Home / FAQs / AI aplikasi outsourcing dan AI pengiriman proyek perangkat lunak
QUESTION & ANSWER

Apa pekerjaan normal dari aplikasi AI Pengembangan Outsourcing?

Aplikasi AI penuh outsourcing biasanya mencakup diagnosis adegan, tugas nyata dan persiapan data, validasi PoC, desain produk, model atau program RAG, pengembangan depan, integrasi sistem bisnis, keamanan otoritas, penyebaran uji dan operasi yang sedang berlangsung. Jangkauan "AI perkembangan" dari pemasok ke vendor sangat berbeda, dengan model pengiriman hanya digunakan atau prototipe, dan sistem produksi lengkap.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, memberikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk memutuskan-membuat

Sebuah aplikasi AI dapat dikeluarkan pada empat tingkat. Lapisan diagnostik mengidentifikasi tugas operasional, sampel, data, antarmuka, resiko dan apakah mereka layak dilakukan; lapisan PoC memvalidasi model, pengetahuan, alat-alat atau alat-alat teknologi kritis mengidentifikasi operasi yang tidak diketahui; lapisan produksi membangun antarmuka produk, antarmuka identitas, antarmuka, log, pemantauan, penyesuaian, dan pengangkatan kerja ulang data yang tidak normal; dan biaya kerja paksa,

DECISION FACTORS

Kondisi apa yang perlu diidentifikasi sebelum penghakiman dibuat?

Pertanyaan yang sama mungkin memiliki jawaban yang berbeda di bawah berbagai bisnis, data, dan fase proyek. Hal ini disarankan agar kondisi berikut diperiksa dan bahwa temuan yang sama di web dimasukkan ke dalam proyek mereka sendiri.

Vendor melakukan diagnosa, PoC, produksi atau operasi yang sedang berlangsungSiapa yang menyediakan data pengetahuan, antarmuka dan ahli operasionalApakah aplikasi melibatkan penulisan bisnis formal dan aksi berisiko tinggiApakah kode sumber, konfigurasi, evaluasi, nomor akun dan penyebaran yang diperlukan untuk mengambil alih?
ACTION STEPS

Perintah yang disarankan dari muka

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Dismantling target ke diagnosis, PoC, produksi dan operasi paket kerja.

02

Dependence Kunci Validasi

Masukan pelanggan, pengiriman pemasok dan ketergantungan pihak ketiga diidentifikasi pada kasus.

03

Pengembangan hasil yang dapat dipertimbangkan

(b) Bukti reversibel sampel dan penerimaan teknik untuk setiap fase.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

Ketertarikan, perubahan, penarikan dan kewajiban untuk transportasi aset ditentukan dalam kontrak.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau memahaminya dalam bisnis yang sebenarnya?

Contoh yang digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

Penambahan perusahaan AI asisten pengetahuan outsources, dan jika pemasok bertanggung jawab hanya untuk mengakses model dan menyiapkan halaman chat, pemerintahan dokumen, sinkronisasi otoritas, login sistem, penilaian kualitas dan transportasi online mungkin sepenuhnya terpisah.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

Pertimbangkan "akses ke model besar" sebagai lingkup projek AI penuh

Kutipan tidak mengindikasikan biaya dari tata letak data, antar muka, penyebaran, dan operasi

Kode sumber, koleksi evaluasi dan antar muka akun hanya dibahas di akhir projek

ACCEPTANCE

Bagaimana kita bisa menerima dan mengkonfirmasinya?

Daftar lingkup harus mencakup bisnis, AI, rekayasa perangkat lunak, integrasi sistem, penyebaran aman dan aset operasi; setiap pengiriman counterpart, versi, penerimaan sampel dan inspeksi, dan adopsi standar, memungkinkan perusahaan untuk melihat kode, konfigurasi, biaya operasi dan keterbatasan yang diketahui.

Ketika mempersiapkan untuk berkomunikasi dengan pemasok atau tim internal, disarankan bahwa proses saat ini, contoh perwakilan, sistem yang ada, perencanaan tingkat waktu dan anggaran akan dibawa. Pertama, item yang tidak diketahui jelas ditandai, dan kemudian keputusan dibuat untuk menggunakan diagnosis, PoC, proyek jangkauan tetap atau penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung, yang biasanya lebih dapat diandalkan daripada permintaan langsung untuk harga dan durasi tanpa batas.

Apa yang harus disertakan dalam aplikasi outsourcing untuk AI?

Deskripsi pola produk, kemampuan AI dan sistem yang ada, pertama kali kami membantu dalam pengembangan produk, model, antarmuka, pengujian dan penyebaran batas.

Hubungi kami