먼저, 회사는 AI 전환이 될 것이라고 정의합니다.
기업은 클라이언트의 응답을 감소시키기와 같은 measurable 사업 문제에 “a hug AI”를 “a hug AI”이라고, 문서 입력을 감소시키고, 장비 가공 시간을 감소시키거나, 더 빨리 매니저에게 유효한 믿을 수 있는 사업 자료를 만들기 위하여, 장비 준비의 효율성을 개량하는 것을 감소시키기 위하여, 문서 입력을 감소시키기와 같은 “a hug AI”를 바꾸어야 합니다. 더 구체적인 목표, 더 조경 우선권 및 합격 기준은 창조됩니다.
첫 번째 문제는 동시에 모든 부문을 커버하지 않아야합니다. 현장 목록은 생성 될 수 있으며 비즈니스 값, 데이터 조건, 구현 복잡성 및 위험 수준의 4 차원은 제한된 기간 동안 전체 폐쇄 루프를 통해 실행 할 수있는 하나 또는 두 가지 작업과 함께 평가 될 수 있습니다.
- 가치 지시자: 개량한 시간, 비용, 질, 소득 또는 위험
- 데이터 조건: 샘플 수량, 품질, 권위 및 updating에 대 한 책임
- 구현 조건: 기존 인터페이스, 사용자 정렬 및 프로세스 안정성
- 위험 조건: 오류 충격, 민감한 데이터 및 수동 바닥 기능
툴 사용, AI 애플리케이션 및 엔터프라이즈급 생산 시스템 간의 분산
개인 도구는 쓰기, 요약 및 분석, 하지만 기업 수준 AI 응용 프로그램을 또한 지식의 조화를 해결, 사용자 정체성, 비즈니스 권한, 시스템 인터페이스, 로그 감사 및 안정적인 운영.
공인 데이터에서 데이터를 입력하고 명확한 비즈니스 프로세스로 출력, 높은 리스크 작업의 수동 확인, 테스트 할 수있는 능력, 모니터 및 프로세스를 반전하는 것은 엔터프라이즈 AI 운송의 주요 초점입니다.
PoC은 실제 임무를 확인해야하며 모델 기능을 설명하지 않습니다.
PoC 단계는 실제 사용해야 하지만 공인 및 분산 된 샘플은 공통, 경계, anomaly 및 공정 장면에 대한 refusal. 지식 베이스는 검색 접지 및 특권, 테스트 도구 선택 및 매개 변수, 테스트 필드 정확도 및 수동 검토 및 데이터 분석에 대한 문서 처리, 지표의 교정을 확인하기 위해.
CPC 결론은 단지 “좋은” 그러나 오히려 생산 개발에 입장을 위한 문턱이 만나는지, 주요 과실이, 얼마나 많은 수동 개입이 요구되고, 얼마나 많은 모형 및 체계 비용은, 그리고 무슨 자료 및 공용영역이 완료될 필요가 있다는 것을 응답하지 않습니다.
- 고정된 작업 설정 및 수동 기본 답변 만들기
- 성공률, 오류 유형 및 수동 변경 비율 기록
- 측정 응답 시간, 통화 비용 및 co-opt 국경
- 자동으로 구현할 수 없는 작업의 범위
생산 구현은 데이터 및 시스템 연결의 동시 구축을 요구합니다.
기업의 지식은 종종 문서, OAs, 여객 제복, CRMs, ERPs 및 인력 경험에서 분산됩니다.
AI 변환을 위한 즉시 모든 오래된 체계를 대체하지 마십시오. 대부분의 기업은 먼저 독립적인 AI 서비스, 모형 출입구, 지식 retrieval 또는 워크플로우를 추가하고, 핵심 사업 체계를 유지하고 있는 동안 점차적으로 격상시킬 수 있습니다; 기존 건축이 끊는 가동, 그 후에 다시 엔진 또는 migrate 단위만 경우에만.
관할청, 평가 및 매뉴얼 정리를 갖춘 관할층의 설치
AI은 단지 초안을 생성할 수 있을 때, 위험은 1 차적으로 내용 질입니다; 대리인이 고객을 쿼리할 수 있는 때, 워크시트를 만들거나, 통보를 보내거나 체계 국가를 수정할 수 있는 때, 위험은 사업 책임 층을 입력합니다.
키 테스트 세트는 모델, 팁, 지식베이스 또는 프로세스 버전의 변경 후 다시 설치해야합니다.
- 관세에서 최소 권위를 결정
- 민감한 움직임은 공인 된 인력에 의해 확인되어야합니다.
- 도구 호출, 기초 및 결과 전체 로그
- 실패한 임무는 멈추고, 재떨어질 수 있고 수동으로 가공될 수 있습니다.
나는 복제 AI 기능을 처음 장면을 만들 것입니다.
첫 번째 프로젝트는 실행되며, 기업은 현장 템플릿, 데이터 액세스 사양, 정체성 권한, 평가 및 평가 프로세스 및 운영 모니터링 및 책임에 대응할 수 있어야 합니다. 두 번째는 이러한 기능을 사용하여 불량 비용을 절감하는 데 필요한 애플리케이션의 분리형 설정이 재구성되지 않습니다.
엔터프라이즈 AI 운송은 비즈니스 소유자, 데이터 및 기술 팀의 참여를 요구합니다. FDE 또는 구현 팀은 비즈니스 사이트 및 프로젝트 배달을 연결할 수 있지만 우선 순위, 비즈니스 규칙, 데이터 권한 및 궁극적 인 책임은 여전히 기업 내에서 정의해야합니다.
변화 기업 AI는 계획 입력에 계획에서 선적을 보냅니다
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 행에 1 ~ 2 주 동안 사용할 수 있지만 샘플 사이클 및 운영 변동을 나타냅니다. 데이터를 밀어하기 전에 저축의 좋은 속도를 설정하지 마십시오.
단계 2: 초기 폐쇄 및 inaction를 결정
첫 번째 단계는 체인을 실행하고 재조합 할 수 있도록 설계, 오히려 같은 버전에 추가하는 것보다 모든 시스템에 액세스, 클라이언트에서 필요한 정보, 세 번째 당사자에 따라 자동 처리 및 조건을 처리 할 수없는 높은 위험.
3 단계 : 기술 결과를 엔지니어링 증거에 일치
수요 번호, 샘플 번호, 테스트 결과 및 버전의 추적 관계를 만들려면 "PoC은 실제 작업을 검증하기 위해 모델 기능을 설명하지 않습니다". AI 프로젝트는 또한 평가, 힌트 또는 프로세스 구성, 모델 및 지식 소스, 수동 보정 기록 및 낮은 신뢰, 과감 및 실패 백업 테스트의 버전을 유지.
단계 4: 동일한 칼리버로 재조합, 검사 및 디스크
원래 프로세스가 한 달에 600 작업을 처리하는 것을 고려, 평균 20 분과 10 퍼센트의 반환 속도, 목표는 "시작 후의 매진으로 설명 될 수있다, 유사한 복잡성, 평균 25 퍼센트 적은 시간 소모 및 반환 속도 원래 기본보다 더 높지." 세트는 측정 방법을 보여 주지 않습니다, 어떤 클라이언트의 결과; 형식 지표는 자신의 샘플의 기초에 기업에 의해 식별되어야한다.
- 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
- Enterprise AI Transport는 먼저 비즈니스 목표를 정의하고 모델을 선택하고 도구
- PC는 충격, 위험 및 비용 기본을 수립하는 실제 임무를 사용합니다.
- 생산은 데이터, 인터페이스, 특권, 평가 및 운영을 동시에 처리해야 합니다.
- 처음에 의해 재사용, 점차 더 많은 분야에 확장
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 답변보기%1 %1엔터프라이즈 AI 변환의 항목은 어디에서 시작합니까?
엔터프라이즈 AI 운송은 실제, 고주파 및 결과 검사 작업 작업으로 시작해야하며, 먼저 구매 모델 또는 대형 플랫폼을 구축해야합니다. 현재 처리, 시간 소모, 백 작업, 오류 결과 및 수동 책임 및 샘플이 가능한 장면을 선택하고 하단을 커버하는 데 수동으로 사용될 수 있습니다.
전체 답변보기기업의 현재 상태의 상황에 더 분석이 필요합니까?
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