L'efficacia del progetto enterprise AI è instabile e spesso va oltre il problema della modellazione. Senza responsabilità primaria, versione, autorità e regole di qualità per i clienti, materie prime, contratti, sistemi, documentazione e compiti storici, RAG, Agent e analisi dei dati non possono fornire risultati credibili nel tempo.
Le aziende non dovrebbero prima costruire una “piattaforma dati ampia ma completa AI” che copra tutti i dati. Un percorso più sicuro è quello di selezionare una missione AI per entrare nella PoC o produrre, elencare gli oggetti aziendali, file, campi, privilegi, limiti di tempo e campioni di valutazione su cui si basa, prima di creare un loop chiuso aggiornato, tracciabile e reversibile dati, e poi estendendo le regole di qualità, conoscenze, conoscenze,
Il livello di incertezza è ridotto a tappe prima di decidere sull'entità degli input e sulle modalità di cooperazione.
Recuperare le assegnazioni degli utenti, prendere l'inventario dei dati strutturati, la conoscenza della documentazione, il comando del sistema, privilegi, aggiornamenti e conseguenze di errore.
Pubblici aziendali armonizzati, creando dissertazione, metadati, privilegi, qualità, indicizzazione e set di valutazione fissi.
Accesso ai sistemi operativi e alle applicazioni AI, e la creazione di indicatori per il rilascio di ritorni, loop di problemi, persone responsabili e operazioni.
I clienti sono responsabili della conferma dell'autorizzazione legale, del calibro professionale e del livello di riservatezza dei dati, della documentazione e delle conoscenze aziendali. La governance dei dati può migliorare la credibilità e la operatività dei sistemi AI, ma non vi è alcuna garanzia che il modello sia sbagliato con tutte le questioni, e i risultati ad alto rischio richiedono ancora un controllo manuale e operativo.
Ci sono molti dati, ma non sappiamo cosa sia legalmente e sicuro usato in AI.
Il documento ha solo un nome di file e nessun oggetto commerciale, versione, validità o applicazione
Lo stesso cliente, prodotto o progetto ha nomi diversi in sistemi multipli e AI non può stabilizzare le connessioni
Nessuna valutazione di regressione dopo l'aggiornamento della conoscenza, problema non rilevato fino a quando la denuncia dell'utente
La governance dei dati è a livello di piattaforma e campo, senza collegare i compiti reali AI ai risultati aziendali
Joint AI scena, fonti di dati, target di affari e inventario responsabile
Controllo dei dati primari, come client, materie prime, organizzazioni, progetti e identificatori univoci
Classificazione, layout, metadati, versione, validità e portata del design delle applicazioni
Dati strutturati, conoscenze non strutturate e trattamento multimodulare delle informazioni delle linee attuali
Organizzazione, ruoli, documenti, campi e filtraggio e audit a livello di attività
Regole di qualità dei dati, conoscenza dei conflitti, contenuti duplicati, campi mancanti e loop anormali chiusi
Taglio RAG, indice, riordine, preventivo, rigetto e aggiornamento incrementale
Gestione della versione di valutazione dell'oro e della valutazione dell'allenamento, della validazione e della valutazione della qualità
I limiti di servizio, le basi di bilancio e le modalità di attuazione per diverse fasi del progetto non sono identici e possono essere ulteriormente valutati in combinazione con le seguenti.
I confini finali di consegna sono definiti secondo la portata dei servizi, la fase di costruzione e le modalità di cooperazione, e sono descritti di seguito come risultati comuni.
Copertura del servizio e chiusura aziendale necessaria per la prima fase: AI scena, fonti di dati, inventario congiunto di clienti aziendali e portatori di dovere, cliente, merce, organizzazione, progetto, ecc, e unico governo di identificazione
Livello di integrità dei codici, dei dati, dei sistemi, delle attrezzature e dei documenti esistenti e di portata di copertura da controllare, rilocalizzare o ri-progettare
Numero di interfacce di terze parti, responsabilità di coordinamento, qualità dei dati, insolita compensazione e cooperazione dei fornitori esterni
Requisiti non funzionali quali prestazioni, disponibilità, sicurezza, autorità, audit, conformità e accesso a finestre
Profondità di consegna e responsabilità a lungo termine: autorità, citazione, negazione di risposta, audit e rapporti di prova di sicurezza, funzionamento dei dati, manutenzione della conoscenza e rilascio dei manuali di regressione, e garanzia di qualità, gamma di continuità di mantenimento della pace
Obiettivi del progetto, persone responsabili e criteri di accettazione non sono stabiliti
Conti chiave, dati, interfacce o autorizzazioni aziendali non disponibili
Solo il prezzo massimo o il ciclo molto breve è ricercato, e le prove necessarie e il controllo di qualità non sono accettate
I seguenti sono utilizzati per spiegare la metodologia di implementazione, il calibro dei dati e i confini della responsabilità, e non sono utilizzati come proxy per il giudizio di progetto da liste funzionali.
Il progetto inizia selezionando un link aziendale che necessita di maggior miglioramento, intervistando l'utente effettivo e prendendo campioni recenti. Registrando la quantità di elaborazione, medio tempo, tempo di attesa, back-to-work, numeri insoliti e punti di contatto manuali intorno alla scena “AI, fonti di dati, target aziendale e inventario congiunto della persona responsabile”; e valutando gli account di scrivania manuale per una o due settimane di fila come base se i dati disponibili sono incomple.
La linea di base dovrebbe anche indicare la portata delle statistiche e delle esclusioni. Ad esempio, il tempo di elaborazione inizia con la disponibilità di informazioni o con la prima presentazione da parte del cliente, l'eccezione non include interfacce di terze parti, e le modifiche manuali sono la correzione o la rielaborazione di piccole prove.
La prima fase non cerca di coprire tutti i settori, ma piuttosto forma un ciclo chiuso intorno “cliente, merce, organizzazione, progetto, ecc. e unico governo di identificazione” che può operare in termini reali: ingresso chiaro, regole di gestione, azioni di sistema, ruoli responsabili, movimento insolito e uscita finale.
La valutazione della necessità corrisponde a ciascuna competenza per la scena aziendale, il ruolo dell'utente e l'accettazione del campione. I soggetti che non forniscono dati legittimi, interfacce o decisori devono essere inclusi come pre-condizione o fase successiva, e non devono essere inclusi tranquillamente in un'offerta a banda fissa.
Il percorso tipico è quello di identificare le prime attività AI e i rischi operativi, fare il punto della conoscenza dei dati e del sistema di responsabilità primaria, costruire un modello di calibrazione e autorizzazione del cliente, costruire linee di elaborazione e flusso di qualità.
La dimostrazione di fase non è “guarda al lavoro”. Un campione rappresentativo dovrebbe essere utilizzato per coprire processi normali, campi mancanti, richieste ripetute, autorità inadeguate, sorpresi di tempo e anomalie di dati storici da servizi esterni, e per identificare i problemi che si presentano solo nell’ambiente di produzione in una fase iniziale.
Il progetto dovrebbe almeno conciliare i dati AID con il report di inventario delle risorse di conoscenza, il pubblico aziendale, la matrice di responsabilità dei dati master e del sistema, la classificazione delle conoscenze, i metadati, la versione e il modello di autorizzazione, e confermare il codice sorgente o l'attribuzione di configurazione, la gestione del conto, la distribuzione di build, il backup dei dati, la risposta di guasto e la responsabilità di manutenzione successiva.
Presumendo che una linea di base di processo sia di 800 elementi al mese, una media di 18 minuti per unità, e un tasso di ritorno del 12 per cento, questo è solo un esempio, non una prestazione del cliente. La linea dovrebbe essere seguita da quattro a otto settimane consecutive di osservazione continua allo stesso calibro, prima di giudicare se raggiungere la risposta AI in base a una tracciabilità più facile, una conoscenza più chiara e una convergenza progressiva del business attraverso il sistema.
Questa pagina contiene contenuti organizzativi inerenti a problemi di servizio reali come la governance dei dati aziendali AI, la governance dei dati AI, i dati di disponibilità AI, i dati di disponibilità AI Ready Data. Le parole chiave sono utilizzate per aiutare gli utenti e i sistemi di ricerca a identificare i temi, non per impegnarsi a effetti fissi; ambito finale, ciclo, budget e indicatori si basano sulla diagnosi di progetto, contratto e sulla base di accettazione.
Ogni fase ha obiettivi chiari, ruoli partecipativi e risultati valutabili, e le decisioni importanti non sono lasciate alla fine del progetto.
Le questioni più comuni prima della cooperazione sono chiaramente indicate in anticipo.
La governance dei dati tradizionali è un database di messa a fuoco costante, un report e un indicatore; la governance AID elabora anche la documentazione, le informazioni multi-module, le versioni di conoscenza, i riferimenti, le competenze, i campioni di valutazione della formazione e i record di utilizzo del modello.
No. Un'operazione di alto valore dovrebbe essere selezionata per governare i dati, le conoscenze, i privilegi e i campioni su cui si basa l'attività. Il primo ciclo chiuso viene convalidato e quindi il campo oggetti e dati viene ampliato dal valore di riutilizzo.
Solo i report di qualità dei dati, senza risultati di missione, non si rivelano adatti per AI.
I dati di disponibilità AIS non sono “abilitati nel database” ma sono abbastanza completi, tempestivi, autorizzati, interpretabili e continuamente aggiornati per la missione di destinazione. La ricezione e l’ispezione richiede controlli simultanei sull’oggetto operativo, sulla qualità del campo e dei documenti, sulla versione sorgente, sui privilegi di ruolo, sulle risposte e sul trattamento dei conflitti, e sugli effetti della vera missione.
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