Bagaimana cara Enterprise AI Transformasi memilih adegan pertama? prioritas dan metode penilaian ROI

Pertama, kita bangun seluruh adegan dan kita tidak harus memutuskan teknologi.

Perusahaan dapat mengumpulkan pertanyaan dari klien, penjualan, operasi, dokumentasi, analisis data, penelitian dan pengembangan, produksi dan pengetahuan internal, tapi setiap ide harus ditulis ke dalam tugas tertentu: yang menggunakan masukan, apa, dan apa yang dilakukan bisnis yang mengarah.

"Model Besar untuk Perusahaan Bangunan" bukanlah sebuah adegan, namun penilaian dibuat dari layanan penumpang, menurut aturan urutan dan keanggotaan, untuk menjawab pertanyaan setelah penjualan dan untuk mentransfer orang-orang yang diperlukan. "Semakin spesifik tugas, semakin mudah untuk menilai dasar dari proses yang ada, sumber data dan kriteria penerimaan.

Empat dimensi untuk menentukan prioritas adegan.

Disarankan bahwa skor diberikan dari empat dimensi: nilai bisnis, kelayakan implementasi, kendali resiko dan replikalisasi. Nilai termasuk waktu penyimpanan, pengurangan kesalahan, peningkatan transformasi, siklus yang lebih pendek dan pengurangan risiko; dan kelayakan perawatan sampel, pengetahuan, antarmuka, proses stabilitas dan kolaborasi pengguna.

Nilai-tinggi, tapi resiko tinggi, skenario mungkin tidak ditinggalkan, dan dapat diawali dengan pencarian baca-saja, generasi proposal atau persetujuan manual. Nilai rendah, tapi fungsionalitas sederhana tidak boleh dibangun berdasarkan demonstrasi mudah.

• Nilai bisnis: sejauh mana pendapatan, biaya, efisiensi, kualitas atau risiko terpengaruh
• Fitur dari implementasi: ketersediaan data, pengetahuan, antarmuka, sampel dan proses
• Kontrol resiko: Apakah kesalahan dapat dideteksi, dikoreksi dan bertanggung jawab
• Replikalisasi: apakah kapasitas dapat diperpanjang ke lebih banyak tim, produk atau proses

Pertama, kita akan mengukur dasar manual dan kemudian membahas keuntungan AI.

Tanpa status dasar saat ini, tidak mungkin untuk menilai apakah AI telah meningkatkan operasinya. Perusahaan harus merekam volume tugas, waktu pemrosesan rata-rata, waktu tunggu, rate kesalahan, hasil kerja, biaya kerja, konversi dan kepuasan pengguna, dan membedakan antara puncak dan rutinitas.

Proyek AI daring menggunakan perbandingan kaliber yang sama, sementara menghitung tinjauan manual, pemrosesan kelainan, panggilan model, sumber daya awan dan pemeliharaan operasi. Apakah waktu tersimpan sebenarnya dirilis ke pekerjaan nilai tinggi juga harus masuk ke bundaran.

ROI bukan hanya pengganti manusia, tapi juga pertumbuhan dan nilai risiko.

Manfaat yang diperlukan untuk dicocokkan dengan indikator bukan konversi seragam menjadi "berapa banyak karyawan yang lebih sedikit".

Gains dapat diklasifikasikan dalam empat kategori: efisiensi, kualitas, pendapatan, dan resiko, dan siklus yang dapat diverifikasi.

• Efisiensi: waktu pemrosesan, waktu tunggu, melalui put dan backlog
• Kualitas: Tingkat akurasi, tingkat kerja back-, konsistensi dan umpan balik klien
• Pertumbuhan: Transformasi Thread, kecepatan respon, buyback atau peningkatan daftar pelanggan
• Resiko: inspeksi kepatuhan, deteksi kelainan, otoritas dan kapasitas audit

Tugas PoC adalah untuk menghapus kunci yang belum pasti.

PC bukan versi yang berkurang, juga bukan hanya beberapa jawaban yang sukses. Ini harus menggunakan sampel nyata untuk memverifikasi link yang paling tidak pasti, seperti perusahaan pengetahuan pengambilan, panggilan alat, ekstraksi dokumen, aturan bisnis, calibre atau biaya model.

Setelah selesai, Anda akan merekam tingkat keberhasilan, kesalahan besar, intervensi manual, penundaan, biaya dan ketergantungan produksi, dan kemudian memutuskan untuk masuk ke dalam implementasi formal, menyelesaikan basis data atau mengakhiri masukan.

Bentuk set skenario AI enterprise dan mekanisme reset triwulanan

Transport Enterprise AI tidak hanya harus mempertahankan daftar proyek tapi juga seperangkat skenario: yang ada dalam penelitian, PoC, pengujian produksi, promosi skala atau pemutusan, dan yang bertanggung jawab, indikator, risiko dan langkah berikutnya untuk setiap skenario.

Ketika tampilan reservally dilakukan, adegan dengan hasil bisnis yang sebenarnya diperluas, proses dimodifikasi dengan menggunakan tetapi tidak cukup nilai, fungsi jangka panjang tidak tersertifikasi dihentikan dan akses data, hak akses, penilaian dan kemampuan pemantauan digunakan kembali ke projek berikutnya. Hal ini akan memungkinkan AI untuk secara bertahap membangun kapasitas organisasi.