Outsourcing dan implementasi proyek AI

Program outsourcing AI didasarkan pada kapasitas model, tidak ada indikator bisnis dan tidak ada dasar penerimaan

PoC dapat menunjukkan, tetapi data, hak istimewa, antarmuka dan anomali tidak lengkap

Kurangnya kejelasan pada batas kewajiban antara pihak bisnis, pihak model dan penyedia sistem asli

Tidak ada yang bertanggung jawab untuk dampak dari drift up- line, pertumbuhan biaya dan pengetahuan meningkatkan

Transfer tak terelakkan dari kode sumber, penilaian, konfigurasi, nomor akun dan informasi penyebaran

Pengamatan dan loop bisnis tertutup yang harus diselesaikan dalam tahap pertama: diagnosis adegan AIS, peringkat nilai, rute teknis dan desain lingkup implementasi, Agen AI, RAG knowledge, layanan penumpang cerdas, pengolahan dokumen dan pengembangan aplikasi analisis data

Tingkat integritas kode yang ada, data, sistem, peralatan dan dokumen, dan cakupan yang akan diaudit, direlokasi atau direkayasa

Jumlah interface pihak ketiga, tanggung jawab koordinasi, kualitas data, kompensasi yang tidak biasa dan kerjasama pemasok eksternal

Tidak ada persyaratan yang berfungsi seperti kinerja, ketersediaan, keamanan, otoritas, audit, kepatuhan dan jendela akses

Kedalaman pengiriman dan tanggung jawab jangka panjang: matriks kompetensi, laporan tes, program online dan back- up, penggunaan pelatihan, transportasi manual dan terus optimasi rencana, dan jaminan kualitas, jangkauan kelanjutan

Tujuan proyek, orang yang bertanggung jawab dan kriteria penerimaan tidak didirikan

Akun kunci, data, antarmuka, atau usahan bisnis tidak tersedia

Hanya harga maksimum atau siklus yang sangat pendek yang dicari, dan tes yang diperlukan dan kontrol kualitas tidak diterima