기업이 AI을 사용하려는 경우 모델 또는 프로세스를 변경해야합니까?

우리가 할 수있는 것을 보자.

엔터프라이즈 AI은 사업 작업과 프로세스 결과가 처음 구매 모델과는 달리 시작해야 합니다. 프로세스가 혼란스럽고 데이터가 책임이 아닙니다. AI은 컨소시엄을 확대합니다. 먼저 사용자, 입력, 예상 결과, 수동 정리 및 시스템 동작을 식별하고 실제 샘플을 사용하여 모델, RAG, 규칙 또는 자동화 된 경로를 선택하십시오.

우리는이 장면을 가지고해야 할 일?

The first step in the project is to determine what information projects should do, in terms of size, construction route, product selection and AI entry points. The first step is to define real input, desired output, tool privileges, manual clearance, unusual handling and operational acceptance indicators, and then decide whether to use rules, scripts, API, Codex or other AIAgents, around whether an enterprise wants to use AI.

개선을 위한 제안된 경로

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   복구 상태 프로세스 및 비용 기본

   최근 및 대표 업무 및 anomalies를 선택하여 참가자, 입력 출력, 시간 및 현재 비용을 식별합니다.

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   가치, 위험 및 구현의 상태에 의한 우선

   자동 가공을 위한 자동 가공을 위한 자동 가공을 위한 자동 가공을 위한 자동 가공을 위한 자동 가공을 위한 자동 가공을 위한 자동 가공.

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   먼저, 정량 폐쇄 링을 시도.

   초안, 복사 또는 제한된 장면을 시작, 이상적 이동 및 재시작을 유지.

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   데이터 결정을 통해 경로의 확장 또는 재 여정

   정확도, 채택, 처리 주기, 과실 및 실제적인 사업 결과의 지속적인 관측.

영수증과 검사를 자동화하는 방법 진짜로 효과적입니다.

합격은 단일 데모가 실행되는지 여부에 따라 단독으로 근거를 수 없습니다. 다음 결과는 독립적 인 샘플 및 실제 증상을 사용하여 지속적으로 관찰되어야하며 동일한 Calibre의 사전 수정 기본은 유지되어야합니다.

• 핵심 공정이 정말 단축되는지 여부
• 획일한 Calibre를 형성하는 중요한 자료
• 직원의 계속 이용
• 입력, 운영 비용 및 비즈니스 값 재구성

승인, 승인, 감사 및 수동 응시자는 양, 고객 약속, 개인 정보 보호, 준수, 생산 변경 또는 삭제 작업에 관해서도 확인해야합니다.

프로그램에 대해 계속 알아