¿Cómo puedo elegir entre la empresa y el proveedor de servicios de transición AI?

Primero, veremos si la firma necesita asesoramiento, el PoC o toda la operación.

Las capacidades externas requeridas son diferentes en diferentes etapas. Sólo cuando la dirección no está clara si se realiza la consulta de transición AI y el diagnóstico de escena; conocimientos, muestras y líderes empresariales están disponibles pero el modelo no está definido para PoC limitado; y el prototipo sólo se desarrolla mediante validación, preparación para el acceso a CRM, ERP, OA o plataformas de negocio, y la implementación a largo plazo.

El límite del proyecto suele ser poco fiable si el proveedor se compromete a ofrecer un precio y un efecto completo antes de que sea consciente del volumen de negocios, fuentes de datos, consecuencias de errores y el entorno del sistema. Una empresa puede requerir a la otra parte que presente una lista de cuestiones, necesidades de información y juicios de fase para ver si está dispuesta a identificar incertidumbre en lugar de apresurarse a empaquetar todas las necesidades en un proyecto grande.

• Lista de escenarios de entrega, clasificación de valor y hoja de ruta para la fase de asesoramiento
• Entrega de conjuntos de tareas fijos, resultados de lanzamiento y recomendaciones para los insumos continuos en la fase PoC
• Ejecución de la fase de ejecución de aplicaciones, interfaces, competencias, pruebas, despliegue y capacidades operacionales

Evaluación de proveedores de servicios en una misión real, no sólo una presentación genérica

La pregunta y respuesta común, la documentación pre-preparada y los caminos suaves sólo muestran que el modelo tiene alguna capacidad para manejar las tareas reales de la empresa. Una evaluación debe incluir una muestra disensiva que abarca normal, falta, conflicto, ultra vires, anomalías y situaciones que requieren juicio manual, y permitir a los candidatos explicar los métodos de prueba, diferencias en resultados y razones para el fracaso.

El excelente equipo no sólo muestra la mejor salida, sino que ahorra modelos, conocimientos, consejos, reglas y herramientas que se repiten y comparan con el mismo conjunto de tareas. Para el resultado equivocado, el equipo debe ser capaz de distinguir entre problemas de datos fuente, recuperación de conocimientos, razonamiento modelo, reglas de proceso, interfaces de sistema o configuraciones de privilegios, y sugiere la reparación correspondiente o la base manual.

• ¿Pueden verificarse los resultados de nuevo en una muestra fija?
• Respuestas si se citan fuentes y se observan privilegios
• Ya sea para reingresar, revertir o transferir herramientas después de que no hayan llamado
• si se deben aplicar evaluaciones de regresión después de actualizar modelos y conocimientos

Comprobar la gobernanza de datos, la integración de sistemas y la capacidad de ingeniería de producción

El proceso de creación de un proveedor de servicios debe ser revisado por su capacidad para realizar habilidades de ingeniería de software como identificación, segregación de autoridad, integración API, retesting, auditoría de registros, monitoreo de desempeño y distribución en escala gris.

El conocimiento y los datos no pueden ser importados sin ser gestionados. La fuente, persona responsable, versión, validez, acceso, acceso y actualización de procesos deben ser identificados; cuando los datos están relacionados con clientes, contratos, empleados o operaciones, las fronteras de la desensibilización, retención, modelización y despliegue deben determinarse.

Armonización de las licitaciones y los programas para el mismo conjunto de cuestiones

Al comparar los diferentes programas de transporte de la empresa AI, todos los proveedores de servicios deben tener el mismo entorno empresarial, condiciones de muestra, alcance de sistema e indicadores de éxito, y se les pide que expliquen por separado las hipótesis, exclusiones, costos de terceros, colaboración con los clientes y principales riesgos, lo que permitiría distinguir entre las diferencias de precios de la eficiencia del equipo, las rutas técnicas o la omisión de la gestión de datos, la alineación de interfaces, la evaluación y la rendición de cuentas.

El programa sugerido debe al menos responder: por qué las primeras escenas valían la pena hacer, que condiciones aún no estaban en vigor, cómo se detuvo o continuó el PoC, qué límites se utilizaron para datos y modelos, cómo se conectaron los sistemas existentes, qué resultados se aceptaron, cómo se intercambiaron la configuración del código fuente y los números de cuenta, y quién actualizaría los conocimientos, procesaría anomalías y los costos de control cuando se estuvieran en línea.

• Alcance de las operaciones y funciones de uso
• Conocimiento de datos e interfaz de sistema
• Indicadores, muestras y calibración de aceptación
• Seguridad, despliegue y dependencia de terceros
• Entrega, propiedad intelectual y responsabilidad
• Funcionamiento, mantenimiento y seguimiento del enfoque iterativo

Desglose de los contratos por decisión de nodos para reducir el riesgo de entrada única

Enterprise AI Transport puede optimizar el contrato de división o hito por diagnóstico, PoC, ejecución y operación de producción. Cada etapa establece las condiciones para entrada, salida, tiempo, responsabilidad mutua y entrada en la siguiente etapa.

La recepción e inspección no debe limitarse a “los sistemas son utilizables”. Los conjuntos de tareas de verificación de fase PoC, calidad, citación, intervención manual, tiempo de respuesta y coste único; la fase de producción verifica funcionalidad, interfaz, autoridad, seguridad, rendimiento, registros, implementación y respaldo; y la fase de entrega revisa código fuente, configuración, números de cuenta, reglas de datos, documentación, capacitación y asuntos sin terminar.

Utilizar la capacidad operacional para determinar si el transporte Enterprise AI es sostenible

El proveedor de servicios debe describir los mecanismos de vigilancia, reingreso, gestión de versiones y respuesta a problemas, en lugar de utilizar la terminación del despliegue como punto final del proyecto.

Por ejemplo, una empresa planea utilizar AI para procesar material de ventas, que permitirá la grabación de tareas mensuales, tiempo medio de consumo, tiempo de trabajo y tiempos de espera, y seis semanas de operación en escala gris para comparar las tasas de adopción, modificaciones manuales y ciclos de entrega final. Las cifras provienen de la propia base de referencia de la empresa para determinar si el Enterprise AI Transport ha creado valor o sólo ha añadido un nuevo conjunto de herramientas para mantenerse.