データとコンプライアンス
入力、文書、ログ、モデル出力に機密情報が含まれていることを特定し、ベンダーのデータ使用、保持、エリア、アクセス管理ポリシーを確認します。
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PROJECT DECISION GUIDE企業 AI は雲モデルか private の deployment を選びます
プロジェクトは、単一の展開でシーン全体をカバーするのではなく、タスク、データ、エフェクト、容量に基づいて階層を選択する必要があります。
質問に答えます。
クラウドAIとプライベート展開
高度なモデリング機能を必要とする低感度、高速変更シナリオは、コンプライアンスベースのクラウドエンドAPIの評価を優先することができます。 データは、イントラネットから削除できない、遅延および制御され、高度にリソース集中的である場合、プリバタイゼーションは評価できます。 そして、ほとんどの企業は、データやタスクによって階層的なプログラムが混在する方が適しています。
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。
モデル効果
企業内の問題のセットの使用は、公共の図の単一のリストに基づいているよりも、より正確で引用、ツールコールと安定性です。
コスト構造
クラウドは通常、コールレベルで支払われます。 プリバタイゼーションには、コンピューティングパワー、モデルの展開、監視、セキュリティ、アップグレード、プロフェッショナルなコストも含まれています。
性能と使いやすさ
アセスメントは、コンビネーション、応答時間、ネットワーク依存、ダウングレードプログラム、ビジネス継続性、およびキープロセスが単独でモデルに依存しない。
オペレーションとガバナンス
導入、権限、ログ、評価、アラート、知識の更新、マニュアルフィードバック、例外処理など、どこにでも必要です。
ベンダーはモデルとスイッチを切り替えます
(c) 単一モデルに結合するには、モデルゲートウェイと機能適応性レイヤーのアプリケーションをモデル化し、重要なタスクの代替パスを維持します。
コミュニケーションや評価前の推奨事項の準備
サイトのデータ評価実際のタスク評価並列および遅延ターゲットモデルコールボリューム予測内網および計算条件権限監査とログ戦略手動レビューとダウングレードのメカニズムモデルアップグレードと交換計画
実装への提案されたパス
効果とトータルコストを比較するために、小規模なPoCが使用される前に、シーンやデータ階層が完成するのが推奨されます。
DECISION WORKSHEET
クラウドAIとプライベート展開を強制的に意思決定に変える
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。
データとコンプライアンス
入力、文書、ログ、モデル出力に機密情報が含まれていることを特定し、ベンダーのデータ使用、保持、エリア、アクセス管理ポリシーを確認します。
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。
モデル効果
企業内の問題のセットの使用は、公共の図の単一のリストに基づいているよりも、より正確で引用、ツールコールと安定性です。
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。
コスト構造
クラウドは通常、コールレベルで支払われます。 プリバタイゼーションには、コンピューティングパワー、モデルの展開、監視、セキュリティ、アップグレード、プロフェッショナルなコストも含まれています。
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、シナリオは階層、実際のミッション評価、同時および遅延ターゲット、モデルコールボリューム予測、現在のビジネスボリューム、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性およびアクセスウィンドウで編成されています。 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、仮定、除外、顧客の協力問題、配送および受諾の証拠は、すべての欠落した価格を比較することを避けるために必要です。
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。
プライベートの約束の時刻が過ぎても、データは安全ですか?+
いいえ。アカウント番号の特権、ネットワークの境界、ログ、ループホール、モデルファイル、輸送担当者、ターミナルアクセスなどのリスクは、依然として対処する必要があります。
複数のモデルを同時に使用できますか?+
タスク、データレベル、効果、コスト、可用性を調和したモデルゲートウェイで行うことができるが、均一な測定と呼び出しガバナンスが必要である。
海賊版の逸品に適した小規模なビジネスですか?+
データ制限や使用量に応じて。 必須のIntranet要件がない場合、コンプライアンスクラウドサービスは、通常、呼び出しとリスク評価に基づいて排他的または個人的に展開される前に値を検証するために使用されます。
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
温度: %1
エンタープライズAIの変換のエントリはどこで始まりますか?
企業 AI 輸送は、最初のモデルを購入したり、大規模なプラットフォームを構築したりするのではなく、実際の、高周波、および結果チェック可能な操作タスクから始めるべきです。 現在の処理、時間消費、バックワーク、エラー結果および手動責任を記録し、サンプルが利用可能なシーンを選択し、手動で下部をカバーすることができます。
完全な回答を見る企業 AI の有効性、安全および継続された操作プロジェクトの「エンタープライズAI」で何をすべきですか?
企業AIプロジェクトのROIはモデルの動員コストだけを測定できません。また、保存した数の人が測定できます。現在のプロセスの時間、エラー、応答時間、機会の損失、およびコンプライアンスコスト、およびAIがオンラインになった後の実際の変更を比較することが重要です。
完全な回答を見る企業 AI の有効性、安全および継続された操作AIプロジェクトが受諾と検査指標を開発すべきか?
AIプロジェクトは、単に「良い」を認め、またはデータの100%の精度にコミットすることはできません。インジケータは、ビジネス結果、モデル効果、システム性能、セキュリティ特権、および手動のボトムアップの両方をカバーする必要があります。テストコレクションは、実際の操作から派生され、難しさとリスクに応じて構造化する必要があります。
完全な回答を見る企業 AI の有効性、安全および継続された操作AI PoCはうまく機能します。なぜそれがラインのとき、それはなぜ変更しますか?
PoCは、サンプル、少数のユーザー、安定した環境、および生産システムが直面するデータと操作の選択肢をしばしば使用しています。 知識の更新、特権フィルタ、インターフェースの遅延、および共同操作とユーザー式の違いはすべて非効果的です。
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