Home / FAQs Efek enterprise AI, keamanan dan operasi terus menerus
QUESTION & ANSWER

AI PoC bekerja dengan baik.

PoC sering menggunakan pilihan sampel, sejumlah kecil pengguna dan lingkungan yang stabil, dan data dan operasi yang dihadapi sistem produksi lebih kompleks.Pengetahuan pembaruan, penapis kelayakan, penundaan antarmuka, dan ko-optasi dan perbedaan ekspresi pengguna semuanya kurang efektif.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, berikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan

PoC membuktikan bahwa sebuah jalur mungkin diatur dengan kondisi terbatas dan tidak berarti bahwa bisnis yang lengkap dapat distabilkan.Langumen produksi akan dicirikan dengan dokumen yang hilang, pengetahuan lama, masalah berbicara, data yang tidak sah, kegagalan antarmuka dan permintaan puncak.

DECISION FACTORS

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.

Poydonasi sampel PoC dengan distribusi input produksiPemutakhiran, pengambilan dan penyaringan pengetahuan yang dapat disuguhkan dan izinApakah antarmuka eksternal, co-opt, waktu diserbu dan biaya mempengaruhi prosesApakah petunjuk, model dan kebijakan keamanan berubah ketika mereka pergi online
ACTION STEPS

Cadangkan perintah dari awal

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Afic membandingkan data PoC dengan aliran nyata dan mengidentifikasi kategori yang di bawah-dipulihkan.

02

Ketergantungan Kunci Validasi

Create end-to-end log records of retrieval, generation, tools and manual results.

03

Pembangunan hasil yang dinilai

• Validasi rantai produksi oleh mode bayangan atau jangkauan pengguna kecil.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

Autoreturn dan regresi oleh tipe dan pengaturan kesalahan.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau bisa mengerti dalam bisnis sebenarnya?

Contoh ses Contoh digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

Presentasi asisten pengetahuan ini ditujukan untuk menjawab hanya pertanyaan yang diorganisir oleh tim proyek, dan ketika mereka online, karyawan menggunakan singkatan, pertanyaan lintas-dokumen, dan mengajukan pertanyaan tentang informasi yang tidak sah. Tanpa akses, sinonim, dan penilaian penolakan, presentasi tidak dapat dikonversi ke penggunaan yang stabil.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

Kita akan mendorong hasil sampel kecil keluar ke bisnis penuh.

Ubah model atau struktur pengetahuan pada baris tanpa menguji ulang

Lihatlah jawaban akhir, jangan simpan bukti pencarian dan alat yang disebut.

ACCEPTANCE

Bagaimana seharusnya kita akhirnya menerima dan mengkonfirmasi?

Penerimaan Produksi olephanford harus didasarkan pada rasio aliran sejati, periode pengamatan berkelanjutan dan statistik kesalahan ikat, mengkonfirmasi akurasi, penolakan, otoritas, penundaan, biaya dan ketersediaan, dan tinjauan manual, penurunan dan regresi.

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.

Kondisi proyek Anda berbeda dengan contoh di atas?

Tujuan operasional, sistem yang ada, sampel dan waktu yang direncanakan dapat dikolasikan sebelum konsultan dapat membuat penilaian awal dalam kaitannya dengan batas yang sebenarnya.

Konsultan proyek Associate