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PROJECT DECISION GUIDE

Sviluppi e processi di sviluppo AI personalizzati: Dalla diagnosi della scena alla produzione on-line

La ragione più vulnerabile per il fallimento di Custom AI Development non è che il modello non è abbastanza nuovo, ma che la domanda è ancora bloccata in “essere un assistente AI.” Prima di impostare il progetto, l'idea dovrebbe essere tradotta in utenti reali, compiti specifici, uscite di input, dati di conoscenza, azioni di sistema, conseguenze di errore e indicatori reversibili, e poi nelle fasi di costruzione PoC e produzione.

Rispondi alla domanda.

Sviluppi e processi di sviluppo AI personalizzati

I processi affidabili sono di solito divisi in sistemi diagnostici, di domanda e di task set, di valutazione PoC, di progettazione di prodotti e architetture, di sviluppo di produzione e di integrazione di sistemi, di upline di scala grigia e di operazioni in corso. I file di richiesta non devono iniziare con tutti i pulsanti, ma devono indicare i loop chiusi di affari, privilegi di ruolo, campioni, interfacce, linee di fondo di massa, pedali manuali e la consegna dei beni.

SCOPE & BUDGET LEVELS

In primo luogo, i chiari input al confine per fase di progetto

I seguenti livelli sono utilizzati per stabilire una linea di base per il bilancio e l'accettazione, e il campo effettivo sarà ancora necessario essere valutati in relazione allo status quo, all'interfaccia e ai requisiti di tempo.

Fase 1

Domanda e diagnosi della scena

Conferma se il progetto vale la pena fare e cosa farà nella prima fase.

Baseline operativa, utenti target, attività reali, dati di esempio, condizioni di sistema, rischi e percorsi candidati

Fase 2

PC e programma congelare

Validare gli effetti del modello e la tecnologia chiave sconosciuta

Set di attività fissi, prototipo operativo, valutazione item-by-project, performance dei costi, gap di produzione e programma di prima fase

Fase 3

Sviluppo e funzionamento della produzione

Efficace costruzione di capacità come software sostenibile

Fine prodotto, interfaccia di accesso, distribuzione di test, ritiro di sorveglianza, trasferimento di conoscenze e valutazione continua

DECISION FACTORS

Elementi chiave da controllare per il processo decisionale

In primo luogo, i confini di restrizione e responsabilità sono identificati, poi le rotte tecniche e le modalità di cooperazione sono confrontate.

01

Definizione del mandato operativo

Indicare chi gestisce quale input in quale processo, quali risultati sono necessari per verificare, e quali costi e problemi sono affrontati.

02

Campioni e condizioni di conoscenza

Preparare campioni normali, insoliti, di conflitto, mancanti e ad alto rischio, e identificare le fonti di conoscenza, aggiornamenti di frequenza e diritti di accesso.

03

Modelli e percorsi di ingegneria

Strumenti più maturi, modelli API, RAG, regole, agente, ottimizzazione e distribuzioni private, non rendono i termini tecnici un requisito.

04

Sistemi e rimbalzi di dati

Identificazione dei dati primari, interfacce, operazioni di scrittura e anomalie di elaborazione per ERP, CRM, OA, database e sistemi di terze parti.

05

Autorità di ruolo e responsabilità manuale

Definire ciò che gli utenti possono vedere, ciò che AI può implementare, quali risultati devono essere approvati, e chi prende il controllo quando non riescono.

06

Indicatori di qualità e accettazione

Definisce separatamente gli obiettivi per il completamento della missione, gravi errori, citazione, rifiuto, performance, costi e utilizzo operativo.

07

Piano di fase per lavorare con i clienti

(c) La persona responsabile del campione, dell'interfaccia, della conferma della regola, dell'ambiente di prova e dell'accettazione e dell'accettazione operativa, e il tempo, sono inclusi nel piano.

08

Vai online e continuare a operare

Prima di aggiornare la conoscenza, le versioni dei modelli, le valutazioni di regressione, gli avvisi sui costi, lo smaltimento dei problemi e le responsabilità iterative successive.

Preparazione di raccomandazioni prima della comunicazione o valutazione

Obiettivi operativi e indicatori di successo di primo cicloL'utente target e il processo completo correnteEsempio di missioni regolari e insoliteFonte dei dati di conoscenza e come è autorizzatoSistemi esistenti, interfacce e conti di testDiritti del ruolo, approvazione e smaltimento degli erroriRipartizione, sicurezza, performance e vincoli di bilancioRequisiti di codice sorgente, configurazione, valutazione e consegna dei documenti

Percorso consigliato per l'implementazione

Per i compiti della qualità del modello, del recupero delle conoscenze o del call-up degli strumenti, il POC è disponibile in modo indipendente; le esigenze di produzione, le interfacce e la pianificazione sono congelate dopo l'adozione.

DECISION WORKSHEET

Traslatazione delle esigenze e dei processi di sviluppo AI personalizzati nel processo decisionale

I seguenti fogli di lavoro aiutano le imprese ad organizzare un consiglio vago in input basati sul fornitore, all'approvazione interna e ai crediti per progetti.

Che cosa dovrebbe contenere un riassunto comparabile delle valutazioni?

Al minimo, gli obiettivi aziendali e i primi indicatori di successo, gli utenti target e i processi completi attuali, il campione rappresentativo di compiti normali e insoliti, le fonti di dati di conoscenza e la delegazione di autorità sono stati raccolti, insieme al volume di affari corrente, il tempo medio di elaborazione, le principali anomalie, i sistemi già in atto, i privilegi di dati, la dipendenza di terzi e le finestre online.

Ad esempio, l'impresa si aspetta che il progetto risparmierà 160 ore di lavoro al mese, ma questa cifra dovrebbe essere suddivisa nel numero di compiti, risparmi di tempo singolo, tassi di adozione e rapporti di revisione manuale. Se solo il 40% degli utenti utilizza il primo periodo, o se il nuovo processo aumenta il processo di revisione, i benefici effettivi saranno significativamente inferiori rispetto alla stima apparente.

Quattro tipi di prove consigliate per interrogare durante la comunicazione del fornitore

La prima è la prova di portata: la coerenza delle versioni della domanda, dei processi aziendali, dei prototipi, delle interfacce e delle esclusioni; la seconda è la prova di ingegneria: se le tecnologie simili hanno strutture accessibili, la gestione del codice, i metodi di collaudo, di distribuzione e di gestione dei problemi; la terza è la prova del personale: se i partecipanti effettivi, le fasi di input, le responsabilità e i meccanismi di sostituzione sono chiari; e la quarta è la prova di consegna: come i codici sorgente, i dati, i dati, i numeri, i numeri di dati, i documenti, i documenti, i documenti, i documenti, i documenti, i documenti, i documenti, i documenti, i documenti, i documenti, i documenti, i documenti, i documenti, i documenti, i documenti, i documenti, i documenti, i documenti, i documenti, i documenti, i documenti, i documenti, i documenti, i documenti, i documenti, i documenti, i mezzi, i documenti, i documenti, i mezzi, i mezzi, i mezzi, i mezzi, i documenti, i documenti, i mezzi, i mezzi, i documenti, i mezzi, i mezzi, i mezzi, i mezzi, i documenti, i mezzi

Si raccomanda di valutare separatamente la chiarezza di portata, l'affidabilità critica, la capacità del team, l'applicazione e l'acquisizione a lungo termine e di registrare la base per ogni punteggio. Se un programma è più economico, l'interfaccia, la migrazione, il test o la responsabilità online è esclusa, allora dovrebbe essere convertito allo stesso calibro di consegna prima del confronto.

Il principio di giudizio

Questa pagina fornisce un quadro decisionale che non costituisce un'offerta fissa o un impegno di prestazione.

FAQ

FAQs

Le questioni più comuni prima della cooperazione sono chiaramente indicate in anticipo.

Posso consultare lo sviluppo AI senza un file completo di richiesta?+

Il venditore può contribuire a generare domanda, e la validità aziendale e la delega di dati ancora devono essere confermati dalla testa dell'impresa.

Perché il progetto AI deve preparare un campione fallito?+

Il modello è sopravvalutato dal campione ideale: informazioni mancanti, conoscenze di conflitto, richieste ultra vires, fallimento di interfacce e sistemi di determinazione delle mansioni ad alto rischio richiedono il rifiuto, l'approvazione, il ritiro o il trasferimento del lavoro.

Perché ricalcolare dopo l'adozione della PoC?+

La certificazione PoC è una capacità chiave, e la versione di produzione contiene anche prodotti, privilegi, interfacce, sicurezza, prestazioni, monitoraggio e trasporto. I risultati della validazione riducono gli elementi sconosciuti e e espongono la portata del lavoro che deve essere gestito.

Come funziona il ciclo di sviluppo Custodiale AI di solito?+

Il ciclo di sviluppo AI personalizzato dovrebbe distinguere tra la diagnosi della domanda, PoC, sviluppo della produzione, allineamento del sistema e scala grigia.

Chi lo manterrà quando AI sarà online?+

Le teste operative mantengono regole e conoscenze di missione, i team tecnici mantengono applicazioni, interfacce e distribuzioni, e le valutazioni operative di manutenzione di ruoli AI, modelli e costi.

DECISION FAQ

Questioni comuni relative ai progetti attuali

Controlla tutte le 265 domande.
Custodiale AI Sviluppo, personalizzazione dell'app AI e costruzione di enterprise AI

Quanto tempo ci vuole solitamente per Enterprise AI Custom Development per andare online?

Il ciclo dipende dall'ambito di operazioni, preparazione del campione, modelli di oggetti sconosciuti, interfacce di sistema, sicurezza dei diritti e requisiti di accesso.Le singole scene possono essere convalidate con alcune settimane di PoC, e la versione di produzione richiede solitamente uno sviluppo mensile del prodotto, l'integrazione, la prova e l'operazione di prova.

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AI Sviluppo delle applicazioni e Enterprise AI Software Costruzione

Che differenza fa AI Application Development fare tra lo sviluppo di software generale?

Il normale software elabora i risultati prevedibili di input e resi principalmente secondo le regole stabilite, e le applicazioni AI affrontano anche problemi di output di modello instabile, modifiche nelle versioni di conoscenza, qualità dei dati e revisione manuale. Entrambi richiedono domanda, prodotto, back-end, interfaccia, test, distribuzione e mobilità, e AI non sostituisce l'ingegneria del software.

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AI Appalti, citazioni e accettazioni

Quali informazioni ha bisogno di preparare l'impresa prima che il progetto AI sia outsourced?

L'impresa non ha bisogno di completare il requisito completo prima di consultare, ma almeno preparare gli obiettivi aziendali, utilizzare ruoli, compiti rappresentativi, processi esistenti, dati di conoscenza disponibili, sistemi associati e tempo di pianificazione.

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Sviluppo del software e outsourcing dei progetti

Quale dovrebbe essere la scelta di software outsourcing e auto-costruzione team?

L'outsourcing software è di solito più efficace se l'azienda richiede un continuum a lungo termine e l'impresa ha una capacità di gestione del prodotto e della tecnologia. Se l'obiettivo è chiaramente definito, è necessario avviare rapidamente o c'è una mancanza temporanea di capacità dedicata, molte imprese conservano i proprietari di prodotto e tecnologia, lasciando la fase di R & S o costruzione dedicata al team esterno.

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