In primo luogo, l'azienda è nella fase pilota, pilota o di produzione.
L'uso dello strumento comune AI da parte degli individui è un processo; l'uso di un campione dell'impresa intorno a una vera missione, l'identificazione dell'utente e l'obiettivo sono un pilota; è collegato a privilegi di identità, aggiornamenti di conoscenza, sistemi aziendali, insolito smaltimento e indicatori operativi prima di avvicinarsi all'applicazione di produzione.
L'inventario dovrebbe almeno registrare i proprietari di imprese, gli utenti target, i carichi di lavoro, le fonti di dati, i modelli e gli strumenti, gli effetti attuali, gli interventi manuali, le valutazioni dei rischi, i costi di esecuzione e il prossimo punto di decisione. I piloti che sono stati senza utenti, senza indicatori o senza accesso ai dati reali per lungo tempo dovrebbero essere sospesi o ridefiniti, piuttosto che continuare ad aggiungere funzionalità.
- Fase di prova di certificazione dei limiti di capacità e la volontà di utilizzare
- Test effetti reali della missione e incertezze chiave durante la fase pilota
- Certificazione di stabilità, responsabilità, costo e valore aziendale in corso in fase di produzione
Gestire Enterprise AI Investimenti di trasporto con scene
Enterprise AI Transport non è adatto a mantenere un elenco di aspirazioni funzionali. Più efficace è quello di raggruppare gli scenari candidati per valore aziendale, condizioni di dati, evalubilità, dipendenza del sistema, conseguenze di errore e potenziale di riproduzione, formando l'esplorazione, PoC, candidato di produzione, operazione su scala grigia, roll-out scala e stop sei stati.
Gli scenari ad alto valore ma a basso valore completano la conoscenza e i dati; scenari più efficienti ma efficaci per il rischio iniziano con la generazione di raccomandazioni e l'approvazione manuale; e gli scenari meno preziosi e poco utilizzati finiscono nel tempo. Questo evita la duplicazione degli strumenti di approvvigionamento in diversi dipartimenti e consente al budget di concentrarsi sulle attività con loop chiusi.
- Categoria di reddito: preparazione delle vendite, operazioni di piombo, servizi clienti e costi di continuazione
- Categoria di efficienza: elaborazione dei documenti, recupero delle conoscenze, quotazioni e flusso del foglio di lavoro
- Categoria di qualità: audit e ispezione, identificazione anormale, ricerca e sviluppo e supporto alla consegna
- Categoria di capacità: governance della conoscenza, accesso al modello, valutazione, competenza e piattaforma di flusso di lavoro AI
Costruire conoscenze riutilizzabili, dati, modelli e strumenti base
Le diverse applicazioni AI condividono la risoluzione dei documenti, il catalogo delle conoscenze, i privilegi di identità, i gateway dei modelli, le versioni dei suggerimenti e dei processi, le connessioni degli strumenti, i registri e le statistiche dei costi, ma non tutti i dati. L'obiettivo della piattaforma è quello di ridurre la duplicazione del lavoro separando ogni scena da conoscenze, strumenti e privilegi operativi secondo i confini operativi.
Più chiaro il fondo, più veloce la successiva convalida della scena, più facile i rischi di produzione sono di individuare.
Cambiamento dall'accettazione del progetto al funzionamento in corso
L'applicazione AI è probabile, e una risposta corretta non rappresenta un effetto stabilizzante. Ogni scena deve preservare le normali, anormali, contrastanti, mancanti, ultra vire e attività indutrici, formare una valutazione versionativa e confrontare continuamente le dimensioni di accuratezza, citazione, completamento, rifiuto, correzione manuale, ritardo e costo.
Il fallimento della produzione è quello di inserire il conto del caso difettoso, e il problema della marcatura deriva dalla conoscenza, dal recupero, dal modello, dai consigli, dagli strumenti, dalle regole di funzionamento o dall'ingresso dell'utente. Il modello o la conoscenza viene aggiornata per riesaminare la regressione, evitando un'ottimizzazione degli effetti locali che minano altre attività.
- Valutazione offline per determinare se la versione è online
- Valutazione su scala di grigi per osservare utenti reali e ambienti di processo
- La sorveglianza online ha rilevato discrepanze in qualità, costo, ritardo e accesso
- Business doublecheck per identificare efficienza, qualità, crescita o valore di rischio
Responsabilità operative dei team operativi, AI, IT e sicurezza
Il team è responsabile per obiettivi, calibro della conoscenza, attività di campionamento e risultati finali; AI o il team di implementazione per modelli, reperimento, flusso di lavoro e valutazione; team IT per identità, interfaccia, ambiente, distribuzione e monitoraggio; e sicurezza e gestione per i confini di dati, autorità, audit e movimento ad alto rischio.
L'applicazione di produzione dovrebbe designare il responsabile del prodotto e delle operazioni per determinare quanto tempo la conoscenza viene aggiornata, per valutare quando viene implementata, che gestisce le anomalie, che sospende il processo, il modello e i costi degli strumenti. Non c'è responsabilità in corso per l'applicazione AI, anche se le prestazioni iniziali sono buone, e passerà rapidamente a causa di giri di conoscenza, modifiche di interfaccia e nessuno gestisce attività fallite.
Misurare i risultati del trasporto Enterprise AI con un obiettivo graduale
La prima fase, senza utilizzare la “piattaforma di entrata AI” come unico obiettivo, consente la selezione di due o tre scenari aziendali e di una serie di funzionalità condivise: ad esempio, il recupero della conoscenza e il supporto del servizio passeggeri per condividere la governance della conoscenza e privilegi, l’estrazione dei documenti e l’offerta di supporto ai processi di accesso del modello, di uscita strutturata e di approvazione.
Esempio: un'impresa ha quattro piloti AI, uno dei quali è in realtà e tre squadre mantengono la conoscenza e i conti del modello. Il primo obiettivo può essere quello di completare l'inventario della scena e fermare il giudizio, spostare due scenari preziosi nei privilegi unificato, log e meccanismi di valutazione, e continuare a misurare l'uso, correzione manuale, durata della missione e costi operativi per un periodo di sei settimane di grigio.
- Risultati organizzativi: le scene sono responsabili, i meccanismi decisionali e il tempo operativo sono chiari
- Risultati del progetto: Conoscenza, modelli, strumenti, privilegi e valutazioni riutilizzabili
- Risultati operativi: confronto di efficienza, qualità, reddito e rischi con lo stesso calibro
- Risultati delle attività: configurazione del codice sorgente, dati, documentazione e capacità di esecuzione possono essere rilevati
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 non vengono utilizzati per impostare una buona velocità di risparmio, ma per invertire i dati.
Fase 2: Chiarifica la chiusura iniziale e l'inazione
La prima fase è progettata per consentire una catena di funzionare e di essere ritracciabile, piuttosto che costruire sulla prima fase della scala AI enterprise, la transizione AI, e la trasformazione intelligente enterprise alla stessa versione.
Passo 3: Abbina risultati tecnici alle prove di ingegneria
Stabilire un rapporto di tracciamento tra numeri di richiesta, numeri di campione, risultati di prova e versioni intorno “costruire conoscenze riutilizzabili, dati, modelli e strumenti”. Il progetto AI salva anche una versione della valutazione, consigli o configurazione di processo, sorgenti di modello e di conoscenza, record di correzione manuale, e bassa fiducia, sovrasterzo e test di ritorno di fallimento.
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 dichiarato come “sei settimane dopo l’avvio, con una riduzione media del 25 per cento nel tempo, e un tasso di ritorno non superiore alla base originale, data la complessità del compito.” Questo set dimostra solo il metodo di misura, senza rappresentare alcun risultato cliente; gli indicatori formali devono essere identificati dalla propria impresa.
- 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 dimensionamento del trasporto Enterprise AI inizia con la combinazione di scenari e la responsabilità di produzione
- :: condivisione delle capacità di ingegneria a livello di terra, ma segregazione dei dati e delle autorità da parte dei confini operativi
- Decisione continua sugli input attraverso la valutazione delle versioni, il funzionamento su scala grigia e gli indicatori operativi
- La memorizzazione di piloti a basso valore è importante quanto l'espansione di scene efficaci
Servizi, programmi e orientamenti decisionali rilevanti
Enterprise AI Trasporto e aggiornamento intelligente
Visualizza il programma generale di pianificazione dello scenario, conoscenza dei dati, applicazioni AI, governance della produzione e continuità aziendale
Vedi i dettagliServizi di attuazioneAttuazione della soluzione enterprise AI e l'applicazione dell'Impromation
Comprensione dei confini dei servizi e della consegna dalla diagnosi, PoC, sviluppo del sistema alle operazioni online
Vedi i dettagliCasi di capacitàEnterprise AI Piattaforma di gestione e sinergie dei trasporti
Visualizza scenari, valutazioni, competenze, costi e scenari di capacità di governance operativa
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?
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