Bagaimana proyek outsourcing AI bisa ditawarkan dan diterima?

Enam kategori masukan harus diidentifikasi sebelum tawaran outsourcing AI

Yang pertama adalah untuk menjelaskan pengguna, tugas dan hasil bisnis. Misalnya, "membangun basis AI " terlalu umum, dan harus memberikan informasi lebih lanjut tentang siapa yang bertanya, dari mana pengetahuan berasal, apakah mengutip, apakah membedakan antara otoritas, bagaimana menangani kegagalan untuk menjawab, dan apa yang menyebabkan mempengaruhi. Lebih jelas tugas, semakin banyak tim outsourcing AI dapat menilai apakah konfigurasi, integrasi, atau penyesuaian diperlukan.

Yang kedua adalah untuk mengambil saham dari sampel dan pengetahuan, sistem yang ada dan antarmuka, penyebaran dan keamanan, ukuran penggunaan dan waktu akses. Vendor harus mendasari asumsi dan pengecualian pada kondisi yang dikenal, dan tidak harus menyembunyikan kolasi data, tiga puluh-partai, biaya model dan kolaborasi pelanggan dalam total yang kurang batas.

• Tugas operasional, penggunaan peran dan indikator sukses
• Sampel asli, sumber pengetahuan dan data.
• Perangkat lunak yang ada, antarmuka, nomor akun dan lingkungan pengujian
• Otoritas, keamanan, audit dan persyaratan penyebaran
• Jumlah pengguna yang diproyeksikan, tugas, distribusi dan respon secara bersamaan
• Klien yang bertanggung jawab, tingkat anggaran dan rencana akses

Empat kutipan umum untuk outsourcing proyek AI

Diagnosa ini dapat didasarkan pada kisaran tetap yang ditawarkan untuk memberikan peta jalan, resiko dan rencana PoC; PoC yang cocok untuk skenario terbatas, sampel dan siklus menawarkan, dengan fokus pada akuisisi hasil validasi; harga total dapat diperbaiki dengan kebutuhan yang bersih dan tonggak batu melalui pengembangan validasi dan perangkat lunak AI, dan dukungan bulanan R & D dapat digunakan ketika permintaan dilanjutkan ketika permintaan dilanjutkan dengan waktu panjang bersama tim.

Kuncinya adalah menyerahkan resiko kepada orang yang paling mampu mengendalikan. Efek model belum divalidasi, tapi pemasok diperlukan untuk memperbaiki total harga untuk semua hasil, dan tawaran biasanya memuat premium risiko yang lebih tinggi atau kemudian diisi ulang dengan perubahan; lingkup masih bergerak pada basis bulanan yang tak terbatas, dan mungkin ada kurangnya tekanan pengiriman.

• Kits diagnostik: cocok untuk dasar program dan anggaran yang kurang baik dan dianjurkan
• Paket PoC: cocok untuk validasi model, data dan kemungkinan misi
• Proyek Milestone: scope dan indikator relatif stabil
• Kolaborasi bulanan: cocok untuk R & D yang sedang berlangsung, operasi dan koordinasi multi- wajah

Kontrak PoC adalah untuk menghapus sertifikasi dan kondisi penghentian.

Tugas PC bukan sistem formal lowend. Tugasnya adalah menjawab pertanyaan kunci dengan masukan minimal: apakah data yang tersedia cukup, kualitas model apa yang akan dicapai, apa tugas membutuhkan pekerjaan manual, berapa banyak biaya lari tunggal, dan apa yang hilang pada baris produksi. Kontrak harus disertai dengan set tugas, indikator, versi, demonstrasi lingkungan, masukan dan laporan format pelanggan.

Proyek tersebut seharusnya diizinkan untuk berhenti atau menyesuaikan diri setelah PoC, daripada secara otomatis memasuki pengembangan penuh. Sampel, metodologi evaluasi dan temuan teknis dari PoC tetap menjadi decision yang dapat digunakan kembali untuk membangun kembali aset perusahaan.

Pengiriman AI Food Development Outlook tidak hanya memiliki satu alamat aplikasi

Selain antar muka pengguna, proyek produksi harus memberikan persyaratan dan arsitektur, konfigurasi kode sumber atau protokol, antar-muka, aturan pemrosesan data, tips dan versi proses, penilaian dan penilaian, matriks kompetensi, laporan tes, penyebaran skrip, alarm pengawasan, uplinks, pelatihan operasional dan informasi transportasi.

Bisnis harus dapat mengambil alih aset kunci, ketersediaan kode, bagaimana hak-hak kekayaan intelektual disetujui, bagaimana model dan akun awan ditahan, bagaimana data diekspor, dan bagaimana kontrak dipindahkan setelah penghentian ditandatangani.

Tiga set bukti diperlukan untuk penerimaan dan penerimaan proyek AI: efek, teknik dan operasi

Hasilnya diverifikasi menggunakan set tugas yang membeku, yang memeriksa penyelesaian, akurasi, referensi sumber, penolakan, koreksi manual, respon dan biaya tunggal; fungsi penerimaan teknik, interface, hak-hak identitas, keamanan, kinerja, log, regresi dan penyebaran perubahan normal; dan tingkat adopsi penerimaan operasional, adopsi pengguna nyata, siklus pemrosesan, back-to-work, intervensi manual dan hasil akhir.

Model tidak dapat 100% benar untuk semua pertanyaan terbuka, juga tidak dapat diterima dengan beberapa demonstrasi. Partai harus mengatur batas berbeda untuk tugas yang berbeda: konten resiko rendah dapat diubah secara manual, tinggi - risiko penilaian harus dikutip dan disetujui, dan over-otorisasi atau kurangnya bukti harus ditolak atau ditransfer. Semakin dekat aturan penerimaan dan penerimaan adalah risiko nyata, semakin mudah AI proyek akan dijalankan untuk waktu lama.

• Bukti efek: sampel tetap, indikator, klasifikasi gagal dan variasi dalam versi
• Bukti projek: tes, hak istimewa, log, kinerja, publikasi dan restorasi
• Bukti bisnis: gunakan, intervensi manual, siklus, biaya dan perubahan hasil

Menempatkan kerjasama klien dan operasi pada baris ke dalam baris tanggung jawab.

Proyek outsourcing AI mengharuskan para klien menunjuk bisnis dan pemimpin teknologi, menyediakan data, pengetahuan yang sah, antarmuka, lingkungan pengujian, dan mengkonfirmasi aturan bisnis, resiko dan evaluasi hasil dalam cara yang tepat. Vendor tidak dapat menentukan keaslian pengetahuan, komitmen bisnis dan otorisasi data bagi klien, juga tidak dapat mereka membutuhkan pemasok untuk memastikan hasil produksi ketika masukan benar kurang.

Jendela operasi pertama dan cara yang berkelanjutan oleh dukungan yang dapat disetujui dalam kontrak. Tanda penyelesaian nyata bagi perangkat lunak AI tidak hanya server yang dikerahkan, tetapi klien dapat menggunakan, mengamati, mempertahankan dan mengambil alih jika diperlukan.