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

Apakah proyek antarprise AI diperlukan untuk evaluasi dan operasi terus menerus?

Jika Anda mau, proyek AI bukanlah akhir dari pengiriman satu kali.Pengetahuan bisnis, pertanyaan pengguna, versi model, antarmuka dan kebijakan akan berubah, dan efek adopsi asli mungkin akan berkurang.Perusahaan harus terus menerus mengumpulkan sampel yang gagal, koreksi manual, umpan balik pengguna, biaya dan penundaan.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, berikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan

Perangkat lunak tradisional vokasi memantau ketersediaan perangkat lunak, dan generasi AI memantau kualitas jawaban, generasi yang tidak didukung, penolakan untuk menjawab, kutipan, transfer manual dan eksekusi alat.

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.

Operasional pengetahuan dan frekuensi pembaruan dataFrekuensi peningkatan model, bank vektor dan antar muka pihak ketigaKetersediaan ketidaktersediaan umpan balik pengguna dan hasil pembetulan manualKesalahan berisiko tinggi di luar batas dan persyaratan offline
ACTION STEPS

Cadangkan perintah dari awal

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Keabsahan panel penilaian tetap, panel indikator dan versi catatan ketika Anda pergi online.

02

Ketergantungan Kunci Validasi

Koleksi gagal, berbasis iman, pengambilalihan manual dan sampel umpan balik pengguna.

03

Pembangunan hasil yang dinilai

Penyebabnya secara berkala diklasifikasikan dan pengetahuan, pengambilan kembali, pemodelan dan proses optimasi diatur.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

Semua perubahan yang dikembalikan, maka skala kelabu dilepaskan dan diamati.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau bisa mengerti dalam bisnis sebenarnya?

Contoh ses Contoh digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

Kutipan peraturan lama asisten polisi dari est policy mungkin disebabkan oleh fakta bahwa dokumen sistem tidak disinkronisasi, daripada mengalami penurunan model yang tiba-tiba.Keabsahan set, pembawa tugas, dan alarm yang dilenyapkan, dapat diperbarui secara proaktif dan dikembalikan ke isu.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

Hanya server pemantau bila online, tanpa menilai kualitas jawaban

Beralih ke model baru daripada menggunakan sampel kegagalan sejarah

Umpan balik pengguna tidak terklasifikasi, kesalahan pengulangan lama berdiri

ACCEPTANCE

Bagaimana seharusnya kita akhirnya menerima dan mengkonfirmasi?

Kepengerimaan dan pemeriksaan harus mengidentifikasi indikator, alarm, frekuensi penilaian, orang yang bertanggung jawab, melepaskan dan mundur, dan dapat menunjukkan efek antar-versi, biaya dan perubahan risiko, dengan kesalahan berisiko tinggi yang dilacak secara terpisah.

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