Innanzitutto, definire perché l'azienda sarà la transizione AI.
L’impresa deve cambiare la parola “un abbraccio AI” a un problema di business misurabile, come ridurre la risposta dei clienti, ridurre l’ingresso della documentazione, migliorare l’efficienza della preparazione delle vendite, ridurre i tempi di elaborazione delle attrezzature, o rendere più rapidamente disponibili i dati aziendali affidabili ai manager.
Il primo numero non dovrebbe coprire tutti i settori allo stesso tempo. L'elenco delle scene può essere creato, e le quattro dimensioni del valore aziendale, le condizioni di dati, la complessità di implementazione e il livello di rischio possono essere valutate, con una o due attività che possono eseguire attraverso il ciclo completo chiuso in un periodo di tempo limitato.
- Indicatori di valore: tempo, costo, qualità, reddito o rischio migliorati
- Condizioni di dati: quantità di campione, qualità, autorità e responsabilità per l'aggiornamento
- Condizioni per l'implementazione: interfacce esistenti, allineamento utente e stabilità di processo
- Condizioni di rischio: impatto di errore, dati sensibili e funzionalità di fondo manuale
Distinguente tra l'uso degli strumenti, l'applicazione AI e i sistemi di produzione a livello aziendale
Gli strumenti personali possono aiutare a scrivere, riassumere e analizzare, ma le applicazioni AI a livello aziendale affrontano anche l'armonizzazione delle conoscenze, dell'identità degli utenti, dei privilegi aziendali, delle interfacce di sistema, dei controlli di registro e delle operazioni stabili.
Immettere dati da dati autorizzati, l'output in processi aziendali chiari, la conferma manuale di azioni ad alto rischio, e la capacità di testare, monitorare e invertire il processo sono il principale obiettivo di Enterprise AI Transport.
Lo PoC deve verificare la vera missione, non dimostrare la capacità del modello.
La fase PoC dovrebbe utilizzare campioni reali ma autorizzati e dissensitizzati per coprire le scene comuni, limite, anomalia e rifiuto. La base di conoscenza deve testare i motivi e i privilegi di ricerca, agente per testare la selezione e i parametri degli strumenti, elaborazione dei documenti per testare l'accuratezza del campo e la revisione manuale, e l'analisi dei dati per controllare la calibrazione degli indicatori.
La conclusione CPC non è solo “buono” ma risponde piuttosto se la soglia per l’ingresso nello sviluppo di produzione è soddisfatta, quali sono gli errori principali, quanto sia richiesto l’intervento manuale, quanto sia necessario il modello e i costi di sistema, e quali dati e interfacce devono essere completati.
- Creare set di attività fisso e risposte manuali di base
- Registrare il tasso di successo, il tipo di errore e il rapporto delle modifiche manuali
- Misurare i tempi di risposta, i costi delle chiamate e i confini coopti
- Chiarire la portata delle operazioni che non possono essere implementate automaticamente
L'implementazione della produzione richiede la costruzione simultanea di dati e connettività di sistemi
La conoscenza dell'impresa è spesso dispersa in documenti, OA, uniformi passeggeri, CRMs, ERPs e esperienza personale.
La maggior parte delle imprese possono prima aggiungere servizi AI indipendenti, gateway modello, recupero di conoscenze o flusso di lavoro, e aggiornarli gradualmente mantenendo i sistemi aziendali core; solo se l'architettura esistente ostacola le operazioni, quindi ri-ingegneria o emigrare i moduli.
Istituzione di piani di governance con autorità, valutazione e sdoganamento manuale
Quando AI può generare solo bozze, il rischio è principalmente la qualità dei contenuti; quando l'agente può interrogare i clienti, creare fogli di lavoro, inviare notifiche o modificare lo stato del sistema, il rischio entra nello strato di responsabilità aziendale.
Il set di test chiave dovrebbe essere ristabilito dopo le modifiche nei modelli, suggerimenti, base di conoscenza o versione di processo.
- Autorità minima destagnata dai dazi
- I movimenti sensibili devono essere confermati dal personale autorizzato.
- Chiamata, base e risultato per il log completo
- La missione fallita può essere fermata, ritirata e lavorata manualmente.
Faro' della prima scena una replicabile abilita' AI.
Il primo progetto viene eseguito e l'impresa dovrebbe essere in grado di affondare il modello di scena, le specifiche di accesso ai dati, i privilegi di identità, i processi di valutazione e valutazione, il monitoraggio e la responsabilità operativa.
Il trasporto Enterprise AI richiede la partecipazione di proprietari di aziende, di dati e di team tecnici. I team di FDE o di implementazione possono collegare i siti aziendali e la consegna di progetti, ma il livello di priorità, regole aziendali, autorizzazione dei dati e responsabilità ultima deve ancora essere definito all'interno dell'azienda.
Cambiare Enterprise AI Trasporto dalla lettura delle conclusioni 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
I dati sono disponibili per una o due settimane di fila, ma indicano il ciclo del campione e le fluttuazioni operative.
Fase 2: Chiarifica la chiusura iniziale e l'inazione
La prima fase è progettata per consentire una catena di funzionare e di essere riattivata, piuttosto che aggiungere alla stessa versione tutti i sistemi che devono essere accessibili, informazioni che sono richieste dai clienti, questioni ad alto rischio che non possono essere gestite automaticamente e condizioni che dipendono da terzi.
Passo 3: Abbina risultati tecnici alle prove di ingegneria
Creare un rapporto di tracciamento tra numeri di richiesta, numeri di campione, risultati di test e versioni intorno “PoC per convalidare un compito reale, non dimostrare le capacità del modello”. I progetti AI conservano anche una versione della valutazione, della configurazione di accenno o di processo, delle fonti di modello e di conoscenza, dei record di correzione manuale e della bassa fiducia, del sovrasterzo e del test 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 descritto come “sei settimane dopo l’avvio, con una complessità simile, una media del 25 per cento in meno di tempo e un tasso di ritorno non superiore alla linea base originale.” Il set mostra solo il metodo di misura e non rappresenta l’esito di un cliente; gli indicatori formali devono essere identificati dall’impresa sulla base.
- 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
- Enterprise AI Transport definisce per la prima volta l'obiettivo aziendale e seleziona modelli e strumenti
- Il PC utilizza missioni reali per stabilire le basi di impatto, rischio e costi
- La produzione deve elaborare dati, interfacce, privilegi, valutazioni e operazioni contemporaneamente
- Riutilizzabile da prima regolazione, gradualmente espandendosi a più settori
Servizi, programmi e orientamenti decisionali rilevanti
Enterprise AI Trasporto e aggiornamento intelligente
Visualizza programmi completi dalla pianificazione della scena, PoC all'implementazione della produzione e alla governance continua
Vedi i dettagliServizi professionalisoluzione enterprise AI e servizi di implementazione
Base di conoscenza di copertura, servizio passeggeri, agente, documentazione, analisi dei dati e sistema
Vedi i dettagliPrima facciamo una diagnosi.Interpretazione AI fattibilità e diagnosi di valore
Controllare il valore della scena, la disponibilità dei dati, la rotta dei modelli e i criteri di successo PoC
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 completa% % % %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.
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.