Diagnosa tuntutan dan adegan
Kepastian apakah proyek tersebut layak dikerjakan dan apa yang akan dilakukannya pada fase pertama.baseline operasional, pengguna target, tugas nyata, data sampel, kondisi sistem, risiko dan jalur kandidat
Home Panduan / Panduan Keputusan Proyek / Pengembangan dan Proses Pembangunan AI Tersendiri
PROJECT DECISION GUIDEPengembangan dan Proses Pembangunan Langganan AI: Dari diagnosis adegan ke produksi on-line
Alasan paling rentan bagi kegagalan Pengembangan AI Custom bukanlah model yang tidak cukup baru, tetapi bahwa permintaan masih terjebak dalam \"menjadi asisten AI.\" Sebelum mendirikan proyek, ide tersebut harus diterjemahkan ke dalam pengguna nyata, tugas spesifik, output masukan, data pengetahuan, tindakan sistem, konsekuensi kesalahan dan indikator yang dapat dibalikkan, dan kemudian ke dalam fase konstruksi PoC dan produksi.
Jawab pertanyaannya.
Kebutuhan dan Proses Pembangunan AI Suai
Proses yang dapat diandalkan biasanya dibagi menjadi diagnostik adegan, permintaan dan set tugas, penilaian PoC, desain produk dan arsitektur, pengembangan produksi dan integrasi sistem, upline skala kelabu dan operasi berkelanjutan. Berkas permintaan tidak harus dimulai dengan semua tombol, tetapi harus menunjukkan loop tertutup bisnis, kelayakan peran, sampel, antarmuka, garis bawah massal, pedal manual dan pengiriman aset. PoC pertama menentukan rentang produksi setelah efek model s tidak diketahui, dan prototipe demonstrasi tidak dapat dianggap sebagai versi langsung online.
SCOPE & BUDGET LEVELS
Pertama, masukan jelas ke batas oleh fase proyek
UDO lapisan berikut digunakan untuk menetapkan garis dasar untuk anggaran dan penerimaan, dan lingkup yang sebenarnya masih perlu dinilai dalam kaitannya dengan status quo, antarmuka dan persyaratan waktu.
PC dan program membekukan
Efek model dan teknologi kunci yang sah tidak diketahuiTugas tetap techholased set, prototipe operasional, evaluasi item-by-project, kinerja biaya, kesenjangan produksi dan program fase pertama
Pengembangan dan operasi Produksi
Pembangunan kapasitas efektif secara efektif sebagai perangkat lunak berkelanjutanProduk akhir, akses antarmuka, uji penyebaran, pengintaian mundur, pengetahuan transfer dan evaluasi terus menerus
DECISION FACTORS
Elemen kunci yang akan diperiksa untuk pengambilan keputusan
Pertama, batas-batas kekangan dan tanggung jawab diidentifikasi, maka rute teknis dan modalitas kerja sama dibandingkan.
Definisi mandat operasional
Kata - kata yang menunjukkan siapa yang menangani masukan apa dalam proses apa, hasil apa yang diperlukan untuk diperiksa, dan biaya dan masalah apa saja yang sedang dialamatkan.
Contoh dan kondisi pengetahuan
Kesiapkan sampel normal, tidak biasa, konflik, hilang dan berisiko tinggi, dan mengidentifikasi sumber pengetahuan, pembaruan frekuensi dan hak akses.
Model dan rute teknik
Alat yang lebih matang, model API, RAG, peraturan, Agen, baik-tuntunan dan penyebaran pribadi, tidak membuat persyaratan teknis.
Batasan Data Sistem & Data Sistem OBN
Identifikasi data primer, antarmuka, aksi-tulis dan anomali pengolahan untuk ERP, CRM, OA, database dan sistem pihak ketiga.
Kewenangan Peranan dan tanggung jawab manual
Diafine apa yang dapat dilihat pengguna, apa yang dapat diimplementasikan AI, hasil apa yang harus disetujui, dan siapa yang mengambil alih ketika mereka gagal.
Penunjukan mutu dan penerimaan Magonal
Diafleksikan secara terpisah target untuk penyelesaian misi, kesalahan serius, kutipan, penolakan, kinerja, biaya dan penggunaan operasional.
Rencana Phase untuk bekerja dengan klien
¡C) Orang yang bertanggung jawab atas sampel, antarmuka, kepastian peraturan, lingkungan uji dan penerimaan operasional dan penerimaan, dan waktu, termasuk dalam rencana.
PDFifine Pergi online dan terus beroperasi
Sebelum memperbarui pengetahuan, model versi, penilaian regresi, peringatan biaya, pembuangan masalah dan tanggung jawab iteratif selanjutnya.
Persiapan rekomendasi yang dilakukan sebelum komunikasi atau penilaian
Tujuan operasi dan indikator keberhasilan periode pertamaTarget pengguna dan proses lengkap saat iniContoh misi biasa dan luar biasaSumber pengetahuan data dan bagaimana itu disahkanSistem, antarmuka, dan akun uji yang ada tidak dapat ditemukanHak Peranan, persetujuan dan pembuangan kesalahanKekangan, keamanan, kinerja dan anggaranKode sumber, konfigurasi, evaluasi dan persyaratan pengiriman dokumen
Cadangkan jalur ke implementasi
Sebuah ringkasan satu halaman proyek digunakan untuk membersihkan bisnis loop tertutup dan kondisi kunci sebelum bisnis dan teknologi secara bersama-sama dievaluasi. Untuk tugas kualitas model, pengetahuan retrieveval atau alat call-up, POC tersedia secara independen; kebutuhan produksi, antarmuka dan penjadwalan dibekukan setelah adopsi.
DECISION WORKSHEET
Kemi_han Mentransplakan kebutuhan dan proses pembangunan AI Custom AI ke dalam pengambilan keputusan yang dapat ditegakkan
Karya-karya berikut membantu perusahaan untuk mengatur nasihat yang tidak jelas ke dalam berbasis vendor, internal-approval dan proyek-receivable masukan.
Definisi mandat operasional
Kata - kata yang menunjukkan siapa yang menangani masukan apa dalam proses apa, hasil apa yang diperlukan untuk diperiksa, dan biaya dan masalah apa saja yang sedang dialamatkan.
Jika faktor tetap tidak pasti, sebuah diagnostik atau validasi skala kecil harus disusun dan tidak tepat untuk memasukkan kisaran harga total tetap yang tidak dapat divariasikan secara langsung.
Contoh dan kondisi pengetahuan
Kesiapkan sampel normal, tidak biasa, konflik, hilang dan berisiko tinggi, dan mengidentifikasi sumber pengetahuan, pembaruan frekuensi dan hak akses.
Jika faktor tetap tidak pasti, sebuah diagnostik atau validasi skala kecil harus disusun dan tidak tepat untuk memasukkan kisaran harga total tetap yang tidak dapat divariasikan secara langsung.
Model dan rute teknik
Alat yang lebih matang, model API, RAG, peraturan, Agen, baik-tuntunan dan penyebaran pribadi, tidak membuat persyaratan teknis.
Jika faktor tetap tidak pasti, sebuah diagnostik atau validasi skala kecil harus disusun dan tidak tepat untuk memasukkan kisaran harga total tetap yang tidak dapat divariasikan secara langsung.
Apa yang hendaknya memuat ringkasan penilaian yang serupa?
Pada suatu minimum, tujuan bisnis dan indikator sukses pertama, pengguna target dan proses lengkap saat ini, sampel perwakilan tugas normal dan luar biasa, sumber data pengetahuan dan delegasi otoritas dikolasi, bersama-sama dengan volume bisnis saat ini, waktu pemrosesan rata-rata, anomali utama, sistem sudah berada di tempat, hak akses data, ketergantungan pihak ketiga dan jendela daring. Versi informasi yang sama disediakan kepada pemasok yang berbeda dan meminta asumsi, eksklusi, masalah kerja sama pelanggan, pengiriman dan bukti penerimaan secara terpisah dinyatakan untuk menghindari hanya membandingkan harga total satu perbatasan.
Sebagai contoh, perusahaan mengharapkan proyek tersebut akan menghemat 160 jam kerja per bulan, tetapi angka ini harus dipecahkan ke dalam jumlah tugas, tabungan waktu tunggal, tingkat adopsi dan rasio ulasan manual. Jika hanya 40 persen pengguna yang menggunakan periode pertama, atau jika proses baru meningkatkan proses ulasan, keuntungan sebenarnya akan jauh lebih rendah dari perkiraan yang jelas.
Empat jenis bukti yang disarankan untuk ditanyai selama komunikasi vendor
Yang pertama adalah bukti ruang lingkup: konsistensi versi permintaan, proses bisnis, prototipe, antarmuka dan eksklusi; yang kedua adalah bukti rekayasa: apakah teknologi serupa memiliki struktur yang dapat diakses, manajemen kode, pengujian, penyebaran dan metode manajemen masalah; yang ketiga adalah bukti personel: apakah peserta aktual, tahap input, tanggung jawab dan mekanisme penggantian jelas; dan yang keempat adalah bukti pengiriman: bagaimana kode sumber, data, nomor rekening, dokumen, pelatihan, jaminan kualitas dan transportasi diserahkan. Adalah normal bagi pemasok untuk tidak dapat menyediakan kerahasiaan pada tahap penawaran, tetapi harus mampu menjelaskan metode mereka sendiri dan bukti yang dapat dikembangkan di bawah proyek ini.
UDO disarankan bahwa kejelasan ruang lingkup, keandalan kritis, kapasitas tim, penegakan penerimaan dan pengambilalihan jangka panjang dinilai secara terpisah dan bahwa dasar untuk setiap skor dicatat.Jika sebuah programme lebih murah, antarmuka, migrasi, pengujian atau tanggung jawab online dikecualikan, maka harus diubah ke kaliber pengiriman yang sama sebelum perbandingan.
Prinsip penilaian
Halaman ini menyediakan kerangka pengambilan keputusan yang tidak merupakan penawaran tetap atau komitmen kinerja.
FAQ
FAQs
Masalah yang paling umum sebelum kerjasama jelas dinyatakan di muka.
Bisa aku berkonsultasi dengan pengembangan AI tanpa berkas permintaan lengkap?+
vendor dapat membantu menghasilkan permintaan, dan keabsahan bisnis dan data delegasi masih perlu dikonfirmasi oleh kepala perusahaan.
Kenapa proyek AI harus menyiapkan sampel yang gagal?+
Model ini dilebih-lebihkan oleh sampel ideal. Informasi hilang, pengetahuan konflik, permintaan ultra vires, kegagalan antarmuka dan sistem penentuan tugas berisiko tinggi memerlukan penolakan, persetujuan, mundur atau transfer tenaga kerja.
Mengapa kau menghitung ulang setelah adopsi PoC?+
Autifikasi PoC adalah kemampuan kunci, dan versi produksi juga berisi produk, kelayakan, antarmuka, keselamatan, kinerja, pemantauan dan transportasi.Hasil validasi mengurangi barang-barang yang tidak diketahui dan membongkar ruang lingkup pekerjaan yang harus ditangani.
Bagaimana siklus pembangunan AI biasanya bekerja?+
Siklus Pembangunan AI Custom seharusnya membedakan antara diagnosis permintaan, PoC, pengembangan produksi, kesejajaran sistem dan skala kelabu ke atas.
Siapa yang akan mempertahankannya saat AI online?+
Kepala operasional yang mempertahankan aturan misi dan pengetahuan, tim teknis mempertahankan aplikasi, antarmuka dan penyebaran, dan AI operasional peran pemeliharaan penilaian, model dan biaya.
DECISION FAQ
Periksa semua 265 pertanyaan.Masalah umum yang berkaitan dengan proyek saat ini
Pengembangan AI, kustomisasi aplikasi AI dan konstruksi antarprise AI
Apa yang biasanya dibutuhkan untuk pengembangan langganan Enterprise AI?
Siklus ini tergantung pada lingkup operasi, persiapan sampel, model item yang tidak diketahui, antarmuka sistem, keamanan hak dan persyaratan akses.Lainan tunggal dapat divalidasi dengan beberapa minggu PoC, dan versi produksi biasanya membutuhkan pengembangan produk bulanan, integrasi, pengujian dan operasi uji coba.Lebih bijaksana untuk naik link minimum tetapi lengkap, daripada mencakup semua sektor sekaligus.
Tiliklah jawaban penuhPengembangan Aplikasi dan Enterprise AI Konstruksi Perangkat Lunak AIApa bedanya Pengembangan Aplikasi AI antara pengembangan perangkat lunak umum?
Perangkat lunak normal process input dan mengembalikan hasil yang dapat diprediksi terutama sesuai dengan aturan yang ditetapkan, dan aplikasi AI juga menghadapi masalah output model yang tidak stabil, perubahan versi pengetahuan, kualitas data dan tinjauan manual. Keduanya membutuhkan permintaan, produk, back-end, antarmuka, pengujian, penyebaran dan mobilitas, dan AI tidak menggantikan rekayasa perangkat lunak.Reliable AI Application Development adalah penambahan penilaian misi, dasar referensi, patner otoritas, pengambilalihan manual, model biaya dan operasi berkelanjutan berdasarkan rekayasa perangkat lunak generik.
Tiliklah jawaban penuhAI Outsourcing procement, kutipan dan penerimaanInformasi apa yang perlu disiapkan perusahaan sebelum proyek AI di outsourcing?
Perusahaan tidak perlu melengkapi persyaratan lengkap sebelum berkonsultasi, tetapi setidaknya mempersiapkan tujuan bisnis, menggunakan peran, tugas representatif, proses yang ada, data pengetahuan yang tersedia, sistem terkait dan waktu perencanaan. Informasi sensitif dapat disensitifkan dan kemudian dibuka secara bertahap setelah pihak-pihak telah menandatangani perjanjian kerahasiaan. Semakin banyak informasi mencerminkan tugas yang sebenarnya, semakin mudah bagi tim outsourcing AI untuk menilai apakah adegan layak dilakukan, bagaimana ZQPoC dirancang dan apa biayanya.
Tiliklah jawaban penuhPengembangan perangkat lunak dan outsourcing proyekApa yang harus menjadi pilihan perangkat lunak outsourcing dan tim membangun sendiri?
Perangkat lunak outsourcing Software biasanya lebih efektif jika bisnis membutuhkan kontinum jangka panjang dan perusahaan memiliki kemampuan manajemen produk dan teknologi.Jika target didefinisikan dengan jelas, awal cepat diperlukan atau ada kekurangan kapasitas yang berdedikasi sementara, banyak perusahaan mempertahankan produk dan pemilik teknologi, meninggalkan fase R & D atau konstruksi yang didedikasikan kepada tim luar.
Tiliklah jawaban penuhRELATED
Pengalihan evaluasi proyekKau harus tetap tahu tentang jasamu.
Relevant
Penjanaan AI dan Pengembangan Aplikasi Model Bahasa Besar
Lihat berbagai layanan dari tugas, pengetahuan, generasi hingga rekayasa produksi
Untuk informasi lebih lanjut.RelevantSoftware dan penilaian awal proyek AI
Kebutuhan pengepakan, status, anggaran dan jadwal dalam peramban
Untuk informasi lebih lanjut.RelevantPenjanaan Aplikasi Pembangunan AI
Pengertian produk lengkap dan batas rekayasa melampaui akses model
Untuk informasi lebih lanjut.RelevantBiaya dan siklus Pembangunan Suai Langganan Enterprise AI
Dasar-dasar anggaran dasar yang dibentuk oleh mandat, data, antarmuka, penyebaran dan operasi
Untuk informasi lebih lanjut.