フェーズ1:シーン診断と値ランキング
プロジェクトは、スタートアップの前にターゲット部門、コアの痛みのポイント、既存のプロセス、データソース、システム境界、成功指標を識別する必要があります。すべてのシナリオは、即時AIに適していますが、FDEは、エンタープライズ画面の高周波、高値、検証可能、およびリスクシナリオを支援する必要があります。
一般的な優先シナリオには、ビジネスナレッジケース、旅客サービスサポート、セールス質問、回答、契約/文書処理、ワークシート分類、データ分析アシスタント、内部プロセス自動化が含まれます。
フェーズ2:試作検証とインパクト評価
プロトタイプフェーズは、実際のサンプル、実際のファイル、および実際のビジネスプレーヤーを使用して検証する必要があります。インジケータは、回答の流れだけでなく、精度、引用、応答速度、操作スタッフによる手動時間節約と採用率でのみ見られるべきではありません。
このフェーズは、操作の目的に適さないアイデアをすぐに削除し、知識ベース、特権、プロセス、インターフェースのギャップを識別し、それによって生産バージョンへのリスクを削減することができます。
- 受入の可分表示器をクリア
- 実際のビジネスデータによる効果検証
- レコードの失敗と反復的なリストを形成する
フェーズ3:生産レベル開発とシステム統合
申請は、CRM、OA、ERP、旅客サービス、ワークシート、データプラットフォームなどのシステムにもリンクしています。
エージェントワークフローが関与している場合、各ステップのトリガーの識別、マニュアルの識別点、責任の失敗と境界からのリトリート、および運用管理から自動化能力の回避が必要です。
フェーズ4: インライン操作と継続的な最適化
完全な配達には、アプリケーションコード、デプロイメントパッケージ、インターフェイスファイル、ナレッジケースメンテナンスルール、ヒント、ワークフロー設定、テストレポート、運用マニュアル、トレーニングレコード、トラフィック開発プログラムが含まれます。
ログインは、使用率、ヒット率、低品質応答、マニュアル転送、ビジネス指標の変更、およびユーザーフィードバック、およびモデル構成の定期的な最適化、ナレッジコンテンツおよびプロセス設計の定期的な最適化を継続的に観察します。
読書の発見からプロジェクト入力までのFDEプロジェクトのアウトソーシング
方法論の記事を読んだ後最も可能性が高い問題は、次のステップに翻訳されていない原則の受け入れです。 操作の頭は60-90分のミニワークショップを整理し、実際のプロセスを1つだけ選び、完全なプラットフォームを議論するために急いでいることを提案しています。
ステップ1: 現在の状態とサンプルベースラインの確立
データは1〜2週間連続で記録できますが、サンプルサイクルと動作の変動に関する参照で記録できます。最初に保存率を設定しないようにし、データを逆にしてください。
ステップ2:初期の閉鎖とインタラクションをクリアする
第1フェーズは、フェーズIIと組み合わせました:プロトタイプ検証とインパクト評価、入力、処理、出力、ロール使用および完了条件の最初のフェーズを書きます。 最初のフェーズでは、アクセスしなければならないすべてのシステムを積み重ねるだけでなく、チェーンの実行と共鳴を維持することを目指しています。クライアントが提供する必要がある情報、自動処理できないリスクの高い問題、およびサードパーティに依存する条件。
ステップ3: 技術的な結果とエンジニアリングの証拠を一致させる
AIプロジェクトでは、評価、ヒント、プロセス構成、モデル、知識ソース、マニュアル修正レコード、低信頼性、過歩および故障回帰テストのバージョンも維持しています。 適切な回答を生成するために単一のデモに依存しないでください。 サプライヤーのデモは、両方のパーティーで確認されたサンプルに基づいている必要があります。 公に利用できていない生産データは、非感性でありながら、理想的にテストデータに置き換えることはできません。
ステップ4:同じ口径で受け、点検およびディスクリング
元のプロセスが1ヶ月あたりの600のタスクを処理すると仮定すると、平均20分と10分のリターン率は10分の1セントで、ターゲットは「ラインの開始後6週間」と述べることができ、タスクの複雑さで平均25パーセントの減少と元のベースラインよりも高いリターン率」と述べることができます。セットは測定方法だけを実証し、任意のクライアントの結果を表すものではありません。正式な指標は、独自のサンプルに基づいて、企業によって識別されなければなりません。
- 運用材料:フローチャート、ロール、サンプルミッション、現在の問題、ベースラインデータ
- 技術的な材料:システム在庫、インターフェイス、データ アクセス、配置の環境および保証条件
- プロジェクト材料:第一相規模、除外、責任行列、マイルストーンおよび変更メカニズム
- 受信および検査材料:テストセット、実行レコード、不足分のリスト、インジケータのクエリと手渡文書
これらの材料は、運用および技術的な関係者によって共同で識別されると、記事の方法は実際にプロジェクトに入力されます。 キーデータ、インターフェイスの承認または責任のある人は配置されていない場合、論理的な次のステップは通常限られた診断またはPoC、仕事の期間を完了し、合計価格を固定する即時の約束ではなくです。
プロジェクトのアクションにメソッドを実装
- FDE AIアプリケーションプロジェクトは、まず画面の高値シナリオ
- 実際のデータと明確な指標を用いた試作検証
- 生産アクセスには、権限、監査、監視、および継続的な運用のメカニズムを含める必要があります。
プロジェクト意思決定における共通課題の解決を継続的に進める
FDEのアウトソーシングは、一般的なAIソフトウェア開発とは異なるのですか?
FDEアウトソーシングは、ユーザー、データ、モデル、および既存のシステムと連携し、アプリケーションの進歩を促すエンジニアの詳細な作業を強調しています。 通常AI開発は通常、アプリケーションやインターフェイスに焦点を当て、より明確に機能要件から始まります。 FDEは、特定、修正またはセクターを横断して駆動する必要があるプロジェクトに適しています。
完全な回答を見るAI アウトソーシング調達、見積り、受入アプリケーションが最初に開発されるのは、PoC または正式なシステムの直接実装ですか?
モデル効果、データ品質、システム条件が検証されていない場合、PoCの限られた範囲を実行すべきです。同じタイプの機能が実際のサンプルで検証されている場合、範囲、インターフェイス、および受諾基準が安定しており、直接製造プロセスに統合することができます。 PoCは、低フィットの正式なシステムではありませんが、重要な不確実性に対する答えはむしろ。
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輸送組織と実装企業AI転送にビジネスやIT部門が責任を負うべき?
環境AI輸送は、運用およびITの責任が必要ですが、異なる責任で。 ビジネス部門の定義の問題、知識のキャリブ、実際のサンプルと最終結果、ITまたは技術的なチームは、データインターフェイス、アイデンティティ特権、アーキテクチャ、セキュリティ、普及および輸送を担当しています。 管理は、優先順位、予算設定、断続的な意思決定を行う責任があります。
完全な回答を見る企業の現在の状態のコンテキストでさらなる分析が必要ですか?
IT の技術的な助言、企業情報構造、ソフトウェア プロジェクト Outlook、プロダクト設計、R & D 配達およびシステム配達サービスを提供します。