Jak rozwinąć inteligencję AI? Kompletna ścieżka od AI PoC do realizacji produkcji

Najpierw sprawdzimy, czy firma potrzebuje sprytu, aplikacji AI czy zwykłej automatyzacji.

Users often mix AI intelligence, chat robots, RAG knowledge base and workflow automation. Chat robots mainly perform question-and-answer sessions; RAG knowledge base allows answers to retrieve business information and provide a basis; ordinary automation is suited to the tasks set by the rules; AI intelligence bodies understand tasks, choose steps, call tools and continue to process them according to the results.

Projekt powinien być poprzedzony przekształceniem celu w obserwowalne zadanie biznesowe, takie jak "czytanie wniosku o notowanie poczty, identyfikacja klientów i produktów, poszukiwanie cen ERP, generowanie projektów notowań i wysyłanie ich do zatwierdzenia sprzedaży", a nie "wykonywanie organu wywiadu sprzedaży". Pierwszy opis może określić wejście, wyjście, wiedzę, interfejs, aprobata i anomalie, podczas gdy ten ostatni opis może jedynie stanowić demonstrację i nie może tworzyć wiarygodnych standardów umowy i akceptacji.

• Określić, kto wykorzystuje wyniki i jakie linie biznesowe wprowadzają
• Ocena modelu wyróżniającego, zasady pewności, działania systemowe i odpowiedzialność manualna
• Identyfikacja sytuacji, których należy odmówić, zawiesić lub przekazać

Utwórz AI PoC z prawdziwym zestawem zadań, a nie płynną próbką.

Wartość AI PoC jest weryfikacją nieznanych elementów, które najprawdopodobniej mają wpływ na sukces lub porażkę projektu. Przedsiębiorstwo powinno przygotować się do prawdziwego, autoryzowanego i niewrażliwego zadania, które obejmuje zarówno wspólne sytuacje, jak i brakujące informacje, sprzeczne treści, nietypowe formaty, nieodpowiednie przywileje i wyjątki operacyjne. W przypadku pytań i odpowiedzi na pytania dotyczące wiedzy, odniesienia, odmowy i zezwolenia na pozyskiwanie; w przypadku przetwarzania dokumentów, kluczowych pól i ręcznych korekt; w przypadku narzędzi, które należy wywołać, sprawdzić ważność działania, powtórzyć żądania i nie odzyskać.

PoC zamraża ocenę i pomiar, ręczną podstawę i warunki przyjęcia, stosując model dziennika czasu, wiedzę, wskazówki, zasady, wersję procesu, opóźnienie, koszty połączenia i interwencję manualną.

• Aktywny prototyp, ocena i pomiar, wyniki poszczególnych przypadków oraz lista awarii
• Jednocześnie ocenia się jakość, szybkość, manualną interwencję i jednolite koszty eksploatacji.
• Dopuszczenie wniosków dotyczących kontynuacji, stanu ponownego, ponownego przekierowania lub zaprzestania stosowania

Wprowadź rozwój aplikacji AI, aby utworzyć zamknięty krąg biznesowy wokół istniejących systemów

Większość przedsiębiorstw nie musi zastępować ERP, CRM, OA lub oprogramowania przemysłowego dla AI. Bardziej racjonalnym sposobem jest utrzymanie istniejącego systemu przekazywania oficjalnych danych biznesowych, takich jak klient, zamówienie, kontrakt i finansowanie, zapewniając niezbędny kontekst dla aplikacji AI poprzez API, wiadomości, wymiany dokumentów lub automatyzacji kontrolowanej. AI jest odpowiedzialny za zrozumienie nieustrukturyzowanych informacji, odzyskiwanie wiedzy i generowanie zaleceń, a procesy pewności są odpowiedzialne za walidację pola, przepływ państwa i krytyczne pisanie biznesu.

Rozwój interfejsu nie może tylko uznać za pomyślne połączenia. Każdy link dokonuje identyfikacji, minimalnych przywilejów, mapowania pola, powtarzania żądań, testowania czasu, częściowego sukcesu, ręcznego odszkodowania i limitu strony trzeciej. Inteligentne organy wykonują notowania, zwroty, publikacje lub kluczowe modyfikacje danych z dodatkowym autoryzowanym potwierdzeniem personelu oraz łącza szeregowego pomiędzy wyjściem modelu, wywołaniem systemowym, ręczną modyfikacją i końcowym wynikiem działalności do tego samego zapisu zadań.

Jakie możliwości inżynieryjne będą musiały być ukończone od prototypu do wdrożenia oprogramowania

Prototyp zazwyczaj dowodzi, że podstawowe kompetencje działają, a wykonanie jest wykonywane poprzez ukończenie uprawnień tożsamości, przetwarzania informacji szczególnie chronionych, audytu operacyjnego, nienormalnych kolejek, połączonych wyników, alarmów nadzoru, dystrybucji w skali szarości, zwrotów wersji i odzyskiwania kopii zapasowych. Przedsiębiorstwa muszą również zarządzać modelami, wskazówkami, wiedzą, zasadami i narzędziami, które nie mogą być przywrócone do warunków stosowanych w czasie, gdy nie są one dostępne po błędzie.

Wyniki, które mają być wdrożone przez AI, powinny obejmować wymagania i granice misji, architekturę systemów, kod źródłowy, konfigurację, interfejs, ocenę i ocenę, sprawozdania z testów, matrycę kompetencji, skrypty wdrożeniowe, instrukcje obsługi i znane ograniczenia. Usługi modelowe, algorytmy, narzędzia trzeciej strony i wiedza stała to koszty długoterminowe, które należy zacytować oddzielnie od kosztów rozwoju w czasie jednorazowym, unikając cen początkowych, które wydają się niskie i nie mogą być ustabilizowane.

• Operacje wysokiego ryzyka posiadają ręczne mechanizmy identyfikacji, zawieszenia i tworzenia kopii zapasowych
• Zarządzanie przedsiębiorstwem rachunkami produkcji, kodem źródłowym, konfiguracją i danymi bazowymi
• Model ćwiczeń przedonline nie jest dostępny, interfejsy są czasochłonne i dostępne są backlogi zadań

Jak zaakceptować AI inteligencji i ustalić, czy warto rozszerzyć wejście

Przyjmowanie i kontrola powinny być powtórzone w odniesieniu do rzeczywistego zestawu zadań określonych przez obie strony, a wskaźnik realizacji zadań, dokładność krytyczna pola, odniesienia do wiedzy, narzędzia wywołania, ręczna interwencja, czas reakcji, odzysk awarii i koszty powinny być mierzone oddzielnie. W przypadku wyniku prawdopodobieństwa nie należy obiecywać, że wszystkie dane wejściowe zostaną automatycznie wypełnione w 100%, ale raczej, że zakres przyjęcia, ręcznego przeglądu, odmowy przetwarzania i niewsparcia powinien być jasno określony.

Akceptacje biznesowe są również porównywane z bazą przedliniową. Proces, który obsługuje 1000 zadań miesięcznie i zajmuje średnio 15 minut czasu ręcznego jest tylko punktem wyjścia do pomiaru; wymagane jest, aby obserwować cykle przetwarzania, back-to- pracy, adopcji użytkownika i wyników klienta na tym samym poziomie zadania i tej samej jakości. Tylko jeśli próg jakości nie jest obniżony, praca ręczna jest rzeczywiście obniżona i koszty operacyjne są dopuszczalne jest odpowiednie do powielania więcej procesów biznesowych.

Które dowody należy sprawdzić przy wyborze AI Programowanie aplikacji

Firma powinna dokładniej sprawdzić zdolność zespołu do zrozumienia misji biznesowej, ustalić rzeczywistą ocenę, zaprojektować interfejs systemu, obsługiwać bezpieczeństwo władzy i nie, oraz wskazać, które scenariusze są tymczasowo nie nadaje się do AI. Zespoły kandydatów są zobowiązane do wykorzystania tego samego zestawu informacji o dezuczuleniu do opisu programów, ryzyka, zakresu PoC, luki produkcyjne i założenia kosztów, które są bardziej zróżnicowane niż oglądanie prezentacji ogólnej.

Będzie to zawierać niepewność co do skuteczności AI oraz zapewni, że przedsiębiorstwa będą posiadały wiedzę, oceny, kody źródłowe, konfiguracje i metody operacyjne, nawet jeśli zostaną zastąpione modelami lub zespołami serwisowymi.