첫째, 회사는 파일럿, 파일럿 또는 생산 단계에 있습니다.
개인의 일반적인 AI 도구의 사용은 재판입니다; 실제 임무의 샘플의 사용, 사용자의 식별 및 대상은 파일럿입니다; 그것은 ID 특권, 지식 업데이트, 비즈니스 시스템, 특정한 처리 및 운영 지표에 연결하여 생산 응용 프로그램에 접근하기 전에.
재고는 적어도 비즈니스 소유자, 대상 사용자, 작업 부하, 데이터 소스, 모델 및 도구, 현재 효과, 수동 개입, 위험 등급, 실행 비용 및 다음 결정 지점을 기록해야합니다. 지표가없는 경우 또는 오랫동안 실제 데이터에 액세스하지 않고 기능 추가하기 위해 계속되는 것보다, 중단되거나 재 정의되어야합니다.
- 용량 경계의 인증 단계 및 사용 가능
- 파일럿 단계에서 실제 임무 효과와 키 불확실성을 테스트하십시오.
- 안정성, 책임, 비용 및 지속적인 사업 가치의 증명서 생산 단계에
Enterprise AI 운송 투자 관리
엔터프라이즈 AI 운송은 기능적인 영감 목록을 유지하기 위해 적합하지 않습니다. 더 효과적인 것은 비즈니스 가치, 데이터 조건, 가용성, 시스템 의존성, 오류 결과 및 재생 가능성, 탐험, PoC, 생산 후보자, 회색 작업, 스케일 롤 아웃 및 6 주를 형성하는 후보 시나리오를 그룹화하는 것입니다.
분기별 주문은 실제 결과를 기반으로 합니다. 고가치 하지만 데이터-포터 시나리오는 지식과 데이터를 보완합니다. 더 효율적이지 않은 위험이 있는 시나리오는 권장 세대와 수동 승인으로 시작되며, 시간과 비용이 적게 드는 시나리오는 끝났습니다. 이로 인해 다른 부서의 조달 도구의 복제를 방지하고, 명확한 비즈니스 폐쇄 루프를 사용하여 작업에 집중할 수 있습니다.
- Income 카테고리: 판매 준비, 리드 운영, 고객 서비스 및 오염 비용
- 효율성 종류: 문서 처리, 지식 검색, 인용 및 작업 시트 흐름
- 품질 카테고리: 감사 및 검사, 비정상적인 ID, 연구 및 개발 및 납품 지원
- 용량 범주: 지식 관리, 모델 액세스, 평가, 능력 및 AI 워크플로우 플랫폼
reusable 지식, 자료, 모형 및 공구 기초 건축
다른 AI 응용 프로그램은 문서 해상도, 지식 카탈로그, 정체성 권한, 모델 게이트웨이, 팁 및 프로세스 버전, 도구 연결, 로그 및 비용 통계, 하지만 모든 데이터. 플랫폼의 목표는 작업의 복제를 감소시키고, 작업 경계에 따라 지식, 도구 및 운영 권한에서 각 장면을 분리하는 동안.
더 명확하게 바닥, 빠른 후속 장면 검증,더 쉬운 생산 위험은 찾을 수 있습니다.
프로젝트의 변화는 지속적인 가동에
AI 응용 프로그램은 유대하고 단일 정답은 안정화 효과를 나타내지 않습니다. 각 장면은 정상, 비정상적인, 비정상적인, 비등, 누락, 초 vires 및 유도자 작업을 보존해야하며, 버전의 평가를 형성하고 지속적으로 정확도, 인용, 완료, refusal, 수동 교정, 지연 및 비용의 크기를 비교합니다.
생산의 실패는 나쁜 케이스 계정을 입력하고, 표시의 문제는 지식, 검색, 모델, 팁, 도구, 작업 또는 사용자 입력의 규칙에서 온다. 모델 또는 지식은 다른 작업을 수행 지역 효과의 최적화를 방지하는 재 배합 회귀에 업데이트됩니다.
- 온라인 버전이 있는지 결정하는 오프라인 평가
- 실제 사용자 및 프로세스 환경을 관찰하는 Greyscale 평가
- 온라인 감시는 질, 비용, 지연 및 접근에 있는 discrepancies를 검출했습니다
- 효율성, 품질, 성장 또는 위험 가치를 식별하는 비즈니스 이중 검사
Clarify 운영 책임은 운영, AI, IT 및 보안 팀의 책임입니다.
팀은 목표, 지식 캘리브, 샘플 작업 및 최종 결과에 대한 책임입니다. AI 또는 모델, 검색, 작업 흐름 및 평가를위한 구현 팀; IT 팀 ID, 인터페이스, 환경, 배포 및 모니터링; 데이터, 권위, 감사 및 높은-리스크 운동 경계에 대한 보안 및 관리.
이 웹 사이트는 귀하가 웹 사이트를 탐색하는 동안 귀하의 경험을 향상시키기 위해 쿠키를 사용합니다. 이 쿠키들 중에서 필요에 따라 분류 된 쿠키는 웹 사이트의 기본적인 기능을 수행하는 데 필수적이므로 브라우저에 저장됩니다. 또한이 웹 사이트의 사용 방식을 분석하고 이해하는 데 도움이되는 제 3 자 쿠키를 사용합니다. 이 쿠키는 귀하의 동의하에 만 브라우저에 저장됩니다. 이러한 쿠키를 거부 할 수도 있습니다. 이러한 쿠키 중 일부를 선택 해제하면 검색 환경에 영향을 미칠 수 있습니다.
단계 목표와 엔터프라이즈 AI 운송의 결과를 측정
첫 번째 단계는 "enterbrise AI 플랫폼"을 사용하여 단독 목적으로 두 개에서 세 개의 비즈니스 시나리오와 공유 기능 세트를 선택할 수 있습니다. 예를 들어, 지식 검색 및 여객 서비스 지원은 지식 관리 및 특권, 문서 추출 및 모델 액세스, 구조 출력 및 승인 프로세스를 지원하는 것을 제공합니다. 먼저 재사용 값은 시연되고 그 과정에서 점차적으로 확장됩니다.
예를 들어, 기업에는 4 AI 파일럿이 있으며 실제 비즈니스 및 3 팀이 지식과 모델 계정을 유지하고 있습니다. 첫 번째 목표는 현장 재고를 완료하고 판단을 중지 할 수 있으며, 지정된 권한으로 두 가지 귀중한 시나리오를 이동하고 로그 및 평가 메커니즘을 계속하고 6 주 회색 기간 동안 사용, 수동 보정, 임무 기간 및 운영 비용을 측정합니다.
- 조직 결과 : 현장은 회계, 의사 결정 메커니즘 및 운영 tempo는 명확합니다.
- 프로젝트 결과: 지식, 모델, 도구, 특권 및 재사용 가능한 평가
- 가동 결과: 효율성, 질, 소득 및 위험 변화의 비교는 동일한 Calibre로
- Asset result: 소스 코드 구성, 데이터, 문서 및 실행 용량을 통해 수행 할 수 있습니다
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 저축의 좋은 비율을 설정하는 데 사용되지 않지만 데이터를 역방향으로 변환합니다.
단계 2: 초기 폐쇄 및 inaction를 결정
첫 번째 단계는 체인을 실행하고 추적 할 수 있도록 설계, 오히려 기업 AI 규모의 첫 단계에 구축하는 것보다, AI 전환, 그리고 같은 버전에 엔터프라이즈 지능형 변환.
3 단계 : 기술 결과를 엔지니어링 증거에 일치
수요 번호, 샘플 번호, 테스트 결과 및 버전 간의 추적 관계를 구축 “재사용 가능한 지식, 데이터, 모델 및 도구 구축”. AI 프로젝트는 또한 평가, 팁 또는 프로세스 구성, 모델 및 지식 소스, 수동 교정 기록, 낮은 신뢰, 과감하고 실패 백업 테스트의 버전을 저장합니다.
단계 4: 동일한 칼리버로 재조합, 검사 및 디스크
원래 프로세스가 한 달에 600 작업을 처리하는 것을 고려, 평균 20 분과 10 %의 반환 속도, 목표는 "시작 후의 six 주, 시간의 평균 감소와 25 %의 평균 감소, 그리고 원래 기본보다 더 높은 반환 비율, 작업의 가까운 복잡성을 부여 할 수 있습니다." 이 세트는 측정 방법을 설명, 어떤 클라이언트 결과를 나타내는없이; 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 Transport의 크기화는 시나리오 조합 및 생산 책임으로 시작
- :: 지상층에서 엔지니어링 역량 공유, 운영 경계에 의한 데이터 및 권한의 분리
- 버전 평가, 그레이 스케일 작동 및 운영 지표를 통해 입력에 대한 지속적인 결정
- 낮은 가치 파일럿을 중지하는 것은 효과적인 장면을 확장하는 것이 중요합니다.
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.