo conjunto de normas compara diferentes aplicaciones AI
El servicio al cliente AI, el procesamiento de documentos, el caso de conocimiento y el análisis de datos parecen ser productos diferentes, que requieren respuestas inherentes a varias preguntas: quién utiliza los resultados, cuál es la tarea actual y el tiempo de trabajo, si los datos ingresados son legales y disponibles, cómo se juzgan los resultados correctos, qué consecuencias tendrá el error, qué sistema de negocio los resultados AI finalmente entran, y quién continuará operando después de que el resultado es en línea.
Se recomienda que la puntuación se dé a partir de seis dimensiones de valor empresarial, preparación de datos, viabilidad técnica, riesgo de error, dependencia del sistema y costo continuo. Alta frecuencia, abundancia de muestras, resultados que pueden ser muestreados y pueden convertirse en tareas manuales, generalmente mejor adaptados a la primera fase del PoC; baja frecuencia, cambios de reglas o tareas que directamente resultan en compromisos significativos deben ser optimizados o mantenidos juicio manualmente.
¿Qué tipo de negocio desarrolla AI?
La primera cuestión puede comenzar con una clasificación de preguntas, una respuesta al conocimiento, un resumen de la sesión y una ayuda para sentarse, y luego acceder gradualmente a pedidos, membresía, logística o hojas de trabajo. Las reclamaciones, controversias de reembolso y compromisos delicados deben ir acompañadas de reglas claras para la transferencia de trabajo.
El PC utiliza un conjunto de consultas genuinas para evaluar la base de la respuesta, corrección de las consultas comerciales, rechazos, transferencias y tiempos de respuesta; y la ejecución de la producción también se hace a través del acceso a canales, autenticación, privilegios, minutos de reuniones, trabajo de escritorio y operaciones de conocimiento.
- Preparación de consejos históricos, respuestas estándar y versiones de políticas
- Utilice privilegios mínimos y auditorías de operaciones al conectar las consultas comerciales
- Crear una mala responsabilidad de actualización de casos y conocimientos
¿Qué procesos son adecuados para el sistema de procesamiento de documentos AI?
Cuando los contratos, la solicitud de cotizaciones, citas, formularios de aplicación, informes e instrumentos están en grandes cantidades, AI puede apoyar la clasificación, OCR, extracción de campo, emparejamiento de documentos, generación de plantillas y consejos inusuales. El proyecto requiere claridad sobre el tipo de documento, campos clave, reglas de negocio, muestras de baja calidad y condiciones de revisión manual, que no se pueden probar sólo en PDF, que es el formato estándar.
Los resultados formales son confirmados por personal autorizado y documentados el documento fuente, resultados de extracto, versión de regla, modificación manual y escritura del sistema. Después de ir en línea, las diferentes plantillas y calidad escaneada se verifican continuamente, evitando una disminución silenciosa en la eficacia de los documentos después de cambios en la fuente del documento.
¿Qué base es necesaria para el análisis de datos AI y la extracción de lenguaje natural
La extracción de lenguaje natural es adecuada para que los equipos de datos puedan manejar repetidamente cuestiones comerciales comunes, y la empresa ya puede proporcionar información sobre la fuente y el calibre de los indicadores clave. AI entiende los problemas de usuario, selecciona indicadores y genera proyectos de análisis, pero no debe tener acceso a bases de datos de producción sin fronteras. Una estructura más segura es proporcionar acceso a lenguaje natural a sólo conjuntos de datos leídos, capas semánticas de indicadores y puertas de consulta.
Los proyectos deben seleccionar primero un pequeño número de preguntas de alto valor en ventas, clientes, pedidos, inventarios o servicios, y establecer respuestas estándar, plazos, condiciones de filtración y privilegios. Recibir e inspeccionar requiere reconciliación con los informes existentes o sistemas de fuentes y pruebas para la ambigüedad, excesos, consultas complejas y limitaciones de recursos. Cuando los calibres de datos no están armonizados, la primera tarea es a menudo la gestión de datos, en lugar de agregar directamente interfaces de chat.
La base de conocimientos empresariales es una aplicación independiente y la base para otras escenas de AI.
Cuando se dispersa información sobre sistemas, productos, proyectos y servicios de pasajeros, es posible construir una empresa con un filtro de referencia y permiso fuente. Pero la base de conocimientos no siempre se carga y se utiliza permanentemente, y requiere un catálogo, versión, validez, responsabilidad, rango de acceso y mecanismo de actualización.
Los clientes e inteligentes de AI generalmente regresan a la base de conocimientos, y el procesamiento de documentos también puede estructurar nueva información en el sistema de conocimientos. Las empresas pueden comenzar con un conjunto de información de alto valor y preguntas fijas, autenticar la recuperación, citación, autoridad y actualización, luego expandir gradualmente su alcance para evitar una gobernanza de datos de primera etapa fuera de control.
Cómo seleccionar la primera escena y completar la implementación del software AI
La empresa puede seleccionar un proceso que sea claro en cuanto a la cantidad de tareas, los resultados pueden ser evaluados, las muestras están disponibles, los riesgos pueden ser cubiertos y los líderes de negocios están dispuestos a participar, primero grabar una línea de referencia manual y luego utilizar una gama limitada de PoC para verificar la calidad, velocidad, costo e interfaces.
Los diferentes escenarios pueden compartir las puertas modelo, privilegios de identidad, conocimientos, evaluación y capacidades de registro, pero no deben construir grandes plataformas en el primer proyecto. En primer lugar, un escenario puede formar un círculo de negocios cerrado y un mecanismo operativo, entonces un componente validado puede ser replicado en un proceso vecino.
- Haz el trabajo real, PoC, sin mostrar la muestra en lugar de la validación del negocio.
- Cálculo separado del desarrollo y modelo únicos, recursos en la nube, costos operativos
- Entrega de código fuente, configuración, evaluación y medición, interfaz, información de despliegue y transporte
Cambiar el desarrollo del servicio cliente AI de las conclusiones de la lectura a la entrada de proyecto
El problema más probable después de leer artículos metodológicos es la aceptación de principios, que no se traducen en el siguiente paso. Se propone que el jefe de operaciones organice un mini-taller de 60-90 minutos, eligiendo sólo un proceso real y no apresurarse a discutir la plataforma completa.
Paso 1: Establecimiento de una situación actual y una base de referencia de la muestra
Se elaboran tareas recientes normales, inusuales y fronterizas en torno a “Ai applications compared with the same set of standards” y registra volúmenes de procesamiento mensuales, tiempos de espera, tiempos de procesamiento reales, tasas de trabajo, puntos de contacto manuales, consecuencias de error y herramientas actuales. Si los datos son insuficientes, es posible registrar un período de una a dos semanas, pero con una referencia al ciclo de muestra y fluctuaciones operacionales. No establecer una buena tasa de ahorro primero, y luego
Paso 2: Aclarar el cierre inicial y la inacción
La primera fase está diseñada para permitir que una cadena funcione y sea retraceable, en lugar de apilar todo el procesamiento de documentos AI, análisis de datos AI, aplicaciones de empresa AI en la misma versión.
Paso 3: Coincide con los resultados técnicos a la evidencia de ingeniería
Establecer una relación de seguimiento entre el número de requisitos, número de muestra, resultado de prueba y versión alrededor de "lo que es adecuado para el sistema de procesamiento de documentos AIS".El proyecto AI también guarda una versión de la configuración de evaluación, insinuación o proceso, fuente de modelos y conocimientos, registros de corrección manual y baja confianza, sobresuelve y prueba de fallo.
Paso 4: Recepción, inspección y disco con el mismo calibre
Suponiendo que el proceso original se ocupa de 600 tareas mensuales, una media de 20 minutos y una tasa de retorno del 10%, el objetivo puede ser declarado como “seis semanas en la línea, con una complejidad similar, y una reducción media del 25% en el tiempo, y una tasa de rendimiento no superior a la base original”. Este conjunto de cifras sólo demuestra el método de medición, que no representa los resultados de ningún cliente; los indicadores formales deben ser identificados por la propia empresa.
- Material operacional: diagrama de flujo, función, misión de muestra, cuestiones actuales y datos de referencia
- Material técnico: inventario del sistema, interfaz, acceso a datos, entorno de despliegue y necesidades de seguridad
- Material del proyecto: alcance de primera fase, exclusiones, matriz de responsabilidad, hitos y mecanismos de cambio
- Material de recepción e inspección: conjunto de pruebas, registros de ejecución, lista de deficiencias, consultas de indicadores y documentos de entrega
Cuando estos materiales son identificados conjuntamente por los partidos operativos y técnicos, el método del artículo se introduce en el proyecto. Si los datos clave, la autorización de interfaz o la persona responsable no están en su lugar, el siguiente paso lógico es generalmente un diagnóstico limitado o PoC, en lugar de un compromiso inmediato para completar el período de trabajo y el precio total fijo.
Aplicar metodología para la acción de proyectos
- Primera aplicación AI se determina por valores comunes de negocio, condiciones de datos, riesgos y evaluabilidad
- El servicio al cliente AI, la documentación y el análisis de datos requieren diferentes indicadores y la subida manual
- PoC Capacidad de certificación para la implementación de sistemas de refilado Ingeniería, Gobernanza y Operaciones en curso
Servicios, programas y directrices para la adopción de decisiones pertinentes
Desarrollo y aplicación de servicios de cliente Enterprise AI
Ver conocimientos, consultas empresariales, sinergias de asientos, evaluación y alcance de las operaciones
Ver detallesEscena de documentosAI Desarrollo del sistema de procesamiento de documentos
Ver identificación, extracción, validación de reglas, revisión manual y operaciones
Ver detallesEscena de datosSistema de análisis de datos enterprise AI
Ver sintaxis de indicador, extracción de lenguaje natural, consulta de permisos y capacidad de análisis de negocios
Ver detallesContinuando conciliando las cuestiones comunes en la adopción de decisiones de proyectos
¿Cómo difieren los recursos externos de FDE del desarrollo de software AI común?
La externalización de FDE enfatiza el trabajo a fondo de los ingenieros, trabajando con usuarios, datos, modelos y sistemas existentes para avanzar en la aplicación. El desarrollo normal de AI generalmente comienza con un requisito funcional más claro, centrándose en aplicaciones e interfaces. FDE es más adecuado para proyectos que necesitan ser identificados, alimentados o impulsados en sectores.
Ver respuesta completaAI Contratación de adquisiciones, cotizaciones y aceptaciones¿Debe la aplicación de la aplicación desarrollarse primero ser un PoC o una implementación directa del sistema formal?
Cuando no se han validado los efectos del modelo, la calidad de los datos o las condiciones del sistema, se debe realizar un rango limitado de PoC; si el mismo tipo de capacidad se valida en una muestra real, los estándares de alcance, interfaz y aceptación son estables y pueden integrarse directamente en el proceso de producción. PoC no es un sistema formal de bajo costo, sino una respuesta a las incertidumbres clave.
Ver respuesta completaempresa AI Eficacia, Seguridad y Operación Continua¿Cómo debe el proyecto AI desarrollar indicadores de aceptación e inspección?
El proyecto AI no puede aceptar y aceptar simplemente “mira bien” o comprometerse a una precisión del 100% de los datos. Los indicadores deben cubrir tanto los resultados de negocios, los efectos de modelo, el rendimiento del sistema, los privilegios de seguridad y los fondos manuales. La colección de pruebas debe derivarse de operaciones reales y ser estructurada de acuerdo a la dificultad y el riesgo.
Ver respuesta completaEnterprise 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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