먼저, 우리는 회사가 스마트, AI 응용 프로그램 또는 일반 자동화를 필요로하는 경우 볼 수 있습니다.
AI 인텔리전스, 채팅 로봇, RAG knowledge Base 및 워크플로우 자동화를 자주 사용합니다. 채팅 로봇은 주로 문제 및 안역 세션을 수행합니다. RAG knowledge Base는 비즈니스 정보를 검색하고 기본을 제공합니다. 일반 자동화는 규칙에 의해 설정된 작업에 적합합니다. AI 인텔리전스 바디는 작업을 이해하고 단계, 도구를 선택하고 결과에 따라 프로세스를 계속합니다.
이 프로젝트는 재캐스트 목적에 의해 미리 해야 합니다. “저희에게 인용 우편을 위한 요청을 보면서, 고객 및 제품을 식별, ERP 가격 검색, 초안 견적 생성 및 판매 승인에 전송”, 오히려 “판매 정보 몸” 보다. 이전 설명 입력, 출력, 지식, 인터페이스, 승인 및 anomalies를 결정할 수 있습니다, 후자는 설명 데모를 형성할 수 있고 신뢰할 수 있는 계약과 기준을 형성할 수 없습니다.
- 결과를 사용하고 사업을 선구하는 용어
- 모델 심사, 특정 규칙, 시스템 행동 및 수동 책임
- 거절해야 할 상황의 식별, 일시 중지 또는 이상으로
실제 작업 설정으로 AI PoC을 만들려면 부드러운 샘플이 아닙니다.
AI PoC의 값은 프로젝트의 성공 또는 실패에 가장 가능성이있는 알 수없는 항목의 검증입니다. 기업은 실제, 공인 및 분산 작업을 준비해야합니다. 일반적인 상황과 누락 된 정보, 분쟁 내용, 특이한 형식, 부적절한 권한 및 운영 예외를 포함합니다. 지식 질문 및 답변, 참조, refusal 및 권한에 대한; 문서 처리, 핵심 필드 및 수동 교정; 반복 도구는 유효성 검사, 오류 및 복구를 위해 오류를 방지합니다.
PoC은 시간 로그 모델, 지식, 팁, 규칙, 프로세스 버전, 지연, 통화 비용 및 수동 개입을 실행하는 채택을위한 평가 및 측정, 수동 기본 및 조건을 동결한다.
- PC 출력 액티브 프로토 타입, 평가 및 측정, 항목별 결과 및 실패 목록
- 질, 속도, 수동 개입 및 단일 실행 비용은 동시에 평가됩니다
- 오염, 재조정, 재조정 또는 cessation의 결론을 허용
AI Application Development를 입력하여 기존 시스템의 닫힌 비즈니스 원형을 만듭니다.
AI, CRM, OA 또는 AI용 산업 소프트웨어를 대체할 필요가 없습니다. 합리적인 방법은 기존 시스템의 기존 시스템 자체 비즈니스 데이터를 고객, 주문, 계약 및 금융과 같은 유지해야 하며 AI 애플리케이션에 필요한 컨텍스트를 제공하므로 API, 뉴스, 문서 교환 또는 제어 자동화를 통해 이루어집니다. AI은 통합 정보, 재평가 및 특정 비즈니스 프로세스를 위한 필수 문서화 및 특정 프로세스를 이해하는 데 책임이 있습니다.
인터페이스 개발은 성공적인 통화를 고려할 수 없습니다. 각 링크 프로세스 식별, 최소 권한, 필드 매핑, 반복 요청, 시간 재 테스트, 부분 성공, 수동 보상 및 타사 제한. 스마트 바디는 인용, 환불, 공개 릴리스 또는 주요 데이터 수정을 추가 권한 인력 확인 및 모델 출력 간의 직렬 링크, 시스템 통화, 수동 수정 및 최종 비즈니스 결과와 같은 작업 기록으로 수행.
어떤 엔지니어링 능력은 프로토 타입에서 소프트웨어 구현에 완료해야 할 것입니다
이 시험은 일반적으로 핵심 역량이 작동한다는 것을 증명합니다. 이 시험은 정체성 특권, 민감한 정보 처리, 운영 감사, 이상적 큐, 결합된 성과, 감시 경보, 회색 가늠자 배급, 버전 레트 및 백업 회복을 완료해서 실행됩니다. 기업은 또한, 오류 후에 유효하지 않는 경우에, 때때로 이용된 조건에 복원될 수 없는 모형, 끝, 지식, 규칙 및 공구를 관리할 필요가 있습니다.
AI은 AI의 구현을 위해 제공되며, 시스템 아키텍처, 소스 코드, 구성, 인터페이스, 평가 및 평가, 테스트 보고서, 역량 매트릭스, 배포 스크립트, 운영 설명서 및 알려진 제한이 있습니다. 모델 서비스, 알고리즘, 제 3 자 도구 및 지속적인 지식은 장기 비용이며, 한 번의 개발 비용으로 별도로 인용되어야하며, 낮은 표시된 초기 가격을 피하고 안정화 할 수 없습니다.
- 높은 강렬 가동에는 수동 ID, 중단 및 백업 기계장치가 있습니다
- 생산 계정, 소스 코드, 구성 및 핵심 데이터의 기업 마스터리
- 사전 온라인 운동 모델은 사용할 수 없습니다, 인터페이스는 시간 소모 및 작업 백 로그를 사용할 수 있습니다
AI 인텔리전스를 받아들이는 방법 및 입력을 확장하는 가치가 있는지 결정하십시오
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비즈니스 수용은 사전 선 기본과 비교됩니다. 한 달에 1,000 개의 작업을 처리하고 수동 시간의 평균 15 분이 측정을위한 시작점 만 필요합니다. 처리주기, 백 작업, 사용자 채택 및 클라이언트 결과를 동일한 작업 수준에서 측정하는 데 필요한 것입니다. 품질 임계 값이 감소되지 않은 경우 수동 작업이 실제로 감소되고 운영 비용은 더 많은 비즈니스 프로세스를 복제하는 것이 적합합니다.
AI Application Development를 선택하면 어떤 증거가 검사되어야 합니다.
회사는 더 밀접하게 사업 임무를 이해하는 팀의 능력을 검사해야, 실제 평가를 설치, 시스템 인터페이스를 설계, 권위의 보안을 처리하고 실패, 그리고 어떤 시나리오가 일시적으로 AI에 적합하지 않다는 것을 나타냅니다. 후보 팀은 같은 유형의 장애 정보를 사용하여 프로그램, 위험, PoC 범위, 생산 간격 및 비용 가정을 설명하는 데 필요한 것입니다.
이 모두 AI의 효과에 대한 불확실성을 포함 하 고 기업은 지식, 평가, 소스 코드, 구성 및 운영 방법 심지어 모델 또는 서비스 팀 교체 하는 경우.
AI 스마트 바디 개발 변경
방법론 기사를 읽고 후에 가장 가능성이 문제는 다음 단계로 번역되지 않는 원칙의 수용입니다. 그것은 60-90 분 미니 워크샵을 구성하는 작업의 머리가, 하나의 실제 프로세스를 선택하고 전체 플랫폼에 대해 논의하지 않는 것으로 제안된다.
단계 1: 현재 상태와 표본 지각의 설치
데이터는 저축의 좋은 비율을 설정하는 데 사용되지 않지만, 그들은 다시 밀어.
단계 2: 초기 폐쇄 및 inaction를 결정
첫 번째 단계는 체인을 실행하고 같은 버전으로 첫 번째 단계 응용 프로그램을 넣어 대신 재생하도록 설계되었습니다.
3 단계 : 기술 결과를 엔지니어링 증거에 일치
AI은 기존 시스템의 요구 번호, 샘플 번호, 테스트 결과 및 버전 간의 추적 관계를 수립합니다. AI 프로젝트는 또한 평가, 팁 또는 프로세스 구성, 모델 및 지식 소스, 수동 교정 기록 및 낮은 신뢰, 초 vires 및 실패 회귀 테스트를 유지하고 있습니다. 올바른 답변을 생성하기 위해 단일 데모에서 의존하지 마십시오. 공급자의 데모는 두 당사자가 확인 한 샘플에 따라야하며, 비정상 생산 데이터는 이상적인 테스트 데이터로 대체 할 수 없습니다.
단계 4: 동일한 칼리버로 재조합, 검사 및 디스크
원래 프로세스가 한 달에 600 작업을 처리하는 것을 고려, 평균 20 분과 10 %의 반환 비율, 목표는 "시작 후의 six 주, 평균 25 퍼센트 적은 시간과 원래의 기본보다 반환 비율을 가진 "six 주"라고 설명 할 수 있습니다. 이 세트는 측정 방법을 보여 주며 어떤 클라이언트의 결과를 나타내지 않습니다. 공식 지표는 자체 샘플의 기업에 의해 확인되어야한다.
- 작동 물자: flowchart, 역할, 표본 임무, 현재 문제점 및 지선 자료
- 기술 자료: 시스템 재고, 인터페이스, 데이터 액세스, 배포 환경 및 보안 요구 사항
- 프로젝트 재질 : 첫 번째 단계 범위, 배당, 책임 매트릭스, 이정표 및 변경 메커니즘
- 재조정 및 검사 자료: 시험 세트, 실행 기록, 방위, 지시자 쿼리 및 handover 문서의 명부
이 자료는 조작상과 기술적인 당 둘 다에 의해 합동으로 확인될 때, 기사에 있는 방법은 실제로 프로젝트로 들어가는 것입니다. 중요한 자료, 공용영역 허가 또는 책임있는 사람이 장소에서 아닙니다, 논리 다음 단계는 보통 제한된 진단 또는 PoC, 오히려 일 기간을 완료하고 조정 총 가격을 완료하는 즉시 투입 보다는.
방법론을 프로젝트 작업에 구현
- AI 스마트 바디 개발은 실제, measurable 사업 할당으로 시작합니다.
- PoC은 효과와 키 조건, 생산 구현 패치 워크 시스템 엔지니어링 및 관리 검증을 검증합니다.
- 미션 결과에 의한 자산의 공동 수용, 엔지니어링 증거, 운영 비용 및 소요
관련 서비스, 프로그램 및 결정적인 가이드라인
프로젝트 결정에 대한 일반적인 문제 재조정
FDE 아웃소싱은 일반적인 AI 소프트웨어 개발과 어떻게 다릅니다?
FDE 아웃소싱은 엔지니어의 심층적인 작업을 강조하고, 사용자, 데이터, 모델 및 기존 시스템과 함께 응용 프로그램을 발전시킵니다. 일반적으로 AI 개발은 응용 프로그램 및 인터페이스에 초점을 맞춘 더 명확한 기능 요구 사항을 시작합니다. FDE는 부서별로 식별, Fed back 또는 구동되는 프로젝트에 더 적합합니다.
전체 답변보기AI 아웃소싱 조달, 인용 및 합격응용 프로그램의 응용 프로그램은 먼저 PoC 또는 공식 시스템의 직접 구현?
모델 효과, 데이터 품질 또는 시스템 조건이 유효하지 않은 경우, PoC의 제한된 범위는 수행되어야한다; 동일한 유형의 기능이 실제 샘플에 유효하다면, 범위, 인터페이스 및 합격 표준은 안정적이고 생산 공정에 직접 통합 될 수있다. PoC은 낮은 적합 형식 시스템이지만, 오히려 중요한 불확실에 대한 대답입니다.
전체 답변보기기업 AI 효과, 안전 및 계속 가동AI 프로젝트가 합격 및 검사 지표를 개발하는 방법?
AI 프로젝트는 단순히 “좋은 전망”를 받아들이고 자료의 100% 정확도에 투입할 수 없습니다. 지시자는 사업 결과, 모형 효력, 체계 성과, 안전 특권 및 수동 밑바닥 위로 둘 다를 커버해야 합니다. 시험 수집은 실제적인 가동에서 파생되고 어려움과 위험에 따라 구조될 것입니다.
전체 답변보기기업 AI 운송 조직 및 구현사업 또는 IT 부서가 엔터프라이즈 AI 전송에 대해 책임지고 있습니까?
환경 AI 운송은 운영 및 IT 공동 책임이 필요하지만 다른 책임과 함께합니다. 비즈니스 부문 정의 문제, 지식 캘리브, 실제 샘플 및 최종 결과 및 IT 또는 기술 팀은 데이터 인터페이스, 정체적 특권, 아키텍처, 보안, 해체 및 운송에 대한 책임이 있습니다. 관리는 우선 순위, 예산 및 교차 결정 결정 결정에 대한 책임이 있습니다.
전체 답변보기기업의 현재 상태의 상황에 더 분석이 필요합니까?
우리는 IT 기술적인 통보, 기업 정보 건축, 소프트웨어 프로젝트 전망, 제품 디자인, R & D 납품 및 체계 납품 서비스를 제공합니다.