Kompabilitas dan data
Identifikasi masukan mana, dokumen, log dan model mengeluarkan informasi sensitif, dan periksa penggunaan data vendor, retensi, daerah, dan akses kebijakan kontrol.
Home / Proyek memutuskan-membuat panduan / Cloud AI dan penyebaran pribadi
PROJECT DECISION GUIDEEnterprise AI memilih model awan atau penimpaan pilot
Proyek ini harus memilih hirarki berdasarkan tugas, data, efek, dan kapasitas, daripada mencakup seluruh adegan dalam satu penyebaran.
Jawab pertanyaannya.
Awan AI dan penyebaran pribadi
Sensitivitas, skenario yang berubah cepat yang memerlukan kemampuan modelling yang canggih dapat memprioritaskan penilaian keterlibatan-berbasis awan-akhir API; privatisasi dapat dinilai ketika data tidak dapat dihapus dari Intranet, tertunda dan dikendalikan, dan sangat sumber-intensif; dan sebagian besar perusahaan lebih cocok untuk campuran programmes yang secara hardararkis oleh data dan tugas.
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.
Efek Model
Penggunaan masalah yang sebenarnya dari perusahaan lebih akurat, kutipan, panggilan alat dan stabilitas, daripada berdasarkan pada satu daftar tokoh publik.
Struktur biaya
Awan biasanya dibayar untuk tingkat panggilan; privatisasi juga termasuk daya komputasi, penyebaran model, pemantauan, keamanan, peningkatan dan biaya profesional.
Performa dan kegunaannya
Perakitan digabungkan, waktu respon, ketergantungan jaringan, program di bawah kelas dan kelanjutan bisnis, dan proses kunci tidak dapat bergantung pada satu model saja.
Operasi dan pemerintahan
Di mana pun dipindahkan. otoritas, log, penilaian, peringatan, pembaruan pengetahuan, umpan balik manual dan pengecualian diperlukan.
Vendor switch dengan model
(c) Untuk mengikat ke satu model aplikasi dari gateway model dan capabilitas-dialog layer dan untuk mempertahankan alternatif jalur untuk tugas penting.
Persiapan rekomendasi sebelum komunikasi atau penilaian
Rating Data SitusPerakit Tugas SejatiTarget paralel dan tertundaPrediksi volume panggilan modelKondisi infernet dan komputasionalAkses audit dan strategi logReview manual dan penghapusan mekanismeModel upgrade dan rencana pengganti
Alamat yang disarankan untuk implementasi
Disarankan agar adegan dan hirarki data diselesaikan sebelum PoC skala kecil digunakan untuk membandingkan efek dan biaya total.
DECISION WORKSHEET
Ubah awan AI dan penyebaran pribadi menjadi keputusan 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.
Kompabilitas dan data
Identifikasi masukan mana, dokumen, log dan model mengeluarkan informasi sensitif, dan periksa penggunaan data vendor, retensi, daerah, dan akses kebijakan kontrol.
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.
Efek Model
Penggunaan masalah yang sebenarnya dari perusahaan lebih akurat, kutipan, panggilan alat dan stabilitas, daripada berdasarkan pada satu daftar tokoh publik.
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.
Struktur biaya
Awan biasanya dibayar untuk tingkat panggilan; privatisasi juga termasuk daya komputasi, penyebaran model, pemantauan, keamanan, peningkatan dan biaya profesional.
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, skenario-skenario ini diorganisir dalam hirarki, perkiraan misi nyata, secara bersamaan dan terhambat target, proyeksi panggilan volume, bersama dengan volume bisnis saat ini, waktu rata-rata, anomali rata-rata, sistem di tempat, hak istimewa data, ketergantungan pihak ketiga dan jendela akses. Versi yang sama disediakan untuk pemasok yang berbeda dan deskripsi terpisah dari asumsi, pengecualian, masalah kerjasama pelanggan, pengiriman dan bukti penerimaan diperlukan untuk menghindari membandingkan harga total dari hanya satu batas yang hilang.
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.
Apakah datanya benar-benar aman setelah waktu deproliunian pribadi?+
No Risiko seperti hak istimewa nomor akun, batas jaringan, log, celah, file model, personil transportasi dan akses terminal masih perlu ditangani.
Bisakah kita menggunakan beberapa model pada saat yang sama?+
Routes dapat dibuat oleh tugas, tingkat data, efek, biaya dan ketersediaan melalui gerbang model harmonis, tapi pengukuran seragam dan pemilihan pemerintahan diperlukan.
Apakah bisnis kecil cocok untuk pencairan?+
Tergantung pada keterbatasan data dan ukuran penggunaan. dalam tidak adanya persyaratan wajib Intranet, layanan compliance cloud biasanya digunakan untuk memvalidasi nilai sebelum digunakan secara eksklusif atau pribadi berdasarkan panggilan dan penilaian risiko.
DECISION FAQ
Periksa semua 265 pertanyaan.Isu umum yang berhubungan dengan proyek saat ini
% 1% 1A button on a Remote Control
Di mana seharusnya penerimaan Transformasi Enterprise AI dimulai?
Enterprise AI Transport seharusnya dimulai dengan frekuensi tinggi yang nyata, dan hasil-berhasil-bisa-pekerjaan operasional, daripada pertama kali membeli model atau membuat platform besar. Rekam pemrosesan saat ini, menghabiskan waktu, pekerjaan, kesalahan, konsekuensi dan kewajiban manual, dan pilih adegan di mana sampel tersedia dan dapat secara manual digunakan untuk menutupi bagian bawah.
Lihat jawaban lengkapperusahaan AI Efektivitas, Keselamatan dan Lanjutkan OperasiApa yang harus saya lakukan dengan proyek "Enterprise AI"?
ROI dari proyek perusahaan AI tidak dapat mengukur hanya biaya mobilisasi model, juga tidak dapat diukur dengan "berapa banyak orang yang diselamatkan". Penting untuk merekam waktu proses saat ini, waktu yang dihabiskan pada kesalahan, waktu respon, biaya kelanjutan, dan untuk membandingkan perubahan nyata setelah AI telah online.
Lihat jawaban lengkapperusahaan AI Efektivitas, Keselamatan dan Lanjutkan OperasiBagaimana AI proyek mengembangkan penerimaan dan indikator inspeksi?
Proyek AI tidak dapat menerima dan menerima "tampak baik" atau berkomitmen untuk akurasi 100% dari data. Indikatornya harus mencakup kedua hasil bisnis, efek model, kinerja sistem, hak akses keamanan dan batas-pundi-pundi-pundi tes harus diturunkan dari operasi nyata dan terstruktur menurut kesulitan dan risiko.
Lihat jawaban lengkapperusahaan AI Efektivitas, Keselamatan dan Lanjutkan OperasiAI PoC berhasil dengan baik. kenapa berubah ketika itu di telepon?
PoC sering menggunakan seleksi sampel, sejumlah kecil pengguna dan lingkungan yang stabil, dan data dan operasi yang dihadapi oleh sistem produksi lebih kompleks. Pembaruan pengetahuan, penyaring hak istimewa, penundaan di antarmuka, dan ko- optasi dan perbedaan ekspresi pengguna semua kurang efektif.
Lihat jawaban lengkapRELATED
Pengujian submisi projekSimpan pengetahuan Anda tentang layanan
Relevan
Enterprise AI Solutions
Dari adegan, data ke produksi tingkat pembangunan aplikasi
Untuk informasi lebih lanjut.RelevanProgram Transition Enterprise AI
Merencanakan kombinasi lansekap, model gerbang dan kapasitas pemerintahan
Untuk informasi lebih lanjut.RelevanEvaluasi proyek AI
Komlasi data, penyebaran dan persyaratan dampak
Untuk informasi lebih lanjut.