Comment développer une intelligence AI? Le chemin complet de AI PoC à la mise en œuvre de la production

Premièrement, nous verrons si l'entreprise a besoin de smarts, d'applications AI ou d'automatisation ordinaire.

Les utilisateurs mélangent souvent intelligence AI, robots de chat, base de connaissances RAG et automatisation du flux de travail. Les robots de chat effectuent principalement des sessions de questions et réponses; base de connaissances RAGKnowledge permet de répondre pour récupérer des informations commerciales et fournir une base; l'automatisation ordinaire est adaptée aux tâches définies par les règles; les organes de renseignement AI comprennent les tâches, choisissent les étapes, appellent des outils et continuent de les traiter selon les résultats.

Le projet devrait être précédé d'un objectif de refonte en une tâche commerciale observable, comme la lecture de la demande de devis, l'identification des clients et des produits, la recherche des prix ERP, la production de devis provisoires et leur envoi aux approbations de vente, plutôt que de faire un organisme de renseignement de vente. La première description peut déterminer les entrées, les sorties, les connaissances, l'interface, l'approbation et les anomalies, tandis que la seconde description ne peut former qu'une démonstration et ne peut pas former des normes fiables de contrat et d'acceptation.

• Déterminer qui utilise les résultats et quels secteurs d'activité ils entreprennent
• Le jugement modèle, les règles de certitude, les actions du système et la responsabilité manuelle
• Identification des situations qui doivent être refusées, suspendues ou remises

Créez AI PoC avec un jeu de tâches réel, pas un échantillon lisse.

La valeur de AI PoC est la vérification d'éléments inconnus qui affectent le plus probablement le succès ou l'échec du projet. L'entreprise devrait se préparer à une tâche authentique, autorisée et dissensilisée, qui comprend à la fois des situations courantes et des informations manquantes, des contenus contradictoires, des formats inhabituels, des privilèges inadéquats et des exceptions opérationnelles.

Le PoC doit geler l'évaluation et la mesure, le niveau de référence et les conditions d'adoption, le fonctionnement du modèle de journal de temps, les connaissances, les conseils, les règles, la version du processus, le délai, les coûts d'appel et l'intervention manuelle.

• Production de PC prototype actif, évaluation et mesure, résultats par cas et liste des défaillances
• La qualité, la vitesse, l'intervention manuelle et les coûts de fonctionnement uniques sont évalués en même temps
• Conséquences de la poursuite, du reconditionnement, du réacheminement ou de la cessation

Entrez AI Application Development pour créer un cercle d'affaires fermé autour des systèmes existants

La plupart des entreprises n'ont pas besoin de remplacer ERP, CRM, OA ou logiciel industriel pour AI. Une façon plus rationnelle est de garder le système existant qui transporte des données officielles d'affaires telles que client, commande, contrat et finance, fournissant le contexte nécessaire pour les applications AI par API, nouvelles, échange de documents, ou automatisation contrôlée. AI est responsable de la compréhension des informations non structurées, de la récupération des connaissances et de la production de recommandations, et les processus de certitude sont responsables de la validation sur le terrain, de la circulation des informations et de la rédaction d'affaires critiques.

Chaque lien traite l'identification, les privilèges minimums, la cartographie des champs, les demandes de répétition, le temps de ré-essai, le succès partiel, la rémunération manuelle et la limite de tiers. Les organismes intelligents effectuent des devis, des remboursements, des publications publiques ou des modifications de données clés avec confirmation supplémentaire autorisée du personnel et un lien série entre la sortie du modèle, l'appel système, la modification manuelle et les résultats commerciaux finaux dans le même dossier de tâches.

Quelles sont les capacités techniques à compléter du prototype à la mise en œuvre du logiciel?

Le prototype prouve généralement que les compétences de base fonctionnent et que l'exécution est effectuée par l'achèvement des privilèges d'identité, le traitement de l'information sensible, l'audit opérationnel, les files d'attente anormales, les performances combinées, les alarmes de surveillance, la distribution à échelle grise, les retraites de version et la récupération de sauvegarde.

Les produits livrables devant être mis en œuvre par AI devraient comprendre les exigences et les limites de la mission, l'architecture des systèmes, le code source, la configuration, l'interface, l'évaluation et l'évaluation, les rapports de test, la matrice de compétences, les scripts de déploiement, les manuels d'exploitation et les limites connues.

• Les opérations à haut risque sont dotées de mécanismes manuels d'identification, de suspension et de sauvegarde
• Maîtrise d'entreprise des comptes de production, du code source, de la configuration et des données de base
• Le modèle d'exercice préen ligne n'est pas disponible, les interfaces sont longues et les retards de tâches sont disponibles

Comment accepter l'intelligence AI et déterminer si elle vaut la peine d'élargir l'entrée

L'acceptation et l'inspection devraient être répétées sur l'ensemble réel des tâches identifiées par les deux parties, et le taux d'achèvement des tâches, la précision critique du champ, les références de connaissances, l'appel d'outils, l'intervention manuelle, le temps de réponse, le recouvrement des défaillances et le coût devraient être mesurés séparément.

Les acceptations d'entreprise sont également comparées à la base de référence pré-ligne. Un processus qui gère 1 000 tâches par mois et prend en moyenne 15 minutes de temps manuel n'est que le point de départ de la mesure; il est nécessaire d'observer les cycles de traitement, le retour au travail, les adoptions d'utilisateurs et les résultats des clients au même niveau de tâche et avec la même qualité.

Quelles preuves doivent être vérifiées lors de la sélection de AI Application Development

L'entreprise devrait vérifier plus étroitement la capacité de l'équipe à comprendre la mission commerciale, établir une évaluation réelle, concevoir l'interface système, gérer la sécurité de l'autorité et les échecs, et indiquer quels scénarios ne conviennent pas temporairement pour AI. Les équipes candidates sont tenues d'utiliser le même ensemble d'informations de dissémination pour décrire les programmes, les risques, la gamme PoC, les lacunes de production et les hypothèses de coûts, qui sont plus différenciées que de regarder une présentation générique.

Cela permettra de limiter l'incertitude quant à l'efficacité de AI et de s'assurer que les entreprises possèdent des connaissances, des évaluations, des codes sources, des configurations et des méthodes d'exploitation, même si les modèles ou les équipes de services sont remplacés.