まず、意思決定に使用できる結論をあげます
R&Dの有効性の目標は、各開発者がより多くのコードを書くことを可能にするよりも、より速くそしてより着実に生産する正しい要求を提供することです。 測定に適した指標には、統合要求、重大な欠陥検出段階、回帰の成功率、失敗の回復およびバックツーワーク比を待っている需要から開発までの時間が含まれます。
判断前にどのような条件を識別する必要がありますか?
同じ質問は、異なるビジネス、データ、およびプロジェクトフェーズで異なる回答を持つ場合があります。次の条件がチェックされ、Web上の一般的な検索が自分のプロジェクトに組み込まれていることを示唆しています。
事前に提案した注文
まず、目標と境界について明確にします。
値ストリームから2本のクリアボトルネックを選択し、4週間ベースラインを確立します。
検証キー依存
一部の倉庫やチーム試験で、非利用のAIの同等のサンプルが維持されます。
評価可能な結果の開発
スピード、品質、マニュアルの修正、セキュリティインシデント、および完全なコストも記録されます。
次のステップを実際の結果で決定してください。
しきい値が到達し、ビジネス価値のないツールの再利用を排除したときに拡張します。
実際のビジネスでどのように理解すればいいですか?
AI でテスト効率を改善したい。 パイロットリターンは2日かかります。 主要な時間はデータの準備と分析の失敗を費やしました。 AI の導入は、例えばより速くなりますが、環境が不安定なままであれば、全体的なサイクルは大幅に低下しません。
一番簡単なピットでステップアップ。
業務結果をコードライン、ヒント数、アカウント番号で置換
異なる複雑なプロジェクトのための個々の効率の水平比較を直接
誤った状態、レビュー、データリスク、サブスクリプションのコストをツールに無視する
受診と確認を終わらせる方法は?
配達には、ベースライン、パイロットレンジ、データキャリブ、品質バー、完全なコストと延長条件が含まれます。少なくとも1つの完全な反復またはリリースサイクルは、研究開発、テスト、安全および操作の一般的な認識で、継続的に観察されるべきです。ターゲットインジケータを向上させる機能は、プラットフォームの完全性のために継続的な入力よりもむしろ減少する必要があります。
サプライヤーや社内チームと通信する準備をする際、現在のプロセス、代表サンプル、既存のシステム、計画時間、予算レベルが持ち込まれることが推奨されます。まず、未知の項目は明確にマークされ、その後、診断、PoC、固定範囲プロジェクト、または進行中の研究開発を使用することが決定されます。これは通常、境界線なしで価格と期間の直接的な需要よりも信頼性が高くなります。