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QUESTION & ANSWER

Come si dovrebbe accettare e accettare il progetto Enterprise AI Custom Development?

Lo sviluppo AI non può che guardare a diverse dimostrazioni di successo, ma deve anche verificare gli effetti AI, l'ingegneria del software, i risultati aziendali e le attività di progetto. Utilizzare il set di attività reale congelato per controllare le scene corrette, sbagliate, rifiutate, ultra-anormali e anormali; controllare interfacce, privilegi, prestazioni, log, regressioni e takeover manuali; ricontrollare i tassi di adozione, cicli di elaborazione, modifiche manuali e costi di esecuzione.

Rispondi alla domanda.

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

Lo strato di effetto dovrebbe essere diviso in quattro livelli.

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.

Se il set di attività è da operazioni reali e copre i confiniCome si classificano diversi tipi di errori e conseguenze aziendaliPossono modelli, conoscenze, suggerimenti e versioni di sistema essere bloccatiQuanto tempo richiede un'osservazione del valore aziendale, un ciclo di prova
ACTION STEPS

Ordine consigliato di anticipo

01

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

Il progetto inizia con una definizione comune di compiti, errori e indicatori.

02

Validazione della dipendenza chiave

La prima linea di base di valutazione è stata stabilita e congelata durante la fase PoC.

03

Sviluppo dei risultati valutabili

Prestazioni di effetti, ingegneria, sicurezza e test di recupero prima della produzione.

04

Assicurati di decidere il prossimo passo con i risultati reali.

:: Riconciliare gli indicatori operativi dopo aver pilotato e completare l'esercizio di acquisizione del patrimonio.

PRACTICAL EXAMPLE

Come lo capisci nel vero affare?

Esempio usato per illustrare il metodo di giudizio

Il tasso di risposta globale del servizio clienti AAI ha raggiunto l'obiettivo, ma ci sono alcuni gravi errori nella politica di rimborso. La ricezione e l'ispezione non devono essere approvati sulla base di un punteggio medio elevato, ma l'impegno di rimborso deve essere classificato separatamente, richiedendo che vengano rispettati i meccanismi di riferimento, di fiducia, di trasferimento del lavoro e di verifica, e poi il test venga riprovato con un campione fisso.

COMMON RISKS

Il pozzo più semplice da fare.

Presentazione di diversi problemi facili nella selezione di fornitori su base ad hoc

Solo le risposte del modello di ricezione e di ispezione, non controllando le interfacce di sistema e i ritiri anormali

Ottenere il codice sorgente ma non in grado di ricreare l'indice di conoscenza o eseguire la valutazione

ACCEPTANCE

Come dovremmo finire per ricevere e confermare?

Il materiale finale dovrebbe includere una valutazione della fonte, la definizione dell'indicatore, elemento per articolo, un campione fallito, test di sistema, un ritiro da distribuzione, costi operativi, limitazioni note e liste di asset.

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.

I criteri di accettazione del progetto Enterprise AI sono stati sviluppati?

Per dirci compiti aziendali e limiti di rischio, prima distinguere gli effetti del modello, le funzioni software, l'integrazione dei sistemi, la sicurezza e gli indicatori operativi.

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