La prima dimostrazione di valore con un piccolo prototipo, quindi il graduale completamento dei dati, privilegi, integrazione dei sistemi e funzionalità operative, riduce il rischio di un ingresso di una volta ai progetti AI e l'implementazione del progetto.
La chiave per AI Action non è un modello di preselezione, ma piuttosto una combinazione di attività aziendali, strumenti accessibili, conoscenze aziendali, confini dell'autorità, elaborazione dei guasti e indicatori di accettazione.
La questione è in primo luogo determinata se il problema è adatto per la risoluzione attraverso questo programma, e poi la portata della costruzione e il ritmo degli input.
Ci sono chiari problemi operativi che richiedono agente AI per entrare nel processo reale.
Prototipo AI esistente ma senza privilegi, integrazione dei sistemi, valutazione e capacità online
Sono necessari operazioni, dati, modelli e team di ingegneria per portare avanti progetti AI insieme
Desiring a ridurre l'incertezza sull'outsourcing e l'implementazione formale di progetti AI con un PoC
Solo l’obiettivo di “deployment di un grande modello” non ha compiti specifici e utenti
Non può fornire dati, conoscenze, interfacce o proprietari di imprese legalmente disponibili
Richiedere AI per sostituire completamente manuale ad alto rischio senza recensione
Focusing sugli effetti dimostrativi e non preparati ad assumere responsabilità operative e di governance dopo che la linea è in atto
Mancanza di traduzione tra le esigenze aziendali e la capacità di modellazione
Le complesse fonti di conoscenza e la difficoltà di valutare la correttezza della risposta
L'applicazione AI non può chiamare strumenti di business reali
L'ambiente di produzione richiede l'autorità, l'audit e i controlli di sicurezza
Biblioteca del sito e valutazione del valore
Documento di governo e base di conoscenza dell'impresa
Recuperare una generazione potenziata di RAG
AI Agente e Tool Call
Modello uniforme e gateway di autorizzazione
Valutazione dell'impatto e scheda operativa
Il livello di architettura sarà adattato a sistemi esistenti, condizioni di dati e obiettivi di prima fase, con l'obiettivo di garantire che le attività, i dati, l'integrazione e le responsabilità operative siano chiuse.
L'accesso alla missione è fornito in personale, servizio passeggeri o sistemi aziendali per identificare e prendere le impostazioni di azione critiche.
Dismantling compiti, chiamata ricerca, API, database e flusso di lavoro, e controllo dell'esecuzione e del ritiro guasto.
Fornisce un contesto operativo valido e tracciabile attraverso RAG, dati strutturati e filtri di autorizzazione.
Dissisituazione dell'attuazione, autorità, restrizione del flusso e audit per risultati, modello di rotta di confine dei costi e dei dati.
Registrazione continua dei tassi di completamento della missione, base di risposta, intervento manuale, ritardi, costi e risultati operativi.
ZhiHua Tech è responsabile della diagnosi della scena, PoC, Agent e RAG ingegneria, integrazione del sistema, valutazione e distribuzione di produzione
I leader aziendali forniscono compiti reali, regole, anomalie e indicatori di successo e partecipano alla valutazione
Il responsabile dei dati e dei sistemi conferma l'autorizzazione della conoscenza, i privilegi di interfaccia, la mappatura dell'identità e i confini di sicurezza
Le parti mantengono congiuntamente la valutazione e la misurazione, la gamma di grigi, i meccanismi di revisione manuale e i ritmi operativi dopo il go-live
b) Recuperare materiali di ingegneria reversibili e accessibili in ogni fase, senza rappresentazioni orali in sede di accettazione.
Realizzazione degli obiettivi di qualità e di tasso di completamento individuati dalle parti sul vero insieme concordato di compiti
Le risposte sono disponibili sulla base, la chiamata degli strumenti, i privilegi di identità e i registri delle operazioni
Bassa fiducia, fallimento di strumenti e azioni ad alto rischio con rifiuto, ritiro o lavorazione manuale
L'interfaccia con il sistema esistente completa le prove di sicurezza, prestazioni e anomalia nell'ambiente grigio
Accesso alle statistiche sull'uso, sui risparmi sul lavoro, sui costi e sui risultati aziendali
Uno scenario di capacità quantificabile viene utilizzato per descrivere come vengono definiti i problemi, i programmi progettati e le accettazioni di produzione completate.
Il team del progetto non acquista direttamente strumenti, ma seleziona le reali mansioni del futuro immediato, registrando volumi di elaborazione mensili, tempi di attesa e di elaborazione medi, tassi di completamento singoli, velocità di revisione manuale, tipi insoliti e reparti responsabili. Le cifre devono essere dai record di sistemi o dai campioni manuali che possono essere esaminati dal cliente; i conti di breve ciclo sono creati quando l'informazione è insufficiente, non per la creazione di una RO.
Solo i loop chiusi che possono essere utilizzati continuamente da utenti reali possono entrare nella prima fase, la funzionalità del display e uno scenario che non ha ancora condizioni di dati.
La domanda, il campione, l'interfaccia, il test e il login sono associati all'uso di un numero uniforme. AI o scene automatizzate devono anche mantenere le collezioni di valutazione, le versioni, le correzioni manuali e le ragioni di fallimento; scenari software normali si concentrano sulla conservazione di prove di test, prestazioni, migrazione e regressione.
Il processo di accettazione controllerà prima la mappa stradale della scena AI, i risultati del prototipo e della valutazione, se la base di conoscenza e le applicazioni dell'agente possono essere utilizzati e presi in modo indipendente, e poi confrontare i dati con lo stesso calibro. La direzione prevista può essere quella di convalidare l'ingresso, tracciare la risposta, a AI che partecipa alla missione reale, ma di impostare cicli di osservazione, linee di fondo di massa e meccanismi di anormalità doppio discrezione.
I dati seguenti sono utilizzati solo per dimostrare metodi di misura: se il processo originale gestisce 1.200 attività al mese, aspetta una media di 6 ore, in realtà elabora 12 minuti, restituisce un tasso del 15%, il primo obiettivo può essere definito come “una riduzione del 30 per cento nel tempo di attesa, una riduzione del 20 per cento nel tempo di elaborazione manuale e un tasso di ritorno non superiore alla linea base originale.” Il processo di ricezione e ispezione fornisce significativamente campioni, domande statistiche e un'un'elaborazione di un'elaborazione di un'analisi di un'analisi di un'analisi di controllo.
I privilegi di ruolo, i dati storici, le interfacce esterne, la capacità, la sicurezza, il backup e i controlli di backup devono essere completati anche prima dell'accesso ufficiale. Il primo ciclo di osservazione dopo la linea è gestito dalla testa delle operazioni: controlla il tasso reale di adozione e poi analizza le ragioni per non utilizzo, la modifica manuale e il fallimento della missione.
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.
No. RAG può migliorare la base e la tracciabilità, ma deve ancora elaborare la qualità dei documenti, gli effetti di recupero, il design rapido, le autorizzazioni e la valutazione.
Gli strati di accesso ai modelli possono essere progettati per ridurre le applicazioni operative e per essere fortemente legati a un singolo modello, basato su sicurezza, costi, funzionalità e condizioni di distribuzione.
La prima fase non richiede necessariamente un team AI a tempo pieno, ma deve avere un business manager interno e un'interfaccia tecnica.
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