Comment la transformation d'entreprise AI peut-elle passer des essais en un seul point aux opérations d'échelle?

Premièrement, l'entreprise est en phase pilote, pilote ou de production.

L'utilisation de l'outil AI commun par les individus est un essai; l'utilisation d'un échantillon de l'entreprise autour d'une mission réelle, l'identification de l'utilisateur et de la cible sont un projet pilote; elle est liée aux privilèges d'identité, aux mises à jour des connaissances, aux systèmes d'affaires, aux indicateurs d'élimination inhabituelle et opérationnels avant d'approcher l'application de production.

L'inventaire devrait au moins enregistrer les propriétaires d'entreprise, les utilisateurs cibles, les charges de travail, les sources de données, les modèles et les outils, les effets actuels, les interventions manuelles, les cotes de risque, les coûts de fonctionnement et le point de décision suivant.

• Phase d'essai de certification des limites de capacité et volonté d'utiliser
• Tester les effets réels de la mission et les principales incertitudes pendant la phase pilote
• Certification de la stabilité, de la responsabilité, des coûts et de la valeur opérationnelle continue au stade de la production

Gérer les investissements de l'entreprise AI Transport avec des scènes

Enterprise AI Transport ne convient pas pour maintenir une liste d'aspirations fonctionnelles. Plus efficace est de regrouper les scénarios candidats par valeur commerciale, conditions de données, évaluabilité, dépendance du système, conséquences d'erreurs et potentiel de reproduction, formant exploration, PoC, candidat à la production, opération à échelle grise, déploiement à l'échelle et arrêt de six états.

Les scénarios à haute valeur mais à faible valeur numérique complètent les connaissances et les données; les scénarios plus efficaces mais plus risqués commencent par la production de recommandations et l'approbation manuelle; les scénarios moins utiles et peu utilisés se terminent dans le temps. Cela évite le double emploi des outils d'approvisionnement entre les différents ministères et permet au budget de se concentrer sur les tâches avec des boucles d'affaires claires.

• Catégorie de revenus: préparation des ventes, opérations principales, services à la clientèle et coûts de continuation
• Catégorie d'efficacité : traitement des documents, recherche des connaissances, citations et flux de feuilles de travail
• Catégorie de qualité : vérification et inspection, identification anormale, soutien à la recherche-développement et à la prestation
• Catégorie de capacité : gouvernance des connaissances, accès aux modèles, évaluation, compétences et plateforme de flux de travail AI

Bâtir des connaissances, des données, des modèles et des outils réutilisables

Différentes applications AI partagent la résolution de documents, le catalogue de connaissances, les privilèges d'identité, les passerelles de modèles, les conseils et les versions de processus, les connexions d'outils, les journaux et les statistiques de coûts, mais pas toutes les données.

Plus le fond est clair, plus la validation de la scène est rapide, plus les risques de production sont faciles à localiser.

Passage de l ' acceptation du projet à l ' exploitation en cours

L'application AI est probabiliste et une seule réponse correcte ne représente pas un effet stabilisateur. Chaque scène doit préserver les tâches normales, anormales, conflictuelles, manquantes, ultra vires et inducteurs, former une évaluation de version et comparer en permanence les dimensions de précision, citation, achèvement, refus, correction manuelle, retard et coût.

L'échec de la production est d'entrer le compte de cas défectueux, et le problème du marquage vient de la connaissance, de la récupération, du modèle, des conseils, des outils, des règles de fonctionnement ou de l'entrée de l'utilisateur. Le modèle ou la connaissance est mis à jour pour réexaminer la régression, évitant une optimisation des effets locaux qui sape d'autres tâches.

• Évaluation hors ligne pour déterminer si la version est en ligne
• Évaluation à l'échelle grise pour observer les utilisateurs réels et les environnements de processus
• La surveillance en ligne a permis de déceler des écarts de qualité, de coûts, de délais et d'accès.
• Double contrôle des activités pour déterminer l'efficacité, la qualité, la croissance ou la valeur du risque

Clarifier les responsabilités opérationnelles des équipes opérationnelles, AI, IT et sécurité

L'équipe est responsable des objectifs, du calibre des connaissances, des tâches d'échantillonnage et des résultats finaux; AI ou l'équipe de mise en oeuvre pour les modèles, la récupération, le déroulement du travail et l'évaluation; l'équipe informatique pour l'identité, l'interface, l'environnement, la distribution et le suivi; et la sécurité et la gestion pour les limites des données, des pouvoirs, de l'audit et des mouvements à haut risque.

L'application de production doit désigner le responsable du produit et des opérations pour déterminer la durée de mise à jour des connaissances, pour évaluer le moment où elles sont mises en œuvre, qui gère les anomalies, qui suspend les coûts du processus, du modèle et de l'outil. Il n'y a pas de responsabilité permanente pour l'application AI, même si la performance initiale est bonne, et elle va rapidement s'éteindre en raison des lacunes des connaissances, des changements d'interface et de personne ne gère les tâches échouées.

Mesurer les résultats de l'entreprise AI Transport avec un objectif échelonné

La première phase, sans utiliser la plateforme AI, permet de sélectionner deux à trois scénarios d'affaires et un ensemble de capacités partagées : par exemple, récupération des connaissances et soutien au service passagers pour partager la gouvernance et les privilèges de connaissances, extraction de documents et offre pour soutenir l'accès aux modèles, les sorties structurées et les processus d'approbation.

Exemple : Une entreprise a quatre pilotes AI, dont un seul est en affaires réelles et trois équipes maintiennent des comptes de connaissances et de modèles. La première cible peut être de compléter l'inventaire des scènes et d'arrêter le jugement, de déplacer deux scénarios précieux dans les privilèges unifiés, les journaux et les mécanismes d'évaluation, et de continuer à mesurer l'utilisation, la correction manuelle, la durée de la mission et les coûts d'exploitation sur une période de six semaines gris.

• Résultats organisationnels : les scènes sont responsables, les mécanismes de prise de décisions et le rythme opérationnel sont clairs
• Résultats du projet : Connaissances, modèles, outils, privilèges et évaluations réutilisables
• Résultats opérationnels : comparaison des variations d'efficacité, de qualité, de revenu et de risque de même calibre
• Résultats des actifs : configuration du code source, données, documentation et capacité de fonctionnement peuvent être repris