Se un'impresa vuole usare AI, dovrebbe iniziare con il modello o cambiare il processo?
Enterprise AI dovrebbe iniziare con attività aziendali e risultati di processo, non con il primo modello di approvvigionamento.Quando i processi sono confusi e i dati non sono soggetti a responsabilità, AI solo incongruenze. In primo luogo, identificherà utenti, input, risultati attesi, clearance manuale e azioni di sistema, quindi selezionare modelli, RAG, regole o percorsi automatizzati utilizzando campioni reali.
Questo video viene utilizzato per l'apprendimento delle conoscenze in ambito enterprise-infomatico e per le discussioni interne.
Vediamo cosa possiamo fare.
Enterprise AI dovrebbe iniziare con attività aziendali e risultati di processo, non con il primo modello di approvvigionamento.Quando i processi sono confusi e i dati non sono soggetti a responsabilità, AI solo incongruenze. In primo luogo, identificherà utenti, input, risultati attesi, clearance manuale e azioni di sistema, quindi selezionare modelli, RAG, regole o percorsi automatizzati utilizzando campioni reali.
Il contenuto video di questo problema è letto
I seguenti sono le interpretazioni testuali strutturate del video per il periodo corrente, che permettono di leggere rapidamente, di discutere e di ricerca interna; non è sottotitolata verbatim. Intorno “le aziende dovrebbero utilizzare AI prima, modello o processo prima”, si suggerisce che una distinzione sia fatta tra sintomi, cause aziendali e miglioramenti del sistema prima di decidere se le regolazioni di processo, la governance dei dati, l'integrazione del sistema, l'automazione o lo sviluppo di personalizzazione sono necessari.
1. Come si dovrebbe definire lo scenario AI
Il processo stesso è confuso e i dati non sono responsabili. In primo luogo, identifica utenti, ingressi, risultati attesi, sdoganamento manuale e azioni di sistema, quindi seleziona modelli, RAG, regole o percorsi automatizzati utilizzando campioni reali. Per questo punto di giudizio, le attività effettive, documenti, registri di comunicazione o registri di sistema devono essere disegnati per controllare frequenza, tempo di attesa, costi di back-to-lavoro, posizioni e eccezioni responsabili.
2. Perché i processi e la preparazione dei dati precedono i modelli
Il processo stesso è confuso e i dati non sono responsabili. In primo luogo, identifica utenti, ingressi, risultati attesi, sdoganamento manuale e azioni di sistema, quindi seleziona modelli, RAG, regole o percorsi automatizzati utilizzando campioni reali. Per questo punto di giudizio, le attività effettive, documenti, registri di comunicazione o registri di sistema devono essere disegnati per controllare frequenza, tempo di attesa, costi di back-to-lavoro, posizioni e eccezioni responsabili.
3. Come controllare gli input del primo stadio con la PoC
Il processo stesso è confuso e i dati non sono responsabili. In primo luogo, identifica utenti, ingressi, risultati attesi, sdoganamento manuale e azioni di sistema, quindi seleziona modelli, RAG, regole o percorsi automatizzati utilizzando campioni reali. Per questo punto di giudizio, le attività effettive, documenti, registri di comunicazione o registri di sistema devono essere disegnati per controllare frequenza, tempo di attesa, costi di back-to-lavoro, posizioni e eccezioni responsabili.
Cosa dovremmo fare con questa scena?
Il primo passo del progetto è quello di determinare quali progetti di informazione dovrebbero fare, in termini di dimensioni, percorso di costruzione, selezione dei prodotti e punti di ingresso AI. Il primo passo è quello di definire input reali, output desiderato, privilegi di strumento, clearance manuale, gestione insolita e indicatori di accettazione operativa, e poi decidere se utilizzare regole, script, API, Codex o altri AIAgents, intorno se un'impresa vuole utilizzare.
La verifica delle condizioni, della responsabilità, delle fonti di dati e delle eccezioni avviene utilizzando campioni reali, e la presentazione non viene utilizzata come sostituto delle prove di produzione.
La verifica delle condizioni, della responsabilità, delle fonti di dati e delle eccezioni avviene utilizzando campioni reali, e la presentazione non viene utilizzata come sostituto delle prove di produzione.
La verifica delle condizioni, della responsabilità, delle fonti di dati e delle eccezioni avviene utilizzando campioni reali, e la presentazione non viene utilizzata come sostituto delle prove di produzione.
Sentieri consigliati per il miglioramento
- 1Processo di stato di recupero e linea di base dei costi
Selezione di compiti e anomalie recenti e rappresentative, identificazione dei partecipanti, output di input, tempi e costi correnti.
- 2Priorizzazione per valore, rischio e condizioni di attuazione
Distinzione tra azioni che sono auto-esecutive, che richiedono la conferma manuale e che proibiscono l'elaborazione automatica.
- 3Prima di tutto, prova un anello chiuso quantitativo.
Inizia con il progetto, una copia o una scena limitata, e mantenere il trasferimento anormale e ritirarsi.
- 4Estensione o ri-routizzazione delle rotte attraverso le decisioni dei dati
Osservazione continua di accuratezza, adozione, ciclo di elaborazione, errore e risultati reali di business.
Come automatizzare la ricevuta e l'ispezione è davvero efficace.
L'accettazione non può essere basata unicamente sull'esecuzione di una singola dimostrazione, i seguenti risultati devono essere osservati continuamente utilizzando campioni indipendenti e anomalie reali, e devono essere mantenute le basi di pre-modificazione dello stesso calibro:
- Se i processi di base sono davvero accorciati
- Se i dati chiave formano un calibro uniforme
- Uso continuo del personale
- Riconciliazione dell'ingresso, del costo operativo e del valore aziendale
L'autorizzazione, l'approvazione, l'audit e l'acquisizione manuale devono essere verificati anche quando si tratta di importo, impegno del cliente, privacy, conformità, cambiamento di produzione o operazioni di cancellazione.
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