Jeśli przedsiębiorstwo chce korzystać z AI, czy powinno zacząć od modelu czy zmienić proces?
Firma AI powinna zacząć od zadań biznesowych i wyników procesu, nie od pierwszego modelu zamówień. Gdy procesy są mylone i dane nie podlegają odpowiedzialności, AI tylko powiększy niespójności. Po pierwsze, będzie identyfikować użytkowników, wejście, oczekiwane wyniki, ręczny odpraw i działania systemowe, a następnie wybrać modele, RAG, zasady lub zautomatyzowane trasy za pomocą rzeczywistych próbek.
Ten film jest używany do uczenia się wiedzy w środowisku przedsiębiorczym i do wewnętrznych dyskusji.
Zobaczmy, co da się zrobić.
Firma AI powinna zacząć od zadań biznesowych i wyników procesu, nie od pierwszego modelu zamówień. Gdy procesy są mylone i dane nie podlegają odpowiedzialności, AI tylko powiększy niespójności. Po pierwsze, będzie identyfikować użytkowników, wejście, oczekiwane wyniki, ręczny odpraw i działania systemowe, a następnie wybrać modele, RAG, zasady lub zautomatyzowane trasy za pomocą rzeczywistych próbek.
Zawartość wideo w tym numerze jest odczytywana
Poniżej znajdują się ustrukturyzowane interpretacje tekstowe filmu na bieżący okres, które pozwalają na szybkie czytanie, wewnętrzną dyskusję i wyszukiwanie; nie jest to podtytuł verbatim. Wokół "przedsiębiorstwa powinny najpierw używać AI, model lub proces pierwszy", zaleca się, aby dokonać rozróżnienia między objawami, przyczyn biznesowych i ulepszeń systemu przed podjęciem decyzji, czy dostosowania procesu, zarządzanie danymi, integracja systemu, automatyzacja lub rozwój dostosowania są wymagane.
1. Jak zdefiniować scenariusz AI
Proces ten jest mylący, a dane nie są odpowiedzialne. Po pierwsze, identyfikuje użytkowników, wejścia, oczekiwane wyniki, ręczne zezwolenia i działania systemowe, następnie wybiera modele, RAG, zasady lub zautomatyzowane trasy za pomocą rzeczywistych próbek. W tym punkcie oceny należy wyciągnąć rzeczywiste zadania, dokumenty, zapisy komunikacji lub dzienniki systemu, aby sprawdzić częstotliwość, czas oczekiwania, koszty pracy powrotnej, odpowiedzialne pozycje i wyjątki.
2. Dlaczego procesy i przygotowanie danych przed modelami
Proces ten jest mylący, a dane nie są odpowiedzialne. Po pierwsze, identyfikuje użytkowników, wejścia, oczekiwane wyniki, ręczne zezwolenia i działania systemowe, następnie wybiera modele, RAG, zasady lub zautomatyzowane trasy za pomocą rzeczywistych próbek. W tym punkcie oceny należy wyciągnąć rzeczywiste zadania, dokumenty, zapisy komunikacji lub dzienniki systemu, aby sprawdzić częstotliwość, czas oczekiwania, koszty pracy powrotnej, odpowiedzialne pozycje i wyjątki.
3. Jak sterować wejściami pierwszego stopnia za pomocą PoC
Proces ten jest mylący, a dane nie są odpowiedzialne. Po pierwsze, identyfikuje użytkowników, wejścia, oczekiwane wyniki, ręczne zezwolenia i działania systemowe, następnie wybiera modele, RAG, zasady lub zautomatyzowane trasy za pomocą rzeczywistych próbek. W tym punkcie oceny należy wyciągnąć rzeczywiste zadania, dokumenty, zapisy komunikacji lub dzienniki systemu, aby sprawdzić częstotliwość, czas oczekiwania, koszty pracy powrotnej, odpowiedzialne pozycje i wyjątki.
Co zrobimy z tą sceną?
Pierwszym krokiem w projekcie jest określenie, jakie projekty informacyjne powinny być realizowane pod względem wielkości, trasy budowlanej, wyboru produktu i punktów wejścia AI. Pierwszym krokiem jest określenie rzeczywistego wejścia, pożądanego wyjścia, przywilejów narzędzi, ręcznego odpisu, nietypowych wskaźników obsługi i akceptacji operacyjnej, a następnie podjęcie decyzji, czy należy stosować zasady, skrypty, API, Kodeks lub inne AIAments, wokół tego, czy przedsiębiorstwo chce korzystać z AI.
Weryfikacja warunków, odpowiedzialności, źródeł danych i wyjątków odbywa się przy użyciu rzeczywistych próbek, a prezentacja nie jest wykorzystywana jako substytut dowodów produkcji.
Weryfikacja warunków, odpowiedzialności, źródeł danych i wyjątków odbywa się przy użyciu rzeczywistych próbek, a prezentacja nie jest wykorzystywana jako substytut dowodów produkcji.
Weryfikacja warunków, odpowiedzialności, źródeł danych i wyjątków odbywa się przy użyciu rzeczywistych próbek, a prezentacja nie jest wykorzystywana jako substytut dowodów produkcji.
Sugerowane ścieżki poprawy
- 1Proces odzyskiwania statusu i podstawa kosztów
Wybór ostatnich i reprezentatywnych zadań i nieprawidłowości, identyfikacja uczestników, wyjście wejściowe, czas i koszty bieżące.
- 2Priorytetyzacja według wartości, ryzyka i warunków realizacji
Rozróżnienie pomiędzy działaniami samowykonującymi się, wymagającymi ręcznego potwierdzenia i zakazującymi automatycznego przetwarzania.
- 3Najpierw, spróbuj ilościowego zamkniętego pierścienia.
Zacznij od szkicu, kopii lub ograniczonej sceny, i zachować nienormalny transferer i odwrotu.
- 4Rozszerzenie lub zmiana trasy poprzez decyzje dotyczące danych
Ciągłe obserwacje dokładności, adopcji, cyklu przetwarzania, błędów i rzeczywistych wyników biznesowych.
Jak zautomatyzować odbiór i inspekcję jest naprawdę skuteczne.
Akceptacja nie może opierać się wyłącznie na tym, czy działa pojedyncza demonstracja. Następujące wyniki należy stale obserwować przy użyciu niezależnych próbek i rzeczywistych anomalii, a także należy utrzymać podstawowe wartości przed modyfikacją tego samego kalibru:
- Czy procesy podstawowe są naprawdę skrócone
- Czy dane kluczowe tworzą jednolity kaliber
- Dalsze korzystanie z personelu
- Ponowne przyporządkowanie wartości wejściowej, kosztów operacyjnych i wartości działalności
Upoważnienie, zatwierdzenie, audyt i ręczne przejęcie muszą być również weryfikowane w odniesieniu do kwoty, zaangażowania klienta, prywatności, zgodności, zmiany produkcji lub usunięcia.
Kontynuacja nauki o programach
Enterprise AI Solutions
ZhiHua Tech oferuje stosowanie aplikacji i małych i średnich przedsiębiorstw AI usług transportowych obejmujących diagnostykę sceny, bazę wiedzy, AI A Visiting Service, AI Agent, przetwarzanie dokumentów, analiza danych, automatyzacja przepływu pracy, istniejące aktualizacje AIS i Prywatny deployment.
Zob. szczegółowe informacjePowiązane zasobyEnterprise AI Custom Development
ZhiHua Tech zapewnia Enterprise AI Custom Development i Custom AI Software Development usługi obejmujące diagnozę potrzeb, PoC, Agent i RAG, Integracja systemów operacyjnych, dostawy źródła, akceptacji na górę i pracy ciągłej.
Zob. szczegółowe informacjePowiązane zasobyTworzenie informacji dla przedsiębiorstw
Planowana trasa informacyjna z procesów biznesowych, architektury danych i systemów
Zob. szczegółowe informacjePowiązane zasobyCustom Software Development
Zrozumienie potrzeb, projektowanie, rozwój, testowanie, rozmieszczenie i dostarczanie granic
Zob. szczegółowe informacjePowiązane zasobyWybór trasy dla budowy systemu
Standardowe produkty porównawcze, dostosowanie open source i rozwój dostosowania
Zob. szczegółowe informacje