1ページ項目のまとめ
業務・技術・調達の理解運用目的、ターゲット ユーザー、現在のプロセス、初期の割り当て、既存のシステム、予算レベルおよび計画された時間
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PROJECT DECISION GUIDEAIプロジェクト仕様書の綴り:タスク、データ、受信および検査リスト
「企業AIへのアシスタントであること」は、見積り、開発、受諾に直接使用することはできません。要件の資格のある声明は、すべてのページをカバーすることから始める必要はありませんが、ビジネスタスク、入力出力、知識データ、システム行動、結果、責任の境界を明確に綴らわなければなりません。
質問に答えます。
AI プロジェクト ニーズの仕様書
組織が実際のビジネスタスクに基づいていることが推奨されます。誰がどのようなプロセスに入力するか、そしてチェック結果が期待できるものを使用するのか。AIが読み取る必要があるもの、どのシステムが呼び出され、どの行動が承認されなければならないのか、そして、通常、異常で高リスクのサンプルが最終的に受け入れられ、受け入れられている。モデルの一部 'まだ検証されていない効果はPoCであり、定義された機能約束に直接記述されていない。
SCOPE & BUDGET LEVELS
まず、プロジェクトフェーズで境界への明確な入力
予算と受諾のためのベースラインを確立するために、次のレイヤーが使用され、実際のスコープは、ステータスquo、インターフェイス、時間要件に関連して評価する必要があります。
PoCはベースラインを必要とします
モデル、知識、ツールの実現可能性の検証タスクセット、データマンデート、候補ルート、インパクトインジケータ、故障状況、生産ギャップ、結論の配信を修正
生産の要求の指定
開発、テスト、および取られたことができるソフトウェアの範囲を開発して下さい製品の機能性、インターフェースデータ、権限のクリアランス、非機能的要件、展開、評価、資産の配送および輸送責任
DECISION FACTORS
意思決定のためにチェックされる重要な要素
まず、拘束力と責任の境界が特定され、その後、技術的なルートと協力の変異が比較されます。
ビジネスミッションとユーザー
スポンサー、実際のユーザー、受取人、および結果の承認、およびタスクに関与する頻度、現在の時間および主要な問題の説明。
入力出力およびサンプル
テキスト、テーブル、写真、音声、システムデータ、および通常のサンプル、欠落、競合、異常、高リスクの入力をリストします。
知識データとエンパワーメント
権限のソースを特定し、責任、役割線、機密レベル、プロジェクトが終了した後に外部モデルを送信し、リターンの除去の可能性を更新します。
モデルとシステム境界
モデルは理解し、生成し、確実なシステムが、確率的モデルに渡されるすべてのルールを回避する量、ステータス、権限、公式レコードに対して責任を負います。
インターフェイスと操作
ERP、CRM、OA、データベースおよび第三者サービスの読み込みおよび書き込み範囲、テストアカウント番号、失敗のリテスト、補償および手動処理を設定します。
品質と受容
タスクの実行、深刻なエラー、引用、拒否、手動介入、応答時間、実行コストと固定テストバージョンを定義します。
展開のセキュリティと継続性
クラウド、ハイブリッド、またはプライベート展開、アイデンティティ、ログ、バックアップ、モデルの非可用性、インターフェイスの故障およびロールバック要件の説明。
納期・長期的責任
ソースコード、設定、アラートルール、ナレッジフローライン、評価コレクション、アカウント、デプロイメント、トレーニング、品質保証、継続的な運用をリストします。
コミュニケーションや評価前の推奨事項の準備
運用目標、現在のベースライン、および第一次成功指標ターゲットユーザー、役割特権、および完全なビジネスプロセス通常の異常リスクとリスクの高い実際のミッションのサンプル知識データソース、更新のための義務と責任既存システム、API、テストアカウント番号、データリード品質、性能、セキュリティ、マニュアルの承認要件ソースコード設定評価展開などのアセットの配信予算レベル、計画時間、パーティー間の協力
実装への提案されたパス
タスクと判断ルールは、最初に、作業の頭で確認され、データ、インターフェイス、非機能的な要件を補う技術的なスタッフに続いて、各ターゲットがその関連性に関するあらゆる証拠を持っているかどうかを検査役員が最終的に確認されます。 定量効果の問題はまだPoCに達しず、受容基準への代替は、適応性「スマート、正確、自動」に使用されます。
DECISION WORKSHEET
AIプロジェクト仕様を強制的な意思決定に翻訳
以下のワークシートは、企業がベンダーベースの社内承認およびプロジェクト受容可能な入力に漠然としたアドバイスを整理するのに役立ちます。
ビジネスミッションとユーザー
スポンサー、実際のユーザー、受取人、および結果の承認、およびタスクに関与する頻度、現在の時間および主要な問題の説明。
要因が不確実なままであれば、診断または小規模な検証をアレンジし、非変数の固定総価格範囲を直接含めるのは適切ではありません。
入力出力およびサンプル
テキスト、テーブル、写真、音声、システムデータ、および通常のサンプル、欠落、競合、異常、高リスクの入力をリストします。
要因が不確実なままであれば、診断または小規模な検証をアレンジし、非変数の固定総価格範囲を直接含めるのは適切ではありません。
知識データとエンパワーメント
権限のソースを特定し、責任、役割線、機密レベル、プロジェクトが終了した後に外部モデルを送信し、リターンの除去の可能性を更新します。
要因が不確実なままであれば、診断または小規模な検証をアレンジし、非変数の固定総価格範囲を直接含めるのは適切ではありません。
どのような評価の比較可能な要約が含まれている必要がありますか?
最小限に、ビジネス目標、現在のベースラインおよび初期の成功指標、ターゲット ユーザー、役割特権および完全なビジネスプロセス、通常および高リスクの実質のミッションのサンプル、知識データのソース、権限の委任および更新の責任、およびビジネスの現在のボリュームの表示、平均処理時間、主要な異常、システム、場所、データ特権、サードパーティの依存およびGo-liveウィンドウ。 同じバージョンの情報は、異なるサプライヤーに提供され、各々の証拠がすべてであることを確認し、顧客を承認し、顧客を制限する、顧客を制限する、および顧客からの約束を制限する。
例えば、プロジェクトが1か月に160時間労働を節約するという企業は期待していますが、この数字はタスクの数、単一時間節約、採用率、手動レビュー比に分解されるべきです。 ユーザーが40パーセントしか使用しないと、新しいプロセスがレビュープロセスを増加させると、実際の利点は明らかな推定よりも大幅に低下します。
ベンダー通信中に疑問を抱くための4種類の証拠
第一に、スコープの証拠:需要バージョン、ビジネスプロセス、プロトタイプ、インターフェイス、および除外の一貫性;第二は、エンジニアリングの証拠です。同様の技術がアクセス可能な構造を持っているかどうか、コード管理、テスト、導入およびトラブル管理方法;第三は、人事証拠です:実際の参加者、入力段階、責任および交換メカニズムが明確であるかどうか、および4つは配送証拠です。4つは、配送証拠です。ソースコード、データ、アカウント番号、文書、トレーニング、品質保証、および輸送が引き渡されるかどうか。これは、顧客を秘密にするために提供できないサプライヤーにとっては、この証拠を自分で作成することができる必要があります。
スコープの明快さ、重要な信頼性、チーム容量、受入執行性および長期買収が個別に評価され、各スコアの基準が記録されることが推奨されます。プログラムがより安い場合は、インターフェイス、移行、テスト、またはオンラインの責任は除外され、比較前に同じ配送キャリバーに換算する必要があります。
審査の原則
このページでは、固定オファーやパフォーマンスの約束を構成するものではありません意思決定フレームワークを提供します。
FAQ
FAQs
協力前の最も一般的な問題は、事前に明示されています。
AID にリクエストファイルの完全なリクエストをリクエストできますか?+
ベンダーの需要を生成するための支援により、ページの概要と代表的なサンプルを最初に提出することができます。ただし、ビジネスルール、データ承認、受諾は、企業による「頭」による確認を必要としています。
AIは特定のモデルを指定する必要がありますか?+
モデルは、通常、しっかりしたプラットフォームやコンプライアンス要件がクリアな場合にのみ、ハードな条件に書かれています。
要求文字が精度のレートを書くべき?+
凍結したタスクセットのターゲットは合意することができますが、深刻なエラー、回答への拒否、マニュアルの買収、およびすべての将来の入力に対する一般的なコミットメントを提供しないテストバージョンに別途同意する必要があります。
需要変化はどのように管理されるか?+
バージョン番号を維持し、タスク、サンプル、インターフェイス、サイクル、変更のコストと回帰テストを記述するレコードを変更します。これは、両方のパーティーで確認され、その後、反復的です。
DECISION FAQ
265 件の質問をすべて表示する現在のプロジェクトに関する一般的な問題
AIアプリケーション開発とエンタープライズAIソフトウェア構築
AIアプリケーション開発のために、どのようなデータとインターフェイスが企業に準備する必要がありますか?
インターフェイスが文書、テスト環境、認証、フロー制限、書き込みの責任を確認すべきである間、データがソース、許可、時間バージョン、および正しい結果を示す必要があります。情報が不完全である場合、それは、生産が開発される前に満たされなければならないギャップを識別しながら、診断され、小規模なPoCであることができます。
完全な回答を見る企業コンテキストエンジニアリング、モデルマイグレーション、プロセスインテリジェンスコンテキストワークとRAG knowledgeケースの違いは何ですか?
RAGは、知識ベースから関連情報を見つける方法に焦点を当て、モデルに提供することに焦点を当てています。コンテキストプロジェクトの範囲は大きく、また、現在のユーザー識別、構造化されたビジネスデータ、リアルタイムステータス、長期メモリ、ビジネスルール、およびツールを整理する必要があります。 文書が要求され、要求されるときだけ、RAGは通常十分です。 それは、クロスシステムタスク、異なる役割の特権と継続的な作業を伴うとき、 は、コンテキストが完全に設計されているようにする必要があります。
完全な回答を見るソフトウエア開発とプロジェクトアウトソーシングソフトウェアアウトソーシングと自己構築チームの選択は何ですか?
企業が長期継続を必要とする場合、ソフトウェアアウトソーシングは通常より効果的であり、企業は製品と技術管理能力を持っています。 ターゲットが明確に定義されている場合、クイックスタートが必要ですか、専用の能力の一時的な欠如がある場合は、多くの企業は製品と技術所有者を保持し、R&Dのフェーズを残し、または外部チームに専用の建設をしています。
完全な回答を見るソフトウエア開発とプロジェクトアウトソーシング上海ソフトウェアアウトソーシングは選ばれるべき何ですか。
サプライヤが、企業規模や販売のレトルティックではなく、事業上の問題をスコープ、リスク、受容基準に翻訳できるかどうかは、重要なことです。上海の現地通信では複雑なプロセスインタビューやオンラインコラボレーションを容易にする一方で、コードの品質、プロジェクト管理、継続的なメンテナンスは、まだ証明の対象となります。他の当事者は、同様のプロジェクトの構造、配信、異常な処理、買収を説明するように求められていることを推奨しています。
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