Beh, sapere che il caso finisce quando si carica il documento.
Le informazioni aziendali sono spesso sparse in tutto il web, OA, sistemi di servizio passeggeri, manuali di prodotto, modelli di contratto e esperienza del personale.
Una base di conoscenza aziendale affidabile deve prima pettinare la classificazione delle conoscenze, le fonti di documento, le regole di versione, le responsabilità aggiornate e la portata di applicazione in modo che AI possa rispondere a domande basate su contenuti corretti, aggiornati e mandati.
RAG, l'attenzione è sul rendere la risposta valida e tracciabile.
RAG può ridurre le illusioni del modello e renderle più rilevanti per l'azienda, ma l'effetto di RAG dipende da una strategia di taglio, ricerca vettoriale, richiamo parole chiave, riordinamento, e meccanismi di citazione e feedback.
In tali scenari come servizio clienti, supporto vendite, domande di sistema interno e assistenti di file tecnici, la risposta è disponibile o no, direttamente incide sulla fiducia e l'accettazione del personale aziendale.
- Documento si alterna a mantenere la sintassi aziendale
- I risultati di ricerca devono mostrare la fonte e la versione.
- La bassa fiducia deve essere trasferita o inserita nell'elenco da completare
AI Accesso al core business
L'applicazione di AI può esporre informazioni sensibili alla persona sbagliata se il permesso viene ignorato.
Pertanto, FDE ha bisogno di incorporare l'autenticazione, l'eredità dell'autorità, i registri operativi, il filtraggio delle informazioni sensibili e il monitoraggio dell'audit nelle capacità di base quando si progetta un'applicazione per l'impresa AI, piuttosto che rientro.
La governance dei dati è un processo iterativo continuo.
AI dovrebbe tenere traccia delle domande degli utenti, delle conoscenze infallibili, delle risposte di bassa qualità, delle correzioni manuali e dei risultati aziendali quando è online. L'obiettivo della governance dei dati non è quello di ottenere le informazioni insieme bene, ma di ottenere il sistema per usarlo più precisamente.
È solo quando l'impresa può continuamente affondare il feedback di nuovo nella base di conoscenza, suggerimenti, flussi di lavoro e interfacce di sistemi che AI transizione da un singolo progetto a una capacità a lungo termine.
Cambiamento da 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
Intorno a "caso di conoscenza non carica documenti o chiudili" elabora recenti normali, insoliti e compiti di confine, registrazione mensile, tempi di attesa, tempo di elaborazione effettivo, tassi di back-to-work, punti di contatto manuali, conseguenze di errore e strumenti attuali. Se i dati sono insufficienti, è possibile registrare il ciclo di campione e fluttuazioni aziendali per una o due settimane di fila.
Fase 2: Chiarifica la chiusura iniziale e l'inazione
La prima fase è quella di fornire risposte basate su prove, tracciabilità a input, processo, output, ruoli di utilizzo e condizioni di completamento. La prima fase è quella di separare i sistemi che devono essere accessibili, le informazioni richieste dai clienti, le questioni ad alto rischio che non possono essere gestite automaticamente e le condizioni che dipendono da terzi. La prima fase è quella di mantenere un collegamento in esecuzione e risonabile, piuttosto che impilare tutte le conoscenze ZX
Passo 3: Abbina risultati tecnici alle prove di ingegneria
Stabilire un rapporto di tracciamento tra numeri di esigenze, numeri di campione, risultati di prova e versioni intorno "Authorities and Audit Decisions ". Il progetto AI mantiene anche una versione della raccolta di valutazione, consigli o configurazione di processo, fonti di modello e di conoscenza, record di correzione manuale, e bassa fiducia, ultra vires e test di regressione di fallimento.
Passo 4: Ricezione, ispezione e disco con lo stesso calibro
Supponendo che il processo originale gestisca 600 compiti al mese, una media di 20 minuti e un tasso di ritorno del 10 per cento, combinato con “governance dei dati per servire continuo e iterativo” pre-arrangi il ciclo di osservazione e la soglia di qualità. L’obiettivo può essere descritto come “sei settimane sulla linea, con una riduzione media del 25 per cento nel tempo, e un tasso di ritorno di non superiore alla linea base originale, data la relativa complessità del compito solo.
- 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 base di conoscenza della fiducia e della tracciabilità è necessaria per l'istituzione di un sistema di conoscenza efficace e responsabile.
- RAG per bilanciare la qualità della ricerca, la citazione e la bassa elaborazione della fiducia
- I meccanismi di controllo e di feedback sono la base per le applicazioni AI a livello di produzione
Proseguendo 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.