AI の知能をどうやって開発すればいいですか? AI PoC から、完全なパスを生成実装へ

まず、会社がスマート、AIアプリケーション、通常の自動化を必要とするかどうかを確認します。

ユーザーは、AIのインテリジェンス、チャットロボット、RAG nowledgeベースとワークフローの自動化を頻繁に混合します。チャットロボットは、主に質問と回答セッションを実行します。 RAG knowledgeベースは、ビジネス情報を取得し、基礎を提供するための回答を可能にします。通常の自動化は、ルールによって設定されたタスクに適しています。 AIの諜報機関は、タスクを理解し、手順を選択し、ツールを呼び出し、結果を結果に応じてそれらを処理し続けます。

このプロジェクトは、ERPの価格を検索し、見積書の作成と販売承認書の作成を「販売の諜報機関を行う」ではなく、むしろ「見積書の発行」として、顧客や製品を特定するなどの保守可能なビジネスタスクに、再キャストの目的によって優先されるべきです。前記は、入力、出力、知識、インターフェイス、承認、異常を決定できます。後者の説明は、実証を形成し、信頼できる契約や受諾基準を書くことはできません。

• 結果と、そのビジネスの行を誰に使うかを判断する
• モデル判断、確実なルール、システム行動、マニュアル責任を区別する
• 拒絶、中断、または引き渡されるべき条件の同一証明

AI PoC を、スムーズなサンプルではなく、実際のタスクセットで作成します。

AI PoC の値は、プロジェクトの成功や失敗に最も影響する未知の項目の検証です。 企業は、一般的な状況と欠落情報、競合コンテンツ、珍しいフォーマット、不十分な特権および運用上の例外を含む、本物、認定および解体タスクの準備をする必要があります。 知識質問と回答、参照、およびソースへの権限; 文書処理、キーフィールドおよびマニュアルの修正; アクションを呼び出すためのツール、有効かつ有効なリクエストを繰り返すために、チェックを繰り返します。

PoCは、時間ログモデル、知識、ヒント、ルール、プロセスバージョン、遅延、コールコスト、マニュアルの介入を実行し、採用のための評価と測定、マニュアルベースラインと条件を凍結します。

• PC出力のアクティブプロトタイプ、評価および測定、項目別ケースの結果および失敗のリスト
• 同時に品質、速度、手動介入および単一のランニングコストが評価されます
• 継続、再条件、再ルーティングまたは過渡の結論を許可する

AIアプリケーション開発を入力し、既存のシステムの周りにクローズドなビジネスサークルを作成します。

ほとんどの企業は、ERP、CRM、OA、またはAIのための業界ソフトウェアを交換する必要はありません。 より合理的な方法は、顧客、注文、契約および財務などの公式ビジネスデータを運ぶ既存のシステムを維持することです。API、ニュース、ドキュメント交換、または管理された自動化を介してAIアプリケーションに必要なコンテキストを提供します。 AIは、特定の情報を再構築、特定の知識、および検証、および重要な知識を習得するための責任を負います。

インターフェイス開発は、成功するコールを考慮することができません。各リンクは、識別、最小限の権限、フィールドマッピング、繰り返しのリクエスト、タイムリテスティング、部分的な成功、手動補正、およびサードパーティの制限を処理します。スマートボディは、見積り、払い戻し、公開リリース、またはキーデータ修正を、追加の権限のある人事確認とモデル出力、システムコール、手動変更、最終ビジネス結果との間のシリアルリンクを同じタスクレコードに実行します。

プロトタイプからソフトウェアの実装まで、エンジニアリングの能力が完成する必要は?

プロトタイプは通常、コアのコンピテンシーが機能していることを証明し、その実行は、アイデンティティの特権、機密情報処理、運用監査、異常なキュー、コンバインドされたパフォーマンス、監視アラーム、グレースケールの分布、バージョンリトリート、バックアップの回復を完了することによって行われます。 企業はまた、モデル、ヒント、知識、ルール、エラー後に使用されていない条件に復元できないツールを管理する必要があります。

AIによって実装される成果物には、要件とミッションの境界、システムアーキテクチャ、ソースコード、構成、インターフェイス、評価、評価、テストレポート、コンピテンシーマトリックス、デプロイメントスクリプト、操作マニュアル、および既知の制限が含まれます。 モデルサービス、アルゴリズム、サードパーティのツール、および継続的な知識は長期的コストであり、一度に開発コストとは別に引用され、初期価格が低くなり、安定化できないことを避ける必要があります。

• 高リスクの操作には、マニュアルの識別、サスペンション、バックアップ機構があります。
• 生産アカウント、ソースコード、構成、コアデータに関するエンタープライズマスタリー
• プレオンラインのエクササイズモデルが利用できず、インターフェイスは時間がかかりますし、タスクのバックログは利用できます

AIのインテリジェンスを受け入れる方法と、それが入力を拡大する価値があるかどうかを判断する方法

受諾および点検は、両当事者によって識別されたタスクの実セットで繰り返されるべきであり、タスクの完了率、重要なフィールドの正確さ、知識の参照、ツールコール、手動介入、応答時間、失敗回復および費用は別に測定されるべきです。確率出力のために、すべての入力が100%自動的に完了することを約束されるべきではありませんが、採用の範囲、手動レビュー、処理の拒否および非サポートは明確に定義されるべきです。

業務受容は、プレラインベースラインと比較しても異なります。 1ヶ月1,000タスクを処理するプロセスと、手動時間の15分の平均を取ることは、測定の開始点だけである。 処理サイクル、バックツーワーク、ユーザー採用、クライアントの結果を同じタスクレベルで観察し、同じ品質で観察する必要があります。 品質が低下しない場合のみ、手動作業は確かに削減され、作業コストは、よりビジネスプロセスを複製するのに適している。

AIアプリケーション開発を選択する際に、どの証拠がチェックされるべきか

会社は、ビジネスミッションを理解し、実際の評価を確立し、システムインターフェイスを設計し、権限のセキュリティを処理し、失敗し、AIのために一時的にないシナリオを示すためにチームの能力を詳しく確認する必要があります。 候補者チームは、プログラム、リスク、PoCの範囲、生産ギャップ、および費用の仮定を説明するために、同じ一連のdissensitisation情報を使用する必要があります。

これは、AIの有効性に関する不確実性を含み、企業はモデルやサービスチームが置換しても知識、評価、ソースコード、構成、および動作方法を持っていることを確実にします。