Bagaimana Anda mengembangkan kecerdasan AI? Jalur lengkap dari AI PoC ke implementasi produksi

Pertama, kita akan lihat apakah perusahaan membutuhkan pintar, aplikasi AI atau otomatisasi biasa.

Users often mix AI intelligence, chat robots, RAG knowledge base and workflow automation. Chat robots mainly perform question-and-answer sessions; RAG knowledge base allows answers to retrieve business information and provide a basis; ordinary automation is suited to the tasks set by the rules; AI intelligence bodies understand tasks, choose steps, call tools and continue to process them according to the results.

Proyek ini harus didahului dengan tujuan yang dicairkan kembali ke dalam tugas bisnis yang dapat diamati, seperti ” membaca permintaan untuk surat kutip, mengidentifikasi pelanggan dan produk, mencari harga ERP, menghasilkan kutipan draf dan mengirimkannya ke persetujuan penjualan”, bukannya ” melakukan badan intelijen penjualan ”. Deskripsi yang terdahulu dapat menentukan masukan, keluaran, pengetahuan, antarmuka, persetujuan dan anomali, sementara deskripsi terakhir hanya dapat membentuk demonstrasi dan tidak dapat membentuk standar kontrak dan penerimaan yang dapat diandalkan.

• Menentukan siapa yang menggunakan hasil dan baris mana dari bisnis yang mereka masukkan
• Membedakan model penilaian, aturan pasti, tindakan sistem dan kewajiban manual
• Identifikasi situasi yang harus ditolak, ditangguhkan atau diserahkan

Arekan AI PoC dengan set tugas yang sebenarnya, bukan sampel yang halus.

Nilai dari AI PoC adalah verifikasi dari item yang tidak diketahui yang kemungkinan besar mempengaruhi keberhasilan atau kegagalan proyek. Perusahaan harus mempersiapkan untuk tugas yang benar, berwenang dan dissensi, yang mencakup situasi umum maupun informasi yang hilang, konten yang bertentangan, format yang tidak biasa, kelayakan yang tidak memadai dan pengecualian operasional. Untuk pertanyaan pengetahuan dan jawaban, referensi, penolakan dan izin ke sumber; untuk pemrosesan dokumen, bidang kunci dan koreksi manual; untuk alat yang akan disebut, pemeriksaan validitas aksi, permintaan ulang dan pemulihan yang gagal.

¡PoC akan membekukan penilaian dan pengukuran, dasar manual dan kondisi untuk adopsi, menjalankan model log waktu, pengetahuan, tips, aturan, versi proses, penundaan, biaya panggilan dan intervensi manual.

• Dia mengeluarkan PC untuk prototipe aktif, evaluasi dan pengukuran, hasil item-by-case dan daftar kegagalan
• Kualitas, kecepatan, intervensi manual dan biaya berjalan tunggal dinilai pada waktu yang sama
• Membiarkan kesimpulan dari kelanjutan, re-kondisi, re-routing atau penghentian

Enter Aplikasi AI Pengembangan untuk membuat lingkaran bisnis tertutup di sekitar sistem yang ada

Perusahaan-perusahaan yang paling besar tidak perlu mengganti ERP, CRM, OA atau perangkat lunak industri untuk AI. Cara yang lebih rasional adalah dengan menjaga sistem yang ada tetap membawa data bisnis resmi seperti pelanggan, pesanan, kontrak dan keuangan, menyediakan konteks yang diperlukan untuk aplikasi AI melalui API, berita, dokumen, atau otomatisasi terkontrol. AI bertanggung jawab untuk memahami informasi yang tidak terstruktur, memperoleh pengetahuan dan jana rekomendasi, dan proses kepastian bertanggung jawab untuk bidang validasi, aliran negara dan bisnis kritis.

Pengembangan antarmuka wifonia tidak hanya mempertimbangkan panggilan yang berhasil. Setiap proses link identifikasi, hak akses minimum, pemetaan lapangan, permintaan berulang, pengujian ulang waktu, keberhasilan parsial, kompensasi manual dan batas pihak ketiga. badan cerdas melakukan kutipan, pengembalian, pembebasan publik atau modifikasi data kunci dengan tambahan konfirmasi personel yang disahkan dan link serial antara keluaran model, panggilan sistem, modifikasi manual dan hasil bisnis akhir ke dalam catatan tugas yang sama.

Apa kemampuan rekayasa akan perlu diselesaikan dari prototipe ke implementasi perangkat lunak

Prototipe tersebut biasanya hanya membuktikan bahwa pesaingan inti bekerja, dan bahwa pelaksanaannya dilakukan dengan menyelesaikan kelayakan identitas, pemrosesan informasi sensitif, audit operasional, antrian abnormal, kinerja gabungan, alarm pengawasan, distribusi skala kelabu, mundur versi dan pemulihan cadangan. Enterprise juga perlu mengelola model, tips, pengetahuan, aturan dan alat yang tidak dapat dikembalikan ke kondisi yang digunakan pada saat itu jika tidak tersedia setelah kesalahan tersebut.

Para ancedodes yang akan diimplementasikan oleh AI harus mencakup persyaratan dan batas misi, arsitektur sistem, kode sumber, konfigurasi, penilaian dan penilaian, laporan uji, matriks kompetensi, skrip penyebaran, manual operasi dan keterbatasan yang diketahui. Layanan model, algoritme, alat-alat pihak ketiga dan pengetahuan berkelanjutan adalah biaya jangka panjang, dan harus dikutip secara terpisah dari biaya pengembangan satu kali, menghindari harga awal yang muncul rendah dan tidak dapat distabilkan.

• Operasi berisiko tinggi fransisisasi tinggi memiliki identifikasi manual, suspensi dan mekanisme backup
• penguasaan Enterprise dari akun produksi, kode sumber, konfigurasi dan data inti
• Model latihan pra-online tidak tersedia, antarmuka adalah waktu-konsumsi dan backlog tugas tersedia

Bagaimana menerima intelijen AI dan menentukan apakah itu layak memperluas masukan

Kepakaran dan pemeriksaan yang dilakukan oleh pihak-pihak yang bersangkutan harus diulangi pada set tugas nyata yang diidentifikasi oleh kedua pihak, dan tingkat penyelesaian tugas, ketepatan bidang kritis, referensi pengetahuan, panggilan alat, intervensi manual, waktu respon, pemulihan kegagalan dan biaya harus diukur secara terpisah. Untuk output probabilitas, tidak boleh dijanjikan bahwa semua masukan akan diselesaikan 100% secara otomatis, tetapi sebaliknya rentang adopsi, tinjauan manual, penolakan pemrosesan dan non-support harus didefinisikan dengan jelas.

Penerimaan bisnis undia juga dibandingkan dengan dasar pra-garis. Suatu proses yang menangani 1.000 tugas per bulan dan mengambil rata-rata 15 menit waktu manual hanya merupakan titik awal untuk pengukuran; diperlukan untuk mengamati siklus pemrosesan, kerja-kembali, adopsi pengguna dan hasil klien pada tingkat tugas yang sama dan dengan kualitas yang sama. Hanya jika ambang kualitas tidak dikurangi, pekerjaan manual memang dikurangi dan biaya operasi diterima adalah tepat untuk mereplikasi lebih banyak proses bisnis.

Bukti mana yang harus diperiksa ketika memilih Pengembangan Aplikasi AI

Firma woznezi harus lebih teliti memeriksa kemampuan tim untuk memahami misi bisnis, menetapkan penilaian yang nyata, merancang antarmuka sistem, menangani keamanan otoritas dan gagal, dan menunjukkan skenario mana yang sementara tidak cocok untuk AI. Tim calon diperlukan untuk menggunakan set informasi dissensensi yang sama untuk menggambarkan program, risiko, kisaran PoC, kesenjangan produksi dan asumsi biaya, yang lebih berbeda dari menonton presentasi generik.

Ini akan kedua-duanya berisi ketidakpastian mengenai efektivitas AI dan memastikan bahwa perusahaan memiliki pengetahuan, penilaian, kode sumber, konfigurasi dan metode operasi meskipun model atau tim layanan diganti.