Jika perusahaan ingin menggunakan AI, apakah itu harus dimulai dengan model atau mengubah proses?

Mari kita lihat apa yang bisa kita lakukan.

Kemudahan Enterprise AI harus dimulai dengan tugas bisnis dan hasil proses, bukan dengan model promotement pertama. Ketika proses bingung dan data tidak tunduk pada liability, AI hanya akan memperbesar inkonsistensi. Pertama, akan mengidentifikasi pengguna, masukan, hasil yang diharapkan, izin manual dan tindakan sistem, kemudian memilih model, RAG, aturan atau rute otomatis menggunakan sampel nyata.

Apa yang harus kita lakukan dengan adegan ini?

Langkah pertama dalam proyek adalah menentukan proyek informasi apa yang harus dilakukan, dalam hal ukuran, rute konstruksi, seleksi produk dan titik masukan AI. Langkah pertama adalah untuk mendefinisikan input nyata, output yang diinginkan, hak akses alat, izin manual, indikator penanganan dan penerimaan operasional yang tidak biasa, dan kemudian memutuskan apakah menggunakan aturan, skrip, API, Codex atau AIAgent lainnya, di sekitar apakah sebuah perusahaan ingin menggunakan AI.

Cadangkan jalan untuk perbaikan

1. 1
   Proses status pemulihan dan dasar biaya

   Mengeluarkan tugas dan anomali perwakilan terkini dan terkini, mengidentifikasi peserta, input output, waktu dan biaya saat ini.

2. 2
   Prioritanisasi berdasarkan nilai, risiko dan kondisi implementasi

   Distinksi ugutan antara tindakan yang melakukan tindakan sendiri, yang memerlukan konfirmasi manual dan yang melarang pemrosesan otomatis.

3. 3
   Pertama, coba cincin tertutup kuantitatif.

   Mulailah dengan draft, salinan atau adegan terbatas, dan jaga pemindahan abnormal dan mundur.

4. 4
   Sambungan atau pengubah-pengubahan rute melalui keputusan data

   Pengamatan berkelanjutan terhadap akurasi, adopsi, siklus pengolahan, kesalahan dan hasil bisnis yang nyata.

Cara mengotomasi penerimaan dan pemeriksaan benar - benar efektif.

¡Penerimaan tidak dapat didasarkan semata-mata pada apakah demonstrasi tunggal berjalan. Hasil berikut harus diamati secara terus menerus menggunakan sampel independen dan anomali nyata, dan dasar pra-modifikasi dari kaliber yang sama harus dipertahankan:

• Apakah proses inti finid benar-benar disingkat
• Apakah data kunci membentuk kalibre seragam
• Penggunaan staf secara terus menerus
• Masukan Rekonseling, biaya operasi dan nilai bisnis

Otorisasi, persetujuan, audit dan pengambilalihan manual juga harus diverifikasi apabila menyangkut jumlah, komitmen pelanggan, privasi, kepatuhan, perubahan produksi atau operasi penghapusan.

Teruslah belajar tentang program itu