¿Cómo se selecciona la transformación Enterprise AI? Prioridad de valor y método de evaluación ROI

Primero, construimos toda la escena y no tenemos que decidir sobre la tecnología.

Las empresas pueden recopilar preguntas de clientes, ventas, operaciones, documentación, análisis de datos, investigación y desarrollo, producción y conocimiento interno, pero cada idea debe ser escrita en una tarea específica: quién utiliza qué entrada, qué salida, y qué negocio se mueve a lo que conduce.

El “Big Model for Building Enterprises” no es un escenario, pero se hace una evaluación del “servicio de pasajeros, según las reglas de orden y de membresía, para responder a la pregunta después de la venta y transferir a las personas según sea necesario”. Cuanto más específico sea la tarea, más fácil será juzgar la base del proceso existente, la fuente de los datos y los criterios de aceptación.

Cuatro dimensiones para determinar la prioridad de la escena.

Se recomienda que la puntuación se dé a partir de cuatro dimensiones: valor de negocio, viabilidad de implementación, control de riesgos y replicabilidad. El valor incluye ahorro de tiempo, reducción de errores, mayor transformación, ciclos más cortos y reducción de riesgos; y muestras de cuidado de viabilidad, conocimiento, interfaces, estabilidad de proceso y colaboración de los usuarios.

Los escenarios de alto valor, pero de alto riesgo, no pueden ser abandonados, y pueden ser precedidos por una búsqueda de sólo lectura, generación de propuestas o aprobación manual. La funcionalidad de bajo valor, pero simple no debe ser construida sobre la base de una demostración fácil.

• Valor de negocio: la medida en que se afectan los ingresos, costos, eficiencia, calidad o riesgo
• Feasibilidad de aplicación: disponibilidad de datos, conocimientos, interfaces, muestras y procesos
• Control de riesgos: Si los errores pueden ser detectados, corregidos y retenidos
• Replicabilidad: si la capacidad puede ampliarse a más equipos, productos o procesos

Primero, mediremos la base de referencia manual y luego discutiremos los beneficios de AI.

Sin una base de referencia actual, es imposible juzgar si AI ha mejorado sus operaciones. Las empresas deben registrar el volumen de tareas, el tiempo promedio de procesamiento, el tiempo de espera, la tasa de error, el trabajo, los costos de trabajo, la conversión y la satisfacción del usuario, y distinguir entre los picos y las rutinas.

El proyecto AI está en línea utilizando la misma comparación de calibre, mientras que cuenta revisión manual, procesamiento de anormalidad, llamadas modelo, recursos de nube y costos de mantenimiento operativo. Si el tiempo guardado es liberado a trabajos de mayor valor también debe entrar en la redondeo.

El ROI no es sólo un reemplazo humano, sino también un crecimiento y un valor de riesgo.

Los beneficios deben ser igualados por indicadores en lugar de una conversión uniforme a “cuántos menos empleados”.

Las ganancias pueden clasificarse en cuatro categorías: eficiencia, calidad, ingresos y riesgo, y un ciclo verificable. Para proyectos que son difíciles de monetizar directamente, al menos el uso, el éxito de la misión, la adopción y las tasas de terminación de las actividades operacionales deben especificarse.

• Eficiencia: tiempo de procesamiento, tiempo de espera, rendimiento y retraso
• Calidad: Tasa de precisión, tasa de trabajo, consistencia y comentarios de clientes
• Crecimiento: Transformación de pan, velocidad de respuesta, compra o lista de clientes mejorada
• Riesgo: inspección del cumplimiento, detección de anomalías, capacidad de autoridad y auditoría

La tarea del PoC es eliminar las incertidumbres clave.

El PC no es una versión reducida, ni es simplemente unas cuantas respuestas exitosas. Debe utilizar muestras reales para verificar los vínculos más inciertos, como la recuperación de conocimientos empresariales, llamada de herramientas, extracción de documentos, reglas de negocio, calibre de indicador o costo de modelo.

Después de terminar, registrará las tasas de éxito, errores importantes, intervenciones manuales, demoras, costos y dependencia de producción, y luego decidirá entrar en la implementación formal, completar la base de datos o terminar la entrada.

Forma un conjunto de escenarios AI entreprise y un mecanismo de reajuste trimestral

El Enterprise AI Transport no sólo debe mantener la lista de proyectos sino también el conjunto de escenarios: que están en investigación, PoC, pruebas de producción, promoción de escalas o discontinuación, y que son los pasos responsables, indicador, riesgo y próximos para cada escenario.

Cuando se realiza la re-display trimestral, se amplían las escenas con resultados reales de negocios, se modifica el proceso con uso pero no tiene valor suficiente, se detiene la funcionalidad inservible a largo plazo y se reutilizan los datos, privilegios, capacidades de evaluación y monitoreo para el próximo proyecto. Esto permitirá que AI desarrolle gradualmente la capacidad organizativa.