Bagaimana proyek AI keluar dari sumber dan menerima? PoC, batas kontrak, pengiriman dan produksi pergi online?

Enam kategori input harus diidentifikasi sebelum tawaran AI outsourced

Yang pertama adalah untuk menggambarkan pengguna, tugas dan hasil bisnis. Sebagai contoh, \"membangun basis AI quenowledge\" tetap terlalu umum, dan harus memberikan informasi lebih lanjut tentang siapa yang bertanya, dari mana pengetahuan berasal, apakah mengutip, apakah membedakan antara otoritas, bagaimana menangani kegagalan untuk menjawab, dan apa yang mempengaruhi hasil. Semakin jelas tugas, semakin banyak tim AI outsourcing mampu menilai apakah konfigurasi, integrasi atau kustomisasi diperlukan.

Yang kedua adalah mengambil saham sampel dan pengetahuan, sistem dan antarmuka yang ada, penyebaran dan keamanan, ukuran penggunaan dan waktu akses.Pembeli harus mendasarkan asumsi dan eksklusi pada kondisi yang diketahui, dan tidak boleh menyembunyikan kolasi data, antarmuka pihak ketiga, biaya model dan kolaborasi pelanggan dalam total harga yang kurang batas.

• Operasional tugas, penggunaan peran dan indikator keberhasilan
• Sampel asli, sumber pengetahuan dan otorisasi data
• Perangkat lunak, antarmuka, nomor akun dan pengujian lingkungan yang ada
• Otoritas, keamanan, audit dan persyaratan penyebaran
• Jumlah pengguna, tugas, distribusi dan respon yang sama
• Klien yang bertanggung jawab, tingkat anggaran dan rencana akses

Empat kutipan yang umum untuk outsourcing dari proyek AI

Diagnosis adegan dapat didasarkan pada rentang penawaran tetap untuk menyampaikan peta jalan, risiko dan rencana PoC; PoC cocok untuk skenario terbatas, penawaran sampel dan siklus, dengan fokus pada akuisisi hasil validasi; total harga dapat diperbaiki dengan kebutuhan yang jelas dan tonggak sejarah melalui pengembangan aplikasi validasi dan perangkat lunak AI; dan dukungan bulanan R & D dapat digunakan ketika perubahan permintaan terus atau ketika kolaborasi dengan tim internal diperlukan selama jangka waktu yang lama.

Kuncinya adalah untuk memberikan risiko kepada orang yang paling mampu mengendalikan. Efek model belum divalidasi, tetapi pemasok diharuskan untuk memperbaiki harga total untuk semua hasil, dan penawaran biasanya mengandung premi risiko yang lebih tinggi atau selanjutnya diisi kembali oleh perubahan; ruang lingkup masih bergerak pada dasar bulanan yang tidak ditentukan, dan mungkin ada kurangnya tekanan pengiriman.

• kit Diagnostik: cocok untuk program dan dasar anggaran yang tidak terarah dan dibutuhkan
• Paket PoC: sesuai untuk validasi model, data dan kelayakan misi
• Proyek estertone: skop dan indikator muat relatif stabil
• Kolaborasi Monthly: cocok untuk operasi R & D, dan koordinasi multi-muka yang sedang berlangsung

Kontrak PoC adalah untuk membersihkan sertifikasi dan syarat-syarat untuk penghentian.

Tugas PC bukanlah sistem formal yang low-end. Tugasnya menjawab pertanyaan-pertanyaan kunci dengan input minimal: apakah data yang tersedia cukup, kualitas apa yang akan dicapai model, tugas apa yang membutuhkan pekerjaan manual, berapa banyak biaya lari tunggal, dan apa yang hilang pada baris produksi. Kontrak harus disertai dengan komposisi set tugas, indikator, versi, lingkungan demonstrasi, input pelanggan dan format pelaporan.

Proyek ini harus diizinkan untuk berhenti atau menyesuaikan setelah PoC, daripada secara otomatis memasuki pengembangan penuh. Sampel, metodologi evaluasi dan temuan teknis dari PoC tetap menjadi aset pengambilan keputusan yang dapat digunakan kembali untuk perusahaan.

Persalinan Food Development Outlook AI tidak dapat memiliki hanya satu alamat aplikasi

Selain antarmuka pengguna, proyek produksi harus menyampaikan persyaratan dan arsitektur, kode sumber atau protokol konfigurasi, antarmuka, aturan pengolahan data, tips dan versi proses, penilaian dan penilaian, matriks kompetensi, laporan uji, penyebaran skrip, alarm pengawasan, uplink, pelatihan operasional dan informasi transportasi.

Bisnis ini perlu dapat mengambil alih aset kunci. Ketersediaan kode, bagaimana hak kekayaan intelektual disepakati, bagaimana model dan akun cloud dipegang, bagaimana data diekspor, dan bagaimana kontrak dipindahkan setelah penghentian ditandatangani.

Tiga set bukti yang didiskusikan untuk penerimaan dan penerimaan proyek AI: efek, teknik dan operasi

Hasil-hasil yang diverifikasi menggunakan set tugas nyata beku, yang memeriksa penyempurnaan, akurasi, referensi sumber, penolakan, pembetulan manual, waktu respon dan biaya tunggal; fungsi penerimaan teknik, antarmuka, hak akses identitas, keamanan, kinerja, log, regresi abnormal dan pemulihan penyebaran; dan pengamatan penerimaan operasional tingkat adopsi pengguna nyata, siklus pemrosesan, back-to-work, intervensi manual dan hasil akhir.

Model tersebut tidak dapat 100% benar untuk semua pertanyaan terbuka, juga tidak dapat diterima dengan beberapa demonstrasi. Pihak-pihak harus menetapkan ambang batas yang berbeda untuk tugas yang berbeda: konten berisiko rendah dapat dimodifikasi secara manual, penilaian berisiko tinggi harus dikutip dan disetujui, dan over-authorization atau kurangnya bukti harus ditolak atau dipindahkan. Semakin dekat aturan penerimaan dan penerimaan adalah risiko nyata, semakin mudah proyek AI akan dijalankan untuk waktu yang lama.

• Bukti efek: sampel tetap, indikator, klasifikasi kegagalan dan variasi dalam versi
• Bukti proyek: tes, kelayakan, log, kinerja, publikasi dan restorasi
• Bukti bisnis: penggunaan, intervensi manual, siklus, biaya dan perubahan hasil

Kekebalan menetapkan kerjasama klien dan operasi di garis ke dalam garis tanggung jawab.

Proyek outsourced codeman AI mengharuskan klien merancang pemimpin bisnis dan teknologi, menyediakan data, pengetahuan, antarmuka dan lingkungan pengujian yang sah secara sah, dan mengkonfirmasi aturan bisnis, risiko dan hasil evaluasi dalam tata cara yang tepat waktu. Vendor tidak dapat menentukan keaslian pengetahuan, komitmen bisnis dan otorisasi data untuk klien, juga tidak dapat membutuhkan pemasok untuk memastikan hasil produksi ketika input sejati kurang.

Di dalam jendela operasi pertama dan cara di mana dukungan yang dipertahankan dapat disepakati dalam kontrak. Tanda penyelesaian nyata untuk perangkat lunak AI bukan hanya server yang dikerahkan, tetapi klien dapat menggunakan, mengamati, mempertahankan dan mengambil alih jika diperlukan.