Gouvernance et diagnostic d'échantillons
Identification des risques, des responsabilités et de la portée de l'évaluationIdentification des tâches, des utilisateurs, des données, du type d'erreur, de la reprise manuelle et des problèmes existants.
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PROFESSIONAL SERVICE
Entreprise AI Gouvernance, AI Évaluation des applications et service d'exploitation de qualité intelligente
Au lieu d'ajouter un document système, la gouvernance de l'entreprise AI a mis des sources de données, des versions modèles, des compétences, des évaluations, des prises de contrôle manuelles, des journaux et des responsabilités de changement dans le système et le processus opérationnel, permettant de détecter, d'interpréter et d'arrêter les extrants à haut risque.
La qualité A.I. peut être mesurée.Les mouvements à haut risque sont sous contrôle.La cause du problème est plus facile à retracer.Les mises à niveau des modèles sont plus faciles à gérer
Conclusions de la prise de décisions concernant les projets
Comment la gouvernance et l'évaluation des demandes AI devraient être lancées
Les classements des risques sont fondés sur les mauvaises conséquences de la mission AI, et des échantillons réels sont utilisés pour établir une base de référence réversible. L'échelle de gris n'est pas atteinte tant que le seuil de qualité, d'autorité et de sécurité n'est pas atteint, et chaque changement de modèles, de conseils, de connaissances et d'outils est inclus dans l'évaluation de régression pour éviter une perte prolongée de contrôle après une seule acceptation.
START WITH EVIDENCE
Du jugement préliminaire à l ' acceptation et à la remise
Le niveau d'incertitude est réduit par étapes avant de décider de l'ampleur des apports et des modalités de coopération.
Évaluation de base et réadaptation
Créer des preuves de qualité et de sécurité répétiblesCréer des collections d'évaluation pour examiner les modèles, les recherches, les outils, les privilèges et les liens d'ingénierie.
Fonctionnement de la production de qualité
Laissez le changement et les problèmes entrer dans un cercle fermé continu.c) L ' interdiction de publier, d ' effectuer des prélèvements en ligne, de retracer les plaintes, d ' alarmer et de retracer périodiquement.
Recommandation préalable à l'ouverture
Description de l'application AI et du rôle de l'utilisateurDes tâches réelles, des réponses correctes et des échantillons anormauxModèles, conseils, connaissances et outilsAccès aux données et besoins en matière d'information sensibleErreurs historiques, modifications manuelles et dossiers de plaintesSeuils de première ligne, préférences en matière de risques et opérateur
Preuve à voir dans l'acceptation.
Source et champ d'application clairs de l'évaluationLes indicateurs, les seuils et les classifications erronées sont expliquésDifférentes versions de résultats peuvent être comparées encore et encoreEssais de données excessives, par injection et sensibles effectuésRefus effectif, approbation et prise de contrôle manuelleLa publication des dossiers et les problèmes en ligne peuvent être retracés.
Cartographie de la coopération et de la responsabilité
Le service fournit des évaluations techniques de gouvernance et d'ingénierie pour les applications AI, qui ne remplacent pas les avis juridiques, les évaluations équivalentes d'assurance, les dépôts d'algorithmes ou les examens professionnels de l'industrie.
Problèmes les entreprises sont généralement confrontées
Je juge les effets AI par démonstration et expérience subjective.
Aucune évaluation de régression après le modèle, le sommet et le changement de connaissance
Manque d'autorité et d'approbation pour les données sensibles et les mesures à haut risque
Impossible de restaurer les processus d'entrée, de version, de récupération et d'outil après erreur
Nos services de base
01
AI applique la classification des risques, la gouvernance intelligente du corps, la matrice de responsabilisation et la conception de base de gouvernance
02
AI évaluation de la demande, ensemble de tâches, ensemble d'or, indicateurs, seuils et construction du processus d'acceptation
03
Recherche, citation, réponse, refus et évaluation des connaissances à jour RAG
04
Outils d'agent appel, privilèges, exécution du plan et test de reprise manuelle
05
Injection, informations sensibles, ultra vires et sécurité Essais techniques Reds
06
Publication, surveillance en ligne, boucles de problèmes et opérations en cours
Continuer à juger dans le contexte des projets en cours
Les limites des services, les bases budgétaires et les modalités de mise en œuvre des différentes phases du projet ne sont pas identiques et peuvent être évaluées en parallèle avec les éléments suivants.
Activités en coursPourquoi continuer à évaluer après le passage de AI?Les modèles, les conseils, les connaissances et les changements d'affaires peuvent changer la qualitéQuestions de qualitéComment réduire les illusions et les mauvaises réponses du grand modèleGouvernance partagée depuis les frontières de la mission, références de connaissances, validation des outils et reprise manuelleContexte QualitéIngénierie du contexte de l'entrepriseConnaissance, données en temps réel, identités, mémoires et contexte des outils utilisés par la gouvernance AICouche de contrôle du modèleGrande passerelle et route de modèleGestion harmonisée des versions modèles, de l'itinéraire, des coûts, du journal et de la transition en cas de défaillance
Produits attendus du projet
Les limites de la prestation finale sont définies en fonction de l'étendue des services, de la phase de construction et des modalités de coopération, et sont décrites ci-après comme des résultats communs.
DELIVERABLEAI gouvernance couverture, classement des risques et matrice de responsabilisation
DELIVERABLEÉvaluations, descriptions des données, indicateurs et seuils d'adoption
DELIVERABLEModèle, RAG ou rapport d'évaluation de base de l'agent
DELIVERABLEAutorité, audit, refus et programme de rachat manuel
DELIVERABLELibération, alarmes de sécurité et boucles fermées
DELIVERABLEConseils d'exploitation, revérification des dossiers et suggestions d'amélioration
Comment le budget du projet est évalué
Couverture du service et fermeture des activités pour la première phase : classification des risques d'application AI, gouvernance intelligente, matrice de responsabilité et conception de base de gouvernance, évaluation des applications AI, ensemble de tâches, ensemble d'or, indicateurs, seuils et construction de processus d'acceptation
Niveau d'intégrité des codes, données, systèmes, équipements et documents existants et portée de la couverture à vérifier, à déplacer ou à réorganiser
Nombre d'interfaces tierces, responsabilités en matière de coordination, qualité des données, rémunération inhabituelle et coopération avec les fournisseurs extérieurs
Exigences non fonctionnelles telles que performance, disponibilité, sécurité, autorité, vérification, conformité et fenêtres d'accès
Profondeur de la livraison et responsabilité à long terme : libération des rejets, contrôle des alarmes et des processus de boucle fermée, conseils d'exploitation, revérification des dossiers et recommandations pour l'amélioration, et assurance de la qualité, continuité des opérations de maintien de la paix
Ces circonstances ne recommandent pas le démarrage immédiat du développement complet.
Les objectifs du projet, les personnes responsables et les critères d'acceptation ne sont pas établis
Comptes clés, données, interfaces ou autorisations d'affaires non disponibles
Seul le prix maximum ou le cycle très court est recherché, et les tests nécessaires et le contrôle de la qualité ne sont pas acceptés.
IMPLEMENTATION PLAYBOOK
AI gouvernance et évaluation de l'application de la demande aux résultats d'acceptation
Les éléments suivants sont utilisés pour expliquer la méthodologie de mise en oeuvre, le calibre des données et les limites de responsabilité, et ne sont pas utilisés comme substituts pour le jugement du projet par des listes fonctionnelles.
Premièrement, nous enregistrons l'état réel avant la modification.
Lorsque le projet est lancé, une chaîne d'affaires qui doit être améliorée est sélectionnée, des entrevues avec les utilisateurs réels et des échantillons récents sont prises. Le volume de traitement, le temps moyen, le nombre de voyages de retour, les numéros inhabituels et les points de contact manuels sont enregistrés autour de la classification des risques d'application -AAI, la gouvernance intelligente du corps, la matrice de responsabilité et la conception de base de gouvernance. - Si les données disponibles sont incomplètes, le niveau de référence est utilisé comme un compte de tableau manuel pendant une à deux semaines consécutives.
Le niveau de référence devrait également indiquer la portée des statistiques et des exclusions. Par exemple, le temps de traitement commence par la disponibilité des informations ou par la première présentation par le client, l'exception ne comprend pas les interfaces tierces, et les modifications manuelles sont des corrections ou des retraitements mineurs.
Valider les hypothèses clés avec une portée minimale disponible
La première phase ne vise pas à couvrir tous les secteurs, mais consiste plutôt à construire l'évaluation de l'application AI, l'ensemble des tâches, l'or, les indicateurs, les seuils et le processus d'acceptation, afin de créer une boucle fermée qui peut fonctionner en termes réels : entrée claire, règles de traitement, actions système, rôles de responsabilité, mouvement inhabituel et sortie finale.
L'évaluation des besoins correspond à chaque compétence au lieu d'affaires, au rôle de l'utilisateur et à l'acceptation d'un échantillon. Les questions qui ne fournissent pas de données, d'interfaces ou de décideurs légitimes devraient être incluses comme condition préalable ou étape ultérieure et ne devraient pas être incluses discrètement dans une offre à fourchette fixe.
Faire du processus un résultat d'étape réversible et réversible
Un chemin typique consiste à déterminer la mission et le niveau de risque AI, extraire des échantillons réels et établir des évaluations et des mesures, effectuer des tests de référence et de sécurité hors ligne, restaurer des modèles de connaissances et des problèmes d'ingénierie.
La démonstration de l'étape n'est pas adaptée au travail. Un échantillon représentatif devrait être utilisé pour couvrir les processus normaux, les champs manquants, les demandes répétées, l'autorité inadéquate, les dépassements de temps et les anomalies de données historiques provenant de services externes, et pour identifier les problèmes qui ne se posent que dans l'environnement de production à un stade précoce.
Acceptation et acceptation communes avec livraison, preuves et indicateurs
Le projet devrait au moins concilier la portée des rapports d'évaluation de base AI, la classification des risques et la matrice de responsabilisation, la collecte d'évaluation, la description des données, les indicateurs et l'adoption des seuils, le modèle, RAG ou Agent, et confirmer l'attribution du code source ou de la configuration, la gestion des comptes, le déploiement de la construction, la sauvegarde des données, la réponse aux défaillances et les responsabilités de maintenance subséquentes.
Si l'on suppose que le processus est de 800 éléments par mois, une moyenne de 18 minutes par unité et un taux de rendement de 12 p. 100, ce n'est qu'un exemple, et non pas le rendement d'un client. Le succès du projet ne peut être simplement déterminé si la qualité du AIS est mesurable, si les mouvements à haut risque sont contrôlés et si la cause du problème est plus facile à suivre.
Mots clés et description du contenu
Cette page contient du contenu organisationnel sur des questions de service réel telles que la gouvernance d'entrise AI, l'évaluation des applications AI, l'évaluation des applications de modèle, la gouvernance intelligente. Les mots clés sont utilisés pour aider les utilisateurs et les systèmes de recherche à identifier les thèmes, sans impliquer un engagement à des effets fixes; la portée finale, le cycle, le budget et les indicateurs sont basés sur le diagnostic de projet, les bases de référence de contrat et d'acceptation.
DELIVERY PATH
Mise en œuvre et modes de prestation
Chaque étape a des objectifs clairs, des rôles participatifs et des résultats évaluables, et les décisions importantes ne sont pas laissées à la fin du projet.
01Définir les tâches et les niveaux de risque de AI
02Prendre des échantillons réels et établir un ensemble d'évaluations.
03Essais de référence et de sécurité hors ligne terminés
04Réhabilitation des modèles de connaissances et des questions d'ingénierie
05Créer une interdiction de diffusion et un suivi en ligne
06Rétroactivité continue et questions d'affaires
FAQ
FAQs
Les questions les plus courantes avant la coopération sont clairement énoncées à l'avance.
Quelle est la précision du modèle?+
Il n'existe pas de seuil uniforme pour tous les scénarios, il faudrait fixer des indicateurs pour les types d'erreurs et les conséquences, et les missions à haut risque doivent être plus rigoureuses, identifiées manuellement ou explicitement rejetées.
RAG évalue seulement si la réponse est correcte?+
Le niveau auquel les questions se posent est de se situer, en plus d'évaluer séparément les bases de la récupération du rappel, de la citation, de l'intégrité des réponses, du refus de réponses, de l'autorité et des délais intellectuels.
La gouvernance AI garantit-elle que le modèle ne se trompe jamais?+
Non. Les objectifs de gouvernance sont la réduction des risques, la détection rapide des problèmes, la limitation des erreurs et la mise en place de mécanismes de reprise et de réparation manuelles applicables.
DECISION FAQ
Regardez les 265 questions.Questions communes relatives aux projets en cours
Conseil AI, intégration MCP, externalisation technologique et livraison de systèmes
Où la gouvernance devrait-elle commencer et quels mécanismes faut-il d'abord?
Premièrement, les mécanismes devraient couvrir l'autorisation des données, les privilèges des utilisateurs, le modèle et le basculement, l'évaluation et la prise en charge manuelle, les journaux d'exploitation et la publication des changements. Ne commencez pas par poursuivre un système important.
Voir la réponse complèteConseil AI, intégration MCP, externalisation technologique et livraison de systèmesQuels indicateurs devraient être acceptés et acceptés pour la base de connaissances RAG knowledge et les grandes applications de modèles?
Le RAG devrait examiner séparément la récupération du rappel, la précision des citations, l'intégrité, le déni, l'autorité et les délais de connaissance; l'agent devrait aussi évaluer séparément la sélection des outils, les paramètres, l'achèvement de la mission, l'intervention manuelle et la récupération des erreurs.
Voir la réponse complèteentreprise AI Efficacité, sécurité et poursuite de l'exploitationLe projet enterprise AI est-il nécessaire pour une évaluation et une exploitation continues?
Si vous le souhaitez, les projets AI ne sont pas la fin d'une livraison unique. Les connaissances commerciales, les requêtes des utilisateurs, les versions de modèles, les interfaces et les politiques changeront, et les effets de l'adoption originale peuvent être réduits.
Voir la réponse complèteIngénierie du contexte d'entreprise, migration de modèles et intelligence des processusComment l'adaptation de grands modèles de production nationale et la migration de modèles devraient-ils être acceptées?
Les résultats de l'interface ne peuvent pas être vérifiés. Les modèles, conseils, connaissances, outils et jeux de tâches réels pré-déménagement doivent être gelés, en comparant la qualité de la réponse, la sortie structurée, la référence RAG, l'appel à l'outil, le refus, la sécurité, le délai, l'expédition simultanée, le coût et la correction manuelle.
Voir la réponse complèteRELATED
Demandez conseil.Services, conseils et dossiers
Interprétation de la gouvernance
Gouvernance des agents d'entreprise et fonctionnement continu
Comprendre les modèles, les connaissances, les outils, les compétences, les coûts et les rapports de gouvernance publiés
Pour plus d'informations.Demande RAGBase de connaissances et RG de l'entreprise
Bâtir la base d'application de la préparation des connaissances, de la recherche de références aux opérations continues
Pour plus d'informations.Lignes directrices concernant les coûtsAI Gouvernance et coûts d'évaluation du modèle
Contributions estimées par risque, échantillon, dimension et opérations en cours
Pour plus d'informations.