¿Cómo puede la transformación empresarial AI pasar de ensayos de un solo punto a operaciones de escala?

En primer lugar, la empresa está en fase piloto, piloto o de producción.

El uso de la herramienta AI común por individuos es un ensayo; el uso de una muestra de la empresa en torno a una misión real, la identificación del usuario y el objetivo son un piloto; está vinculado a privilegios de identidad, actualizaciones de conocimientos, sistemas de negocios, eliminación inusual e indicadores operativos antes de acercarse a la aplicación de producción.

El inventario debe registrar al menos a los propietarios de negocios, usuarios destinatarios, cargas de trabajo, fuentes de datos, modelos e instrumentos, efectos actuales, intervenciones manuales, calificaciones de riesgo, costos de funcionamiento y el próximo punto de decisión. Los pilotos que han estado sin usuarios, sin indicadores o sin acceso a datos reales durante mucho tiempo deben suspenderse o redefinirse, en lugar de continuar agregando funcionalidad.

• Fase de prueba de la certificación de los límites de capacidad y la disposición a utilizar
• Prueba los efectos reales de la misión y las incertidumbres clave durante la fase piloto
• Certificación de estabilidad, responsabilidad, costo y valor de negocio en curso en fase de producción

Gestionar las inversiones de transporte de la empresa AI con escenas

Enterprise AI Transport no es adecuado para mantener una lista de aspiraciones funcionales. Más eficaz es agrupar los escenarios candidatos por valor de negocio, condiciones de datos, evaluabilidad, dependencia del sistema, consecuencias de error y potencial de reproducción, formando exploración, PoC, candidato de producción, operación en escala gris, despliegue de escala y detener seis estados.

Reordenamiento trimestral basado en resultados reales. Los escenarios de alto valor pero de gran valor complementan los conocimientos y datos; escenarios más eficientes pero eficaces en función del riesgo comienzan con la generación de recomendaciones y la aprobación manual; y los escenarios menos valiosos y de bajo uso terminan a tiempo. Esto evita la duplicación de herramientas de adquisición en diferentes departamentos, y permite que el presupuesto se centre en tareas con bucles cerrados de negocios claros.

• Categoría de ingresos: preparación de ventas, operaciones de plomo, servicios al cliente y gastos de continuación
• Categoría Eficiencia: procesamiento de documentos, recuperación de conocimientos, citas y flujo de hoja de trabajo
• Categoría de calidad: auditoría e inspección, identificación anormal, investigación y desarrollo y apoyo a la entrega
• Categoría de capacidades: gobernanza de conocimientos, acceso modelo, evaluación, competencia y plataforma de flujo de trabajo AI

Construcción de conocimientos, datos, modelos y bases de herramientas reutilizables

Las diferentes aplicaciones de AI comparten resolución de documentos, catálogo de conocimientos, privilegios de identidad, portales modelo, consejos y versiones de procesos, conexiones de herramientas, registros y estadísticas de costos, pero no todos los datos. El objetivo de la plataforma es reducir la duplicación de trabajo al separar cada escena de conocimientos, herramientas y privilegios operativos de acuerdo con los límites operativos.

Cuanto más claro sea el fondo, más rápido será la validación posterior de la escena, más fácil será localizar los riesgos de producción.

Cambio de la aceptación de proyectos a la operación en curso

La aplicación AI es probabilística, y una respuesta correcta no representa un efecto estabilizador. Cada escena debe preservar las tareas normales, anormales, conflictivas, desaparecidas, ultra vires e inductores, formar una evaluación versionativa y comparar continuamente las dimensiones de la precisión, citación, terminación, negativa, corrección manual, demora y costo.

El fracaso de la producción es introducir la cuenta de caso malo, y el problema de marcar proviene del conocimiento, la recuperación, el modelo, las puntas, las herramientas, las reglas de operación o la entrada del usuario. El modelo o conocimiento se actualiza para reexaminar la regresión, evitando una optimización de los efectos locales que socavan otras tareas.

• Evaluación sin límite para determinar si la versión está en línea
• Evaluación a escala gris para observar usuarios reales y entornos de proceso
• Vigilancia en línea detectada discrepancias en calidad, costo, retraso y acceso
• Control doble de negocios para identificar eficiencia, calidad, crecimiento o valor de riesgo

Clarificar las responsabilidades operacionales de los equipos operacionales, de tecnología de la información y de seguridad

El equipo es responsable de objetivos, conocimientos, tareas de muestra y resultados finales; AI o el equipo de aplicación para modelos, recuperación, flujo de trabajo y evaluación; equipo de TI para identidad, interfaz, medio ambiente, distribución y monitoreo; y seguridad y gestión para datos, autoridad, auditoría y límites de movimiento de alto riesgo.

La aplicación de producción debe designar al gerente de productos y operaciones para determinar cuánto tiempo se actualiza el conocimiento, para evaluar cuándo se está implementando, quién maneja las anomalías, que suspende el proceso, los costos de modelo y herramienta. No hay responsabilidad continua para la aplicación AI, incluso si el rendimiento inicial es bueno, y rápidamente se desploma debido a lapsos de conocimiento, cambios de interfaz y nadie maneja tareas fallidas.

Medir los resultados de Enterprise AI Transport con un objetivo gradual

La primera fase, sin utilizar la “portbrise AI” como único objetivo, permite la selección de dos a tres escenarios empresariales y un conjunto de capacidades compartidas: por ejemplo, recuperación de conocimientos y soporte de servicio de pasajeros para compartir la gobernanza y privilegios del conocimiento, extracción de documentos y oferta para apoyar el acceso modelo, producción estructurada y procesos de aprobación. Primero, el valor de reutilización se demuestra y luego el proceso se extiende gradualmente.

Ejemplo: Una empresa tiene cuatro pilotos AI, uno de los cuales está en negocios reales y tres equipos mantienen cuentas de conocimientos y modelos. El primer objetivo puede ser completar el inventario del escenario y detener el juicio, mover dos escenarios valiosos en los privilegios, registros y mecanismos de evaluación unificados, y seguir midiendo el uso, corrección manual, duración de la misión y costos de funcionamiento durante un período de seis semanas de grises.

• Resultado de la organización: los escenarios son responsables, los mecanismos de adopción de decisiones y el tempo operacional son claros
• Resultados del proyecto: Conocimiento, modelos, herramientas, privilegios y evaluaciones reutilizables
• Resultados operacionales: comparación de la eficiencia, calidad, ingresos y cambios de riesgo con el mismo calibre
• Resultado del activo: configuración del código fuente, datos, documentación y capacidad de funcionamiento se pueden tomar sobre