Comment le projet AI offre-t-il et reçoit-il des offres sous-traitées? PoC, limite de contrat, livraison et production vont-ils en ligne?

Six catégories d'entrées doivent être identifiées avant l'offre externalisée AI

La première est de décrire les utilisateurs, les tâches et les résultats commerciaux. Par exemple, la construction de AI knowledge base (base de connaissances) reste trop générale et devrait fournir des informations supplémentaires sur qui demande, d'où viennent les connaissances, si c'est pour citer, s'il faut distinguer entre l'autorité, comment gérer l'échec de répondre, et quels résultats affectent. Plus la tâche est claire, plus l'équipe d'externalisation AI est en mesure de juger si la configuration, l'intégration ou la personnalisation sont nécessaires.

Le second consiste à faire le point sur l'échantillon et les connaissances, les systèmes et interfaces existants, le déploiement et la sécurité, la taille de l'utilisation et le temps d'accès. Les fournisseurs devraient baser leurs hypothèses et exclusions sur des conditions connues, et ne devraient pas cacher la collecte de données, les interfaces tierces, les coûts du modèle et la collaboration avec les clients dans un prix total qui manque de frontières.

• Tâches opérationnelles, utilisation des rôles et indicateurs de succès
• Échantillons réels, sources de connaissances et autorisations de données
• Logiciels, interfaces, numéros de compte et environnement de test existants
• Exigences en matière d'autorisation, de sécurité, d'audit et de déploiement
• Nombre prévu d'utilisateurs, tâches, distribution et réponse simultanées
• Clients responsables, niveaux budgétaires et plans d'accès

Quatre devis communs à l'externalisation de projets AI

Le diagnostic de scène peut être basé sur une gamme fixe d'offres pour la réalisation de la feuille de route, du risque et du plan PoC; le PoC est adapté à une offre de scénario, d'échantillon et de cycle limitée, avec un accent sur l'acquisition des résultats de validation; le prix total peut être fixé par des besoins et des jalons clairs grâce au développement d'applications de validation et au logiciel AI; et le support mensuel de R & D peut être utilisé lorsque les changements de demande se poursuivent ou lorsque la collaboration avec les équipes internes est nécessaire sur une longue période.

La clé est de laisser le risque à la personne la plus capable de contrôler. Les effets du modèle n'ont pas encore été validés, mais le fournisseur est tenu de fixer le prix total pour tous les résultats, et l'offre contient généralement une prime de risque plus élevée ou est ensuite reconstitué par le changement; la portée est toujours en mouvement sur une base mensuelle indéfinie, et il peut y avoir un manque de pression de livraison.

• Trousses de diagnostic : adaptées aux programmes et aux budgets mal orientés et mal ciblés
• Paquet PoC: adapté pour la validation des modèles, des données et de la faisabilité de la mission
• Projet en jalon: la portée et l'indicateur de l'ajustement sont relativement stables
• Collaboration mensuelle: apte à la R & D, au fonctionnement et à la coordination multiforme

Le contrat PoC est de supprimer la certification et les conditions de cessation.

La tâche du PC n'est pas un système formel de bas de gamme. Sa tâche est de répondre aux questions clés avec un minimum d'entrées: si les données disponibles sont suffisantes, quelle qualité le modèle atteindra, quelles tâches nécessitent un travail manuel, combien de coûts de fonctionnement uniques, et ce qui manque sur la chaîne de production. Le contrat devrait être accompagné par la composition de l'ensemble des tâches, indicateurs, versions, environnements de démonstration, entrée client et formats de rapports.

Le projet devrait être autorisé à s'arrêter ou à s'ajuster après le PoC, plutôt que d'entrer automatiquement dans le développement complet. L'échantillon, la méthodologie d'évaluation et les résultats techniques du PoC demeurent un atout de prise de décision réutilisable pour l'entreprise.

AI livraison Perspectives de développement alimentaire ne peut pas avoir une seule adresse de demande

Outre l'interface utilisateur, le projet de production devrait fournir les exigences et l'architecture, la configuration du code source ou du protocole, l'interface, les règles de traitement des données, les conseils et les versions de processus, l'évaluation et l'évaluation, la matrice de compétences, les rapports de test, le déploiement de scripts, les alarmes de surveillance, les liaisons ascendantes, la formation opérationnelle et les informations sur le transport.

L'entreprise doit pouvoir reprendre les actifs clés. La disponibilité du code, la manière dont les droits de propriété intellectuelle sont convenus, la façon dont les modèles et les comptes cloud sont détenus, la façon dont les données sont exportées et la façon dont les contrats sont transférés après la signature de la résiliation.

Trois séries de preuves sont nécessaires pour l'acceptation et l'acceptation des projets AI : effets, ingénierie et opérations

Les résultats sont vérifiés à l'aide de l'ensemble de tâches réelles gelées, qui examine l'achèvement, l'exactitude, les références sources, les refus, les corrections manuelles, les temps de réponse et les coûts uniques; la fonction d'acceptation technique, les interfaces, les privilèges d'identité, la sécurité, les performances, les journaux, la régression anormale et la restauration du déploiement; et l'observation d'acceptation opérationnelle, le taux d'adoption réel de l'utilisateur, le cycle de traitement, la reprise au travail, l'intervention manuelle et les résultats finaux.

Le modèle ne peut être 100% correct pour toutes les questions ouvertes, ni accepté avec quelques démonstrations. Les parties devraient fixer des seuils différents pour différentes tâches : le contenu à faible risque peut être modifié manuellement, les jugements à risque élevé doivent être cités et approuvés, et la surautorisation ou l'absence de preuves doit être refusée ou transférée. Plus les règles d'acceptation et d'acceptation sont proches du risque réel, plus le projet AI sera facile à exécuter pendant longtemps.

• Preuve des effets: échantillons fixes, indicateurs, classification des défaillances et variations de la version
• Preuves du projet : tests, privilèges, registres, performance, publication et restauration
• Données factuelles: utilisation, intervention manuelle, cycle, coût et changement des résultats

Mettre la coopération et les opérations des clients sur la ligne de responsabilité.

Le projet AI exige que les clients désignent des chefs d'entreprise et de technologie, fournissent des données, des connaissances, des interfaces et des environnements d'essai autorisés par la loi et confirment en temps opportun les règles d'affaires, les risques et les résultats d'évaluation.

La première fenêtre d'exploitation et la façon dont le support est maintenu peuvent être convenues dans le contrat. La vraie marque d'achèvement du logiciel AI n'est pas seulement le serveur déployé, mais le client peut utiliser, observer, maintenir et prendre le relais si nécessaire.