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PROFESSIONAL SERVICE

Sviluppo della piattaforma Enterprise AI, costruzione di una fase centrale AI e personalizzazione copilota di smart Assistant

È adatto per le imprese che hanno già sviluppato diversi piloti AI, account di modelli, base di conoscenze e strumenti di agente. Con la condivisione di piattaforme, armonizzano identità, modelli, conoscenze, strumenti, valutazioni, costi e operazioni, fornendo allo stesso tempo una scrivania Copilota per diversi lavori, riducendo la duplicazione e la perdita di controllo.

Ridurre duplicazione di modelli, conoscenze, strumenti e autoritàFornire un portale AI unificato e ereditato per il personaleQualità, costo, chiamata e adozione di imprese permettono di governance centralizzataLa nuova scena AI può essere basata su funzionalità condivise per ottenere online più velocemente.

Presentazione della valutazione preliminare dei progetti Servizio di assistenza

ENTERPRESS AI piattaforma per armonizzare i privilegi e le operazioni del corpo intelligente di conoscenza del modello

Conclusioni del processo decisionale del progetto

Come va lanciata la piattaforma enterprise AI e lo sviluppo Copilot

La piattaforma non dovrebbe iniziare con un inventario tecnico, ma piuttosto identificare le capacità comuni in due o più applicazioni che sono state convalidate o stanno per essere prodotte. In primo luogo, i gateway di modello minimo, la conoscenza, gli strumenti, le identità, la valutazione e le capacità operative devono essere costruiti e messi in linea con l'applicazione del palo; la portata della piattaforma dovrebbe essere ampliata solo quando i valori di riutilizzo e le esigenze di governance sono dimostrate.

START WITH EVIDENCE

Dal giudizio preliminare alla consegna di accettazione e accettazione

Il livello di incertezza è ridotto a tappe prima di decidere sull'entità degli input e sulle modalità di cooperazione.

Fase 1

Stato attuale e conteggio della scena

Identificazione di una vera e propria comunitÃ e questioni di governance

Conti, conoscenze, strumenti, applicazioni, privilegi, costi e responsabilità, selezione degli scenari di produzione dei pali.

Fase 2

Applicazione minima della piattaforma e del palo

Convalida valori della piattaforma con un uso reale

Costruire la capacità di comunitÃ necessaria e fornire le applicazioni Copilota o agente contemporaneamente per convalidare l'efficienza, la qualitÃ, l'adozione e il costo di accesso.

Fase 3

Accesso basato su dimensioni e governance operativa

Sviluppo di sistemi di assistenza per piattaforme sostenibili

Stabilire standard di accesso, livelli di servizio, proibizioni di valutazione porta a porta, condivisione dei costi, rilascio di release e meccanismi operativi del settore.

CLIENT INPUTS

Raccomandazione prontezza precompetitiva

Elenco delle applicazioni AI esistenti, account di modello, base di conoscenza e strumentiRegole di organizzazione, post, sistema di identità e competenzaPrimo set di pali, utenti e lavori realiSistema operativo API, requisiti di responsabilità dei dati e di auditCosti del modello, coproduzione, limitazioni di disponibilità e distribuzioneLeader della piattaforma, proprietari di applicazioni e ruoli operativi a lungo termine

ACCEPTANCE EVIDENCE

Prove da vedere nell'accettazione.

L'adesivo si applica per completare il vero loop chiuso missione attraverso la piattaformaModelli, conoscenze, strumenti e identità utente callable e tracciabileAutorità role, approvazione, audit e segregazione dei dati sono efficaciSet di attività fissi possono confrontare diversi modelli e qualità della versioneAdozione settoriale, riutilizzo di piattaforme, stato di costi e servizi osservatiLe nuove applicazioni possono essere utilizzate per completare l'accesso e l'accettazione indipendente secondo le norme

Boundario di cooperazione e responsabilità

Se c'è solo un'applicazione a basso contenuto di complessi o una mancanza di utenti reali, non è consigliabile costruire un mezzo AI completo; licenze di modello, algoritmi, sistemi di terze parti e operazioni di piattaforma a lungo termine devono essere pianificate separatamente.

Problemi che le imprese di solito affrontano

Ogni progetto AI duplica la capacità di login, conoscenza, modellazione e logbook

Il dipendente copia le informazioni aziendali tra più account di modello, e il rischio è invisibile

Mancanza di autorità unificata e governance della versione per la base di conoscenza, agente e strumenti aziendali

Non è possibile confrontare gli effetti e i costi di scenari, modelli e settori diversi.

La piattaforma fu inizialmente inutilizzata, ma alla fine divenne la base tecnologica che non era stata utilizzata.

I nostri servizi principali

Impresa AI piattaforma blueprint, mix di scenari e progettazione di percorsi phased

Accesso multi-model, AI Model Gateway, percorso, importo, cache e commutazione del fornitore

Catalogo aziendale, accesso, sincronizzazione e operazioni di qualità

Registrazione degli strumenti dell'agente, MCP/API Autorità di accesso e di esecuzione

Armonizzazione dell'identità, dei ruoli organizzativi, dell'approvazione, dell'audit e del controllo dei dati sensibili

Personalizza lo sviluppo di enterprise AI assistente, copilota dei dipendenti, assistente di lavoro e AI scrivania

Valutazione della missione, regressione della versione, qualità, ritardo e bordo dei costi

Applicare i codici di accesso, la pubblicazione su scala grigia, AgentOps e le operazioni di piattaforma

PROJECT DECISION PATH

Continua a giudicare nel contesto dei progetti attuali

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.

Itinerario del prodottoSviluppo IA Native SaaS e MVPCostruisci prodotti software operativi AI per clienti o mercati InfrastrutturePrivatizzazione AI e distribuzione ragionamentoFunzionamento del modello per dati, prestazioni, costi e condizioni di trasporto Giudizio della piattaformaQuando l'impresa ha bisogno di una piattaforma AI o di un mezzo AI?Per numero di scene, comunitÃ, governance e complessitÃ operativa Differenziazione del prodottoChe differenza fa tra un'azienda, Copilota e un robot di chat?Confronto tra identità, conoscenza, movimenti di sistema, identificazione manuale e incarichi di lavoro Gamma di spazio di lavoroQuali sono gli sviluppi dell'assistente enterprise AI e della scrivania AI?Verificare incarichi di lavoro, contesto, conoscenza, strumenti, competenze, approvazione e portata delle operazioni Accesso ai modelliQuando hai bisogno di accesso multi-modello e il gateway modello AI?La necessità di costruire per quantità, governance, disponibilità, regressione dei costi e della qualità Costi segnalatiCosti di sviluppo della piattaforma enterprise AI e CopilotSmantellamento del bilancio mediante capacità condivisa, applicazione di poli, governance e funzionamento continuo Casi di capacitàPiattaforma Enterprise AI e posizione CopilotScopri come vengono realizzati modelli, conoscenze, strumenti, identità, valutazioni e punti di ingresso insieme

Progetti di consegna

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.

DELIVERABLEENTERPRESS AI piattaforma di progettazione, priorità di scenario e regole di governance

DELIVERABLEModelli di gateway, conoscenze, strumenti e strutture di accesso

DELIVERABLEPortale Enterprise AI, scrivania Copilota e backstage di gestione

DELIVERABLEModelli, conoscenze, codice sorgente dell'interfaccia agente e del sistema aziendale

DELIVERABLEDiritti dell'identità, liquidazione, audit e materiali di prova di sicurezza

DELIVERABLEIndicatori di valutazione, gestione di tavole, costi e livelli di servizio

DELIVERABLEDistribuzione, norme di accesso, trasporto di informazioni di trasferimento di conoscenze di pacificazione

Come viene valutato il bilancio del progetto

Campo di servizio e chiusura aziendale richiesto per la prima fase: piattaforma enterprise AI blueprint, combinazione scenario e progettazione di percorsi graduali, accesso multi-model, AI modello gateway, percorso, livello, cache e interruttore fornitore

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: valutazione e valutazione, schede operative, indicatori di livello di costo e di servizio, distribuzione, norme di accesso, trasporto di informazioni di trasferimento di conoscenze di mantenimento della pace, e garanzia di qualità, trasporto di continuità di mantenimento della pace

Queste circostanze non raccomandano l'iniziazione immediata di pieno sviluppo.

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

IMPLEMENTATION PLAYBOOK

Come passare dalla domanda ai risultati accettabili per la piattaforma enterprise AI e lo sviluppo Copilot

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.

01 Linea di base operativa

Prima di tutto, registriamo lo stato reale prima della modifica.

Quando il progetto viene lanciato, selezionare un collegamento di business che la maggior parte ha bisogno di miglioramento, intervistare l'utente effettivo e prendere campioni recenti. Registrare la quantità di elaborazione, tempo medio, tempo di attesa, back-to-pilota, numeri insoliti e punti di contatto manuali intorno “enterprise AI piattaforma di progettazione, combinazione di scenario e progettazione di percorso graduale”; e, se i dati disponibili sono incompleti, utilizzare conti di scrivania manuale per una o due settimane di una sola volta come base di base di una base di base di una sola impresa.

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.

02 Primo anello chiuso

Convalida le ipotesi chiave con il minimo ambito disponibile

La prima fase non cerca di coprire tutti i settori, ma piuttosto forma un ciclo chiuso intorno “accesso multi-model, il modello AI gateway, percorso, gamma, cache e commutazione dei fornitori” che può operare in termini reali: ingresso chiaro, regole di elaborazione, 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.

• Realizzazione di progetti

Rendere il processo un risultato di fase reversibile e reversibile

Un percorso tipico è quello di prendere in considerazione le conoscenze e gli strumenti del modello pilota AI esistenti, selezionare due o tre scenari di produzione riutilizzabili, determinare le capacità di commonality della piattaforma e applicare i confini di responsabilità, costruire una piattaforma minima e sincronizzare l'applicazione del polo di attuazione.

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.

04 Operazioni di ricezione e di ispezione

Accettazione e accettazione comuni con consegna, prove e indicatori

Il progetto dovrebbe almeno conciliare il modello di accesso alla piattaforma di ingresso AI, le priorità del paesaggio e le regole di governance, il modello gateway, la conoscenza, gli strumenti e l'architettura dell'autorità, il portale enterprise AI, il backstage della workstation e della gestione Copilot, e riconoscere il codice sorgente o la configurazione, la gestione del conto, la distribuzione, il backup dei dati, la risposta di guasti e le responsabilità di manutenzione del follow-up.

Una linea di base di processo di 800 elementi al mese, una media di 18 minuti per unità, e un tasso di ritorno del 12 per cento, è solo un esempio, non una prestazione del cliente. Una linea dovrebbe essere seguita da quattro a otto settimane consecutive di osservazione continua allo stesso calibro, prima di giudicare se raggiungere modelli ridotti, la conoscenza duplicata, gli strumenti e l'autorità, e un'identità unificata e ereditata del personale, l'accesso, la qualità, il costo, la chiamata e l'adozione operativa possono essere.

Parole chiave e descrizione del contenuto

Questa pagina contiene contenuti organizzativi su questioni di servizio reali come lo sviluppo di una piattaforma aziendale AI, a metà stadio in un interpise, lo sviluppo di copilota AI, lo sviluppo di assistenti intelligenti aziendali. Le parole chiave sono utilizzate per aiutare gli utenti e i sistemi di ricerca a identificare i temi, senza implicare un impegno per gli effetti fissi; la portata finale, il ciclo, il budget e gli indicatori sono basati sulla diagnosi di progetto, sul contratto e sulla base di accettazione.

DELIVERY PATH

Attuazione e modalità di consegna

Ogni fase ha obiettivi chiari, ruoli partecipativi e risultati valutabili, e le decisioni importanti non sono lasciate alla fine del progetto.

01Sfrutta le conoscenze e gli strumenti del modello pilota AI esistenti

02Selezionare due o tre scenari di produzione riutilizzabili

03Identificazione delle capacità di piattaforma comuni e dei confini applicativi della responsabilità

04Creare una piattaforma minima e sincronizzare l'applicazione della barra di attuazione

05Accesso ai sistemi di identità e agli strumenti operativi e completamento delle valutazioni

06Formazione in scala grigia promozione e funzionamento in subsettori

07Evoluzione continua basata sull'applicazione dei costi di qualità

FAQ

FAQs

Le questioni più comuni prima della cooperazione sono chiaramente indicate in anticipo.

Le aziende devono costruire un centro AI quando hanno un'applicazione AI?+

Spesso, no. Le singole scene dovrebbero dare priorità alla convalida dei valori aziendali; le capacità della piattaforma dovrebbero essere elaborate gradualmente quando più applicazioni richiedono modelli di riutilizzo, conoscenze, strumenti, identità, valutazioni e capacità operative.

Che differenza fa AI Copilot fare con un robot di chat regolare?+

Copilot lavora intorno all'assegnazione del lavoro, in grado di ereditare l'identità dell'utente, leggere le conoscenze autorizzate, connettersi al sistema aziendale e mantenere la conferma manuale; i robot di chat ordinari di solito si occupano solo di dialogo e domande e rispondere domande.

La piattaforma enterprise AI deve legare un modello?+

I diversi fornitori possono essere gestiti tramite gateway modello e valutazioni delle attività, ma il commutatore del modello richiede ancora una nuova valutazione della qualità, dei costi, della sicurezza e della compatibilità funzionale specifica.

Come può il progetto della piattaforma evitare di essere inutilizzato dopo la costruzione?+

La piattaforma dovrebbe essere consegnata in tandem con due o tre applicazioni di produzione reale per convalidare la comunitÃ di capacitÃ in termini di adozione, completamento della missione, qualitÃ e costi, piuttosto che costruire una base completa prima di cercare scene.

DECISION FAQ

Questioni comuni relative ai progetti attuali

Controlla tutte le 265 domande.

Sviluppo custodiale AI, AI Prodotti e Modelli

Quando un'impresa ha bisogno di costruire una piattaforma AI o un mezzo AI?

La piattaforma è di ovvio valore quando più dipartimenti iniziano a duplicare l'accesso del modello, la base di conoscenza, gli strumenti dell'agente, le competenze e le capacità di valutazione. Solo una o due imprese pilota dovrebbero generalmente convalidare la scena senza costruire grandi stazioni medie prima. La piattaforma dovrebbe affrontare problemi di riutilizzo, di governance e di funzionamento, piuttosto che aggiungere uno strato aggiuntivo di pagine di visualizzazione.

Visualizza risposta completaSviluppo custodiale AI, AI Prodotti e Modelli

Che differenza fa tra un enterprise AI Copilot e un robot di chat regolare?

Il normale robot di chat risponde alle domande di input degli utenti, e l'impresa AI Copilot è incorporato nella scrivania di lavoro, comprendendo l'utente corrente, oggetto di affari e contesto di missione, e essendo in grado di utilizzare gli strumenti controllati per assistere nel lavoro. Copilot di solito ha bisogno di ereditare i privilegi aziendali, collegare la conoscenza e i sistemi, registrare le operazioni e sostenere la conferma manuale.

Visualizza risposta completaConsulenza AI, integrazione MCP, outsourcing tecnologico e distribuzione sistemi

Come può MCP controllare i dati e i privilegi operativi collegandosi ai sistemi interni aziendali?

Lo strumento MCP dovrebbe essere il più possibile accessibile, o utilizzare un'identità di servizio definita, ed essere autorizzato da utenti, ruolo, data range e azioni specifiche.

Visualizza risposta completaSistema operativo AI, PoC e Enterprise AI

Quali sono gli sviluppi personalizzati dell'assistente enterprise AI e della scrivania AI?

L'assistente enterprise AI e la scrivania AI di solito includono design di lavoro, identità utente, conoscenza delegata, contesto, modello e RAG, chiamata degli strumenti, validazione manuale, log e valutazione operativa. Non è un robot di chat con un nome diverso. Una buona scrivania è incorporata nel lavoro attuale del dipendente, dove consulenza, giustificazione, funzionamento del sistema e approvazione sono posizionati nella stessa interfaccia.

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