Bagaimana Anda mengembangkan sebuah kecerdasan AI? jalur lengkap dari AI PoC ke implementasi produksi

Pertama, kita akan melihat apakah perusahaan membutuhkan kecerdasan, aplikasi AI atau otomatisasi biasa.

Pengguna sering mencampur kecerdasan AI, robot obrolan, basis komunikasi RAG knowledge dan automatice. Robot-robot yang bekerja bersama-sama melakukan pertanyaan dan -sesi jawaban; RAG dapat menjawab untuk mengambil informasi bisnis dan menyediakan dasar; otomasi biasa sesuai dengan aturan; AI badan intelijen memahami tugas, memilih langkah, memanggil, dan terus memproses mereka sesuai dengan hasil.

Proyek ini harus di mulai dengan tujuan ulang menjadi tugas bisnis yang dapat diamati, seperti "membaca permintaan untuk surat kutipan, mengidentifikasi pelanggan dan produk, mencari harga ERP, menghasilkan kutipan-kutipan rancangan dan mengirimkannya ke persetujuan penjualan," daripada "melakukan badan intelijen penjualan". Deskripsi sebelumnya dapat menentukan masukan, keluaran, pengetahuan, antarmuka, dan anomali, sementara deskripsi terakhir hanya dapat membentuk demonstrasi dan tidak dapat membentuk kontrak yang dapat diandalkan dan standar.

• Determine yang menggunakan hasil dan yang baris bisnis mereka masukkan
• Mendistribusikan model penilaian, aturan kepastian, tindakan sistem dan kewajiban manual
• Identifikasi situasi yang harus ditolak, ditangguhkan atau diserahkan

Buat AI PoC dengan set tugas sebenarnya, bukan sampel halus.

Nilai AI AgentOps adalah verifikasi dari item yang tidak diketahui yang kemungkinan mempengaruhi keberhasilan atau kegagalan proyek. Perusahaan harus mempersiapkan diri untuk suatu tugas yang tulus, berwenang dan dissensitive, yang termasuk situasi dan informasi yang tidak ada dan hilang, isi yang bertentangan, format yang tidak memadai, hak istimewa dan pengecualian operasional. Untuk pertanyaan pengetahuan dan jawaban, penolakan, dan izin untuk proses dokumen, bidang kunci, dan perbaikan; untuk alat yang disebut sebagai alat, untuk memeriksa tindakan dan pemulihan.

PoC akan membekukan penilaian dan pengukuran, baseline manual dan kondisi adopsi, menjalankan model log waktu, pengetahuan, tips, aturan, versi proses, penundaan, biaya panggilan dan intervensi manual.

• PC keluaran prototipe aktif, evaluasi dan pengukuran, item- by- hasil kasus dan daftar kegagalan
• Kualitas, kecepatan, intervensi manual dan biaya lari tunggal dinilai pada saat yang sama
• Membiarkan kesimpulan dari kelanjutan, kondisi ulang, routing atau penghentian

Masukkan Aplikasi AI Pengembangan untuk membuat sebuah lingkaran bisnis tertutup di sekitar sistem yang ada

Kebanyakan perusahaan tidak perlu mengganti ERP, CRM, CRM, perangkat lunak industri atau AI. Cara yang lebih rasional adalah untuk menjaga sistem yang ada yang membawa data bisnis resmi seperti pelanggan, ketertiban, kontrak dan keuangan, menyediakan konteks yang diperlukan untuk aplikasi AI melalui AI, berita, pertukaran bisnis yang terkontrol. AI bertanggung jawab untuk memahami informasi dan informasi yang tidak terstruktur, dan pengaturan yang bertanggung jawab, dan pengaturan yang bertanggung jawab, dan informasi yang ada, dan informasi yang bisa diambil, dan yang bisa diambil, dan yang bisa diambil, dan yang bisa diambil kembali, dan yang bertanggung jawab.

Pengembangan antar-muka tidak hanya mempertimbangkan panggilan yang sukses. Setiap proses sambungan identifikasi, hak akses minimum, pemetaan, permintaan ulang, waktu pengujian ulang, keberhasilan parsial, batas manual dan batas pihak. Tubuh pintar melakukan kutipan, pengembalian, dana, modifikasi data publik dengan konfirmasi perorangan berwewenang tambahan dan sambungan berantai antara keluaran model, panggilan sistem, modifikasi manual, dan hasil bisnis akhir ke dalam catatan tugas yang sama.

Kemampuan rekayasa apa yang perlu diselesaikan dari prototipe ke implementasi perangkat lunak

Purwarupa tersebut biasanya hanya membuktikan bahwa kerja kompetensi inti, dan bahwa eksekusi dilakukan dengan melengkapi hak istimewa identitas, pemrosesan informasi yang sensitif, audit operasional, antrian abnormal, gabungan kinerja, alarm pengawasan, distribusi greyscale, versi retret dan pemulihan backup. Perusahaan juga perlu mengelola model, tips, pengetahuan, aturan, dan alat-alat yang tidak dapat dikembalikan ke kondisi yang digunakan pada saat ini jika mereka tidak tersedia setelah kesalahan.

Pembebas yang akan diimplementasikan oleh AI harus termasuk persyaratan dan batasan misi, arsitektur sistem, kode sumber, konfigurasi, antarmuka, penilaian, laporan tes, matriks kompetensi, skrip, manual operasi, dan keterbatasan model, algoritma, alat-alat ketiga, pengetahuan yang terus menerus adalah biaya jangka panjang, dan harus dikutip secara terpisah dari biaya pengembangan satu waktu, menghindari harga awal yang muncul rendah dan tidak dapat stabil.

• Operasi resiko tinggi memiliki identifikasi manual, suspensi, dan mekanisme back- up
• Penaklukan Enterprise dari akun produksi, source code, konfigurasi dan data core
• Model pra- online tidak tersedia, antarmuka adalah waktu-consuging dan backlog tugas tersedia

Bagaimana menerima kecerdasan AI dan menentukan apakah layak untuk mengembangkan masukan

Penerimaan dan pemeriksaan harus diulang pada set tugas yang sebenarnya diidentifikasi oleh kedua pihak, dan tingkat penyelesaian tugas, akurasi lapangan kritis, referensi pengetahuan, panggilan alat, intervensi manual, waktu respon, kegagalan dan biaya harus diukur secara terpisah. Untuk hasil probabilitas, seharusnya tidak dijanjikan bahwa semua input akan diselesaikan 100% secara otomatis, tapi lebih baik bahwa jangkauan adopsi, tinjauan manual, penyangkalan proses dan non- dukungan harus jelas didefinisikan.

Akuntasi bisnis juga dibandingkan dengan garis akhir. Proses yang menangani 1.000 tugas per bulan dan memerlukan waktu rata-rata 15 menit dari waktu manual hanya titik awal untuk pengukuran; diperlukan untuk mengamati siklus pemrosesan, kembali - pekerjaan, adopsi pengguna dan klien menghasilkan tingkat tugas yang sama dan dengan kualitas yang sama. Hanya jika ambang batas kualitas tidak berkurang, pekerjaan manual memang dikurangi dan biaya operasi diterima sesuai dengan peningkatan proses bisnis.

Bukti mana yang harus diperiksa ketika memilih Pengembangan Aplikasi AI

Perusahaan ini harus lebih teliti memeriksa kemampuan tim untuk memahami misi bisnis, membangun penilaian yang nyata, merancang antarmuka sistem, menangani keamanan otoritas dan gagal, dan menunjukkan skenario mana yang sementara tidak cocok untuk AI. Tim-tim kandidat diperlukan untuk menggunakan set yang sama informasi dissensitisasi untuk menggambarkan programmes, resiko, rentang PoC, kesenjangan dan asumsi yang lebih berbeda daripada menonton presentasi umum.

Ini akan berisi ketidakpastian tentang efektivitas AI dan memastikan bahwa perusahaan memiliki pengetahuan, penilaian, kode sumber, konfigurasi dan metode operasi bahkan jika model atau tim layanan digantikan.