나는 회사와 AI 전이 서비스 공급자 사이에서 선택하는 방법?

먼저, 회사는 상담, PoC 또는 전체 작동을 필요로 하는 경우 볼 수 있습니다.

AI 전환 상담 및 현장 진단은 취임이 아닌 다른 단계에 따라 다릅니다. 방향이 AI 전환 상담 및 현장 진단이 부족할 때만 지식, 샘플 및 비즈니스 리더가 사용할 수 있지만 모델은 PoC을 제한하지 않습니다. 프로토 타입은 유효성 검사를 통해 개발되며 CRM, ERP, OA 또는 비즈니스 플랫폼에 액세스 할 준비가되어 있으며 생산, 구현 및 장기 작업에 있습니다.

프로젝트 경계는 종종 오류 및 시스템 환경의 결과로 비즈니스, 데이터 소스, 오류의 결과로, 전체 가격과 효과를 제공 할 수 있는 경우 신뢰할 수 없습니다. 기업은 다른 당사자가 문제 목록, 정보 필요 및 단계 판단을 제출해야 할 수도 있습니다. 그것은 큰 프로젝트에 필요한 모든 요구를 포장하는 것보다 불확실성을 식별하는 것이 아니라 불확실성을 식별하는지 여부를 볼 수 있습니다.

• 납품 시나리오 목록, 가치 순위 및 고문 단계 도로지도
• 고정 작업 세트의 배달, PoC 단계에 지속적인 입력에 대한 결과를 발표
• 응용 분야, 인터페이스, 역량, 테스트, 배포 및 운영 능력의 구현 단계 납품

실제 임무에 대한 서비스 제공 업체, 단지 일반적인 발표

일반적인 질문과 대답, 사전 준비된 문서 및 부드러운 경로는 모델이 기업의 실제 작업을 처리하는 데 몇 가지 능력을 가지고 있다는 것을 보여줍니다. 평가는 수동 판단을 요구하는 일반적인 샘플 덮음, 누락, 충돌, 울트라 비어, anomalies 및 상황, 그리고 실패에 대한 결과 및 이유에 대한 테스트 방법, 차이를 설명하는 후보자를 허용한다.

우수한 팀은 다만 제일 산출을 보여주지 않습니다, 그러나 오히려 동일한 작업 세트에 반복되고 비교되는 모형, 지식, 끝, 규칙 및 공구를 저장합니다. 틀린 결과를 위해, 팀은 근원 자료, 지식 retrieval, 모형 reasoning, 과정 규칙, 체계 공용영역 또는 특권 윤곽에서 문제를 구별할 수 있어야 하고, 대응 수선 또는 수동 바닥을 건의합니다.

• 결과가 고정 된 샘플에 다시 확인 할 수 있습니까?
• 소스가 인용하고 특권이 관찰되는지 여부를 응답
• 호출을 실패한 후 재, 역 또는 전송 도구 여부
• 모델과 지식 업데이트 후 재귀 평가를 구현하는 것

DataGovernance, 시스템 통합 및 생산 엔지니어링 기능 확인

서비스 제공업체를 만드는 과정은 식별, 권위 분리, API 통합, 재시험, 로그 감사, 성능 모니터링 및 그레이 스케일 배포와 같은 소프트웨어 엔지니어링 기술을 수행 할 수있는 능력을 검사해야합니다.

지식과 데이터는 관리되지 않고 가져올 수 없습니다. 소스, 책임있는 사람, 버전, 유효성, 액세스, 액세스 및 업데이트 프로세스가 식별되어야합니다. 데이터가 고객, 계약, 직원 또는 운영과 관련이있을 때, 불평화, 유지, 모델링 및 배포의 경계는 결정되어야합니다.

입찰 및 프로그램의 조화는 같은 문제로

다른 기업 AI 수송 프로그램을 비교할 때, 모든 서비스 공급자는 동일한 사업 배경, 표본 조건, 체계 범위 및 성공 지시자를 주어야 하고, assumptions, exclusions, 제삼자 비용, 클라이언트 협력 및 주요 위험에 따로따로 설명하는 것을 요구됩니다. 이것은 팀 효율성, 기술적인 노선 또는 자료 주지의 omission, 공용영역 정렬, 평가 및 책임의 가격 다름과 구별할 수 있을 것입니다.

제안 된 프로그램은 적어도 대답해야합니다 : 왜 첫 번째 장면은 아직 장소가 아니었지 만, PoC이 정지 또는 계속되는 방법, 데이터 및 모델에 사용되는 경계는 기존 시스템이 연결되었는지, 결과가 허용 된 방법, 소스 코드 구성 및 계정 번호가 교환 된 방법, 지식, 프로세스 anomalies 및 제어 비용을 업데이트 할 것입니다.

• 작업 및 사용 역할의 범위
• 데이터 지식과 시스템 인터페이스
• 지표, 샘플 및 합격 교정
• 보안, 배포 및 제3자 의존
• 납품, 지적 재산 및 책임에 가지고 가십시오
• 운영, 유지 및 그 이상의 이력

노드의 결정에 의한 계약의 통합은 한 번 입력의 위험을 줄이기 위해

Enterprise AI Transport는 진단, PoC, 생산 구현 및 운영으로 분할 계약을 최적화 할 수 있습니다. 각 단계는 입력, 출력, 시간, 상호 책임 및 다음 단계로 입력 할 수 있습니다.

수신 및 검사는 "시스템은 사용 가능"으로 제한되어야합니다. PoC 단계 검사 작업 세트, 품질, 인용, 수동 개입, 응답 시간 및 단일 비용; 생산 단계 체크 기능, 인터페이스, 권위, 보안, 성능, 로그, 배포 및 뒤; 그리고 수동 개입 단계 체크 소스 코드, 구성, 계정 번호, 데이터 규칙, 문서, 훈련 및 불완전한 사정.

Enterprise AI Transport가 지속될지 여부를 결정하는 작업 기능 사용

서비스 제공업체는 프로젝트의 끝점으로 배포 완료를 사용하되 모니터링, 재입력, 버전 관리 및 문제 대응 메커니즘을 설명해야 합니다.

예를 들어, AI을 사용하여 판매 자재를 처리 할 계획이며, 이는 월간 작업의 기록, 평균 시간 소모, 백 작업 및 대기 시간 및 채택 속도, 수동 수정 및 최종 배달주기를 비교하기 위해 회색 스케일 작업의 6 주를 허용 할 것입니다. 수치는 엔터프라이즈 AI 운송이 가치를 생성하거나 유지하도록 도구의 새로운 세트를 추가하는지 결정하기 위해 엔터프라이즈의 자체 기본 라인에서 온다.