Come faccio a scegliere tra l'azienda e il fornitore di servizi di transizione AI?

Prima di tutto, vedremo se lo studio ha bisogno di consulenza, la PoC o l'intera operazione.

Solo quando la direzione non è chiara se si intraprenda la consultazione e la diagnosi della scena di transizione AI; sono disponibili conoscenze, campioni e leader aziendali, ma il modello non è definito per PoC limitato; e il prototipo è sviluppato solo attraverso la validazione, la preparazione per l'accesso a CRM, ERP, OA o piattaforme operative, e si trova nelle fasi di produzione a lungo termine.

Il limite del progetto è spesso inaffidabile se il fornitore si impegna a offrire un prezzo e un effetto completo prima di essere a conoscenza del volume di attività, delle fonti di dati, delle conseguenze degli errori e dell'ambiente di sistema. Un'impresa può richiedere all'altra parte di presentare un elenco di questioni, necessità di informazione e giudizio di fase per vedere se è disposto a identificare l'incertezza piuttosto che affrettarsi a soddisfare tutte le esigenze in un grande progetto.

• Elenco degli scenari di consegna, della classifica dei valori e della mappa stradale per la fase di consulenza
• Consegna di set di attività fissi, risultati di rilascio e raccomandazioni per gli input continui nella fase PoC
• Realizzazione della fase di consegna di applicazioni, interfacce, competenze, test, distribuzione e funzionalità operative

Valutare i fornitori di servizi in una vera missione, non solo una presentazione generica

La domanda e la risposta comune, la documentazione pre-preparata e i percorsi lisci mostrano solo che il modello ha una certa capacità di gestire i compiti reali dell'impresa. Una valutazione dovrebbe includere un campione dissensivo che copre normali, mancanti, contrastanti, ultra vires, anomalie e situazioni che richiedono un giudizio manuale, e consentire ai candidati di spiegare i metodi di prova, le differenze nei risultati e le ragioni di fallimento.

Il team eccellente non mostra solo la migliore uscita, ma salva piuttosto modelli, conoscenze, consigli, regole e strumenti che vengono ripetuti e confrontati sullo stesso set di attività. Per il risultato sbagliato, il team dovrebbe essere in grado di distinguere tra i problemi dai dati di origine, dal recupero della conoscenza, dal ragionamento del modello, dalle regole di processo, dalle interfacce di sistema o dalle configurazioni dei privilegi, e suggerire la corrispondente riparazione o il rialzo manuale.

• I risultati possono essere verificati nuovamente su un campione fisso?
• Risposte se le fonti sono citate e si osservano privilegi
• Se provare, invertire o trasferire strumenti dopo che non hanno chiamato
• se implementare valutazioni di regressione dopo l'aggiornamento di modelli e conoscenze

Verificare la governance dei dati, l'integrazione dei sistemi e le capacità di ingegneria della produzione

Il processo di creazione di un fornitore di servizi deve essere controllato per la sua capacità di eseguire competenze di ingegneria del software come l'identificazione, la segregazione dell'autorità, l'integrazione API, la rivisitazione, l'auditing del registro, il monitoraggio delle prestazioni e la distribuzione di scala grigia.

La fonte, la persona responsabile, la versione, la validità, l'accesso, l'accesso ai processi di aggiornamento e di accesso devono essere identificati; quando i dati sono relativi a clienti, contratti, dipendenti o operazioni, i confini della dissensitizzazione, ritenzione, modellazione e distribuzione devono essere determinati.

Armonizzazione delle offerte e dei programmi alla stessa serie di questioni

Nel confrontare i diversi programmi Enterprise AI Transport, tutti i fornitori di servizi devono essere dati lo stesso background aziendale, le condizioni di campionamento, la portata di sistema e gli indicatori di successo, e devono essere invitati a spiegare le ipotesi, le esclusioni, i costi di terze parti, la collaborazione dei clienti e i principali rischi separatamente.

Il programma suggerito dovrebbe almeno rispondere: perché le prime scene valevano la pena di fare, quali condizioni non erano ancora in atto, come lo PoC si è fermato o continuato, quali confini sono stati utilizzati per i dati e modelli, come i sistemi esistenti sono stati collegati, quali risultati sono stati accettati, come la configurazione del codice sorgente e i numeri di conto sono stati scambiati, e che aggiornerebbe la conoscenza, le anomalie di processo e i costi di controllo quando on-line.

• Ambito di operazioni e ruoli di utilizzo
• Conoscenze e interfaccia di sistema
• Indicatori, campioni e calibrazione di accettazione
• Sicurezza, distribuzione e dipendenza da terzi
• Consegna, proprietà intellettuale e responsabilità
• Operazione, mantenimento e seguendo l'approccio iterativo

Disaggregazione dei contratti per mezzo di un nodo decisionale per ridurre il rischio di un ingresso di una volta

Enterprise AI Transport può ottimizzare il contratto o la pietra miliare per diagnosi, PoC, implementazione e funzionamento della produzione.

La fase PoC controlla i set di attività, qualità, citazione, intervento manuale, tempo di risposta e costo singolo; la fase di produzione controlla la funzionalità, l'interfaccia, l'autorità, la sicurezza, le prestazioni, i registri, l'implementazione e il backup; e il codice sorgente di controllo di fase di consegna, la configurazione, i numeri di account, le regole di dati, la documentazione, la formazione e le questioni non finite.

Utilizzare la capacità operativa per determinare se Enterprise AI Transport è sostenibile

Il fornitore di servizi dovrebbe descrivere i meccanismi di monitoraggio, rientro, gestione delle versioni e risposta ai problemi, piuttosto che utilizzare il completamento della distribuzione come punto finale del progetto.

Ad esempio, un’impresa intende utilizzare AI per elaborare materiale di vendita, che consentirà la registrazione di compiti mensili, tempi di back-to-work e di attesa di medio consumo, e sei settimane di funzionamento su scala grigia per confrontare i tassi di adozione, le modifiche manuali e i cicli di consegna finali.