Premièrement, donner des conclusions qui peuvent être utilisées pour la prise de décisions
La maintenance des systèmes AI dépend d'un ensemble d'actifs interdépendants : tâches et besoins opérationnels, codes, modèles et sélections API, conseils et modèles système, partages et règles d'indexation RAG, sources de connaissances et missions de mise à jour, missions d'évaluation de l'or, outils et privilèges, configurations de déploiement, surveillance des journaux, coûts d'exploitation et problèmes connus. L'accès aux codes commerciaux à lui seul ne permet pas de réapparaître les effets de production.
Quelles conditions faut-il définir avant de porter un jugement?
La même question peut avoir des réponses différentes dans différentes phases d'activité, de données et de projet. Il est suggéré de vérifier les conditions suivantes et d'intégrer les conclusions communes sur le web dans leurs propres projets.
Ordre d ' avancement suggéré
Premièrement, nous serons clairs sur la cible et la frontière.
La liste des actifs et titres du projet AI est établie au moment de la signature.
Validation Dépendance des clés
Accès continu aux entrepôts, aux comptes et aux bibliothèques de documents contrôlés par l'entreprise pendant le développement.
Élaboration de résultats évaluables
Effectuer des exercices de construction, de déploiement, d'évaluation, de remboursement et de transfert de compte avant de quitter le site.
Assurez-vous de décider de la prochaine étape avec les résultats réels.
Autorité du récupérateur et identification des problèmes hérités, des permis et des fenêtres de soutien de suivi.
Comment le comprenez-vous dans le business réel?
L'entreprise reçoit le code source de l'application Agent, mais les conseils du système sont conservés sur la plate-forme personnelle du fournisseur, l'indice de connaissance ne peut pas être reconstruit et les données d'évaluation ne sont pas fournies. La nouvelle équipe ne peut que re-rechercher. Une approche plus fiable est d'avoir chaque version du conseil de rétention, la ligne de flux de connaissances, la définition des outils et les résultats, redéployé et exécuté à travers la tâche fixe définie dans le nouvel environnement.
La fosse la plus facile à monter.
Le contrat ne prévoyait que la livraison de tous les codes sources et il n'y avait pas de liste des actifs spécifiques à AI
Les modèles clés et les comptes cloud sont enregistrés sous le nom individuel du personnel externalisé
L'évaluation contient des données commerciales sensibles sans autorisation ni règles de suppression
Comment devrions-nous finir par recevoir et confirmer?
Les récepteurs devraient terminer la construction, le déploiement, la mise à jour des connaissances et l'évaluation de base sans s'appuyer sur les conseils oraux des développeurs originaux, et être en mesure de voir les appels modèles, les coûts, les erreurs, l'autorité et les retraites.
En se préparant à communiquer avec les fournisseurs ou les équipes internes, il est recommandé d'apporter les processus actuels, des échantillons représentatifs, des systèmes existants, des délais de planification et des niveaux budgétaires. Premièrement, les éléments inconnus sont clairement marqués, et la décision est alors prise d'utiliser des diagnostics, PoC, des projets à fourchette fixe ou des recherches et développements en cours, qui sont généralement plus fiables qu'une demande directe de prix et de durée sans frontières.