Home / FAQs / Własny rozwój AI, dostosowanie aplikacji AI i budowa enterprise AI
QUESTION & ANSWER

Jak należy zaakceptować i zaakceptować projekt Enterprise AI Custom Development?

Custom AI Development nie może tylko patrzeć na kilka udanych demonstracji, ale powinien również sprawdzić efekty AI, oprogramowanie inżynieria, wyniki biznesowe i aktywa projektu. Użyj zamrożonego zestawu rzeczywistych zadań, aby sprawdzić poprawny, zły, odrzucony, ultra- anormalny i anormalny scen; sprawdzić interfejsy, przywileje, wydajność, logi, regresje i ręczne przejęcia; ponownie sprawdzić stawki adopcji, cykle przetwarzania, ręczne modyfikacje i koszty eksploatacji.

Odpowiedz na pytanie.

Po pierwsze, należy przedstawić wnioski, które mogą być wykorzystane do podejmowania decyzji.

Warstwa działania powinna być podzielona na cztery poziomy.

DECISION FACTORS

Jakie warunki należy określić przed podjęciem decyzji?

To samo pytanie może zawierać różne odpowiedzi w różnych fazach działalności, danych i projektów. Sugeruje się, aby sprawdzić następujące warunki i włączyć wspólne ustalenia w sieci do ich własnych projektów.

Czy zestaw zadań jest z rzeczywistych operacji i obejmuje graniceJak różne rodzaje błędów i konsekwencji biznesowych są klasyfikowaneCzy modele, wiedza, wskazówki i wersje systemowe mogą być zablokowaneJak długo obserwacja wartości biznesowej wymaga cyklu próbnego
ACTION STEPS

Sugerowana kolejność wyprzedzania

01

Najpierw wyjaśnimy cel i granicę.

Projekt rozpoczyna się od wspólnej definicji zadań, błędów i wskaźników.

02

Kluczowe zależności zatwierdzenia

Pierwszy punkt odniesienia oceny został ustalony i zamrożony w fazie PoC.

03

Opracowanie wyników możliwych do oceny

Wyniki badań skutków, inżynieryjnych, bezpieczeństwa i odzysku przed produkcją.

04

Upewnij się, że zdecydujesz się na kolejny krok z prawdziwymi wynikami.

:: Realizuj wskaźniki operacyjne po pilotowaniu i ukończeniu przejęcie aktywów.

PRACTICAL EXAMPLE

Jak to rozumiesz w prawdziwym biznesie?

Przykład stosowany do zilustrowania metody oceny

Ogólny wskaźnik odpowiedzi klienta AAI osiągnął cel, ale istnieje kilka poważnych błędów w polityce refundacji. Przyjmowanie i kontrola nie powinny być przekazywane na podstawie wysokiej średniej wyniku, ale zobowiązanie refundacji należy klasyfikować oddzielnie, wymagając, aby odniesienia, zaufanie, transfer pracy i mechanizmy audytu, a następnie test ponownie testowane ze stałą próbą.

COMMON RISKS

Najprostszy do przejścia.

Prezentacja kilku prostych zagadnień w wyborze sprzedawców na zasadzie ad hoc

Tylko odpowiedzi na modele odbierania i kontroli, nie sprawdzanie interfejsów systemowych i nienormalnych zwrotów

Uzyskanie kodu źródłowego, ale nie jest w stanie odtworzyć indeksu wiedzy lub przeprowadzić oceny

ACCEPTANCE

Jak mamy to potwierdzić?

Materiał końcowy powinien obejmować ocenę źródła, definicję wskaźnika, pozycję po pozycji, nieudaną próbę, badanie systemu, wycofanie się z wdrożenia, koszty operacyjne, znane ograniczenia i listy aktywów.

Przygotowując się do komunikacji z dostawcami lub zespołami wewnętrznymi, zaleca się, aby obecnie procesy, reprezentatywne próbki, istniejące systemy, czas planowania i poziomy budżetowe zostały wprowadzone. Po pierwsze, nieznane pozycje są wyraźnie oznaczone, a następnie podejmuje się decyzję o zastosowaniu diagnostyki, PoC, projektów o zasięgu stałym lub trwających badań i rozwoju, co jest zazwyczaj bardziej wiarygodne niż bezpośrednie zapotrzebowanie na cenę i czas trwania bez granic.

Czy opracowywane są kryteria akceptacji projektu Enterprise AI?

Aby powiedzieć nam o zadaniach biznesowych i granicach ryzyka, najpierw rozróżnić efekty modelu, funkcje oprogramowania, integrację systemów, bezpieczeństwo i wskaźniki operacyjne.

Skontaktuj się