Home / FAQs / Multi- modular dasar pengetahuan, audit AI dan kontinuitas bisnis
QUESTION & ANSWER

Bagaimana seharusnya bisnis terus-menerus program dikembangkan?

Pertama, Anda mengidentifikasi AI yang mana yang harus dijalankan secara terus menerus dengan dampak operasional, dan Anda jelas menerima waktu gangguan, data kehilangan, kualitas rendah dan kemampuan pengganti buatan. Kemudian Anda mengambil model saham, dasar pengetahuan, bank vektor, antarmuka alat, antrian dan ketergantungan pemasok, dan desain retest, downgrade, pergeseran, breakpoint restorasi dan pengambilan manual untuk malfungsi yang berbeda.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, memberikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk memutuskan-membuat

Bisnis harus ditargetkan di AI daripada server tunggal. Perusahaan pertama perlu membedakan antara kemampuan AI yang harus nyata - waktu, tertunda dan manual, mendefinisikan target pemulihan, target pemulihan dan kualitas minimum yang dapat diterima.

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.

Yang mana klien, perintah dan komitmen bisnis akan terpengaruh oleh gangguan AI atau kesalahanDapat diantrian misi, diturunkan atau diproses secara manualPenilaian kompatibilitas dari versi model dan pengetahuan yang berbedaApakah operasi menulis memiliki kapasitas untuk menyediakan, kompensasi dan mendamaikan
ACTION STEPS

Perintah yang disarankan dari muka

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Misi Al berada di peringkat sesuai dengan dampak operasional.

02

Dependence Kunci Validasi

Sebuah hitungan-to-end ketergantungan dan satu titik kegagalan.

03

Pengembangan hasil yang dapat dipertimbangkan

Merancang pemulihan, menurunkan nilai, beralih dan program manual.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

Latihan dan revisi reguler dari manual operasional.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau memahaminya dalam bisnis yang sebenarnya?

Contoh yang digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

Layanan klien AI bergantung pada model awan, basis pengetahuan bisnis, dan sistem lembar kerja. Model dapat diturunkan ke pencarian jawaban atau transfer manual ketika mereka terbatas; indeks pengetahuan tidak dapat digunakan untuk menjawab kebijakan dengan memori model ketika mereka tidak tersedia; to- dos disimpan ketika antarmuka lembar kerja gagal dan menghindari duplikasi penciptaan.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

Hanya server cadangan, tanpa layanan pihak model dan ketiga

Semua kegagalan dicoba tanpa syarat, menyebabkan duplikasi tindakan bisnis.

Hasil bisnis yang tidak didamaikan setelah layanan teknis telah dipulihkan

ACCEPTANCE

Bagaimana kita bisa menerima dan mengkonfirmasinya?

Sistem ini harus diubah, diturunkan atau diubah dalam waktu target, dan status misi harus selaras dengan penulisan bisnis; pemulihan dapat termasuk kelalaian, duplikasi, kegagalan, dan tugas yang diproses secara manual dan hasil dalam catatan yang ditingkatkan.

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.

Kondisi proyek Anda berbeda dari contoh di atas?

Tujuan operasional, sistem yang ada, sampel dan rencana waktu dapat dikumpulkan sebelum konsultan bisa membuat penilaian awal dalam kaitannya dengan batas-batas sebenarnya.

Konsultan proyek asosiasi