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QUESTION & ANSWER

Il progetto enterprise AI è necessario per la valutazione e il funzionamento continui?

Se vuoi, i progetti AI non sono la fine della consegna di una volta. Le conoscenze aziendali, le richieste degli utenti, le versioni dei modelli, le interfacce e le politiche cambieranno e gli effetti dell'adozione originale possono essere ridotti. Le aziende dovrebbero raccogliere continuamente campioni falliti, correzioni manuali, feedback degli utenti, costi e ritardi.

Rispondi alla domanda.

In primo luogo, dare conclusioni che possono essere utilizzate per il processo decisionale

Il software tradizionale monitora la disponibilità del software e la generazione di AI monitora la qualità delle risposte, la generazione non supportata, il rifiuto di rispondere, citazione, trasferimento manuale e l'esecuzione degli strumenti.

DECISION FACTORS

Quali condizioni devono essere identificate prima che il giudizio sia fatto?

La stessa domanda può avere risposte diverse in diverse fasi di business, dati e progetti, e si suggerisce che le seguenti condizioni siano controllate e che i risultati comuni sul web siano incorporati nei propri progetti.

Conoscenza operativa e frequenza degli aggiornamenti dei datiFrequenza di aggiornamento di modelli, banche vettoriali e interfacce di terze partiDisponibilità di feedback utente e risultati di correzione manualeAvvisi di errore ad alto rischio e requisiti offline
ACTION STEPS

Ordine consigliato di anticipo

01

Prima di tutto, saremo chiari sul bersaglio e sul confine.

Stabilire pannelli di valutazione fissi, pannelli di indicatori e record di versione quando si va online.

02

Validazione della dipendenza chiave

b) Raccolta di campioni di feedback non riusciti, basati sulla fede, manuali e di feedback degli utenti.

03

Sviluppo dei risultati valutabili

Le cause sono periodicamente classificate e la conoscenza, il recupero, la modellazione e l'ottimizzazione dei processi sono organizzati.

04

Assicurati di decidere il prossimo passo con i risultati reali.

Tutti i cambiamenti sono restituiti, poi la scala grigia viene rilasciata e osservata.

PRACTICAL EXAMPLE

Come lo capisci nel vero affare?

Esempio usato per illustrare il metodo di giudizio

Le citazioni di vecchia regola dell’assistente politico possono essere dovute al fatto che il documento di sistema non è sincronizzato, piuttosto che all’improvviso deterioramento del modello. La validità del set, il porta-dovere, e l’allarme frugato, possono essere preventivamente aggiornati e restituiti al problema.

COMMON RISKS

Il pozzo più semplice da fare.

Monitorare solo i server quando sono online, senza valutare la qualità della risposta

Passare a nuovi modelli invece di utilizzare campioni di guasto storico

feedback utente non classificato, ripetere errore di lunga data

ACCEPTANCE

Come dovremmo finire per ricevere e confermare?

L'accettazione e l'ispezione dovrebbero identificare indicatori, allarmi, frequenza di valutazione, persone responsabili, rilascio e ritiro, e essere in grado di dimostrare effetti inter-versione, costi e cambiamenti di rischio, con errori ad alto rischio che vengono monitorati separatamente.

In primo luogo, gli elementi sconosciuti sono chiaramente marcati, e poi la decisione è fatta per usare la diagnostica, PoC, progetti a banda fissa o la ricerca e lo sviluppo in corso, che è solitamente più affidabile di una domanda diretta per un prezzo e una durata senza frontiere.

Le condizioni del progetto sono diverse dagli esempi sopra indicati?

Gli obiettivi operativi, i sistemi esistenti, il tempo di campionamento e di programmazione potrebbero essere raccolti prima che i consulenti possano fare giudizi preliminari in relazione ai confini effettivi.

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