Podstawową wartością FDE jest przełożenie kompetencji AI na wyniki biznesowe
Wiele przedsiębiorstw było już narażonych na duże modele, inteligentne pytania i odpowiedzi lub automatyczne narzędzia, ale prawdziwa integracja ujawniła: niejasne procesy biznesowe, fragmentacja danych, złożone linie władzy, wiele interfejsów systemowych i nawyki korzystania z personelu muszą zostać przeprojektowane.
FDE jest warte stania pomiędzy biznesem a inżynierią, najpierw określając, które sceny są warte zrobienia i które są szybko zatwierdzone, a następnie łącząc możliwości AI z rzeczywistym przepływem pracy, a nie pozostając w demonstracji lub odizolowanym narzędziem.
- Identyfikacja scenariuszy wysokiej częstotliwości, powtarzania, intensywnego wykorzystania wiedzy lub wsparcia decyzji
- Rozmontowanie celów biznesowych na zatwierdzony prototyp AI
- Pozwól aplikacjom AI osadzać istniejące systemy i procesy rutynowe
Od diagnozy sceny do prototypu walidacji, najpierw udowodnić wartość
Program Enterprise AI nie jest odpowiedni dla dużej i kompletnej platformy od samego początku. Bardziej bezpiecznym sposobem jest wybranie scenariuszy wysokiej wartości, takich jak pytania i odpowiedzi obsługi klienta, pomoc w sprzedaży, zbieranie wiedzy, przetwarzanie dokumentów, analiza danych, zatwierdzanie procesu, itp., i szybko zrobić użyteczny prototyp.
Faza prototypowa dotyczy nie tylko efektów modelowych, ale także dostępności danych, gotowości podmiotów do ich wykorzystania, interpretacji wyników, zamknięcia procesów i późniejszych kosztów rozszerzenia na środowisko produkcyjne.
Prawdziwym problemem jest to, że dane, systemy i organizacje współpracują.
Zanim AI jest online, przedsiębiorstwa często muszą się dogadać z plikami wiedzy, polami biznesowymi, granicami zezwoleń, zasadami interfejsu i mechanizmami aktualizacji danych. Bez tych podstaw modele nie mogą stabilizować rzeczywistej działalności usługowej, nawet jeśli są dobrze reagujące.
FDE musi skupić się na bazie wiedzy RAG, Przepływ pracy agenta, interfejs systemu biznesowego, audyt dziennika, kontrola praw i kontrola ruchu, tak aby AI mógł bezpiecznie, bezpiecznie i traceable działać.
- Budowanie bazy wiedzy o przedsiębiorstwach i możliwości pobierania RAG
- Łączenie z systemami biznesowymi takimi jak CRM, OA, ERP, obsługa pasażerów, arkusze robocze itp.
- Projektowanie przywilejów, dzienników, oceny jakości i bieżących mechanizmów sprzężenia zwrotnego
Będzie działać i będzie w biznesie.
Akceptacja AI nie jest jednorazową dostawą.
W przypadku pierwszego scenariusza przedsiębiorstwo może stopniowo rozszerzać działalność na więcej sektorów, ulepszając narzędzie AI o zdolność przedsiębiorstwa AI do objęcia nim wiedzy, procesów, synergii i analizy biznesowej.
Zmiana FDE z wyników czytania na dane wejściowe projektu
Najprawdopodobniej problemem po przeczytaniu artykułów metodologicznych jest akceptacja zasad, które nie są przetłumaczone na następny krok. Proponuje się, aby kierownik operacji zorganizował 60- 90- minutowy miniwarsztat, wybierając tylko jeden prawdziwy proces i nie spiesząc się do omówienia pełnej platformy.
Etap 1: Ustanowienie obecnego statusu i wartości odniesienia dla próby
Podstawową wartością wokół "FDE" jest przełożenie kompetencji AI na wyniki biznesowe "wyciąga ostatnie zadania normalne, nietypowe i przygraniczne, rejestrując miesięczne woluminy przetwarzania, czas oczekiwania, rzeczywiste czasy przetwarzania, zwrotne-to@-@ workowe, ręczne punkty kontaktowe, konsekwencje błędów i bieżące narzędzia. Jeśli dane są niewystarczające, można je zarejestrować przez jeden do dwóch tygodni, ale w odniesieniu do cyklu próbkowania i wahań biznesowych. Nie ustalaj najpierw dobrego współczynnika oszczędności, a następnie odwróć dane.
Etap 2: Wyjaśnienie pierwotnego zamknięcia i braku działania
Pierwsza faza ma na celu umożliwienie uruchomienia i ponownego wypróbowania łańcucha, a nie układanie wszystkich pierwszych partii pierwszej partii wejść, przetwarzania, wyjścia, roli i warunków zakończenia.
Etap 3: Dopasowanie wyników technicznych do dowodów inżynieryjnych
Ustanowienie relacji śledzenia pomiędzy liczbą potrzeb, liczbą prób, wynikiem testów i wersją wokół "naprawdę trudnych punktów w danych, systemach i organizacji". Projekty AI również prowadzą oceny oparte na wersjach, wskazówki lub konfiguracje procesów, modele i źródła wiedzy, ręczne rekordy korekcyjne, a niskie zaufanie, przekroczenie i testy regresji awarii.
Krok 4: Przyjmowanie, inspekcja i dyspozycja z tego samego kalibru
Zakładając, że pierwotny proces obejmuje 600 zadań miesięcznie, średnio 20 minut i 10% stopy zwrotu, cel można określić jako "sześć tygodni po rozpoczęciu linii, ze średnim zmniejszeniem o 25% w czasie, a stopa zwrotu nie wyższa niż pierwotny poziom bazowy, biorąc pod uwagę względną złożoność zadania". Zestaw pokazuje jedynie metodę pomiaru i nie przedstawia żadnego wyniku klienta; formalne wskaźniki muszą być określone przez przedsiębiorstwo na podstawie własnej próby.
- Materiał operacyjny: wykres, rola, misja próbna, aktualne kwestie i dane bazowe
- Materiał techniczny: inwentaryzacja systemu, interfejs, dostęp do danych, wymogi dotyczące środowiska wdrożeniowego i bezpieczeństwa
- Materiały projektowe: zakres pierwszego etapu, wyłączenia, matryca odpowiedzialności, kamienie milowe i mechanizmy zmian
- Materiały do odbioru i kontroli: zestaw testów, zapisy wykonania, wykaz braków, zapytania wskazujące i dokumenty przekazania
Jeżeli materiały te są identyfikowane wspólnie przez strony operacyjne i techniczne, metoda zawarta w artykule jest faktycznie wprowadzana do projektu. Jeżeli nie istnieją dane kluczowe, autoryzacja interfejsu lub osoba odpowiedzialna, logicznym kolejnym krokiem jest zazwyczaj ograniczona diagnostyka lub PoC, a nie natychmiastowe zobowiązanie do zakończenia okresu pracy i ustalona cena całkowita.
Wdrożenie metodologii działania w ramach projektu
- FDE Connect Business Site i AI Project Delivery
- Walidacja wartości w pierwszej kolejności przy scenariuszu o dużej wartości
- Kontynuuj iteracyjny program AI poprzez informacje zwrotne po uruchomieniu online
Kontynuacja godzenia wspólnych kwestii w procesie podejmowania decyzji dotyczących projektów
W jaki sposób outsourcing FDE różni się od wspólnego rozwoju oprogramowania AI?
FDE outsourcingu podkreśla niedogłębną pracę inżynierów, współpracując z użytkownikami, danymi, modelami i istniejącymi systemami w celu rozwoju aplikacji. Normalny rozwój AI zazwyczaj zaczyna się od jaśniejszego wymogu funkcjonalnego, koncentrując się na aplikacjach i interfejsach. FDE jest bardziej odpowiedni dla projektów, które muszą być zidentyfikowane, karmione z powrotem lub napędzane w różnych sektorach.
Wyświetl pełną odpowiedźAI Zamówienia, notowania i akceptacje OutsourcingCzy stosowanie wniosku powinno najpierw zostać opracowane jako PoC lub bezpośrednie wdrożenie systemu formalnego?
Jeżeli nie zatwierdzono efektów modelu, jakości danych lub warunków systemowych, należy przeprowadzić ograniczony zakres PoC; jeżeli ten sam typ zdolności jest potwierdzany na rzeczywistej próbce, zakres, interfejs i standardy akceptacji są stabilne i mogą być bezpośrednio włączone w proces produkcji. PoC nie jest mało sprawnym systemem formalnym, ale raczej odpowiedzią na kluczowe niepewności.
Wyświetl pełną odpowiedźprzedsiębiorstwo AI Skuteczność, Bezpieczeństwo i kontynuacja działalnościW jaki sposób projekt AI powinien opracować wskaźniki akceptacji i inspekcji?
Projekt AI nie może po prostu zaakceptować i zaakceptować "dobrze wygląda" lub zobowiązać się do 100% dokładności danych. Wskaźniki powinny obejmować zarówno wyniki biznesowe, efekty modelowe, wydajność systemu, przywileje bezpieczeństwa i ręczne dolne-ups. Zbieranie testów musi być uzyskane z rzeczywistych operacji i być uporządkowane w zależności od trudności i ryzyka.
Wyświetl pełną odpowiedźOrganizacja i realizacja transportu AICzy za przeniesienie AI powinien odpowiadać dział biznesu lub IT?
Środowisko AI Transport wymaga współodpowiedzialności operacyjnej i IT, ale z różnych zakresów odpowiedzialności. Kwestie definicji sektora biznesu, kaliber wiedzy, rzeczywiste próbki i wyniki końcowe, a zespoły IT lub techniczne są odpowiedzialne za interfejsy danych, przywileje tożsamości, architektura, bezpieczeństwo, rozpowszechnianie i transport. Zarządzanie jest odpowiedzialny za wyznaczanie priorytetów, budżetowanie i międzysektorowe podejmowanie decyzji.
Wyświetl pełną odpowiedźCzy istnieje potrzeba dalszej analizy w kontekście obecnego stanu przedsiębiorstwa?
Zapewniamy doradztwo techniczne IT, konstrukcję informacji o przedsiębiorstwach, Projektowanie oprogramowania Outlook, projektowanie produktów, dostarczanie B & R i usługi dostarczania systemów.