Home / FAQs Pengembangan AI suai / Customs AI, kustomisasi aplikasi AI dan konstruksi enterprise AI
QUESTION & ANSWER

Bagaimana proyek Pengembangan Suai Enterprise AI harus diterima dan diterima?

Pengembangan AI langganan tidak hanya dapat melihat beberapa demonstrasi yang sukses, tetapi juga harus memverifikasi efek AI, rekayasa perangkat lunak, hasil bisnis dan aset proyek. Gunakan set tugas nyata beku untuk memeriksa yang benar, salah, ditolak, ultra-abnormal dan adegan abnormal; pemeriksaan antarmuka, kelayakan, kinerja, log, regreksi dan pengambilalihan manual; memeriksa ulang tingkat adopsi, siklus pemrosesan, modifikasi manual dan biaya berjalan.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, berikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan

Lapisan efek harus dibagi menjadi empat tingkatan.

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.

Apakah tugas yang ditetapkan berasal dari operasi nyata dan mencakup perbatasanBagaimana berbagai jenis kesalahan dan konsekuensi bisnis dinilaiModel, pengetahuan, tips dan versi sistem dapat dikunciBerapa lama pengamatan nilai bisnis membutuhkan siklus uji coba
ACTION STEPS

Cadangkan perintah dari awal

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Proyek ini dimulai dengan definisi umum tentang tugas, kesalahan dan indikator.

02

Ketergantungan Kunci Validasi

Garis dasar penilaian pertama terbentuk dan dibekukan selama fase PoC.

03

Pembangunan hasil yang dinilai

Prestasi dari efek, teknik, keselamatan dan tes pemulihan sebelum produksi.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

Petunjuk operasional timbal balik setelah pilot dan menyelesaikan latihan pengambilalihan aset.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau bisa mengerti dalam bisnis sebenarnya?

Contoh ses Contoh digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

Layanan klien AAI secara keseluruhan telah memenuhi tingkat respon secara keseluruhan, tetapi ada beberapa kesalahan serius dalam kebijakan pengembalian dana. Menerima dan pemeriksaan tidak harus diteruskan atas dasar skor rata-rata yang tinggi, tetapi komitmen pengembalian dana harus diklasifikasikan secara terpisah, mengharuskan bahwa referensi, keyakinan, transfer tenaga kerja, dan mekanisme audit dipenuhi, dan kemudian tes diuji kembali dengan sampel tetap.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

Persembahan beberapa isu mudah dalam pemilihan vendor secara dasar ad hoc

Hanya menerima dan memeriksa model jawaban, bukan memeriksa antarmuka sistem dan mundur abnormal

Mendapatkan kode sumber tetapi tidak dapat membuat ulang indeks pengetahuan atau menjalankan evaluasi

ACCEPTANCE

Bagaimana seharusnya kita akhirnya menerima dan mengkonfirmasi?

Materi final lema harus mencakup penilaian sumber, definisi indikator, item demi item, sampel gagal, pengujian sistem, mundur dari penyebaran, biaya operasi, keterbatasan yang diketahui dan daftar aset.

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.

Apakah kriteria penerimaan untuk proyek AI Enterprise sedang dikembangkan?

Ke Ke untuk memberitahu kita tugas bisnis dan batas risiko, pertama membedakan efek model, fungsi perangkat lunak, integrasi sistem, keselamatan dan indikator operasional.

Hubungi kami