먼저, 우리는 전체 장면을 구축하고 우리는 기술을 결정하지 않아도됩니다.
기업은 클라이언트, 판매, 운영, 문서, 데이터 분석, 연구 및 개발, 생산 및 내부 지식에서 질문을 수집 할 수 있지만 각 아이디어는 특정 작업으로 작성되어야합니다. 입력, 출력, 어떤 비즈니스가 리드하는지 사용하는지 어느 작업.
"Building Enterprises의 큰 모델"은 장면이 아니지만, 평가는 "passenger service"로 만들어져 주문 및 회원 규칙에 따라 판매 후 질문에 대답하고 필요한 사람들과 전송하는 것입니다. 더 구체적인 작업은 기존 프로세스의 기본 판결을 판단하는 것이 더 쉽습니다. 데이터 및 수용 기준의 소스.
4 차원의 우선 순위를 결정합니다.
점수는 4가지 차원에서 주어지는 것을 추천합니다: 사업 가치, 구현, 위험 관리 및 복제 가능성. 가치는 시간 절약, 과실 감소, 증가한 변환, 더 짧은 주기 및 위험 감소를 포함합니다; 그리고 feasibility 배려 표본, 지식, 공용영역, 과정 안정성 및 사용자 협력.
높은 가치, 그러나 높 강성, 시나리오는 포기되지 않을 수 있고, 읽기 전용 검색, 제안 생성 또는 수동 승인에 의해 전진될 수 있습니다. 낮은 가치는, 그러나 간단한 기능은 쉬운 데모의 기초에서 건축되어야 합니다.
- 비즈니스 가치: 소득, 비용, 효율성, 품질 또는 위험이 영향을 받는 범위
- 구현의 Feasibility: 데이터, 지식, 인터페이스, 샘플 및 프로세스의 가용성
- 위험 관리: 오류가 감지 될 수 있는지 여부, 수정 및 회계
- 재현성: 용량이 더 많은 팀, 제품 또는 프로세스로 확장될 수 있는지 여부
먼저, 우리는 수동 기본을 측정하고 AI 혜택을 논의 할 것입니다.
현재 상태 기준 기준 없이, AI가 그것의 가동을 개량한지 판단하는 것은 불가능합니다. 기업은 작업, 평균 처리 시간, 대기 시간, 과실 비율, 뒤로 일, 노동비, 변환 및 사용자 만족을 기록하고, 첨단과 일상 사이에서 구별해야 합니다.
AI 프로젝트는 동일한 칼리 비교를 사용하여 온라인이며, 수동 검토, 비정상적인 처리, 모델 통화, 클라우드 리소스 및 운영 유지 보수 비용을 계산하는 동안. 저장된 시간은 실제로 더 높은 가치 작업에 출시 될 것 또한 라운드 업을 입력해야합니다.
ROI는 인간 교체가 아니라 성장과 위험도가 아닙니다.
획일한 변환 대신 지표에 의해 일치해야 하는 혜택은 “많은 몇몇 직원”에.
이익은 4개의 종류로 분류될 수 있습니다: 효율성, 질, 소득 및 위험, 및 verifiable 주기. 직접, 적어도 사용법, 임무 성공, 채택 및 가동 활동 완료 비율을 습기를 공급하는 것을 어려운 프로젝트를 위해 지정되어야 합니다.
- 효율성: 처리 시간, 대기 시간, 처리량 및 backlog
- 품질: 정확도 비율, back-to-work 비율, 견실함 및 클라이언트 의견
- 성장: 실 변환, 응답 속도, buyback 또는 개량한 고객 명부
- 위험: 준수 검사, 비정상적인 탐지, 권위 및 감사 용량
PoC의 작업은 키가 불확실함을 제거하는 것입니다.
PC는 감소된 버전이 아니고, 단지 몇 가지 성공적인 답변입니다. 그것은 기업 지식 검색, 도구 통화, 문서 추출, 비즈니스 규칙, 지표 캘리브 또는 모델 비용과 같은 가장 불확실한 링크를 확인하기 위해 실제 샘플을 사용해야합니다.
완료 후, 성공률, 주요 오류, 수동 개입, 지연, 비용 및 생산 의존성을 기록하고, 다음 형식적인 구현으로 입력하기로 결정하고 데이터베이스를 완료하거나 입력을 종료합니다.
enterprise AI 시나리오와 1/4 리셋 메커니즘 세트를 형성
엔터프라이즈 AI 운송은 프로젝트 목록뿐만 아니라 시나리오 세트를 유지해야합니다. 연구, PoC, 생산 테스트, 스케일 프로모션 또는 중단 및 책임, 지표, 위험 및 각 시나리오에 대한 다음 단계.
분기 재 표시가 완료되면 실제 비즈니스 결과가 확장 된 장면이 있지만, 프로세스는 사용으로 변경되지만 충분한 값으로 변경되어 장기 비싸기 기능이 중지되고 데이터 액세스, 권한, 평가 및 모니터링 기능은 다음 프로젝트에 재사용됩니다. 이것은 AI을 점차적으로 구축 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 행에 1 ~ 2 주 동안 사용할 수 있지만 샘플 사이클 및 운영 변동에 대한 참조가 있습니다. 저축의 좋은 비율을 설정하지 마십시오. 다음 데이터를 역동하십시오.
단계 2: 초기 폐쇄 및 inaction를 결정
첫 번째 단계는 실행 및 추적 할 수있는 링크를 허용하도록 설계되어, 오히려 전체 AA 장면 계획, AI 프로젝트 ROI, 엔터프라이즈 액션 및 같은 버전을 스택하는 것보다.
3 단계 : 기술 결과를 엔지니어링 증거에 일치
AI은 " 인공 지능을 우선으로 인식하고 AI은 "가장 빠른"을 통해 필요한 번호, 샘플 번호, 테스트 결과 및 버전 간의 추적 관계를 수립합니다. AI 프로젝트는 또한 평가 수집, 힌트 또는 프로세스 구성, 모델 및 지식 소스, 수동 교정 기록 및 낮은 신뢰, 과도한 회귀 테스트의 버전을 유지합니다.
단계 4: 동일한 칼리버로 재조합, 검사 및 디스크
원래 프로세스가 한 달에 600 작업을 처리하는 것을 고려하여 평균 20 분과 10 %의 반환 비율이 다음과 같이 명시 될 수 있습니다. "라인에서 6 주 후 작업의 유사한 복잡성, 평균 시간 소모 비율은 25 퍼센트로 감소하고, 반환 비율은 원래 기본보다 높지 않습니다." 세트는 측정 방법을 보여주고, 클라이언트 결과를 나타내지 않습니다. 공식 지표는 자체 샘플의 샘플에 의해 식별되어야합니다.
- 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 아이디어를 역할, 입력, 출력 및 비즈니스 액션-클래스로 변경
- 일반적인 값, 타당성, 위험 및 복제에 의한 우선화
- 수동 지선, 실제 임무 PoC 및 전체 비용 캘리브레이션으로 ROI 평가
- 현장 조합의 유지 보수, 효과적인 프로젝트의 확장 및 낮은 가치 입력의 중단
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.