Pertama, berikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan
Sebuah aplikasi AI dapat outsourced pada empat tingkat. Lapisan diagnostik mengidentifikasi tugas operasional, sampel, data, antarmuka, risiko dan apakah mereka layak dilakukan; PoC lapisan memvalidasi model, pengetahuan, alat atau item teknologi kritis tidak diketahui; lapisan produksi membangun antarmuka produk, backstage, identity clearance, interface, log, monitoring, deployments dan un abnormal ret; dan lapisan operasi mempertahankan pengetahuan, penilaian, model, biaya dan kerusakan secara kontinu. Perusahaan dapat membeli salah satu dari mereka atau komisi yang sama untuk mengakhiri kontrak, tetapi harus bertanggung jawab untuk data negara bagian, colparty valection, nomor cloud, dan persetujuan dari cloud sources, dan clientmarkside yang tidak termasuk dalam hal ini.
Kondisi apa yang perlu diidentifikasi sebelum penilaian dibuat?
Pertanyaan yang sama mungkin memiliki jawaban yang berbeda di bawah berbagai fase bisnis, data, dan proyek. Disarankan bahwa kondisi berikut akan diperiksa dan bahwa temuan umum di web akan dimasukkan ke dalam proyek mereka sendiri.
Cadangkan perintah dari awal
Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.
• Membongkar target ke dalam diagnostik, PoC, produksi dan operasi paket kerja.
Ketergantungan Kunci Validasi
Input pelanggan, pengiriman pemasok dan ketergantungan pihak ketiga diidentifikasi berdasarkan kasus.
Pembangunan hasil yang dinilai
Proof dari sampel reversibel dan penerimaan teknik untuk setiap fase.
Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.
Iuran, perubahan, penarikan dan kewajiban untuk transportasi aset ditentukan dalam kontrak.
Bagaimana kau bisa mengerti dalam bisnis sebenarnya?
Auchez perusahaan prokeement AI pengetahuan asisten outsources, dan jika pemasok bertanggung jawab hanya untuk mengakses model dan menyiapkan halaman chat, pengaturan dokumen, otoritas sinkron, login sistem, penilaian kualitas dan transportasi online mungkin sepenuhnya terpisah.
Lubang termudah untuk melangkah.
Perhatikan "akses ke model besar" sebagai lingkup proyek AI penuh
Kutipan ini tidak menunjukkan biaya pemerintahan data, antarmuka, penyebaran dan operasi
Kode sumber, evaluasi koleksi dan antarmuka akun hanya dibahas di akhir proyek
Bagaimana seharusnya kita akhirnya menerima dan mengkonfirmasi?
Daftar ruang lingkup harus meliputi bisnis, AI, rekayasa perangkat lunak, integrasi sistem, penyebaran aman dan aset operasi; setiap mitra pengiriman, versi, penerimaan sampel dan pemeriksaan, dan adopsi standar, memungkinkan perusahaan untuk secara independen melihat kode, konfigurasi, biaya operasi dan keterbatasan yang diketahui.
Saat melakukan persiapan untuk berkomunikasi dengan pemasok atau tim internal, disarankan agar proses saat ini, sampel perwakilan, sistem yang ada, perencanaan waktu dan tingkat anggaran yang dibawa Pertama, barang-barang yang tidak diketahui ditandai dengan jelas, kemudian keputusan dibuat untuk menggunakan diagnostik, PoC, proyek jarak tetap atau penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung, yang biasanya lebih dapat diandalkan daripada permintaan langsung untuk harga dan durasi tanpa batas.