Premièrement, donner des conclusions qui peuvent être utilisées pour la prise de décisions
Le flux de travail AI ne permet pas aux modèles de tout décider librement, mais combine les règles de détermination avec l'incertitude. La réception, la vérification sur le terrain, l'écriture, l'approbation et la notification des documents peuvent être contrôlées par les règles; la classification, l'abstraction, l'extraction et le brouillage peuvent être traités par AI. Chaque noeud doit définir l'entrée, la sortie, le délai, le retest, l'autorisation et le mouvement manuel.
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.
Dessine le processus actuel pour enregistrer l'attente, le retour au travail et les anomalies pour chaque noeud.
Validation Dépendance des clés
Distinguer entre les règles de détermination, le jugement AI et les actions qui doivent être manuellement responsables.
Élaboration de résultats évaluables
Valider les nœuds AI avec des échantillons historiques, définir la confiance et les branches défaillantes.
Assurez-vous de décider de la prochaine étape avec les résultats réels.
Exploitation à petite échelle après l'accès au système pour surveiller les taux de réussite, les coûts et les interventions manuelles.
Comment le comprenez-vous dans le business réel?
Le processus de cotation permet automatiquement la lecture des informations client, l'extraction des produits et des quantités, la mise en correspondance des connaissances et la production des premières ébauches, sauf pour le prix et l'expédition formelle pour l'approbation de la vente. Le système conserve le texte original, extrait les champs, les références et les modifications aux enregistrements, puis analyse les champs les plus fréquemment sujets aux erreurs et constamment améliorés.
La fosse la plus facile à monter.
Automatisation des chemins lisses seulement, pas d'anomalies, dépassements de temps et duplications
AI sortie est directement écrit dans le système de base, sans approbation et vérification
Aucun contrôle n'a échoué files d'attente et de modèles de coûts après le processus va en ligne
Comment devrions-nous finir par recevoir et confirmer?
L'acceptation et l'inspection devraient être fondées sur les taux d'achèvement des missions de bout en bout, la durée moyenne, l'intervention manuelle, les conséquences d'erreurs, les coûts de fonctionnement et la possibilité de récupération.
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.