Home / FAQs Teknik konteks Enterprise, migrasi model dan proses kecerdasan
QUESTION & ANSWER

Data dan sistem apa yang perlu dipersiapkan perusahaan untuk pekerjaan konteks Agen?

Pertama, peran pengguna, output input nyata, sumber pengetahuan, objek bisnis, antarmuka sistem, otoritas dan catatan pemrosesan sejarah dari tugas pertama tidak perlu dimulai dengan agregasi lengkap dari seluruh data perusahaan. Kuncinya bukan jumlah data, tetapi apakah mungkin untuk menjelaskan siapa yang mempertahankan setiap informasi, ketika valid, yang dapat mengaksesnya dan bagaimana itu dikoreksi ketika salah.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, berikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan

Proyek konteks GOZOZOZO: misi dan deskripsi pengguna untuk menentukan apa yang AI bekerja; berkas pengetahuan dan versi dan pemeliharaan mereka; objek bisnis terstruktur seperti klien, produk, perintah, proyek, dll; entri data waktu-nya yang nyata seperti API, database atau peristiwa; peran, organisasi, lapangan dan hak akses pergerakan; tugas historis yang mewakili situasi normal, tidak biasa, konflik dan vires ultra. Setiap sumber mencatat sistem akuntabilitas primer, pembaruan, otorisasi hukum dan gagal. Ketidakhadiran antarmuka tidak selalu mencegah PoC, yang dengan diverifikasi, tetapi harus diselesaikan secara audit, dan proses audit harus dilakukan secara online.

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 hasil tugas pertama dapat didamaikan dengan jelasKewujudan sistem akuntabilitas utama dan staf pemeliharaan untuk pengetahuan dan dataApakah antarmuka gorgou dapat menstabilkan pembacaan atau penulisan dan mengembalikan status galatKepekaan, desentralisasi, dan perekaman dasar penggunaan data sensitif
ACTION STEPS

Cadangkan perintah dari awal

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Pilih tugas pertama dengan frekuensi tinggi dan kesalahan untuk pergi ke manual bawah.

02

Ketergantungan Kunci Validasi

Buat tugas, pengguna, data, pengetahuan, alat dan izin matriks.

03

Pembangunan hasil yang dinilai

Bersiap untuk mewakili sampel normal, absen, konflik dan kelebihan wewenang.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

Validasi vokasi dengan domain data terbatas, kemudian penyelesaian sinkronisasi real-time dan tanggung jawab operasional.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau bisa mengerti dalam bisnis sebenarnya?

Contoh ses Contoh digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

Asisten penawaran awal tidak perlu membaca semua informasi perusahaan, tetapi hanya mengidentifikasi identitas penjualan, jangkauan produk pelanggan, tabel harga yang valid, kutipan sejarah, aturan biaya, otoritas persetujuan dan antarmuka CRM. Harga ekitori, diskon khusus dan istilah eksklusif pelanggan adalah subjek prioritas yang bertentangan dan penawaran formal masih tunduk pada konfirmasi oleh personel yang berwenang. Konteks kecil seperti itu lebih mudah diterima dan diterima daripada mengimpor semua berkas web tanpa batas. Contoh tidak mewakili kinerja klien tertentu, dan kesimpulan aktual perlu diverifikasikan dalam penggabungan dengan volume bisnis, sistem sampel, dan liability.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

Pertama, kita akan mencari database vektor sebelum kita menemukan tugas bisnis.

Informasi tidak tersedia dan dipertahankan, tetapi membutuhkan AI untuk selalu menjawab kebijakan terbaru

Lanjutkan penggunaan snapshot data statik dari PoC selama produksi

ACCEPTANCE

Bagaimana seharusnya kita akhirnya menerima dan mengkonfirmasi?

Daftar informasi proyek odeki harus menunjukkan sumber, format, orang, otoritas, frekuensi pembaruan, retensi dan aturan penghapusan. Versi sampel harus ditelusuri dari akhir ke data asli dan versi; sistem harus menolak untuk menjawab, menurunkan atau mentransfer data ketika antarmuka simulasi telah diwaktukan, konflik informasi, over-authorisasi pengguna dan data kadaluarsa, daripada terus berspekulasi.

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