企業AIの変革は、最初のシーンを選択する方法? 価値優先とROIの評価方法

まず、全シーンをビルドし、技術を決める必要はありません。

企業は、クライアント、セールス、オペレーション、ドキュメント、データ分析、研究開発、生産、内部知識から質問を収集することができますが、それぞれのアイデアは、入力、出力、およびそれがリードするビジネスの動きを使用する特定のタスクに書かれなければならない。

「ビル・エンタープライズのためのビッグモデル」は、シーンではなく、「注文と会員規則に従って、注文と会員規約に従って、販売後の質問に答え、そして必要に応じて人々を転送する」という評価が行われます。 より具体的なタスクは、既存のプロセスのベースライン、データと受諾基準のソースを判断する方が簡単です。

シーンの優先度を決定するための4次元。

業績は、ビジネス価値、導入の実現可能性、リスク管理、再現性など、4つの次元から得られることを推奨します。 値には、時間節約、エラー低減、変化の拡大、サイクルの短縮、リスク低減、および、フィージビリティケアサンプル、知識、インターフェイス、プロセス安定性、ユーザーコラボレーションが含まれます。

高値、高リスク、シナリオは放棄されない可能性があり、読み取り専用の検索、提案生成、マニュアル承認で優先することができます。低値、しかし簡単な機能は簡単なデモに基づいて構築されるべきではありません。

• 営業価値:所得、コスト、効率、品質、リスクが影響される程度
• 実装の可能性:データ、知識、インタフェース、サンプル、プロセスの可用性
• リスクコントロール: エラーが検出できるかどうか、修正および保持されたアカウント管理
• 信頼性: 能力がより多くのチーム、プロダクトまたはプロセスに拡張できるかどうか

まず、マニュアルベースラインを測定し、AIの利点について話し合います。

現在の状態ベースラインがなければ、AIがその操作を改善しているかどうかを判断することは不可能です。 企業は、タスクの量、平均処理時間、待ち時間、エラー率、バックツーワーク、労働コスト、変換、ユーザー満足度を記録し、ピークとルーチンを区別する必要があります。

AIプロジェクトは、マニュアルレビュー、異常処理、モデル呼び出し、クラウドリソース、および運用保守コストをカウントしながら、同じキャリバー比較を使用してオンラインで行われます。 保存された時間は、実際にはより高い値ジョブにリリースされているかどうかは、丸みを入力する必要があります。

ROIは単なる人的置換ではなく、成長とリスク値です。

利点は、均一な変換ではなく、指標によって「数少ない従業員」に一致する必要があります。

利益は、効率、品質、収入、リスク、および検証可能なサイクルの4つのカテゴリに分類することができます。 直接収益化が困難なプロジェクトでは、少なくとも使用量、ミッションの成功、採用および運用行動完了率が指定されるべきです。

• 効率:処理時間、待ち時間、スループットおよびバックログ
• 品質: 正確さ率、バック・ツー・ワーク率、一貫性および顧客のフィードバック
• 成長: 糸の変形、応答の速度、買戻しまたは改善された顧客リスト
• リスク:コンプライアンス検査、異常検知、権限および監査能力

PoCのタスクは、キーの不確実性を除去することです。

PCは、単にいくつかの成功した答えであるだけでなく、バージョンを削減されていません。 それは、企業知識の検索、ツールコール、ドキュメント抽出、ビジネスルール、インジケータキャリバーやモデルコストなどの最も不確実なリンクを検証するために、実際のサンプルを使用する必要があります。

完了後、成功率、主要なエラー、手動介入、遅延、コスト、生産依存性を記録し、正式な実装に入力し、データベースを完了するか、入力を終了するかを決定します。

一連の相互プライズAIのシナリオと四半期ごとにリセットメカニズムを形成する

企業AI輸送は、プロジェクトのリストだけでなく、シナリオのセットを維持すべきである:これは、研究、PoC、生産テスト、スケールプロモーション、または中止であり、各シナリオの責任、インジケータ、リスク、次のステップである。

四半期再表示が行われると、実際の業績を持つシーンが展開され、そのプロセスは使用が不十分であるが、長期的に不便な機能が停止し、データアクセス、特権、評価、監視機能が次のプロジェクトに再使用される。これにより、AIは組織能力を徐々に構築することができます。