Home / FAQs / Suai AI Pengembangan, pengadaan aplikasi AI, dan konstruksi enterprise AI
QUESTION & ANSWER

Bagaimana seharusnya proyek Pengembangan Suai AI Enterprise diterima dan diterima?

Pembangunan Kustom AI tidak hanya dapat melihat beberapa demonstrasi yang sukses, tetapi juga harus memverifikasi efek AI, rekayasa perangkat lunak, hasil bisnis, dan aset proyek. Gunakan set tugas yang membeku untuk memeriksa benar, salah, ditolak, USG-abnormal dan adegan tidak normal; periksa antar-muka, hak istimewa, kinerja, log, regreation dan pengambilan manual; periksa ulang laju adopsi, proses, modifikasi manual dan biaya berjalan.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, memberikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk memutuskan-membuat

Lapisan efek harus dibagi menjadi empat tingkat.

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.

Apakah tugas ditata dari operasi nyata dan melingkupi batasBagaimana berbagai jenis kesalahan dan konsekuensi bisnis dinilaiDapat model, pengetahuan, tips, dan versi sistem terkunciBerapa lama nilai bisnis observasi membutuhkan siklus uji coba
ACTION STEPS

Perintah yang disarankan dari muka

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Proyek ini dimulai dengan definisi umum dari tugas, kesalahan, dan indikator.

02

Dependence Kunci Validasi

Penilaian dasar pertama didirikan dan dibekukan selama fase PoC.

03

Pengembangan hasil yang dapat dipertimbangkan

Performance efek, teknik, keselamatan dan pemulihan tes sebelum produksi.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

Rekoncile indikator operasional setelah pilot dan menyelesaikan pengambilan aset selama latihan.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau memahaminya dalam bisnis yang sebenarnya?

Contoh yang digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

Layanan klien AAI secara keseluruhan telah menemukan target, tapi ada beberapa kesalahan serius dalam kebijakan pengembalian uang. Menerima dan inspeksi tidak boleh diteruskan berdasarkan skor rata-rata tinggi, tetapi komitmen pengembalian harus diklasifikasikan secara terpisah, membutuhkan bahwa referensi, kepercayaan, transfer tenaga kerja, dan audit mekanisme akan terpenuhi, dan kemudian tes akan dites dengan sampel tetap.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

Presentasi dari beberapa isu mudah dalam pemilihan vendor berdasarkan iklan hoc

Hanya menerima dan memeriksa model jawaban, tidak memeriksa antarmuka sistem dan retret abnormal

Mendapatkan kode sumber tetapi tidak dapat membuat indeks pengetahuan atau menjalankan evaluasi

ACCEPTANCE

Bagaimana kita bisa menerima dan mengkonfirmasinya?

Materi terakhir harus termasuk penilaian sumber, definisi indikator, item demi item, sampel gagal, pengujian sistem, mundur dari penyebaran, biaya operasi, keterbatasan yang diketahui dan daftar aset.

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.

Apakah kriteria penerimaan proyek Enterprise AI sedang dikembangkan?

Untuk memberitahu kita tugas bisnis dan batas risiko, pertama membedakan efek model, fungsi perangkat lunak, integrasi sistem, keselamatan dan indikator operasional.

Hubungi kami