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QUESTION & ANSWER

Dove dovrebbe iniziare l'ingresso della Trasformazione Enterprise AI?

Enterprise AI Transport dovrebbe iniziare con un'attività operativa reale, ad alta frequenza e verificabile dai risultati, piuttosto che prima di acquistare modelli o costruire piattaforme di grandi dimensioni.

Rispondi alla domanda.

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

Il compito di prima validazione è di solito chiaramente input-output, ricorrenza settimanale, registrazione dei costi attuale e identificabile a mano, come l'estrazione di documenti, il recupero delle conoscenze, la classificazione del foglio di lavoro o la preparazione delle vendite.

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 problema colpisce davvero reddito, costo, consegna o esperienza del clienteDisponibilità di campioni storici legittimi e rappresentativi e risposte standardSe riconoscere, rifiutare, trasferire o ritirarsi in caso di errore AIValidazione del sito per collegare i processi e i sistemi esistenti dopo l'adozione
ACTION STEPS

Ordine consigliato di anticipo

01

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

Creare una lista di scena che viene sequenziata in base al valore, alla fattibilità, al rischio e alla disponibilità dei dati.

02

Validazione della dipendenza chiave

Selezionare una missione per creare un insieme di valutazione fisso e registrare la linea di base operativa pre-riforma.

03

Sviluppo dei risultati valutabili

Confronto degli effetti del modello, intervento manuale, costi di esecuzione e conseguenze di errori con PoC.

04

Assicurati di decidere il prossimo passo con i risultati reali.

(c) Inserire una piccola gamma di operazioni di test per completare privilegi, registri, interfacce e valutazione continua.

PRACTICAL EXAMPLE

Come lo capisci nel vero affare?

Esempio usato per illustrare il metodo di giudizio

La prima fase è quella di selezionare un campione degli ultimi due mesi di de-sensitizzazione, estrazione del campo di prova, consigli mancanti e conferma manuale, e non correre a inviare automaticamente una quotazione. Il rischio è più gestibile quando CRM e sistemi di quotazione sono collegati una volta che la qualità, il tempo di elaborazione e i costi di correzione sono stati soddisfatti.

COMMON RISKS

Il pozzo più semplice da fare.

Prima di tutto, compra un modello grande o un piano a una fermata, poi cerca uno scenario di uso aziendale.

Sono solo una dozzina di bellissimi campioni, non c'e' nessuna valutazione fissa.

Ignora responsabilità manuale, elaborazione degli errori e operazioni continue dopo aver effettuato online

ACCEPTANCE

Come dovremmo finire per ricevere e confermare?

Il primo scenario AI dovrebbe fornire linee di base aziendali, collezioni di campionamento e di valutazione, registri di versione, report di impatto e costi, limiti di rischio, processi manuali e percorsi di prossimo stadio. Il marchio del successo di transizione AI non è "accesso ai modelli", ma piuttosto una metodologia che le aziende hanno in atto per valutare e espandere le applicazioni su base continua.

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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