Bagaimana cara Enterprise AI Transformasi bergerak dari percobaan titik tunggal ke operasi skala? Organisasi, platform dan jalur pemerintahan

Pertama, perusahaan berada di pilot, pilot atau fase produksi.

Penggunaan alat AI yang umum oleh individu adalah percobaan; penggunaan sampel dari perusahaan sekitar misi nyata, identifikasi pengguna dan target adalah hak-hak pilot; ini terhubung dengan hak-hak identitas, pembaruan pengetahuan, sistem bisnis, pembuangan dan indikator operasional sebelum mendekati aplikasi produksi.

Inventaris seharusnya merekam paling tidak pemilik bisnis, target pengguna, taskloads, sumber data, model dan alat-alat, efek saat ini, peringkat manual, resiko, biaya berjalan dan poin keputusan berikutnya. Pilot yang telah tanpa pengguna, tanpa indikator atau tanpa akses ke data sebenarnya untuk waktu yang lama harus ditangguhkan atau didefinisikan ulang, daripada terus menambah fungsionalitas.

• Tahap uji sertifikasi batas kapasitas dan kesediaan untuk digunakan
• Uji efek misi nyata dan kunci tidak pasti selama fase pilot
• Sertifikasi stabilitas, tanggung jawab, biaya dan nilai bisnis yang sedang berjalan pada tahap produksi

Kelola Investasi Transportasi AI dengan adegan

Enterprise AI Transport tidak cocok untuk mempertahankan daftar aspirasi fungsional. Lebih efektif untuk mengelompokkan skenario kandidat dengan nilai bisnis, kondisi data, kemampuan evaluasi, ketergantungan sistem, konsekuensi kesalahan, dan potensi reproduksi, membentuk eksplorasi, kandidat produksi, operasi skala greyscale, skala rolling-out dan menghentikan enam negara.

Rupa-pahala memesan berdasarkan hasil yang sebenarnya. Nilai-tinggi tapi data- skenario yang buruk melengkapi pengetahuan dan data; lebih efisien tetapi berisiko-efektif skenario mulai dengan saran dan persetujuan manual; dan kurang berharga dan rendah skenario yang digunakan berakhir pada waktu. Ini menghindari duplikasi alat pengadaan di berbagai departemen yang berbeda, dan memungkinkan anggaran untuk fokus pada tugas dengan loop bisnis yang jelas tertutup.

• Kategori masuk: persiapan penjualan, operasi utama, layanan pelanggan dan biaya kelanjutan
• Kategori efisiensi: pemrosesan dokumen, pengambilan pengetahuan, kutipan dan alur lembar kerja
• Kategori kualitas: audit dan inspeksi, identifikasi abnormal, penelitian dan pengembangan dan dukungan pengiriman
• Kategori Kapasitas: Pengawasan pengetahuan, akses model, penilaian, kompetensi dan platform alur kerja AI

Membangun pengetahuan, data, model, dan peralatan dasar yang dapat dipakai

Aplikasi AI yang berbeda berbagi resolusi dokumen, katalog pengetahuan, hak identitas, model gerbang, versi model dan proses, koneksi alat, log dan statistik biaya, tetapi tidak semua data. Tujuan dari platform adalah untuk mengurangi duplikasi pekerjaan sementara memisahkan setiap adegan dari pengetahuan, alat dan hak-hak operasi menurut batas-batas operasional.

Semakin jelas bagian bawah, semakin cepat validasi adegan berikutnya, semakin mudah risiko produksi adalah untuk menemukan.

Ubah dari penerimaan proyek ke operasi yang sedang berlangsung

Aplikasi AI adalah probabilitas, dan jawaban yang benar tidak mewakili efek stabilisa. setiap adegan harus melestarikan normal, abnormal, konflik, hilang, ultra vires dan incer tugas, membentuk penilaian versionatif dan terus membandingkan dimensi akurasi, citasi, penyelesaian, penolakan, koreksi manual, penundaan dan biaya.

Kegagalan produksi adalah memasukkan akun kasus yang buruk, dan masalah tanda berasal dari pengetahuan, pengambilan, model, tips, alat, aturan operasi atau masukan pengguna. Model atau pengetahuan diperbarui untuk memeriksa regresi, menghindari optimasi efek lokal yang merusak tugas-tugas lain.

• Penilaian offline untuk menentukan apakah versi daring
• Penilaian Greyscale untuk mengamati pengguna dan lingkungan proses yang sebenarnya
• Pengawasan online mendeteksi perbedaan dalam kualitas, biaya, penundaan dan akses
• Bisnis dua kali lebih memeriksa untuk mengidentifikasi efisiensi, kualitas, pertumbuhan atau nilai resiko

CLARIfy operasional tanggung jawab dari operasional, AI, IT dan tim keamanan

Tim ini bertanggung jawab untuk tujuan, kaliber pengetahuan, sampel dan hasil akhir; AI atau tim implementasi untuk model, pengambilan, alur kerja, dan evaluasi; tim IT untuk identitas, antar-muka, lingkungan, distribusi, dan pemantauan; dan keamanan dan manajemen untuk data, otoritas, audit, audit, dan batas-batas gerak berisiko.

Aplikasi produksi harus menunjuk produk dan manajer operasi untuk menentukan berapa lama pengetahuan diperbarui, untuk menilai kapan diimplementasikan, yang menangani anomali, yang menangguhkan proses, model dan biaya alat. Tidak ada kewajiban yang berkelanjutan untuk aplikasi AI, bahkan jika kinerja awal baik, dan itu akan cepat hilang karena pengetahuan, masa lalu, antarmuka, dan tidak ada yang menangani tugas yang gagal.

Mengukur hasil Enterprise AI Transport dengan tujuan phased

Tahap pertama, tanpa menggunakan platform "enterbrise AI" sebagai satu-satunya objektif, memungkinkan untuk memilih dua sampai tiga skenario bisnis dan satu set kemampuan bersama: misalnya, penerimaan pengetahuan dan layanan penumpang dukungan untuk berbagi pengetahuan pemerintah dan hak istimewa, ekstraksi dokumen dan menawarkan untuk mendukung model akses, keluaran dan proses persetujuan terstruktur. Pertama, nilai penggunaan ulang ditunjukkan dan kemudian proses diperluas secara bertahap.

Contoh: Sebuah perusahaan memiliki empat pilot AI, hanya satu yang dalam bisnis nyata dan tiga tim menjaga pengetahuan dan rekening model. Target pertama dapat menyelesaikan inventaris adegan dan menghentikan penilaian, memindahkan dua skenario berharga ke dalam hak istimewa yang terpadu, log dan mekanisme penilaian, dan terus mengukur penggunaan, koreksi manual, durasi misi dan biaya operasi selama periode enam minggu greyscale.

• Hasil organisasi: adegan bertanggung jawab, keputusan-membuat mekanisme dan tempo operasional jelas
• Hasil projek: Pengetahuan, model, alat, hak istimewa dan penilaian dapat digunakan kembali
• Hasil operasional: perbandingan efisiensi, kualitas, pendapatan dan risiko perubahan dengan kaliber yang sama
• Hasil aset: konfigurasi kode sumber, data, dokumentasi, dan kapasitas yang sedang berjalan dapat diambil alih