Come si sviluppa un'intelligenza AI? Il percorso completo da AI PoC per l'implementazione della produzione

In primo luogo, vedremo se l'azienda ha bisogno di smarts, applicazioni AI o automazione ordinaria.

Users often mix AI intelligence, chat robots, RAG knowledge base and workflow automation. Chat robots mainly perform question-and-answer sessions; RAG knowledge base allows answers to retrieve business information and provide a basis; ordinary automation is suited to the tasks set by the rules; AI intelligence bodies understand tasks, choose steps, call tools and continue to process them according to the results.

Il progetto dovrebbe essere preceduto da un obiettivo di rifusione in un compito commerciale osservabile, come “leggere la richiesta di posta di quotazione, identificare clienti e prodotti, alla ricerca di prezzi ERP, generare quotazioni di progetto e inviarle alle approvazioni di vendita”, piuttosto che “fare un corpo di intelligence di vendita”.

• Determinare chi utilizza i risultati e quali linee di business entrano
• Distinguente giudizio del modello, regole di sicurezza, azioni di sistema e responsabilità manuale
• Identificazione di situazioni che devono essere rifiutate, sospese o consegnate

Crea AI PoC con un set di attività reale, non un campione liscio.

Il valore di AI PoC è la verifica di oggetti sconosciuti che più probabilmente influenzano il successo o il fallimento del progetto. L'impresa dovrebbe prepararsi ad un'attività autentica, autorizzata e dissensitizzata, che comprende sia situazioni comuni che informazioni mancanti, contenuti in conflitto, formati insoliti, privilegi inadeguati e eccezioni operative.

Lo PoC congela la valutazione e la misurazione, la linea di base manuale e le condizioni per l'adozione, eseguendo il modello di registro temporale, la conoscenza, le punte, le regole, la versione di processo, il ritardo, i costi di chiamata e l'intervento manuale.

• Prototipo attivo di uscita PC, valutazione e misura, risultati di item-by-case e elenco di guasti
• La valutazione della qualità, della velocità, dell'intervento manuale e dei costi di esecuzione singoli viene effettuata contemporaneamente
• Consentire conclusioni di prosecuzione, ri-condizione, ri-routizzazione o cessazione

Inserisci AI Application Development per creare un cerchio chiuso attorno ai sistemi esistenti

La maggior parte delle aziende non devono sostituire ERP, CRM, OA o software per l'industria per AI. Un modo più razionale è quello di mantenere il sistema esistente che trasporta dati aziendali ufficiali come cliente, ordine, contratto e finanza, fornendo il contesto necessario per le applicazioni AI attraverso API, notizie, scambio di documenti, o l'automazione controllata.

Ogni link elabora l'identificazione, i privilegi minimi, la mappatura del campo, le richieste di ripetizione, il riesame del tempo, il parziale successo, la compensazione manuale e il limite di terze parti. Gli enti intelligenti eseguono citazioni, rimborsi, pubbliche versioni o modifiche dei dati chiave con conferma del personale autorizzato aggiuntiva e un collegamento seriale tra l'output del modello, la chiamata di sistema, la modifica manuale e i risultati finali del business nello stesso record di attività.

Quali capacità di ingegneria dovranno essere completate dal prototipo all'implementazione del software

Il prototipo di solito dimostra che le competenze principali funzionano, e che l'esecuzione è effettuata completando privilegi di identità, elaborazione di informazioni sensibili, controllo operativo, code anormali, prestazioni combinate, allarmi di sorveglianza, distribuzione su scala grigia, ritiri di versione e recupero di backup.

I materiali da implementare da AI dovrebbero includere requisiti e limiti di missione, architettura dei sistemi, codice sorgente, configurazione, interfaccia, valutazione e valutazione, report di prova, matrice di competenze, script di distribuzione, manuali operativi e limitazioni note. Servizi di modello, algoritmi, strumenti di terze parti e conoscenze continue sono costi a lungo termine e devono essere quotati separatamente dai costi di sviluppo di una volta, evitando i prezzi iniziali che appaiono bassi e non possono essere stabilizzati.

• Le operazioni ad alto rischio hanno meccanismi di identificazione manuale, sospensione e back-up
• Masterizzazione aziendale di conti di produzione, codice sorgente, configurazione e dati fondamentali
• Il modello di esercizio pre-online non è disponibile, le interfacce sono dispendiose e i backlog delle attività sono disponibili

Come accettare l'intelligenza AI e determinare se vale la pena di espandere l'ingresso

L'accettazione e l'ispezione devono essere ripetuti sul set reale di compiti identificati da entrambe le parti, e il tasso di completamento delle attività, l'accuratezza del campo critico, i riferimenti di conoscenza, gli strumenti chiamano, l'intervento manuale, il tempo di risposta, il recupero di guasto e il costo devono essere misurati separatamente.

Un processo che gestisce 1.000 attività al mese e richiede una media di 15 minuti di tempo manuale è solo il punto di partenza per la misurazione; è necessario osservare i cicli di lavorazione, back-to-work, le adozioni degli utenti e i risultati dei clienti allo stesso livello di attività e con la stessa qualità. Solo se la soglia di qualità non è ridotta, il lavoro manuale è effettivamente ridotto e i costi operativi sono accettabili è opportuno replicare più processi aziendali.

Quali prove devono essere verificate quando si seleziona AI

L’azienda dovrebbe controllare più da vicino la capacità del team di comprendere la missione aziendale, stabilire una valutazione reale, progettare l’interfaccia di sistema, gestire la sicurezza dell’autorità e fallire, e indicare quali scenari temporaneamente non sono adatti per AI. I team candidati sono tenuti a utilizzare lo stesso insieme di informazioni di dissensitizzazione per descrivere programmi, rischi, la gamma PoC, lacune di produzione e presupposti di costi, che sono più differenziati rispetto a una presentazione generica.

Ciò conterrà sia l'incertezza circa l'efficacia di AI che assicurano che le imprese abbiano conoscenze, valutazioni, codici sorgente, configurazioni e metodi operativi anche se i modelli o i team di servizio sono sostituiti.