Pertama, set standar yang sama dibandingkan aplikasi AI yang berbeda
AI layanan klien, pengolahan dokumen, kasus pengetahuan dan analisis data tampaknya produk yang berbeda, secara inheren membutuhkan jawaban untuk beberapa pertanyaan: yang menggunakan hasil, apa yang sekarang dan waktu kerja, apakah data yang dimasukkan adalah legal dan tersedia, bagaimana hasil yang benar akan dinilai, apa konsekuensi kesalahan akan memiliki, sistem bisnis yang AI hasil akhirnya masuk, dan yang akan terus beroperasi setelah hasil yang berlaku secara online.
Disarankan bahwa skor diberikan dari enam dimensi nilai bisnis, persiapan data, kemampuan teknis, resiko kesalahan, ketergantungan sistem dan biaya yang sedang berlangsung. Frekuensi tinggi, kelimpahan sampel, hasil yang dapat diambil dan dapat diubah ke tugas manual, biasanya lebih cocok ke tahap pertama dari PoC; frekuensi rendah, mengubah aturan atau tugas-tugas yang secara langsung menghasilkan komitmen yang signifikan atau penilaian manual yang dioptimalkan.
Bisnis apa yang dikembangkan AI?
Masalah pertama dapat dimulai dengan klasifikasi pertanyaan, jawaban atas pengetahuan, ringkasan sesi dan bantuan tempat duduk, dan kemudian secara bertahap mengakses perintah, keanggotaan, logistik, atau lembar kerja. Komplain, sengketa pengembalian, dan komitmen sensitif harus disertai dengan aturan yang jelas untuk mentransfer tenaga kerja.
PC menggunakan konsultasi asli diatur untuk menilai dasar untuk jawaban, pembenaran kueri bisnis, penolakan, transfer dan respon kali, dan eksekusi produksi juga dilakukan melalui saluran akses, otentikasi, hak istimewa, menit pertemuan, meja kerja dan operasi pengetahuan.
- Persiapan saran sejarah, jawaban standar dan versi kebijakan
- Gunakan hak minimum dan audit operasi ketika menghubungkan query bisnis
- Membuat suatu kasus dan pembaruan pengetahuan dan tanggung jawab
Proses apa yang cocok untuk sistem pemrosesan dokumen AI?
Ketika kontrak, permintaan untuk kuota, kutipan, formulir aplikasi, laporan dan instrumen berada dalam jumlah besar, AI dapat mendukung klasifikasi, OCR, ekstraksi, pencocokkan lapangan, kecocokan dokumen, pembuatan template dan tips yang tidak biasa. Proyek membutuhkan kejelasan tentang tipe dokumen, bidang kunci, aturan bisnis, sampel kualitas rendah dan kondisi tinjauan manual, yang tidak dapat diuji hanya pada PDF, yang merupakan format standar.
Hasil resmi dikonfirmasi oleh personil yang sah dan mendokumentasikan sumber dokumen, hasil ekstrak, versi aturan, modifikasi manual dan sistem menulis. Setelah online, perbedaan template dan kualitas yang dipindai diperiksa terus menerus, menghindari penurunan diam dalam efektivitas dokumen setelah perubahan dalam sumber dokumen.
Apa dasar yang dibutuhkan untuk analisis data AI dan ekstraksi bahasa alami
Ekstraksi bahasa alami sangat tepat untuk umum isu bisnis yang sering ditangani oleh tim data, dan perusahaan sudah mampu menyediakan informasi tentang sumber dan caliber indikator kunci. AI memahami masalah pengguna, memilih indikator dan menghasilkan analisis rancangan, tetapi seharusnya tidak memiliki akses ke database produksi tanpa batas. Struktur yang lebih aman adalah untuk menyediakan akses bahasa alam hanya untuk membaca set data, indikator semantik lapisan dan antesi pertanyaan.
Proyek-proyek pertama kali harus memilih sejumlah kecil pertanyaan bernilai tinggi dalam penjualan, pelanggan, perintah, inventoritory atau jasa, dan membangun jawaban standar, jangka waktu, kondisi filter dan hak istimewa. Menerima dan inspeksi membutuhkan rekonsiliasi dengan laporan atau sistem sumber yang ada dan pengujian untuk ambiguitas, ekses, query dan keterbatasan sumber. Ketika data calibres tidak harmonisasi, tugas pertama sering dilakukan untuk mengatur data, daripada secara langsung menambahkan antarmuka percakapan.
Dasar pengetahuan bisnis adalah aplikasi berdiri sendirian dan dasar untuk adegan AI lainnya.
Ketika informasi tentang sistem, produk, proyek, dan layanan penumpang tersebar, mungkin untuk membangun perusahaan dengan referensi sumber dan filter izin.
AI pelanggan dan Istments biasanya kembali ke dasar pengetahuan, dan pengolahan dokumen mungkin juga struktur informasi baru ke sistem pengetahuan. Enterprises dapat mulai dengan satu set tinggi-nilai informasi dan pertanyaan tetap, mengotorisasi pengambilan, otoritas dan memperbarui, kemudian secara bertahap memperluas lingkup untuk menghindari pertama tahap data pemerintahan di luar kendali.
Bagaimana memilih adegan pertama dan melengkapi implementasi perangkat lunak AI
Perusahaan ini dapat memilih proses yang jelas dalam hal jumlah tugas, hasil dapat dievaluasi, sampel tersedia, risiko dapat ditutupi dan para pemimpin bisnis bersedia berpartisipasi, pertama merekam baseline manual dan kemudian menggunakan kisaran terbatas PoC untuk memverifikasi kualitas, kecepatan, biaya dan antarmuka.
Skenario yang berbeda dapat berbagi gerbang model, hak identitas, pengetahuan, penilaian dan kemampuan log, tetapi tidak boleh membangun platform besar pada proyek pertama. Pertama, skenario dapat membentuk lingkaran bisnis tertutup dan mekanisme operasi, maka komponen yang sah dapat direplikasi dalam proses tetangga.
- Lakukan pekerjaan yang sebenarnya, PoC, tanpa menunjukkan sampel daripada validasi bisnis.
- Perhitungan terpisah dari pengembangan satu waktu dan model, sumber daya awan, biaya operasi
- Pengiriman kode sumber, konfigurasi, penilaian, pengukuran, antar muka, penyebaran, dan informasi transportasi
Mengubah pengembangan layanan klien AI dari membaca temuan 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
Menggambar normal, normal, tidak biasa dan tugas perbatasan sekitar "Ai dibandingkan dengan seperangkat standar" dan mencatat volume pengolahan bulanan, menunggu waktu, waktu yang sebenarnya, angka pemrosesan, angka kerja, titik kontak manual, konsekuensi kesalahan dan alat-alat saat. Jika data tidak cukup, mungkin untuk merekam periode satu sampai dua minggu, tetapi dengan referensi untuk siklus sampel dan fluktuasi operasional. Jangan mengatur tingkat yang baik dari tabungan pertama, dan kemudian membalikkan data.
Langkah 2: klarifikasi penutupan awal dan inaksi
Tahap pertama dirancang untuk memungkinkan rantai dijalankan dan dilacak, daripada menumpuk semua pemrosesan dokumen AI, analisis data AI, aplikasi AI perusahaan ke dalam versi yang sama.
Langkah 3: Cocokkan hasil teknis untuk rekayasa bukti
Buat hubungan pelacakan antara nomor persyaratan, nomor sampel, hasil tes dan versi sekitar "apa yang cocok untuk sistem pengolahan dokumen AIS". Proyek AI juga menyimpan versi penilaian, petunjuk, atau konfigurasi model, sumber pengetahuan, catatan koreksi manual, dan kepercayaan rendah, melampaui dan kegagalan 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 dinyatakan sebagai "enam minggu di baris, dengan kompleksitas yang sama, dan rata-rata pengurangan 25 persen dalam waktu, dan tingkat pengembalian tidak lebih tinggi dari baseline asli". Set ini angka hanya menunjukkan metode pengukuran, yang tidak mewakili hasil klien apapun; indikator formal 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
- Aplikasi AI pertama ditentukan oleh nilai bisnis umum, kondisi data, resiko dan kemampuan evaluasi
- AI layanan klien, dokumentasi dan analisis data memerlukan indikator berbeda dan bottom- manual
- PoC Sertifikasi Kapasitas untuk Implikasi Produksi Sistem Pembentukan Sistem Rekayasa, Pemerintah dan Operasi Sedang
Layanan Relevan, program, dan keputusan membuat panduan
Enterprise AI pengembangan layanan klien dan implementasi
Lihat pengetahuan, kueri bisnis, sinergi tempat duduk, penilaian dan lingkup operasi
Lihat rincianAdegan dokumenPembangunan Sistem Pemroses AI
Tilik identifikasi, ekstraksi, validasi aturan, ulasan manual dan operasi
Lihat rincianAdegan dataInteresponce AI data analisis sistem
Lihat sintaks indikator, ekstraksi bahasa alami, perizinan dan kemampuan analisis bisnis
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 lengkapEnterprise AI Transport Organization and ImplementasiHaruskah departemen bisnis atau IT bertanggung jawab untuk transfer perusahaan AI?
Perbaikan lingkungan AI transportasi membutuhkan operasional dan tanggung jawab IT, tetapi dengan tanggung jawab yang berbeda. isu definisi bisnis, pengetahuan, sampel nyata dan hasil akhir, dan IT atau tim teknis bertanggung jawab untuk antarmuka data, hak identitas, arsitektur, keamanan, penyebaran dan transportasi. Manajemen bertanggung jawab untuk pengaturan prioritas, anggaran dan persimpangan - sectoral decisions - membuat.
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.