Als een onderneming AI wil gebruiken, moet het dan beginnen met het model of het proces wijzigen?
Enterprise AI moet beginnen met zakelijke taken en procesresultaten, niet met het eerste aankoopmodel. Wanneer processen verward zijn en gegevens niet aansprakelijkheid onderworpen zijn, zal AI alleen inconsistenties vergroten. Ten eerste zal het gebruikers, input, verwachte resultaten, handmatige klaring en systeemacties identificeren, vervolgens modellen, RAG's, regels of geautomatiseerde routes selecteren met behulp van echte samples.
Deze video wordt gebruikt voor het leren van kennis en interne discussies.
Laten we eens kijken wat we kunnen doen.
Enterprise AI moet beginnen met zakelijke taken en procesresultaten, niet met het eerste aankoopmodel. Wanneer processen verward zijn en gegevens niet aansprakelijkheid onderworpen zijn, zal AI alleen inconsistenties vergroten. Ten eerste zal het gebruikers, input, verwachte resultaten, handmatige klaring en systeemacties identificeren, vervolgens modellen, RAG's, regels of geautomatiseerde routes selecteren met behulp van echte samples.
De video-inhoud van dit nummer wordt gelezen
De volgende zijn gestructureerde tekstuele interpretaties van de video voor de huidige periode, die toelaten om snel te lezen, interne discussie en zoeken; het is niet volledig ondertiteld. Rond.Around.businesses moeten AI eerst gebruiken, model of proces eerst.., wordt voorgesteld dat een onderscheid worden gemaakt tussen symptomen, zakelijke oorzaken en systeemverbeteringen alvorens te beslissen of procesaanpassingen, data governance, systeemintegratie, automatisering of aanpassing ontwikkeling nodig zijn.
1. Hoe het AI-scenario moet worden gedefinieerd
Het proces zelf is verwarrend en gegevens zijn niet verantwoordelijk. Ten eerste, het identificeert gebruikers, input, verwachte resultaten, handmatige klaringen en systeemacties, dan selecteert modellen, RAG s, regels of geautomatiseerde routes met behulp van echte monsters. Voor dit punt van oordeel, de werkelijke taken, documenten, communicatie records of systeem logs moeten worden getrokken om de frequentie, wachttijd, back-to-work kosten, verantwoorde posities en uitzonderingen controleren.
2. Waarom processen en gegevensvoorbereiding vooraf gaan aan modellen
Het proces zelf is verwarrend en gegevens zijn niet verantwoordelijk. Ten eerste, het identificeert gebruikers, input, verwachte resultaten, handmatige klaringen en systeemacties, dan selecteert modellen, RAG s, regels of geautomatiseerde routes met behulp van echte monsters. Voor dit punt van oordeel, de werkelijke taken, documenten, communicatie records of systeem logs moeten worden getrokken om de frequentie, wachttijd, back-to-work kosten, verantwoorde posities en uitzonderingen controleren.
3. Hoe de eerste fase ingangen met de PoC te controleren
Het proces zelf is verwarrend en gegevens zijn niet verantwoordelijk. Ten eerste, het identificeert gebruikers, input, verwachte resultaten, handmatige klaringen en systeemacties, dan selecteert modellen, RAG s, regels of geautomatiseerde routes met behulp van echte monsters. Voor dit punt van oordeel, de werkelijke taken, documenten, communicatie records of systeem logs moeten worden getrokken om de frequentie, wachttijd, back-to-work kosten, verantwoorde posities en uitzonderingen controleren.
Wat moeten we met deze scène doen?
De eerste stap in het project is om te bepalen wat informatieprojecten moeten doen, in termen van grootte, bouwroute, productselectie en AI ingangspunten. De eerste stap is om echte input, gewenste output, gereedschapsvoorrechten, handmatige klaring, ongebruikelijke handling en operationele acceptatie indicatoren te definiëren, en vervolgens te beslissen of regels, scripts, API, Codex of andere AIAgents te gebruiken, rond of een onderneming AI wil gebruiken.
De verificatie van de voorwaarden, aansprakelijkheid, gegevensbronnen en uitzonderingen geschiedt met behulp van echte monsters en de presentatie wordt niet gebruikt als vervanging voor productie-informatie.
De verificatie van de voorwaarden, aansprakelijkheid, gegevensbronnen en uitzonderingen geschiedt met behulp van echte monsters en de presentatie wordt niet gebruikt als vervanging voor productie-informatie.
De verificatie van de voorwaarden, aansprakelijkheid, gegevensbronnen en uitzonderingen geschiedt met behulp van echte monsters en de presentatie wordt niet gebruikt als vervanging voor productie-informatie.
Voorgestelde paden voor verbetering
- 1Herstelstatusproces en kostenbasis
Het selecteren van recente en representatieve taken en anomalieën, het identificeren van deelnemers, input-outputs, tijd en huidige kosten.
- 2Prioriteit op waarde, risico en uitvoeringsvoorwaarden
Onderscheid tussen handelingen die zelf uitvoeren, die handmatige bevestiging vereisen en die automatische verwerking verbieden.
- 3Probeer eerst een kwantitatieve gesloten ring.
Begin met de ontwerp, een kopie of een beperkte scène, en houd de abnormale transferer en terugtocht.
- 4Uitbreiding of omleiding van routes door middel van databesluiten
Continue observatie van nauwkeurigheid, adoptie, verwerking cyclus, fout en echte bedrijfsresultaten.
Hoe de ontvangst en inspectie automatiseren is echt effectief.
De acceptatie kan niet uitsluitend gebaseerd zijn op de vraag of één enkele demonstratierun wordt uitgevoerd. De volgende resultaten moeten continu worden waargenomen met behulp van onafhankelijke monsters en echte afwijkingen, en premodificatie basislijnen van hetzelfde kaliber moeten worden gehandhaafd:
- Of kernprocessen echt ingekort zijn
- Of sleutelgegevens een uniform kaliber vormen
- Voortzetting van de inzet van personeel
- Vergelijken van input, exploitatiekosten en bedrijfswaarde
De autorisatie, goedkeuring, audit en handmatige overname moeten ook worden gecontroleerd als het gaat om het bedrag, de klant commitment, privacy, compliance, productie verandering of verwijdering operaties.
Voortgaan met de programma's
Enterprise AI Solutions
ZhiHua Tech biedt de toepassing van toepassing en kleine en middelgrote onderneming AI vervoer diensten die scène diagnostiek, kennisbasis, AI A Visiting Service, AI Agent, documentverwerking, data analyse, workflow automatisering, bestaande AIS upgrades en de Private deployment.
Zie detailsGerelateerde middelenEnterprise AI Custom Development
ZhiHua Tech biedt Enterprise AI Custom Development en aangepaste AI Software Development diensten die betrekking hebben op behoeften diagnose, PoC, Agent en RAG, Operations Systems integratie, bron levering, upline acceptatie en continue bediening.
Zie detailsGerelateerde middelenInformatie-opbouw voor ondernemingen
Informatieroute gepland vanuit bedrijfsprocessen, data- en systeemarchitectuur
Zie detailsGerelateerde middelenCustom Software Development
Begrip van behoeften, ontwerp, ontwikkeling, beproeving, invoering en levering van grenzen
Zie detailsGerelateerde middelenRouteselectie voor systeembouw
Vergelijkende standaardproducten, open source adaptatie en maatwerk ontwikkeling
Zie details