Jak Enterprise AI Transformacja może przejść od pojedynczych testów do operacji skalowych? Organizacja, platforma i ścieżka zarządzania

Po pierwsze, firma znajduje się w fazie pilotażowej, pilotażowej lub produkcyjnej.

Wykorzystanie wspólnego narzędzia AI przez osoby fizyczne jest procesem; wykorzystanie próbki przedsiębiorstwa wokół prawdziwej misji, identyfikacja użytkownika i celu są pilotem; jest ono związane z przywilejami tożsamości, aktualizacjami wiedzy, systemami biznesowymi, nietypowym usuwaniem i wskaźnikami operacyjnymi przed przystąpieniem do aplikacji produkcyjnej.

W spisie należy co najmniej odnotować właścicieli przedsiębiorstw, użytkowników docelowych, obciążenia zadaniowe, źródła danych, modele i narzędzia, aktualne efekty, interwencje ręczne, oceny ryzyka, koszty bieżące i następny punkt decyzyjny. Piloci, którzy byli bez użytkowników, bez wskaźników lub bez dostępu do rzeczywistych danych przez długi czas powinny być zawieszone lub ponownie zdefiniowane, a nie kontynuować dodawanie funkcjonalności.

• Etap badania certyfikacji granic zdolności przepustowej i gotowość do wykorzystania
• Badanie rzeczywistych efektów misji i kluczowych niepewności podczas fazy pilotażowej
• Certyfikacja stabilności, odpowiedzialności, kosztów i bieżącej wartości działalności na etapie produkcji

Zarządzanie przedsiębiorstwem AI Inwestycje transportowe ze sceną

Enterprise AI Transport nie nadaje się do prowadzenia listy aspiracji funkcjonalnych. Bardziej skuteczne jest grupowanie scenariuszy kandydackich według wartości biznesowej, warunków danych, oceny, zależności systemu, konsekwencji błędów i potencjału reprodukcji, tworzenia badań, PoC, kandydata produkcji, operacji w skali szarości, rozmieszczania skali i zatrzymania sześciu stanów.

Kwartalne przeporządkowanie oparte na rzeczywistych wynikach. Wysokowartościowe, ale słabe w danych scenariusze uzupełniają wiedzę i dane; bardziej wydajne, ale bardziej efektywne scenariusze zaczynają się od zaleceń generowania i ręcznego zatwierdzania; a mniej cenne i wykorzystywane scenariusze kończą się w czasie. To pozwala uniknąć powielania narzędzi zamówień w różnych działach, i pozwala budżet skupić się na zadaniach z wyraźnym biznesowym zamkniętym pętli.

• Kategoria przychodów: przygotowanie sprzedaży, prowadzenie działalności, usługi dla klientów i koszty utrzymania
• Kategoria efektywności: przetwarzanie dokumentów, odzyskiwanie wiedzy, notowania i przepływ arkusza roboczego
• Kategoria jakości: audyt i inspekcja, nietypowe rozpoznanie, wsparcie w zakresie badań i rozwoju oraz dostaw
• Kategoria zdolności: zarządzanie wiedzą, dostęp do modelu, ocena, kompetencje i platforma przepływu pracy AI

Budowa bazy wiedzy, danych, modeli i narzędzi wielokrotnego użytku

Różne aplikacje AI dzielą się rozdzielczością dokumentów, katalogiem wiedzy, przywilejami tożsamości, modelami bram, wskazówkami i wersjami procesów, połączeniami narzędzi, logami i danymi dotyczącymi kosztów, ale nie wszystkie. Celem platformy jest ograniczenie powielania prac przy jednoczesnym oddzieleniu każdej sceny od wiedzy, narzędzi i przywilejów operacyjnych zgodnie z granicami operacyjnymi.

Im jaśniejsze dno, tym szybsze późniejsze walidacje sceny, tym łatwiejsze jest zlokalizowanie ryzyka produkcji.

Zmiana z akceptacji projektu na bieżącą operację

Zastosowanie AI jest probabilistyczne, a jedna prawidłowa odpowiedź nie stanowi efektu stabilizującego. Każda scena powinna zachować normalne, nieprawidłowe, sprzeczne, brakuje, Ultra Vires i induktor zadań, tworzą ocenę versionative i stale porównywać wymiary dokładności, cytowanie, ukończenie, odmowa, ręczna korekta, opóźnienie i koszty.

Niepowodzenie produkcji polega na wejściu na konto przypadku niedobrego, a problem znakowania wynika z wiedzy, odzyskiwania, modelu, wskazówek, narzędzi, zasad działania lub wprowadzania użytkownika. Model lub wiedza jest aktualizowana w celu ponownego zbadania regresji, unikając optymalizacji lokalnych efektów, które podważają inne zadania.

• Ocena offline w celu ustalenia, czy wersja jest online
• Ocena w skali szarości w celu obserwacji rzeczywistych użytkowników i środowisk procesowych
• Nadzór on-line wykrył rozbieżności w jakości, kosztach, opóźnieniach i dostępie
• Podwójna kontrola działalności w celu określenia efektywności, jakości, wzrostu lub wartości ryzyka

Wyjaśnienie obowiązków operacyjnych zespołów operacyjnych, AI, IT i bezpieczeństwa

Zespół jest odpowiedzialny za cele, kaliber wiedzy, zadania z próby i wyniki końcowe; AI lub zespół wdrożeniowy modeli, odzyskiwania, przepływu pracy i oceny; zespół IT dla tożsamości, interfejsu, środowiska, dystrybucji i monitorowania; oraz bezpieczeństwo i zarządzanie danymi, władzy, audytu i wysokiego ryzyka granic ruchu.

Wniosek o wydanie certyfikatu powinien wyznaczyć menedżera produktu i operacji w celu określenia, jak długo wiedza jest aktualizowana, oceny, kiedy jest wdrażana, kto zajmuje się nieprawidłowościami, kto zawiesza koszty procesu, modelu i narzędzia. Nie ma stałej odpowiedzialności za aplikację AI, nawet jeśli początkowe wyniki są dobre, i szybko wygaśnie z powodu utraty wiedzy, zmian interfejsu i nikt nie obsługuje nieudanych zadań.

Zmierzyć wyniki Enterprise AI Transport z fazowym celem

Pierwsza faza, bez korzystania z "platformy enterbrise AI" jako jej wyłącznego celu, pozwala na wybór dwóch do trzech scenariuszy biznesowych i zestaw wspólnych możliwości: np., pomoc w pozyskiwaniu wiedzy i usługi pasażerskiej w celu dzielenia się zarządzaniem wiedzą i przywilejami, wydobycie dokumentów i oferowanie wsparcia dla dostępu do modelu, strukturyzowanych procesów produkcji i zatwierdzania. Po pierwsze, wartość ponownego użycia jest demonstrowana, a następnie proces jest stopniowo rozszerzany.

Przykład: Przedsiębiorstwo posiada czterech pilotów AI, z których tylko jeden jest w rzeczywistości biznesowej i trzy zespoły utrzymują wiedzę i modele kont. Pierwszym celem może być ukończenie inwentaryzacji sceny i zatrzymać osądu, przenieść dwa cenne scenariusze do ujednoliconych przywilejów, logi i mechanizmów oceny, a także nadal mierzyć wykorzystanie, ręczną korektę, czas trwania misji i koszty operacyjne w okresie sześciu tygodni greyscale.

• Wyniki organizacyjne: sceny są odpowiedzialne, mechanizmy decyzyjne i tempo operacyjne są jasne
• Wyniki projektu: Wiedza, modele, narzędzia, przywileje i oceny wielokrotnego użytku
• Wyniki operacyjne: porównanie zmian wydajności, jakości, dochodu i ryzyka z tym samym kalibrem
• Wyniki dotyczące aktywów: można przejąć konfigurację kodu źródłowego, dane, dokumentację i zdolność do pracy