Data dan kepatuhan
Keteridentifikasi masukan, dokumen, log dan model keluaran mana yang mengandung informasi sensitif, dan periksa penggunaan data vendor, retensi, area dan kebijakan kontrol akses.
Home Panduan pengambilan keputusan Proyek / Cloud AI dan penyebaran pribadi
PROJECT DECISION GUIDE¡Obbeza Enterprise AI memilih model awan atau deployment plvate
Proyek ini harus memilih hierarki berdasarkan tugas, data, efek, dan kapasitas, daripada mencakup seluruh adegan dalam satu penyebaran.
Jawab pertanyaannya.
Awan AI dan penyebaran pribadi
Kesensitivitasan rendah oleh, skenario perubahan cepat yang membutuhkan kemampuan modelling canggih dapat memprioritaskan penilaian dari compliance-based cloud-end API; privatisasi dapat dinilai ketika data tidak dapat dihapus dari Intranet, tertunda dan dikendalikan, dan sangat sumber daya-intensif; dan kebanyakan perusahaan lebih cocok untuk campuran programmes yang hierarkis oleh data dan tugas.
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.
Kesan Model
Penggunaan laws set real issues dari enterprise lebih akurat, petikan, alat panggilan dan stabilitas, daripada didasarkan pada daftar tunggal tokoh masyarakat.
Struktur biaya
Awan wanhadles biasanya dibayarkan pada tingkat panggilan; privatisasi juga mencakup daya komputasi, pengerahan model, pemantauan, keamanan, peningkatan dan biaya profesional.
Prestasi dan kemampuan kita
Asessi-asessi morfida adalah gabungan, masa respon, ketergantungan jaringan, program downgrade dan kontinuitas bisnis, dan proses kunci tidak dapat mengandalkan model tunggal saja.
Operasi dan pemerintahan
Ke mana pun dikerahkan, otoritas, log, penilaian, peringatan, pengetahuan pembaruan, umpan balik manual dan pengolahan pengecualian diperlukan.
Vendor suis dengan model
Untuk mengikat model tunggal penerapan model gateway dan lapisan kapabilitas-adaptabilitas dan untuk mempertahankan jalur alternatif untuk tugas-tugas penting.
Persiapan rekomendasi yang dilakukan sebelum komunikasi atau penilaian
Site Data RatingPenilaian Tugas NyataTarget yang ditunggu dan diselangModel prediksi suara panggilanDi dalam ruangan dan kondisi komparatifStrategi audit dan log izin keperizinanMekanisme penelaahan dan penurunan manual oglogoModel upgrade dan rencana penggantian
Cadangkan jalur ke implementasi
Dianjurkan agar adegan dan hierarki data selesai sebelum PoC skala kecil digunakan untuk membandingkan efek dan total biaya.
DECISION WORKSHEET
Kemudikan awan AI dan penyebaran swasta 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.
Data dan kepatuhan
Keteridentifikasi masukan, dokumen, log dan model keluaran mana yang mengandung informasi sensitif, dan periksa penggunaan data vendor, retensi, area dan kebijakan kontrol 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.
Kesan Model
Penggunaan laws set real issues dari enterprise lebih akurat, petikan, alat panggilan dan stabilitas, daripada didasarkan pada daftar tunggal tokoh masyarakat.
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.
Struktur biaya
Awan wanhadles biasanya dibayarkan pada tingkat panggilan; privatisasi juga mencakup daya komputasi, pengerahan model, pemantauan, keamanan, peningkatan dan biaya profesional.
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 minimum, skenario diorganisir dalam hierarki, penilaian misi nyata, target yang simultan dan tertunda, model call volume proyeksi, bersama-sama dengan volume bisnis saat ini, waktu pemrosesan rata-rata, anomali utama, sistem di tempat, hak akses data, ketergantungan pihak ketiga dan jendela akses. Versi informasi yang sama disediakan untuk pemasok yang berbeda dan deskripsi terpisah dari asumsi, eksklusi, masalah kerjasama pelanggan, pengiriman dan bukti penerimaan diperlukan untuk menghindari membandingkan total dari satu batas yang hilang.
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.
Apakah datanya aman setelah masa deployment Private?+
No. risiko seperti kelayakan nomor rekening, batas jaringan, log, celah, berkas model, personel transportasi dan akses terminal masih perlu dialamatkan.
Bisa kita gunakan model ganda pada saat yang sama?+
Rute-rute routes dapat dibuat dengan tugas, tingkat data, efek, biaya dan ketersediaan melalui gateway model yang diselaraskan, tetapi pengukuran dan pengaturan panggilan yang seragam diperlukan.
Apakah bisnis kecil cocok untuk deployment private?+
Vidiente tergantung pada keterbatasan data dan ukuran penggunaan.Dalam tidak adanya persyaratan Intranet wajib, layanan awan patuh biasanya digunakan untuk memvalidasi nilai sebelum dikerahkan secara eksklusif atau swasta berdasarkan panggilan dan penilaian risiko.
DECISION FAQ
Periksa semua 265 pertanyaan.Masalah umum yang berkaitan dengan proyek saat ini
Nama Font
Dimana seharusnya masuknya Enterprise AI Transformation dimulai?
Transportasi AI Enterprise harus dimulai dengan frekuensi yang nyata, tinggi, dan tugas operasional yang dapat diperiksa hasil, daripada pertama kali membeli model atau membangun platform besar. Rekam pemrosesan arus, waktu-menghitung, kerja-belakang, konsekuensi kesalahan dan liabilitas manual, dan pilih adegan di mana sampel tersedia dan dapat digunakan secara manual untuk menutupi bagian bawah.
Tiliklah jawaban penuhPerusahaan enterprise AI Efektifness, Keselamatan dan Operasi TerusApa yang harus saya lakukan dengan proyek "Enterprise AI"?
Proyek RUI AI yang enterprise tidak dapat mengukur hanya biaya mobilisasi model, juga tidak dapat diukur dengan \"berapa banyak orang yang diselamatkan\". Penting untuk mencatat waktu proses saat ini, waktu yang dihabiskan untuk kesalahan, waktu respon, kesempatan yang hilang dan biaya kepatuhan, dan untuk membandingkan perubahan nyata setelah AI telah online.
Tiliklah jawaban penuhPerusahaan enterprise AI Efektifness, Keselamatan dan Operasi TerusBagaimana proyek AI hendaknya mengembangkan penerimaan dan indikator pemeriksaan?
Proyek AI tidak dapat menerima dan menerima \"tampak baik\" atau berkomitmen 100% ketepatan data. Indikator harus meliputi kedua hasil bisnis, efek model, kinerja sistem, hak akses keamanan dan bottom-up manual.Koleksi uji harus berasal dari operasi nyata dan terstruktur sesuai dengan kesulitan dan risiko.
Tiliklah jawaban penuhPerusahaan enterprise AI Efektifness, Keselamatan dan Operasi TerusAI 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.
Tiliklah jawaban penuhRELATED
Pengalihan evaluasi proyekKau harus tetap tahu tentang jasamu.
Relevant
Enterprise AI Solutions
Dari adegan, data ke konstruksi aplikasi tingkat produksi
Untuk informasi lebih lanjut.RelevantProgram Peralihan Perkapalan ÁQAI
Perencanaan lanskap kombinasi, model gerbang dan kapasitas pemerintahan
Untuk informasi lebih lanjut.RelevantPengalihan evaluasi proyek AI
Persyaratan penyebaran dan dampak data kinologi
Untuk informasi lebih lanjut.