Satu ringkasan butir halaman
Memahami bisnis, teknologi dan pengadaanObyek operasional, target pengguna, proses saat ini, tugas pertama, sistem yang ada, tingkat anggaran dan waktu yang direncanakan
Home / Proyek Pemandu Keputusan Proyek / AI Perlu Pernyataan
PROJECT DECISION GUIDEBagaimana AI Pernyataan Spesifikasi Proyek Ejaan keluar: Tugas, Data dan Menerima dan Daftar Inspeksi
"Menjadi asisten perusahaan AI" tidak dapat digunakan langsung untuk kutipan, pengembangan, atau penerimaan. Pernyataan memenuhi syarat persyaratan tidak perlu untuk memulai dengan menutupi semua halaman, tapi harus jelas mengeja tugas-tugas bisnis, keluaran masukan, data pengetahuan, tindakan sistem, konsekuensi dan batas-batas kewajiban.
Jawab pertanyaannya.
Pernyataan Spesifikasi Proyek AI
Disarankan bahwa kebutuhan organisasi berdasarkan tugas bisnis yang sebenarnya: yang menggunakan masukan untuk proses apa dan apa yang dapat diperiksa hasil yang diharapkan; apa yang AI perlu baca, sistem mana yang disebut dan tindakan yang harus disetujui, dan yang normal, tidak biasa dan tinggi sampel akhirnya diterima dan diterima. Bagian dari model 's efek yang belum divalidasi adalah asumsi PoC dan seharusnya tidak ditulis secara langsung ke dalam sebuah komitmen yang ditentukan.
SCOPE & BUDGET LEVELS
Pertama, masukan jelas ke batas oleh fase projek
Lapisan-lapisan berikut ini digunakan untuk membangun dasar untuk anggaran dan penerimaan, dan lingkup yang sebenarnya masih perlu dinilai dalam kaitannya dengan status quo, antarmuka dan persyaratan waktu.
PoC membutuhkan baseline
Validasi dari kemungkinan model, pengetahuan dan alatSet tugas tetap, data mandat, rute kandidat, indikator dampak, kondisi kegagalan, kesenjangan produksi dan pengiriman kesimpulan
Spesifikasi permintaan produksi
Mengembangkan berbagai perangkat lunak yang dapat dikembangkan, diuji dan diambil alihFungsi produksi, data antar muka, izin otoritas, persyaratan yang tidak fungsional, penyebaran, penilaian, pengiriman aset dan tanggung jawab transportasi
DECISION FACTORS
Elemen kunci yang akan diperiksa untuk decision-making
Pertama, batas-batas menahan diri dan tanggung jawab diidentifikasi, maka rute teknis dan modalitas kerjasama dibandingkan.
Misi bisnis dan pengguna
Keterangan sponsor, pengguna yang sebenarnya, penerima dan penerima hasil, serta frekuensi, waktu saat ini dan masalah utama yang terlibat dalam tugas ini.
Keluaran Masukan dan Contoh
Daftar masukan teks, tabel, gambar, suara, data sistem, dan sampel normal, hilang, konflik, tidak biasa dan berisiko tinggi.
Data pengetahuan dan pemberdayaan
Mengidentifikasi sumber otoritas, memperbarui tanggung jawab, baris peran, tingkat sensitif, kemungkinan mengirim model eksternal dan penghapusan pengembalian setelah proyek telah berakhir.
Batas Model dan Sistem
Model bertanggung jawab untuk pemahaman dan menghasilkan, dan sistem kepastian bertanggung jawab untuk jumlah, status, otoritas dan catatan resmi, menghindari semua aturan yang diserahkan kepada model probabilitas.
Antarmuka dan Operasi
Atur kisaran membaca dan menulis, nomor akun tes, gagal menguji ulang, kompensasi dan pemrosesan manual ERP, CRM, OA, basis data dan layanan partai ketiga.
Kualitas dan penerimaan
Menentukan tugas yang dilakukan, kesalahan serius, kutipan, penolakan, intervensi manual, respon, biaya dan versi tes tetap.
Keamanan dan kelanjutan penyebaran
Keterangan awan, hibrida atau penyebaran pribadi, identitas, log, cadangan, tidak tersedia model, antarmuka gagal dan persyaratan rollback.
Pengiriman dan tanggung jawab jangka panjang
Lists source codes, konfigurasi, aturan waspada, garis aliran pengetahuan, koleksi penilaian, rekening, penyebaran, pelatihan, jaminan kualitas dan operasi terus menerus.
Persiapan rekomendasi sebelum komunikasi atau penilaian
Obyek operasional, baselin saat ini dan indikator sukses periode pertamaTarget pengguna, hak akses peran dan proses bisnis lengkapContoh dari misi nyata dengan anomali normal dan resiko tinggi.Sumber data pengetahuan, mandat dan tanggung jawab untuk memperbaruiSistem yang ada, API, nomor akun dan data uji utamaKualitas, kinerja, keamanan dan persyaratan persetujuan manualPengiriman aset seperti penyebaran penilaian konfigurasi source codeTingkat anggaran, perencanaan waktu dan kerjasama antara pihak
Alamat yang disarankan untuk implementasi
Aturan tugas dan penilaian pertama kali dikonfirmasi oleh kepala operasi, diikuti oleh staf teknis yang mengukur data, antarmuka dan persyaratan yang tidak fungsional, dan akhirnya menerima dan pemeriksaan petugas memeriksa apakah setiap target memiliki bukti relevansi nya. Masalah efek kuantisasi masih belum mencapai PoC, dan tidak ada alternatif untuk kriteria penerimaan digunakan untuk "pintar, akurat, otomatis".
DECISION WORKSHEET
Menerjemahkan spesifikasi proyek AI ke dalam decision yang dapat dilaksanakan
Lembar kerja berikut membantu perusahaan untuk mengatur saran yang samar-samar ke vendor - berbasis, progreal- persetujuan dan project- masukan yang dapat diterima.
Misi bisnis dan pengguna
Keterangan sponsor, pengguna yang sebenarnya, penerima dan penerima hasil, serta frekuensi, waktu saat ini dan masalah utama yang terlibat dalam tugas ini.
Jika faktor tetap tidak pasti, validasi diagnosis atau skala kecil harus diatur dan tidak tepat untuk menyertakan ransum total harga yang tetap non- variabel secara langsung.
Keluaran Masukan dan Contoh
Daftar masukan teks, tabel, gambar, suara, data sistem, dan sampel normal, hilang, konflik, tidak biasa dan berisiko tinggi.
Jika faktor tetap tidak pasti, validasi diagnosis atau skala kecil harus diatur dan tidak tepat untuk menyertakan ransum total harga yang tetap non- variabel secara langsung.
Data pengetahuan dan pemberdayaan
Mengidentifikasi sumber otoritas, memperbarui tanggung jawab, baris peran, tingkat sensitif, kemungkinan mengirim model eksternal dan penghapusan pengembalian setelah proyek telah berakhir.
Jika faktor tetap tidak pasti, validasi diagnosis atau skala kecil harus diatur dan tidak tepat untuk menyertakan ransum total harga yang tetap non- variabel secara langsung.
Apa yang harus ringkasan yang sebanding dengan penilaian yang mengandung?
Pada minimal, organisasi dari tujuan bisnis, baselines saat ini dan indikator sukses, pengguna target, hak akses peran dan proses bisnis yang lengkap, sampel misi normal dan tinggi risiko nyata, sumber data pengetahuan, delegasi otoritas dan tanggung jawab untuk pembaruan, bersama dengan indikasi volume bisnis saat ini, rata-rata waktu pemrosesan, anomali utama, sistem di tempat, hak istimewa data, ketergantungan pihak, tiga puluh kali dan jendela-hidup. Versi yang sama disediakan untuk informasi yang berbeda, pengguna, dan segala macam, dan segala macam pilihan, yang tidak ada lagi, kecuali bukti yang tidak ada,
Contohnya, perusahaan mengharapkan bahwa proyek tersebut akan menghemat 160 jam tenaga kerja per bulan, tapi angka ini harus dipecah menjadi jumlah tugas, tabungan tunggal, tingkat adopsi, dan nilai peninjauan manual. Jika hanya 40 persen pengguna menggunakan periode pertama, atau jika proses baru meningkatkan proses tinjauan, keuntungan yang sebenarnya akan lebih rendah daripada perkiraan yang jelas.
Empat jenis bukti direkomendasikan untuk ditanyai selama komunikasi vendor
Yang pertama adalah bukti lingkup: konsistensi dari versi permintaan, proses bisnis, prototipe, antarmuka, dan pengecualian; yang kedua adalah bukti teknik: apakah teknologi yang sama memiliki struktur yang dapat diakses, manajemen kode, pengujian, penyebaran dan metode manajemen masalah; yang ketiga adalah para personil, peserta yang sebenarnya, tahapan masukan, mekanisme masukan, dan mekanisme pengganti jelas; dan yang keempat adalah bukti pengiriman: bagaimana kode sumber, data, dokumen, pelatihan, jaminan kualitas, transportasi yang diberikan kepada mereka untuk menyediakan obat yang tidak bisa digunakan untuk menjadi bukti yang bisa digunakan untuk menyediakan obat yang bisa di bawah.
Disarankan bahwa lingkup kejelasan, ketergantungan kritis, kapasitas tim, penerimaan yang berlaku dan takeover jangka panjang dinilai secara terpisah dan bahwa dasar untuk setiap skor direkam. Jika sebuah program lebih murah, antar muka, migrasi, pengujian atau tanggung jawab online dikecualikan, maka harus diubah ke caliber pengiriman yang sama sebelum dibandingkan.
Prinsip penghakiman
Halaman ini menyediakan suatu kerangka pembuatan keputusan yang tidak merupakan penawaran tetap atau komitmen kinerja.
FAQ
FAQs
Masalah yang paling umum sebelum kerjasama jelas dinyatakan di muka.
Boleh aku minta berkas permintaan lengkap AID?+
Ringkasan satu halaman dan sampel perwakilan dapat disampaikan pertama, dengan bantuan vendor untuk menghasilkan permintaan; namun, aturan bisnis, data implivivations dan penerimaan masih membutuhkan konfirmasi oleh kepala perusahaan.
Apakah AI perlu untuk menentukan model tertentu?+
Model biasanya ditulis dalam kondisi keras hanya ketika perusahaan memiliki platform yang jelas atau persyaratan kepatuhan.
Haruskah surat permintaan menulis tingkat akurasi?+
Target untuk set tugas beku dapat disetujui, tetapi ada juga kebutuhan untuk setuju secara terpisah pada kesalahan yang serius, penolakan untuk menjawab, pengambilalihan manual dan versi tes, yang tidak memberikan komitmen umum untuk semua masukan masa depan.
Bagaimana bisa perubahan permintaan dikelola?+
Mempertahankan nomor versi dan catatan perubahan menjelaskan tugas, sampel, antarmuka, siklus, biaya dan tes regresi dari perubahan, yang dikonfirmasi oleh kedua pihak dan kemudian iteratif.
DECISION FAQ
Periksa semua 265 pertanyaan.Isu umum yang berhubungan dengan proyek saat ini
AI Aplikasi Pengembangan dan Enterprise AI Software Construction
Apa yang perusahaan lakukan untuk mempersiapkan pengembangan aplikasi AI?
Data tersebut harus menunjukkan sumber, izin, versi waktu dan hasil yang benar, ketika antarmuka harus mengkonfirmasi dokumentasi, lingkungan uji, otentikasi, pembatasan aliran dan menulis tanggung jawab. Ketika informasi tidak lengkap, itu dapat didiagnosis dan skala kecil PoC, ketika mengidentifikasi kekosongan yang harus diisi sebelum produksi dikembangkan.
Lihat jawaban lengkapInsinyur konteks Enterprise, migrasi model dan proses intelijenApa bedanya antara kerja konteks dengan kasus RAG knowledge?
RAG berfokus pada bagaimana menemukan informasi yang relevan dari basis pengetahuan dan menyediakannya pada model; lingkup dari proyek konteks lebih besar, dan juga membutuhkan pengorganisasian identitas pengguna saat ini, data bisnis terstruktur, status bisnis, memori jangka panjang, aturan bisnis dan alat yang tersedia. Hanya ketika dokumentasi diminta dan diminta adalah RAG biasanya cukup. Ketika melibatkan tugas-tugas antar sistem, hak akses yang berbeda, dan kerja yang terus menerus, RAG perlu untuk diperbarui dalam sebuah sambungan yang lengkap.
Lihat jawaban lengkapPengembangan perangkat lunak dan outsourcing dari proyekApa yang harus menjadi pilihan dari tim software outsourcing dan self-building?
Program software outsourcing biasanya lebih efektif jika bisnis membutuhkan kontinum jangka panjang dan perusahaan memiliki kemampuan manajemen produk dan teknologi jika target jelas didefinisikan, awal cepat diperlukan atau ada kekurangan kapasitas berdedikasi sementara, banyak perusahaan mempertahankan produk dan pemilik teknologi, meninggalkan fase R & D atau berdedikasi konstruksi kepada tim luar.
Lihat jawaban lengkapPengembangan perangkat lunak dan outsourcing dari proyekApa yang harus Shanghai Software Outsourcing memilih?
Penting untuk melihat apakah pemasok dapat menerjemahkan masalah bisnis menjadi lingkup, resiko dan penerimaan, daripada ukuran perusahaan dan retorika penjualan.
Lihat jawaban lengkapRELATED
Pengujian submisi projekSimpan pengetahuan Anda tentang layanan
Relevan
Kebutuhan dan Proses Pembangunan AI Kustom
Path implementasi penuh dari diagnosis adegan, PoC ke produksi daring
Untuk informasi lebih lanjut.RelevanLayanan dari Enterprise AI Pembangunan Custom
Tilik tugas, data, produk, integrasi dan operasi yang sedang berlangsung
Untuk informasi lebih lanjut.RelevanInsinyur konteks Enterprise
Pengetahuan organisasi, data real-time, identitas, memori dan konteks alat
Untuk informasi lebih lanjut.RelevanData Enterprise platform dan analisis bisnis
Buat sebuah data, indikator, kualitas dan dasar kompetensi untuk aplikasi AI
Untuk informasi lebih lanjut.RelevanInformasi proyek awal dikumpulkan
Buat ringkasan halaman dari butir dalam peramban yang dapat terus berkomunikasi
Untuk informasi lebih lanjut.