In primo luogo, lo stesso set di standard confronta diverse applicazioni AI
Il servizio client AI, l'elaborazione dei documenti, il caso delle conoscenze e l'analisi dei dati sembrano essere prodotti diversi, intrinsecamente che richiedono risposte a diverse domande: chi utilizza i risultati, qual è il compito attuale e il tempo di lavoro, se i dati inseriti sono legali e disponibili, come vengono giudicati i risultati corretti, quali conseguenze avrà l'errore, quali risultati del sistema aziendale i risultati AI eventualmente entrano e che continueranno a operare dopo il risultato è online.
Si raccomanda che il punteggio sia dato da sei dimensioni di valore aziendale, preparazione dei dati, fattibilità tecnica, rischio di errore, dipendenza del sistema e costo in corso. Alta frequenza, abbondanza del campione, risultati che possono essere campionati e possono essere convertiti in attività manuali, di solito meglio adatta alla prima fase della PoC; bassa frequenza, regole o attività che portano direttamente a impegni significativi devono essere ottimizzati o giudicati manualmente.
Che tipo di attività si sviluppa AI?
Il primo numero può iniziare con una classificazione delle domande, una risposta alla conoscenza, un riassunto della sessione e un aiuto a sedere, e poi gradualmente accedere agli ordini, all'appartenenza, alla logistica o ai fogli di lavoro.
Il PC utilizza un vero e proprio set di consultazione per valutare la base per la risposta, la correttezza delle domande aziendali, i rifiuti, i trasferimenti e i tempi di risposta; e l'esecuzione della produzione è anche effettuata attraverso l'accesso ai canali, l'autenticazione, i privilegi, i minuti di riunioni, il lavoro di scrivania e le operazioni di conoscenza.
- Preparazione di consigli storici, risposte standard e versioni politiche
- Utilizzare privilegi minimi e controlli di funzionamento quando si collegano le query aziendali
- Creare un caso difettoso e la responsabilità di aggiornamento della conoscenza
Quali processi sono adatti per il sistema di elaborazione dei documenti AI?
Quando i contratti, la richiesta di quotazioni, citazioni, moduli di applicazione, report e strumenti sono in grandi quantità, AI può supportare la classificazione, OCR, estrazione del campo, corrispondenza tra documenti, generazione di modelli e suggerimenti insoliti. Il progetto richiede chiarezza sul tipo di documento, campi chiave, regole aziendali, campioni di bassa qualità e condizioni di revisione manuale, che non possono essere testati solo su PDF, che è il formato standard.
I risultati formali sono confermati dal personale autorizzato e documentati il documento sorgente, i risultati degli estratti, la versione delle regole, la modifica manuale e la scrittura del sistema. Dopo aver effettuato l'accesso on-line, i diversi modelli e la qualità scansionata vengono controllati continuamente, evitando un calo silenzioso dell'efficacia dei documenti dopo le modifiche nella fonte del documento.
Quale base è necessaria per l'analisi dei dati AI e l'estrazione del linguaggio naturale
L'estrazione del linguaggio naturale è appropriata per le questioni aziendali comuni da gestire ripetutamente da parte dei team di dati, e l'impresa è già in grado di fornire informazioni sulla sorgente e il calibro di indicatori chiave. AI comprende i problemi dell'utente, seleziona gli indicatori e genera analisi di progetto, ma non dovrebbe avere accesso a database di produzione senza frontiere.
I progetti dovrebbero prima selezionare un piccolo numero di domande di alto valore in vendite, clienti, ordini, inventori o servizi, e stabilire risposte standard, tempi, condizioni di filtro e privilegi. La ricezione e l'ispezione richiede la riconciliazione con i rapporti esistenti o sistemi sorgente e test per ambiguità, eccessi, domande complesse e limitazioni di risorse.
La base di conoscenza aziendale è un'applicazione indipendente e la base per altre scene AI.
Quando le informazioni sui sistemi, sui prodotti, sui progetti e sui servizi passeggeri sono disperse, è possibile costruire un'impresa con un filtro di riferimento e autorizzazione sorgente, ma la base di conoscenza non viene sempre caricata e utilizzata in modo permanente e richiede un catalogo, una versione, la validità, la responsabilità, la portata di accesso e il meccanismo di aggiornamento.
I clienti e gli intelligenti AI di solito ritornano alla base di conoscenza, e il trattamento dei documenti può anche strutturare nuove informazioni nel sistema di conoscenza. Le imprese possono iniziare con una serie di informazioni ad alto valore e domande fisse, autenticare il recupero, la citazione, l'autorità e l'aggiornamento, quindi espandere gradualmente la sua portata per evitare una governance dei dati di primo stadio fuori controllo.
Come selezionare la prima scena e completare l'implementazione del software AI
L'azienda può selezionare un processo che è chiaro in termini di quantità di attività, i risultati possono essere valutati, i campioni sono disponibili, i rischi possono essere coperti e i leader aziendali sono disposti a partecipare, prima registrazione di una linea di base manuale e poi utilizzando una gamma limitata di PoC per verificare qualità, velocità, costo e interfacce.
Diversi scenari possono condividere gateway modello, privilegi di identità, conoscenze, valutazione e capacità di registro, ma non devono costruire piattaforme di grandi dimensioni al primo progetto. In primo luogo, uno scenario può formare un cerchio di affari chiuso e un meccanismo operativo, quindi un componente convalidato può essere replicato in un processo prossimo.
- Fai il vero lavoro, PoC, senza mostrare il campione invece della validazione aziendale.
- Calcolo separato dello sviluppo e del modello di una volta, risorse cloud, costi operativi
- Consegna del codice sorgente, configurazione, valutazione e misurazione, interfaccia, implementazione e informazioni di trasporto
Modificare lo sviluppo del servizio client AI dalla lettura dei risultati all'ingresso del progetto
Il problema più probabile dopo la lettura di articoli metodologici è l'accettazione di principi, che non sono tradotti nel passo successivo. Si propone che il capo delle operazioni organizzi un mini-officina di 60-90 minuti, scegliendo solo un processo reale e non affrettandosi a discutere la piattaforma completa.
Passo 1: Stabilimento di uno stato attuale e base di campione
Elabora recenti attività normali, insolite e di confine intorno “Applicazioni Ai rispetto allo stesso set di standard” e registra volumi di elaborazione mensili, tempi di attesa, tempi di elaborazione effettivi, tassi di back-to-work, punti di contatto manuali, conseguenze di errore e strumenti attuali. Se i dati sono insufficienti, è possibile registrare un periodo di una o due settimane, ma con un riferimento al ciclo di campionamento e fluttuazioni operative.
Fase 2: Chiarifica la chiusura iniziale e l'inazione
La prima fase è progettata per consentire una catena di eseguire e di essere ritracciabile, piuttosto che impilare tutte le applicazioni AI di elaborazione dei documenti, analisi dei dati AI, applicazioni aziendali AI nella stessa versione.
Passo 3: Abbina risultati tecnici alle prove di ingegneria
Stabilire un rapporto di tracciamento tra il numero di requisiti, il numero di campione, il risultato di prova e la versione intorno "che cosa è adatto per il sistema di elaborazione di documenti AIS". Il progetto AI salva anche una versione della valutazione, la configurazione di accenno o di processo, il modello e la fonte di conoscenza, i record di correzione manuale, e la bassa fiducia, il sovrasterzo e il test di ritorno di guasto.
Passo 4: Ricezione, ispezione e disco con lo stesso calibro
Se il processo originale gestisce 600 attività al mese, una media di 20 minuti e un tasso di ritorno del 10 per cento, il bersaglio può essere indicato come “sei settimane sulla linea, con una complessità simile, e una riduzione media del 25 per cento nel tempo, e un tasso di ritorno non superiore alla base originale.” Questo insieme di cifre mostra solo il metodo di misura, che non rappresenta i risultati di un cliente; i suoi indicatori formali devono essere identificati dalla base aziendale.
- Materiale operativo: diagramma di flusso, ruolo, missione campione, problemi attuali e dati di base
- Materiale tecnico: inventario del sistema, interfaccia, accesso dei dati, ambiente di distribuzione e requisiti di sicurezza
- Materiale del progetto: portata di prima fase, esclusioni, matrice di responsabilità, pietre miliari e meccanismi di cambiamento
- Materiale di ricezione e di ispezione: set di prova, record di esecuzione, elenco di carenze, domande di indicatori e documenti di consegna
Quando questi materiali sono identificati congiuntamente da parti operative e tecniche, il metodo nell'articolo è effettivamente inserito nel progetto. Se i dati chiave, l'autorizzazione dell'interfaccia o la persona responsabile non sono in atto, il passo successivo logico è di solito un limitato diagnostico o PoC, piuttosto che un impegno immediato per completare il periodo di lavoro e il prezzo totale fisso.
Metodologia di attuazione per l'azione di progetto
- La prima applicazione AI è determinata da valori aziendali comuni, condizioni di dati, rischi e svalutabilità
- Servizio client AI, documentazione e analisi dei dati richiedono diversi indicatori e manuale di bottom-up
- Capacità di certificazione PoC per l'attuazione della produzione di sistemi di ricarica Ingegneria, Governance e operazioni in corso
Servizi, programmi e orientamenti decisionali rilevanti
Sviluppo e realizzazione del servizio client Enterprise AI
Visualizzare le conoscenze, le domande aziendali, le sinergie dei posti a sedere, la valutazione e la portata delle operazioni
Vedi i dettagliLa scena del documentoSviluppo del sistema di elaborazione dei documenti AI
Visualizzazione di identificazione, estrazione, validazione delle regole, revisione manuale e operazioni
Vedi i dettagliScenografia dei datiSistema di analisi dati enterprise AI
Visualizza sintassi dell'indicatore, estrazione del linguaggio naturale, richiesta di autorizzazione e capacità di analisi aziendale
Vedi i dettagliProseguendo per conciliare le questioni comuni nel processo decisionale del progetto
Come fa l'outsourcing FDE differisce da sviluppo comune del software AI?
L'outsourcing FDE sottolinea l'approfondimento degli ingegneri, lavorando con utenti, dati, modelli e sistemi esistenti per far avanzare l'applicazione. Il normale sviluppo AI di solito inizia con un più chiaro requisito funzionale, focalizzandosi su applicazioni e interfacce. FDE è più adatto per progetti che devono essere identificati, alimentati o guidati in settori.
Visualizza risposta completaAI Appalti, citazioni e accettazioniL'applicazione della domanda dovrebbe essere prima PoC o una implementazione diretta del sistema formale?
Quando gli effetti del modello, la qualità dei dati o le condizioni di sistema non sono state convalidate, dovrebbe essere eseguita una gamma limitata di PoC; se lo stesso tipo di funzionalità viene convalidato su un campione reale, gli standard di gamma, interfaccia e accettazione sono stabili e possono essere direttamente integrati nel processo di produzione.
Visualizza risposta completaenterprise AI Efficienza, Sicurezza e Operazione ContinuaCome dovrebbe il progetto AI sviluppare indicatori di accettazione e di ispezione?
Il progetto AI non può accettare e accettare “si comporta bene” o impegnarsi al 100% di precisione dei dati. Gli indicatori dovrebbero coprire sia i risultati aziendali, gli effetti dei modelli, le prestazioni del sistema, i privilegi di sicurezza e le attività di fondo manuali. La raccolta dei test deve essere derivata da operazioni reali e strutturata in base alla difficoltà e al rischio.
Visualizza risposta completaEnterprise AI Organizzazione e attuazione dei trasportiIl reparto business o IT dovrebbe essere responsabile del trasferimento AI aziendale?
Il settore delle imprese, le questioni di definizione, il calibro della conoscenza, i campioni reali e i risultati finali, e le squadre IT o tecniche sono responsabili per le interfacce di dati, i privilegi di identità, l'architettura, la sicurezza, la diffusione e il trasporto.
Visualizza risposta completaNecessità di ulteriori analisi nel contesto dello stato attuale dell'impresa?
Forniamo consulenza tecnica IT, costruzione di informazioni aziendali, Outlook Progetto Software, progettazione di prodotti, servizi di consegna di R & S e sistemi.