Il valore centrale di FDE è quello di tradurre le competenze AI nei risultati aziendali
Molte imprese sono già state esposte a modelli di grandi dimensioni, domande intelligenti e risposte o strumenti automatizzati, ma la vera integrazione ha rivelato: processi aziendali non chiari, frammentazione dei dati, linee complesse di autorità, interfacce di sistemi multipli e abitudini di utilizzo del personale devono essere ridisegnate.
FDE vale la pena stare in piedi tra business e ingegneria, prima determinare quali scene sono degni di fare e che sono rapidamente convalidati, quindi collegare le capacità AI a flussi di lavoro reali, piuttosto che rimanere in una dimostrazione o uno strumento isolato.
- Identificazione di scenari di alta frequenza, ripetizione, conoscenza-intensiva o decisione-supporto
- Smontare gli obiettivi aziendali in un prototipo AI convalidato
- Consentire alle applicazioni AI di incorporare sistemi e processi di routine esistenti
Dalla diagnosi della scena alla validazione del prototipo, prima prova il valore
Impresa AI non è adatta per una piattaforma ampia e completa sin dall'inizio. Un modo più sicuro è quello di selezionare scenari di alto valore come domande e risposte del servizio clienti, aiuti di vendita, recupero della conoscenza, elaborazione dei documenti, analisi dei dati, approvazione del processo, ecc., e rapidamente per fare un prototipo utilizzabile.
La fase del prototipo non riguarda solo gli effetti del modello ma anche la disponibilità dei dati, la disponibilità degli operatori ad utilizzarli, l'interpretazione dei risultati, la chiusura dei processi e il conseguente costo di estendersi all'ambiente di produzione.
Il vero problema è che i dati, i sistemi e le organizzazioni stanno lavorando insieme.
Prima che AI sia online, le imprese spesso devono pettinare i file di conoscenza, i campi aziendali, i limiti di autorizzazione, le regole di interfaccia e i meccanismi di aggiornamento dei dati.
FDE deve concentrarsi sulla base di conoscenza RAG, flusso di lavoro agente, interfaccia di sistema aziendale, controllo dei log, controllo dei diritti e controllo del traffico, in modo che AI possa operare in modo sicuro, sicuro e tracciabile.
- Costruire la base di conoscenza aziendale e le capacità di recupero RAG
- Collegamento a sistemi aziendali come CRM, OA, ERP, servizio passeggeri, fogli di lavoro, ecc.
- Progettazione di privilegi, registri, valutazione della qualità e meccanismi di feedback in corso
Sta per correre e sarà nel settore.
L'accettazione AI non è una consegna di una volta sola.
Quando il primo scenario è in esecuzione, l'impresa può gradualmente espandersi a più settori, aggiornando lo strumento AI punto unico per includere la capacità di impresa AI per coprire la conoscenza, i processi, le sinergie e l'analisi aziendale.
Cambiare FDE da risultati di lettura a input di 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
Il valore principale attorno a "FDE" è quello di tradurre le competenze AI nei risultati aziendali" estrae le recenti attività normali, insolite e di confine, registrando volumi di elaborazione mensili, tempi di attesa, tempi di elaborazione reali, tassi di back-to-work, punti di contatto manuali, conseguenze di errore e strumenti attuali.
Fase 2: Chiarifica la chiusura iniziale e l'inazione
La prima fase è progettata per consentire una catena di eseguire e essere riattivata, piuttosto che impilare tutti i primi lotti del primo lotto di input, elaborazione, uscita, ruolo e condizioni di completamento.
Passo 3: Abbina risultati tecnici alle prove di ingegneria
Stabilire un rapporto di tracciamento tra il numero di esigenze, il numero di campione, il risultato di prova e la versione intorno “i veri punti difficili in dati, sistemi e organizzazione”. I progetti AI mantengono anche valutazioni basate sulla versione, configurazioni di consigli o processi, modelli e fonti di conoscenza, record di correzione manuale, e bassa fiducia, test di sovratensione e di regressione 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’inizio della linea, con una riduzione media del 25 per cento nel tempo, e un tasso di ritorno non superiore alla base originale, data la relativa complessità del compito.” Il set mostra solo il metodo di misura e non rappresenta 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
- FDE Connect Sito aziendale e AI Project Delivery
- Validazione del valore prima con scenario ad alto valore
- Continuare l'applicazione iterativa AI attraverso il feedback dei dati dopo aver effettuato online
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?
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