Home / FAQs / onderneming AI effecten, veiligheid en continue operaties
QUESTION & ANSWER

AI PoC werkt goed. Waarom verandert het wanneer het op de lijn staat?

De PoC gebruikt vaak een selectie van samples, een klein aantal gebruikers en een stabiele omgeving, en de gegevens en operaties die het productiesysteem geconfronteerd wordt zijn complexer. Kennisupdates, privileges filters, vertragingen in interfaces, en co-optations en gebruikersuitdrukking verschillen zijn allemaal minder effectief.

Beantwoord de vraag.

Ten eerste, geef conclusies die kunnen worden gebruikt voor de besluitvorming

De PoC bewijst dat een pad kan worden opgezet onder een beperkte voorwaarde en betekent niet dat het volledige bedrijf kan worden gestabiliseerd. De productieomgeving zal worden gekenmerkt door ontbrekende documenten, oude kennis, spraakproblemen, onbevoegde gegevens, interface falen en piekverzoeken.

DECISION FACTORS

Welke voorwaarden moeten worden vastgesteld voordat een oordeel wordt uitgesproken?

Dezelfde vraag kan verschillende antwoorden hebben in verschillende bedrijfs-, data- en projectfasen. Er wordt voorgesteld de volgende voorwaarden te controleren en de gemeenschappelijke bevindingen op het web in hun eigen projecten op te nemen.

Uitlijning van PoC monsters met productie input distributieStabiele update, ophalen en toestemming filteren van kennisOf externe interfaces, co-opt, tijdsoverschrijdingen en kosten processen beïnvloedenOf de hints, modellen en veiligheidsbeleid veranderen wanneer ze online gaan
ACTION STEPS

Voorgestelde volgorde van de voorschotten

01

Eerst zullen we duidelijk zijn over het doel en de grens.

Vergelijk de PoC-gegevens met de werkelijke stroom en identificeer de onderbedekte categorieën.

02

Validatie Zeer belangrijke afhankelijkheid

Maak end-to-end log records van ophalen, genereren, gereedschap en handmatige resultaten.

03

Ontwikkeling van de te beoordelen resultaten

• Validatie van productieketens door schaduwmodus of kleine gebruikersbereik.

04

Zorg ervoor dat u de volgende stap met de echte resultaten te beslissen.

Autoterugkeer en regressie door fout type en instelling.

PRACTICAL EXAMPLE

Hoe begrijp je dat in de praktijk?

Voorbeeld gebruikt om de methode van beoordeling te illustreren

De presentatie van de kennisassistent is bedoeld om alleen vragen te beantwoorden die door het projectteam worden georganiseerd, en wanneer ze online zijn, gebruiken medewerkers afkortingen, kruisdocumenten en vragen over onbevoegde informatie. Zonder toegang, synoniemen en afwijzingsbeoordelingen kan de presentatie niet worden omgezet in een stabiel gebruik.

COMMON RISKS

De makkelijkste put om op te stappen.

We gaan de resultaten van het kleine monster naar de volledige business sturen.

Modellen of kennisstructuren wijzigen zonder opnieuw te testen

Kijk naar het laatste antwoord, niet het zoeken en het gereedschap bellen bewijs.

ACCEPTANCE

Hoe moeten we uiteindelijk ontvangen en bevestigen?

De productieacceptaties moeten gebaseerd zijn op werkelijke stroomverhoudingen, continue observatieperioden en gedifferentieerde foutstatistieken, bevestiging van nauwkeurigheid, weigering, autoriteit, vertraging, kosten en beschikbaarheid, en handmatige toetsing, degradering en regressie.

Bij de voorbereiding op communicatie met leveranciers of interne teams, wordt aanbevolen om huidige processen, representatieve monsters, bestaande systemen, planningstijd en budgetniveaus worden gebracht. Eerst, de onbekende items zijn duidelijk gemarkeerd, en dan wordt besloten om gebruik te maken van diagnostiek, PoC, vaste-range projecten of lopende onderzoek en ontwikkeling, die meestal betrouwbaarder is dan een directe vraag naar een prijs en duur zonder grenzen.

Uw projectvoorwaarden verschillen van de bovenstaande voorbeelden?

Operationele doelstellingen, bestaande systemen, steekproef en geplande tijd kunnen worden verzameld voordat consultants een voorlopige beoordeling kunnen maken van de feitelijke grenzen.

Associate project consultants