Home / FAQs / AI Smart Worksheet, Co-Associate, Research and Development Effectivency and Application Safety
QUESTION & ANSWER

Bagaimana bisa platform efektivitas AI R & D menilai keluaran masukan dan nilai aktual?

Jumlah pelengkapan kode atau baris kode yang dihasilkan tidak hanya dihitung. Indikator rekonsilasi harus dipilih dari waktu permintaan klarifikasi, ulasan menunggu, pemeliharaan tes, return cacat, frekuensi rilis dan kecelakaan produksi, dan baselees harus dibuat oleh tim dan projek.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, memberikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk memutuskan-membuat

Tujuan efektivitas R & D adalah untuk memberikan permintaan yang tepat untuk produksi yang lebih cepat dan lebih stabil daripada memungkinkan setiap pengembang untuk menulis lebih banyak kode. Indivator yang sesuai untuk pengukuran termasuk waktu dari permintaan untuk pengembangan, menunggu permintaan konsolidasi, tahap deteksi cacat kritis, waktu regresi, tingkat keberhasilan separation, pemulihan gagal dan rasio kerja kembali.

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.

Dimana tim saat ini harus menunggu dan kembali bekerja?Proyek dapat stabil, cacat, aliran air garis dan rilis dataUlasan dan biaya pemerintahan setelah pengenalan alat AIKode sumber, data pelanggan dan lisensi pihak ketiga puas
ACTION STEPS

Perintah yang disarankan dari muka

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Pilih satu sampai dua botol yang jelas dari arus nilai dan membangun baseline empat minggu.

02

Dependence Kunci Validasi

Sampel AI yang tidak sebanding, disimpan di beberapa gudang atau dalam percobaan tim.

03

Pengembangan hasil yang dapat dipertimbangkan

Kecepatan, kualitas, koreksi manual, insiden keamanan dan biaya lengkap juga dicatat.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

Memperpanjang ketika ambang batas dicapai dan menghilangkan penggunaan ulang alat tanpa nilai bisnis.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau memahaminya dalam bisnis yang sebenarnya?

Contoh yang digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

Tim ingin meningkatkan efisiensi pengujian dengan AI, dan pengembalian pilot membutuhkan dua hari, dengan waktu yang dihabiskan untuk mempersiapkan data dan analisis yang gagal. Pengenalan AI lebih cepat daripada contoh, tapi siklus keseluruhan tidak akan menurun secara signifikan jika lingkungan tetap tidak stabil.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

Gantikan hasil bisnis dengan baris kode, jumlah petunjuk atau nomor akun yang diaktifkan

Perbandingan horisontal langsung dari efisiensi individu untuk proyek kompleks yang berbeda

Abaikan biaya tersembunyi dari pernyataan, ulasan, resiko data dan langganan ke alat

ACCEPTANCE

Bagaimana kita bisa menerima dan mengkonfirmasinya?

Pengiriman harus termasuk baseline, jangkauan pilot, calibres data, kualitas bar, biaya lengkap dan kondisi ekstensi. Setidaknya satu siklus iteratif atau rilis penuh harus diamati terus-menerus, dengan pengakuan umum dari penelitian dan pengembangan, pengujian, keselamatan dan operasi; kemampuan untuk meningkatkan indikator target harus dikurangi daripada melanjutkan masukan untuk integritas platform.

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