Pilih adegan pertama dari penempatan bisnis daripada nama model
"Big Model for Enterprise Building" telah sulit untuk membangun cakupan yang dapat diterima, "membaca permintaan untuk informasi harga, mencari harga dan inventaris, menghasilkan proposal rancangan dan mengirimkannya untuk persetujuan penjualan" dan mengidentifikasi masukan, keluaran, pengetahuan, antar muka, keleluasaan dan konsekuensi kesalahan. Adegan pertama harus frekuensi tinggi, waktu - mengkonsumsi, data relatif tersedia, hasil ditinjau dan kesalahan secara manual dibajak.
Peringkat dari adegan dapat menilai nilai bisnis, kondisi data, kondisi sistem, risiko, kompleksitas implementasi dan tanggung jawab operasional secara bersamaan. Nilai-tinggi tugas dengan data yang buruk dan tidak jelas baris otoritas dapat ditangani pertama; rendah-nilai demonstrasi seharusnya tidak mengambil alih masukan utama, bahkan jika mereka mudah untuk berhasil.
- Rekam proses, siklus, paparan manual dan awal kesalahan
- Mengidentifikasi siapa yang menggunakan hasil dan mana jalur bisnis yang mereka masukkan.
- Daftar masalah resiko tinggi yang model tak dapat ditentukan atau diimplementasikan
- Target minimum untuk kualitas, efisiensi, biaya dan adopsi
Tidak dapat menutup folder sementara:% s
Tujuan dari PC adalah untuk memverifikasi kunci yang tidak diketahui dalam efek, data, antarmuka atau penyebaran, daripada menghasilkan demonstrasi halus. Perusahaan harus mempersiapkan sebuah demonstrasi yang normal, hilang, konflik, anomali dan kacamata ultra, membekukan baseline buatan dan kalibrasi, dan model rekaman, pengetahuan, aturan, versi proses, modifikasi manual, biaya tunggal.
Pengiriman PC seharusnya termasuk prototipe operasional, set tugas, hasil proyek, klasifikasi kegagalan, pengukuran biaya, kesenjangan produksi dan kondisi kelanjutan.
Menghubungkan pengetahuan, data, dan sistem bisnis ke loop tertutup
Basis pengetahuan perusahaan bertanggung jawab untuk menyediakan dasar bagi sistem, produk, dan proyek, dan sistem bisnis seperti ERP, CRM, OA terus menyediakan data formal dan status, dan AI berlaku untuk menyelesaikan pemahaman, pengambilan, generasi dan mendukung keputusan dalam hak-hak delegasi. Proses kepastian bertanggung jawab untuk perhitungan jumlah, bidang verifikasi, negara dan penting, dan tidak dapat diserahkan kepada semua aturan-aturan bisnis.
Aksi pemetaan identitas, hak istimewa minimal, pemetaan lapangan, stylium, dll., lembur, pengujian ulang, kompensasi dan antrian manual.
- Data master formal adalah tanggung jawab dari sistem bisnis yang jelas
- Hanya data minimum yang diperlukan untuk menyelesaikan misi yang disediakan ke model
- Antar muka gagal dimonitor, dicoba ulang, dikompensasi, atau dikonversi
- Tack-wide links memiliki nomor bisnis, versi dan catatan audit
Komplesi kerja dan pemerintahan diperlukan untuk memindahkan dari prototipe AI ke produksi
Model, tips, pengetahuan, aturan dan alat-alat dapat diubah. Mereka harus diadaptasi secara terpisah dan dikembalikan ke set tugas tetap.
Perusahaan juga memutuskan API milik publik, contoh eksklusif, struktur hibrida atau pemecahan berlian pilihan ini berdasarkan batas data, efek model, ukuran panggilan, penundaan, kalkulus, kapasitas untuk mobilitas dan biaya total, daripada hanya percaya bahwa privatisasi adalah alami dan lebih aman atau awan publik selalu lebih murah.
Cara menggunakan aplikasi untuk kuota, kontrak, dan penerimaan
Biaya biasanya ditentukan oleh keputusan umum tentang misi kompleksitas, data pengetahuan, model dan penilaian, jumlah antarmuka, antarmuka produk, keamanan penyebaran, skala dan operasi yang terus menerus. Ketidakpastian yang lebih tinggi dapat ditentukan dengan membeli diagnosis atau PoC sebelum produksi ditandatangani setelah kondisi dilewatkan; kontrak harus memisahkan model dari biaya layanan ketiga pihak dari biaya pengembangan satu waktu.
Penerimaan dan inspeksi menggunakan satu set tugas yang benar-benar dibekukan oleh kedua sisi, yang akan mengukur tingkat penyelesaian misi, akurasi dari bidang kunci, referensi untuk pengetahuan, panggilan dari alat-alat, intervensi manual, waktu respon, kegagalan pemulihan dan biaya tunggal.
- Pengiriman batas permintaan, arsitektur, kode sumber, konfigurasi, antarmuka dan koleksi penilaian
- Pengiriman laporan tes, matriks kompetensi, skrip penyebaran dan manual operasional
- Layanan model, sumber daya awan dan biaya operasi dari pengetahuan yang terus menerus terpisah dan terus menerus
- Kepemilikan Enterprise dari rekening produksi, data inti dan aset teknis
Operasi AI secara terus menerus dengan hasil bisnis setelah online
Akun meja operasi seharusnya setidaknya merekam penggunaan, tingkat penyelesaian, intervensi manual, jenis kesalahan, siklus pemrosesan, adopsi pengguna, biaya tunggal dan hasil bisnis. Upgrade model, pembaruan pengetahuan, perubahan antar muka dan penyesuaian aturan memerlukan tes masuk pemicu, dan tinggi-skenario risiko harus ditangguhkan, mundur dan secara manual diambil alih secara teratur.
Sebagai contoh, proses yang memproses 1.000 tugas per bulan, dengan rata-rata 12 menit, mencakup 60 persen dari total, dan cakupan adalah subjek untuk tinjauan manual tiga menit. Perusahaan harus menghitung ulang waktu disimpan, berdasarkan cakupan asli dan tinjauan, sambil mengamati kembali-ke-kerja dan kualitas perubahan; contoh digunakan hanya untuk menggambarkan metode pengukuran, dan hasil formal harus didasarkan pada baseline perusahaan sendiri.
Ubah aplikasi dari membaca kesimpulan ke masukan projek
Masalah yang paling mungkin setelah membaca artikel metodologi adalah penerimaan prinsip, yang tidak diterjemahkan ke langkah berikutnya. Diusulkan bahwa kepala operasi mengorganisir 60-90 menit minimal-lokakarya, memilih hanya satu proses nyata dan tidak bergegas untuk membahas platform penuh.
Langkah 1: Pembangunan status saat ini dan baseline contoh
Pemilihan tugas normal, tidak biasa, dan tidak biasa di sekitar "memilih adegan pertama dari tugas bisnis daripada nama model" merekam jumlah pemrosesan, menunggu waktu, waktu pemrosesan, tingkat kerja, titik kontak manual, konsekuensi kesalahan dan alat-alat saat ini. Jika data tidak cukup, itu dapat dicatat untuk satu sampai dua minggu berturut-turut, tetapi dengan referensi untuk siklus sampel dan fluktuasi bisnis. Jangan mengatur rasio menabung yang baik pertama, lalu sebaliknya.
Langkah 2: klarifikasi penutupan awal dan inaksi
Fase pertama dari masukan, pemrosesan, keluaran, peran dan penyelesaian dalam konkonsiliasi dengan "PoCualify Tak Diketahui". Tahap pertama adalah untuk memisahkan sistem yang harus diakses, informasi yang diperlukan dari klien, resiko tinggi yang tidak dapat ditangani secara otomatis dan kondisi yang tergantung pada pihak ketiga. Tahap pertama adalah untuk memungkinkan rantai untuk dijalankan dan dilacak, daripada menambahkan semua aplikasi ke versi yang sama.
Langkah 3: Cocokkan hasil teknis untuk rekayasa bukti
Menetapkan hubungan pelacakan antara nomor permintaan, nomor sampel, hasil tes dan versi sekitar "menghubungkan pengetahuan, data dan sistem bisnis untuk menutup loop." Proyek AI juga menyimpan versi dari penilaian, petunjuk atau proses konfigurasi, model dan sumber pengetahuan, catatan koreksi manual, dan kepercayaan rendah, overstepping dan kegagalan kembali pengujian.
Langkah 4: Menerima, inspeksi dan disking dengan kaliber yang sama
Dengan asumsi bahwa proses asli menangani 600 tugas per bulan, rata-rata 20 menit dan tingkat pengembalian 10 persen, target dapat digambarkan sebagai "enam minggu setelah pergi online, dengan rata-rata pengurangan 25 persen dalam waktu, dan tingkat pengembalian tidak lebih tinggi dari baseline asli, mengingat kompleksitas relatif dari tugas tersebut." Ini set hanya menunjukkan metode pengukuran, dan tidak mewakili hasil klien apapun; indikator resmi harus diidentifikasi oleh perusahaan pada sampel sendiri.
- Material operasional: flowchart, peran, misi sampel, isu saat ini dan data baseline
- Material teknis: inventaris sistem, antar muka, akses data, lingkungan penyebaran dan persyaratan keamanan
- Material projek: lingkup fase pertama, pengecualian, matriks kewajiban, tonggak dan mekanisme perubahan
- Menerima dan memeriksa bahan: uji set, catatan eksekusi, daftar kekurangan, petunjuk dan dokumen-dokumen handover
Ketika bahan-bahan ini diidentifikasi bersama-sama oleh kedua pihak operasional dan teknis, metode dalam artikel sebenarnya dimasukkan ke dalam proyek. Jika data kunci, otorisasi antar muka atau orang yang bertanggung jawab tidak berada di tempat, langkah selanjutnya logis biasanya adalah diagnosis terbatas atau PoC, daripada komitmen langsung untuk menyelesaikan jangka waktu kerja dan harga total.
Implikasi metodologi untuk aksi projek
- Inten antara pengguna dan pengguna
- PoC memvalidasi item yang tidak diketahui, fase produksi patch sistem rekayasa dan pemerintahan
- Penilaian model, aturan kepastian, tindakan sistem dan stratifikasi tanggung jawab manual
- Penggunaan hasil bisnis, biaya operasi dan penerimaan terus menerus dan inspeksi dari aset yang tersedia
Layanan Relevan, program, dan keputusan membuat panduan
Penyelesaian transformasi AI dan layanan Enterprise AI
Dari diagnosis TKP, pengetahuan, Agen, analisis data untuk integrasi sistem ke pengembangan peta jalan
Lihat rincianPengembangan ubahanEnterprise AI Pembangunan dan Konstruksi Aplikasi
Konstruksi tingkat produksi perangkat lunak AI di sekitar tugas-tugas khusus, data, sistem, dan hak istimewa
Lihat rincianMari kita lakukan diagnostik dulu.Interpreise kemungkinan dan diagnosis nilai AI
Periksa nilai, data, model, sistem dan kondisi risiko dengan tugas yang sebenarnya
Lihat rincianMelanjutkan untuk mendamaikan masalah umum dalam keputusan projek-membuat
Bagaimana FDE bisa berbeda dengan pengembangan perangkat lunak AI yang umum?
FDE menekankan kerja keras insinyur dalam-dalam, bekerja dengan pengguna, data, model dan sistem yang ada untuk memajukan aplikasi. Pembangunan AI normal biasanya dimulai dengan persyaratan fungsional yang lebih jelas, fokus pada aplikasi dan antarmuka. FDE lebih cocok untuk proyek yang perlu diidentifikasi, diberikan kembali atau didorong ke seluruh sektor.
Lihat jawaban lengkapPemasapan, kutipan, dan penerimaan AIHaruskah aplikasi yang dikembangkan pertama menjadi PoC atau implementasi langsung dari sistem formal?
Ketika efek model, kualitas data atau kondisi sistem belum divalidasi, kisaran terbatas PoC harus dilakukan; jika jenis kemampuan yang sama divalidasi pada sampel yang nyata, jangkauan, standar antar-muka dan penerimaan stabil dan dapat diintegrasikan secara langsung ke proses produksi. PoC bukan sistem formal yang kurang cocok, tapi lebih tepatnya jawaban untuk kunci ketidakpastian.
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 lengkap% 1% 1A button on a Remote ControlDi 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 lengkapPerlu analisis lebih lanjut dalam konteks negara saat ini perusahaan?
Kami memberikan saran teknis IT, konstruksi informasi perusahaan, Software Project Outlook, desain produk, pengiriman R & D dan layanan pengiriman sistem.