La valeur de base de FDE est de traduire les compétences AI en résultats d'affaires
De nombreuses entreprises ont déjà été exposées à de grands modèles, à des questions et réponses intelligentes ou à des outils automatisés, mais une véritable intégration s'est révélée : processus opérationnels peu clairs, fragmentation des données, lignes de pouvoir complexes, interfaces de systèmes multiples et habitudes d'utilisation du personnel doivent être repensés.
FDE vaut la peine de se tenir entre les affaires et l'ingénierie, d'abord en déterminant quelles scènes méritent d'être faites et qui sont rapidement validées, puis en connectant les capacités AI à de vrais workflows, plutôt que de rester dans une démonstration ou un outil isolé.
- Identification de scénarios de haute fréquence, de répétition, d'intensité de connaissances ou d'appui à la décision
- Démonter les objectifs commerciaux en un prototype AI validé
- Permettre aux applications AI d'intégrer les systèmes existants et les processus de routine
De diagnostic de scène à validation de prototype, première valeur prouvée
L'application Enterprise AI n'est pas adaptée à une plateforme complète et grande dès le départ. Une façon plus sûre est de choisir des scénarios de grande valeur tels que les questions et réponses du service à la clientèle, les aides à la vente, la récupération des connaissances, le traitement de documents, l'analyse des données, l'approbation des processus, etc., et rapidement pour faire un prototype utilisable.
La phase prototype ne concerne pas seulement les effets du modèle, mais aussi la disponibilité des données, la volonté des opérateurs de les utiliser, l'interprétation des résultats, la fermeture des processus et le coût ultérieur de l'extension à l'environnement de production.
Le vrai problème est que les données, les systèmes et les organisations travaillent ensemble.
Avant que AI ne soit en ligne, les entreprises doivent souvent combiner des fichiers de connaissances, des champs d'affaires, des limites de permission, des règles d'interface et des mécanismes de mise à jour de données.
FDE doit se concentrer sur la base de connaissances RAG, le workflow Agent, l'interface du système d'affaires, l'audit de log, le contrôle des droits et le contrôle du trafic, afin que AI puisse fonctionner en toute sécurité et de manière traçable.
- Construire une base de connaissances d'entreprise et des capacités de récupération RAG
- Connexion à des systèmes commerciaux tels que CRM, OA, ERP, service aux passagers, feuilles de travail, etc.
- Privilèges, registres, évaluation de la qualité et mécanismes de rétroaction continus
Ça va fonctionner et ça va être dans le business.
L'acceptation AI n'est pas une livraison unique.
Lorsque le premier scénario est en cours d'exécution, l'entreprise peut progressivement s'étendre à d'autres secteurs, en mettant à niveau l'outil AI à un point unique pour y inclure la capacité de l'entreprise AI à couvrir les connaissances, les processus, les synergies et l'analyse des affaires.
Changer l'EFD de la lecture des résultats à la contribution du projet
Le problème le plus probable après la lecture des articles méthodologiques est l'acceptation des principes, qui ne sont pas traduits dans la prochaine étape. Il est proposé que le chef des opérations organise un mini-atelier de 60-90 minutes, en choisissant seulement un processus réel et ne se précipitant pas pour discuter de la plate-forme complète.
Étape 1: Établissement d'un état actuel et d'un échantillon de référence
La valeur de base autour de « FDE » consiste à traduire les compétences AI en résultats commerciaux » extrait les tâches courantes, inhabituelles et frontalières récentes, enregistrant les volumes de traitement mensuels, les temps d'attente, les temps de traitement réels, les taux de retour au travail, les points de contact manuels, les conséquences d'erreurs et les outils actuels. Si les données sont insuffisantes, elles peuvent être enregistrées pendant une à deux semaines, mais en référence au cycle d'échantillonnage et aux fluctuations des activités.
Étape 2: Clarifier la fermeture initiale et l'inaction
La première phase est conçue pour permettre à une chaîne de fonctionner et d'être réétudiée, plutôt que de mettre en place tous les premiers lots du premier lot d'entrées, de traitement, de sortie, de rôle et de conditions d'achèvement.
Étape 3: Correspondre les résultats techniques aux données techniques
Établir une relation de suivi entre le nombre de besoins, le numéro d'échantillon, le résultat du test et la version autour de points ê vraiment difficiles dans les données, les systèmes et l'organisation. Les projets AI conservent également des évaluations basées sur les versions, des conseils ou des configurations de processus, des modèles et des sources de connaissances, des enregistrements de correction manuelle et des tests de confiance, de dépassement et de régression de défaillance.
Étape 4: Réception, inspection et disque avec le même calibre
Si l'on suppose que le processus initial s'occupe de 600 tâches par mois, d'une moyenne de 20 minutes et d'un taux de rendement de 10 %, l'objectif peut être déclaré comme étant de, six semaines après le début de la ligne, avec une réduction moyenne de 25 % dans le temps et un taux de rendement ne dépassant pas le niveau de référence initial, compte tenu de la complexité relative de la tâche., L'ensemble ne démontre que la méthode de mesure et ne représente aucun résultat client; des indicateurs officiels doivent être identifiés par l'entreprise sur la base de son propre échantillon.
- Matériel opérationnel : organigramme, rôle, mission type, questions actuelles et données de base
- Matériel technique : inventaire des systèmes, interface, accès aux données, environnement de déploiement et exigences en matière de sécurité
- Matériel du projet: portée de la première phase, exclusions, matrice de responsabilité, jalons et mécanismes de changement
- Matériel de réception et d'inspection : jeu d'essais, dossiers d'exécution, liste des lacunes, requêtes d'indicateurs et documents de transfert
Lorsque ces matériaux sont identifiés conjointement par les parties opérationnelles et techniques, la méthode de l'article est effectivement entrée dans le projet. Si les données clés, l'autorisation d'interface ou la personne responsable ne sont pas en place, la prochaine étape logique est généralement un diagnostic limité ou PoC, plutôt qu'un engagement immédiat à terminer la période de travail et le prix total fixe.
Mettre en œuvre la méthodologie pour l'action du projet
- FDE Connect Site d'affaires et AI livraison de projet
- Validation de la valeur d'abord avec un scénario de valeur élevée
- Continuer l'application itérative AI par la rétroaction des données après avoir été en ligne
Continuer à concilier les questions communes dans la prise de décisions concernant les projets
En quoi l'externalisation FDE diffère-t-elle du développement courant de logiciels AI?
L'externalisation FDE met l'accent sur le travail approfondi des ingénieurs, en travaillant avec les utilisateurs, les données, les modèles et les systèmes existants pour faire avancer l'application. Le développement normal de AI commence généralement par une exigence fonctionnelle plus claire, en se concentrant sur les applications et les interfaces.
Voir la réponse complèteAI Externalisation des achats, des devis et des acceptationsL'application de l'application devrait-elle se développer d'abord par une PoC ou une mise en œuvre directe du système formel?
Lorsque les effets du modèle, la qualité des données ou les conditions du système n'ont pas été validés, une gamme limitée de PoC devrait être effectuée; si le même type de capacité est validé sur un échantillon réel, les normes de gamme, d'interface et d'acceptation sont stables et peuvent être directement intégrées au processus de production.
Voir la réponse complèteentreprise AI Efficacité, sécurité et poursuite de l'exploitationComment le projet AI devrait-il élaborer des indicateurs d'acceptation et d'inspection?
Le projet AI ne peut pas simplement accepter et accepter -looks good -- ou s'engager à 100% précision des données. Les indicateurs doivent couvrir les résultats d'affaires, les effets de modèle, la performance du système, les privilèges de sécurité et les bas-ups manuels.
Voir la réponse complèteEntreprise AI Organisation et mise en œuvre des transportsLe service informatique ou l'entreprise devrait-il être responsable du transfert de AI?
Environnement AI Transport exige une coresponsabilité opérationnelle et informatique, mais avec des responsabilités différentes. Questions de définition du secteur d'activité, calibre des connaissances, échantillons réels et résultats finaux, et les équipes informatiques ou techniques sont responsables des interfaces de données, privilèges d'identité, architecture, sécurité, diffusion et transport. La direction est responsable de la fixation des priorités, de la budgétisation et de la prise de décisions intersectorielles.
Voir la réponse complèteNécessité d'une analyse plus approfondie dans le contexte de l'état actuel de l'entreprise?
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