Bagaimana saya memilih antara perusahaan dan penyedia layanan transisi AI?

Pertama, kita akan melihat apakah perusahaan membutuhkan konseling, PoC atau seluruh operasi.

Kemampuan eksternal diperlukan berbeda pada tahap yang berbeda. Hanya ketika arah tidak jelas harus AI transisi konsultasi dan diagnosis adegan akan dilakukan; pengetahuan, sampel dan pemimpin bisnis yang tersedia tetapi model tidak didefinisikan untuk PoC terbatas, dan prototipe hanya dikembangkan melalui validasi, persiapan untuk akses ke CRM, ERP, OA atau platform bisnis, dan dalam produksi, operasi-operasi dan tahap.

Batas projek sering tidak dapat diandalkan jika pengguna melakukan ini untuk menawarkan harga penuh dan efek sebelum menyadari volume bisnis, sumber data, konsekuensi kesalahan dan lingkungan sistem. Sebuah perusahaan mungkin memerlukan pihak lain untuk menyerahkan daftar masalah, kebutuhan informasi dan penilaian panggung untuk melihat apakah itu bersedia mengidentifikasi ketidakpastian daripada bergegas untuk paket semua perlu menjadi proyek besar.

• Daftar skenario pengiriman, peringkat nilai dan peta jalan untuk fase penasihat
• Pengiriman set tugas tetap, hasil rilis dan rekomendasi untuk masukan lanjutan dalam fase PoC
• Pengantar fase implementation aplikasi, antarmuka, kompetensi, pengujian, penyebaran dan kemampuan operasional

Mempersiapkan penyedia layanan pada misi nyata, bukan hanya presentasi generik

Pertanyaan dan jawaban umum, dokumentasi yang sudah dipersiapkan dan jalur yang halus hanya menunjukkan bahwa model ini memiliki kemampuan untuk menangani tugas-tugas nyata dari perusahaan. Sebuah penilaian harus mencakup sampel dissensif yang meliputi normal, hilang, konflik, ultra vires, anomali dan situasi yang memerlukan penilaian manual, dan memungkinkan kandidat untuk menjelaskan metode tes, perbedaan dalam hasil dan alasan kegagalan.

Tim yang sangat baik tidak hanya menunjukkan keluaran terbaik, tapi lebih baik menyimpan model, pengetahuan, tips, aturan dan alat-alat yang diulang dan dibandingkan dengan set tugas yang sama. Untuk hasil yang salah, tim harus dapat membedakan antara masalah dari sumber data, penerimaan pengetahuan, penalaran model, aturan proses, antar-muka sistem, atau konfigurasi hak cipta, dan menyarankan perbaikan atau manual yang sesuai.

• Bisakah hasilnya diverifikasi lagi pada sampel tetap?
• Jawaban apakah sumber telah dikutip dan hak khusus diamati
• Apakah akan mencoba ulang, terbalik atau perangkat transfer setelah mereka telah gagal untuk memanggil
• apakah akan mengimplementasikan penilaian regresi setelah memperbarui model dan pengetahuan

Periksa tata letak data, integrasi sistem dan kemampuan rekayasa produksi

Proses menciptakan penyedia layanan perlu diperiksa agar kemampuannya untuk melakukan keterampilan rekayasa perangkat lunak seperti identifikasi, pemisahan otoritas, integrasi API, pengujian ulang, audit, pemantauan kinerja, dan distribusi greyscale.

Pengetahuan dan data tidak dapat diimpor tanpa dikelola. Sumber, orang yang bertanggung jawab, versi, validitas, akses, dan proses pembaruan harus diidentifikasi; ketika data terkait dengan pelanggan, kontrak, karyawan, atau operasi, batas dissensitisasi, retensi, pemodelan dan penyebaran harus ditentukan.

Harmonisasi tender dan program ke set isu yang sama

Ketika membandingkan program Transport Enterprise ZXXChatGPT yang berbeda, semua penyedia layanan harus diberikan latar belakang bisnis yang sama, kondisi sampel, lingkup sistem dan indikator sukses, dan diminta untuk menjelaskan asumsi, pengecualian, biaya ketiga, kerjasama klien dan risiko utama secara terpisah. Hal ini akan membuat perbedaan antara perbedaan harga dari efisiensi tim, rute teknis atau omissi dari pemerintahan data, keselarasan muka, evaluasi dan akuntabilitas.

Program yang paling tidak harus menjawab: mengapa adegan pertama layak dilakukan, kondisi yang belum ada, bagaimana PoC dihentikan atau dilanjutkan, batas apa yang digunakan untuk data dan model, bagaimana sistem yang ada terhubung, apa hasil yang diterima, bagaimana konfigurasi kode sumber dan nomor rekening diperbarui, dan siapa yang akan memperbarui pengetahuan, proses anomali dan biaya kontrol ketika sejalan.

• Scope operasi dan gunakan peran
• Antarmuka data dan sistem
• Indikator, sampel dan kalibrasi penerimaan
• Keamanan, penyebaran dan ketergantungan pihak ketiga
• Pengiriman, kekayaan intelektual dan mengambil alih tanggung jawab
• Operasi, mempertahankan dan mengikuti pendekatan iteratif

Disaggregasi dari kontrak oleh titik keputusan untuk mengurangi risiko dari masukan satu waktu

Enterprise AI Transport dapat mengoptimalkan kontrak split atau milestone dengan diagnosis, PoC, implementasi produksi dan operasi. Setiap tahap mengatur kondisi untuk masukan, keluaran, waktu, tanggung jawab bersama dan masuk ke tahap berikutnya.

Menerima dan inspeksi tidak boleh terbatas pada "sistem yang dapat digunakan". Tahap pemeriksaan AgentOps ditetapkan, kualitas, kutipan, intervensi manual, tanggapan, waktu dan biaya tunggal; pemeriksaan produksi fungsi, antar muka, otoritas, keamanan, kinerja, penyebaran, dan jalur fase handover memeriksa kode sumber, konfigurasi, nomor rekening, aturan data, dokumentasi, pelatihan, dan hal yang belum selesai.

Gunakan kemampuan operasional untuk menentukan apakah Transportasi Enterprise AI berkelanjutan

Operator layanan seharusnya menjelaskan pemantauan, entri ulang, manajemen versi dan mekanisme respon masalah, daripada menggunakan penyelesaian penyebaran sebagai titik akhir dari proyek.

Sebagai contoh, sebuah perusahaan berencana menggunakan AI untuk memproses materi penjualan, yang akan memungkinkan untuk merekam tugas bulanan, rata-rata waktu yang dikonsumsi, kembali ke-kerja dan menunggu waktu, dan enam minggu operasi greyscale untuk membandingkan laju adopsi, modifikasi manual dan siklus pengiriman akhir. Angka ini berasal dari perusahaan sendiri untuk menentukan apakah Enterprise AI Transportasi telah menciptakan nilai atau hanya menambahkan satu set baru dari perangkat untuk dipertahankan.