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QUESTION & ANSWER

Como deve o projeto Enterprise AI Custom Deve ser aceito e aceito?

O desenvolvimento personalizado do AI não pode apenas olhar para várias demonstrações bem sucedidas, mas também deve verificar os efeitos do AI, engenharia de software, resultados de negócios e ativos do projeto. Use o conjunto de tarefas reais congeladas para verificar as cenas corretas, erradas, rejeitadas, ultra-anormal e anormais; verifique interfaces, privilégios, desempenho, registros, regressões e tomadas de decisões manuais; verifique novamente as taxas de adoção, ciclos de processamento, modificações manuais e custos de execução.

Responde à pergunta.

Em primeiro lugar, dar conclusões que podem ser utilizadas para a tomada de decisões

A camada de efeito deve ser dividida em quatro níveis.

DECISION FACTORS

Que condições precisam ser identificadas antes de se fazer o julgamento?

A mesma questão pode ter respostas diferentes em diferentes fases de negócio, dados e projetos. Sugere-se que as seguintes condições sejam verificadas e que as descobertas comuns na web sejam incorporadas em seus próprios projetos.

Se a tarefa definida é de operações reais e cobre as fronteirasComo diferentes tipos de erros e consequências comerciais são classificadosPodem ser bloqueados modelos, conhecimentos, dicas e versões do sistemaQuanto tempo uma observação de valor de negócio requer um ciclo de execução experimental
ACTION STEPS

Ordem de adiantamento sugerida

01

Primeiro, vamos ser claros sobre o alvo e a fronteira.

O projeto começa com uma definição comum de tarefas, erros e indicadores.

02

Dependência da Chave de Validação

A primeira avaliação basal foi estabelecida e congelada durante a fase PoC.

03

Desenvolvimento de resultados avaliáveis

Realização de testes de efeitos, engenharia, segurança e recuperação antes da produção.

04

Certifique-se de decidir o próximo passo com os resultados reais.

:: Indicadores operacionais reconcile após pilotagem e completar o exercício de tomada de posse de ativos.

PRACTICAL EXAMPLE

Como é que entendes isso no negócio?

Exemplo utilizado para ilustrar o método de julgamento

A taxa de resposta global do serviço cliente AAI atingiu o objetivo, mas existem alguns erros graves na política de reembolso. Receber e inspeção não deve ser aprovada com base em uma pontuação média elevada, mas o compromisso de reembolso deve ser classificado separadamente, exigindo que a referência, confiança, transferência de trabalho e mecanismos de auditoria sejam atendidos, e então o teste ser re-testado com uma amostra fixa.

COMMON RISKS

O poço mais fácil de pisar.

Apresentação de várias questões fáceis na selecção de fornecedores numa base ad hoc

Apenas as respostas do modelo de recepção e inspeção, não verificando interfaces do sistema e recuos anormais

Obtendo código fonte mas não capaz de recriar o índice de conhecimento ou executar avaliação

ACCEPTANCE

Como devemos acabar recebendo e confirmando?

O material final deve incluir uma avaliação da fonte, a definição do indicador, o item por item, uma amostra falhada, o ensaio do sistema, uma retirada da implantação, os custos operacionais, as limitações conhecidas e as listas de ativos.

Ao se preparar para comunicar com fornecedores ou equipes internas, recomenda-se que processos atuais, amostras representativas, sistemas existentes, tempo de planejamento e níveis de orçamento sejam trazidos. Primeiro, os itens desconhecidos são claramente marcados, e então a decisão é tomada de usar diagnósticos, PoC, projetos de alcance fixo ou pesquisa e desenvolvimento em curso, que é geralmente mais confiável do que uma demanda direta por um preço e duração sem fronteiras.

Os critérios de aceitação do projeto Enterprise AI estão sendo desenvolvidos?

Para nos dizer as tarefas de negócios e limites de risco, primeiro distinguir efeitos de modelo, funções de software, integração de sistemas, segurança e indicadores operacionais.

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