Bueno, conocer el caso termina cuando subes el documento.
La información comercial suele ser dispersa en toda la web, OA, sistemas de servicio de pasajeros, manuales de productos, plantillas de contrato y experiencia del personal.
Una base de conocimientos empresariales confiable debe comprender primero la clasificación de conocimientos, fuentes de documentos, reglas de versión, responsabilidades actualizadas y alcance de aplicación para que AI pueda responder preguntas basadas en el contenido correcto, actualizado y ordenado.
RAG, el enfoque es hacer la respuesta válida y rastreable.
RAG puede reducir las ilusiones modelo y hacerlas más relevantes para el negocio. Pero el efecto de RAG depende de una estrategia de corte, búsqueda de vectores, memoria de palabras clave, reordenamiento, y mecanismos de cita y retroalimentación.
En escenarios como servicio al cliente, soporte de ventas, consultas del sistema interno y auxiliares de archivos técnicos, la respuesta está disponible o no, afectando directamente la confianza y aceptación del personal de negocios.
- Severs de documentos para mantener la sintaxis de negocios
- Los resultados de la búsqueda deben mostrar la fuente y la versión.
- Se transferirá o introducirá una baja confianza a la lista para que se complete
AI Acceso a la empresa central
La aplicación de AI puede exponer información sensible a la persona equivocada si el permiso es ignorado.
Por lo tanto, FDE necesita incorporar la autenticación, la herencia de autoridad, los registros operativos, el filtrado de información sensible y el seguimiento de auditoría en las capacidades básicas al diseñar una solicitud para la empresa AI, en lugar de reingresar.
La gobernanza de los datos es un proceso continuo iterativo.
AI debe realizar un seguimiento de las preguntas de los usuarios, conocimiento infalible, respuestas de baja calidad, correcciones manuales y resultados empresariales cuando está en línea. El objetivo de la gobernanza de los datos no es reunir bien la información, sino conseguir que el sistema lo use más precisamente.
Es sólo cuando la empresa puede fregar continuamente la retroalimentación de nuevo en la base de conocimientos, consejos, flujos de trabajo e interfaces de sistemas que AI transfiere de un solo proyecto a una capacidad a largo plazo.
Cambio de las conclusiones de lectura a la aportación de proyectos
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
Alrededor de "la caja de conocimiento no sube documentos ni los cierra" se traza de tareas normales, inusuales y fronterizas recientes, registrando el procesamiento mensual, tiempos de espera, tiempo de procesamiento real, tasas de trabajo, puntos de contacto manuales, consecuencias de error y herramientas actuales. Si los datos son insuficientes, es posible registrar el ciclo de muestra y fluctuaciones de negocio durante una o dos semanas seguidas. No establecer una buena relación de ahorro primero, entonces revertir los datos.
Paso 2: Aclarar el cierre inicial y la inacción
El objetivo de la primera fase del RAG es proporcionar respuestas basadas en evidencias, basadas en trazabilidad a los insumos, procesos, salidas, funciones de uso y condiciones de terminación. La primera fase es para sistemas separados que deben ser accedidos, información que se requiere de los clientes, asuntos de alto riesgo que no se pueden manejar automáticamente y condiciones que dependen de terceros. La primera fase es mantener un enlace funcionando y resonable, en lugar de apilar todos los datos de base de gestión
Paso 3: Coincide con los resultados técnicos a la evidencia de ingeniería
Establecer una relación de seguimiento entre números de necesidades, números de muestra, resultados de pruebas y versiones alrededor de "Autoridades y Decisiones de auditoría" El proyecto AI también mantiene una versión de la colección de evaluaciones, consejos o configuración de procesos, fuentes de modelos y conocimientos, registros de corrección manuales y baja confianza, ultra vires y pruebas de regresión de fallos. No depende de una sola demostración para producir la respuesta correcta.
Paso 4: Recepción, inspección y disco con el mismo calibre
Suponiendo que el proceso original se encargue de 600 tareas mensuales, una media de 20 minutos y una tasa de retorno del 10%, combinado con “la gobernanza de datos para servir continuo e iterativo” pre-ajusta el ciclo de observación y el umbral de calidad. El objetivo puede describirse como “seis semanas en la línea, con una reducción promedio del 25% en el tiempo, y una tasa de retorno de no más que la base original, dado el grupo de resultados propios.”
- 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
- • Se necesita la base de conocimientos de confianza y trazabilidad para establecer un sistema eficaz y responsable de conocimientos.
- RAG para equilibrar la calidad de búsqueda, cita y procesamiento de baja confianza
- Mecanismos de auditoría y retroalimentación son la base para aplicaciones de nivel de producción AI
Continuando 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.
Ver respuesta completa¿Necesitas más análisis en el contexto del estado actual de la empresa?
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