Home / Services / Enterprise AI Soluciones y Servicio de Transporte de Pequeña y Mediana Empresa AI
PROFESSIONAL SERVICE

Solución Enterprise AI y empresa pequeña y mediana

La aplicación de cuentas modelo de aplicación o una demostración no es un modelo, sino una selección de base de conocimientos, uniformes de pasajeros, agente, documentación, análisis o escenas de flujo de trabajo, que permiten a AI entrar en circuitos cerrados de negocios mensurables a través de misiones reales, PoC, implementación de software, implementación de sistemas, producción en vivo y evaluación continua.

Priorizar la entrada en escenarios cuantificablesReducir la duplicación de consultas y el procesamiento manualAcortar el servicio al cliente, las citas y los ciclos de documentosConsiga AI en el sistema de negocios existenteFomento de la capacidad de las empresas para la sostenibilidad de AI

No es necesario preparar una solicitud completa de asistencia.

Solución Enterprise AI para conectar datos de documentos de conocimiento a sistemas de negocios

Problemas que las empresas suelen enfrentar

Los pilotos AI son numerosos, pero no hay negocio cerrado.

Los modelos generales no entienden el conocimiento de negocios y las reglas de negocio

La producción de AI carece de base, autoridad, auditoría y evaluación de la calidad

Los modelos se desconectan de los sistemas existentes, como CRM, ERP, OA, etc.

Falta de claridad en la seguridad de los datos, los costos de despliegue y los límites operacionales continuos

Nuestros servicios básicos

01

Uso del diagnóstico de iPletion, prioridad del escenario y evaluación del ROI

02

Base de conocimientos empresariales, búsqueda RG y preguntas inteligentes y respuestas

03

Servicio al cliente AI, asistente del personal y asesoramiento empresarial multiciclo

04

AI Agente, Llamada de herramienta y ejecución de tareas multipaso

05

Presupuestos inteligentes, contratos, informes y procesamiento de documentos

06

Análisis de datos AI, conocimiento de negocios y extracción de lenguaje natural

07

Reconocimiento de imagen, control de calidad, extracción de papel e información visual

08

Reconocimiento de voz, transliteración telefónica, comprobación de sumario y calidad

09

automatización de flujo de trabajo AI y tareas de sistema cruzado

10

Añadir AI funciones de búsqueda, generación, análisis y apoyo en la toma de decisiones a los programas existentes

11

Privatización de la implementación de modelos grandes, portal modelo, evaluación y gobernanza de seguridad

PROJECT DECISION PATH

Continuar juzgando en el contexto de los proyectos actuales

Los límites de servicios, las bases presupuestarias y las modalidades de ejecución para las distintas fases del proyecto no son idénticos y pueden evaluarse más a fondo conjuntamente con los siguientes.

Entrega de proyectos

Los límites finales de la prestación se definen según el alcance de los servicios, la fase de construcción y las modalidades de cooperación, y se describen a continuación como resultados comunes.

DELIVERABLEAplicación de iPrism diagnóstico, lista de escena y mapa de ruta de transición
DELIVERABLEPrototipo, dataset de evaluación de versiones e informe de impacto para el PC
DELIVERABLEBase de conocimientos ejecutable, cliente AI, aplicaciones de agente o empresa AI
DELIVERABLEModelos, conocimientos, privilegios, interfaces y configuración de flujo de trabajo de negocios
DELIVERABLEPrivatización o entorno de despliegue mixto y programas de reversión
DELIVERABLEIndicadores operacionales, seguimiento y auditoría, uso de manuales y planes de optimización continuos

Cómo se evalúa el presupuesto del proyecto

Cobertura de servicios y cierre de negocios requerido para la primera fase: aplicación de iPrense diagnóstico, prioridad de escena y evaluación de ROI, base de conocimientos empresariales, búsqueda de RG y pregunta de inteligencia y respuesta

Nivel de integridad de los códigos, datos, sistemas, equipo y documentos existentes y alcance de la cobertura que se audite, se reubique o vuelva a instalar

Número de interfaces de terceros, responsabilidades de coordinación, calidad de los datos, compensación inusual y cooperación con proveedores externos

Necesidades no funcionales como el rendimiento, la disponibilidad, la seguridad, la autoridad, la auditoría, el cumplimiento y las ventanas de acceso

Profundidad de la ejecución y responsabilidad a largo plazo: entorno de privatización o despliegue híbrido y programas de reversión, indicadores operacionales, vigilancia y auditoría, utilización de manuales y planes de optimización en curso, y garantía, transporte de mantenimiento de la paz y alcance iterativo continuo

Estas circunstancias no recomiendan el inicio inmediato del pleno desarrollo.

No hay tareas operacionales claras, sólo se espera un modelo genérico

No hay datos disponibles, conocimiento o participación de líderes empresariales

Pedir a AI que reemplace completamente la toma de decisiones manual, pero no acepte los costos de error y gobernanza

Su situación es relevante.

No sé qué escenario debería hacer AI primero.

Digamos qué está pasando, qué está pasando, qué está pasando, qué está pasando, vamos a ver si podemos conseguir un rapidito en la base de conocimientos, agente, o un poco de automatización de flujo de trabajo.

IMPLEMENTATION PLAYBOOK

Cómo pasar de la demanda a una solución aceptable

Se utilizan los siguientes métodos para explicar la metodología de aplicación, el calibre de datos y los límites de responsabilidad, y no se utilizan como un proxy para el juicio de proyecto por listas funcionales.

Palabras clave y descripción del contenido

Esta página contiene el contenido organizativo sobre cuestiones de servicio real, como la aplicación de la entrada AI, aplicación, orientación o el uso de una empresa media o pequeña, o de una empresa media o pequeña. Las palabras clave se utilizan para ayudar a los usuarios y sistemas de búsqueda a identificar temas sin comprometerse a efectos fijos; alcance final, ciclo, presupuesto e indicadores se basan en el diagnóstico de proyecto, contrato y la base de aceptación.

DELIVERY PATH

Pautas de aplicación y entrega

Cada etapa tiene objetivos claros, funciones participativas y resultados evaluables, y no se deja una decisión importante al final del proyecto.

01Diagnóstico de negocios y secuenciación de escena
02Evaluación de datos y riesgos
03Validación de Prototipo e Indicador
04Construcción del sistema de producción
05Integración de los sistemas existentes
06Gobernanza en vivo y optimización continua
FAQ

FAQs

Las cuestiones más comunes antes de la cooperación se señalan claramente con antelación.

¿Dónde debe comenzar la entrada de la Transformación Enterprise AI?+

Comience con alta frecuencia, alto costo, datos relativamente completos y riesgos de error controlables para establecer valores de validación de indicadores claros, y luego se expanda gradualmente a más departamentos y procesos.

¿Podría agregar AI al software existente?+

Sí. Evaluaremos la interfaz de sistemas existentes, privilegios, datos y procesos de usuario, acceso por plugins, servicios independientes AI, portales modelo o reingeniería modular.

¿Debemos tener un modelo grande de desproyimiento pryvate?+

La selección debe basarse en la sensibilidad de los datos, el co-dispatch, los efectos del modelo, la capacidad de movilidad y el presupuesto, entre el modelo de propiedad pública API, el ejemplo exclusivo, la estructura híbrida y el desproyimiento del pryvate.

DECISION FAQ

Cuestiones comunes relacionadas con proyectos en curso

Echa un vistazo a las 265 preguntas.
Enterprise AI Transport Organization and Implementation

¿Qué se debe hacer para lograr el alto número y valor de los proyectos piloto AI?

Parar el crecimiento de los pilotos y consolidar el inventario de usuarios, tareas, estado, datos, efectos, costos y personas responsables de cada proyecto. Los pilotos sin usuarios reales, datos o indicadores a largo plazo deben suspenderse; los proyectos que son valiosos pero carecen de una integración del sistema, gobernanza del conocimiento o responsabilidad operacional deben ser centralizados y compartidos.

Ver respuesta completa
Producción y continuidad de sistemas AI

¿Hay necesidad de continuidad después del despliegue del modelo de privatización?

La privatización sólo cambia el despliegue y los límites de datos, y no elimina el trabajo continuo de modelos, marcos de razonamiento, parches de seguridad, capacidad, monitoreo, respaldos y evaluaciones de aplicaciones. Las empresas también mantienen conocimientos, consejos, herramientas de agente e interfaces de negocios. Sin un presupuesto, los entornos de privatización pueden ser muy lentos o la recuperación puede ser descubierta en caso de fracaso.

Ver respuesta completa
empresa AI Eficacia, Seguridad y Operación Continua

¿Cómo reducir las ilusiones y respuestas erróneas del modelo grande?

La gran ilusión modelo no puede ser eliminada por un solo indicio, pero puede ser significativamente reducida al limitar tareas, proporcionar evidencia creíble y establecer una negación. Las preguntas y respuestas del conocimiento empresarial deben permitir que la respuesta esté vinculada a una fuente verificable y transferir a la gente cuando hay una falta de acceso.

Ver respuesta completa
empresa AI Eficacia, Seguridad y Operación Continua

¿Qué debo hacer con el proyecto "Enterprise AI"?

El ROI del proyecto AI de la empresa no puede medir sólo los costos de movilización de los modelos, ni puede ser medido por el “cuánta gente ahorrada”. Es importante registrar el tiempo del proceso actual, el tiempo dedicado al error, el tiempo de respuesta, la oportunidad perdida y los costos de cumplimiento, y comparar los cambios reales después de que AI haya estado en línea.

Ver respuesta completa

¿Preparados para avanzar en el proyecto AI entreprise?

Indica los objetivos operacionales, el software existente y las escenas que desea priorizar, si es apropiado comunicarse directamente o realizar una pequeña validación.

El primer contacto no es enviar contraseñas o información confidencial insensible.