Po pierwsze, należy przedstawić wnioski, które mogą być wykorzystane do podejmowania decyzji.
Zadaniem pierwszego walidacji jest zazwyczaj wyraźnie input-output, cotygodniowy powtórzenie, bieżące cost- rejestrowanie i błędy identyfikowalne ręcznie, takie jak ekstrakcja dokumentów, zbieranie wiedzy, klasyfikacja arkusza roboczego lub przygotowanie sprzedaży.
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.
Sugerowana kolejność wyprzedzania
Najpierw wyjaśnimy cel i granicę.
Utwórz listę scen, która jest sekwencjonowana według wartości, wykonalności, ryzyka i gotowości do transmisji danych.
Kluczowe zależności zatwierdzenia
Wybierz misję stworzenia stałego zestawu ocen i napisz wstępną reformę operacyjnego poziomu odniesienia.
Opracowanie wyników możliwych do oceny
Porównanie efektów modelowych, ręcznej interwencji, kosztów bieżących i konsekwencji błędów z PoC.
Upewnij się, że zdecydujesz się na kolejny krok z prawdziwymi wynikami.
c) Wprowadzić niewielki zakres operacji badawczych w celu uzupełnienia uprawnień, dzienników, interfejsów i ciągłej oceny.
Jak to rozumiesz w prawdziwym biznesie?
Pierwszy etap polega na wybraniu próbki z ostatnich dwóch miesięcy de- uczulenia, ekstrakcji pola testowego, brakujących wskazówek i ręcznego potwierdzenia, a nie spieszeniu się do automatycznego wysłania cytatu. Ryzyko jest bardziej wykonalne, gdy CRM i systemy kwotowania są połączone po osiągnięciu jakości, czasu przetwarzania i kosztów korekty.
Najprostszy do przejścia.
Najpierw kup duży model lub samolot jednostopu, a następnie poszukaj scenariusza wykorzystania biznesu.
To tylko tuzin pięknych próbek, nie ma stałej oceny.
Ignoruj odpowiedzialność manualną, przetwarzanie błędów i ciągłe operacje po uruchomieniu online
Jak mamy to potwierdzić?
Pierwszy scenariusz AI powinien dostarczyć kolekcje bazowe, zbiory próbek i ocen, dzienniki wersji, sprawozdania z wpływu i kosztów, granice ryzyka, procesy manualne i trasy na etapie następnym. AI sukces transformacji nie jest "dostępem do modeli", ale raczej metodologią, którą przedsiębiorstwa mają do ciągłej oceny i rozszerzania aplikacji.
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.