Em primeiro lugar, dar conclusões que podem ser utilizadas para a tomada de decisões
O escopo da governança de dados AI deve ser determinado por tarefas operacionais. Usando perguntas e respostas contratuais, por exemplo, documentos de contrato de governança, projetos de clientes, sistemas de modelos, versões, períodos de autoridade e validade são necessários; para a venda de Copilot, por exemplo, cliente, pessoa de contato, negócios, produto, política de preços e comunicação histórica é necessário. Ambos os cenários são chamados de “enterprise AI”, dependendo de objetos de dados e riscos de erro.
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.
Ordem de adiantamento sugerida
Primeiro, vamos ser claros sobre o alvo e a fronteira.
Selecione uma tarefa AI que seja de alto valor e possa ser arado manualmente.
Dependência da Chave de Validação
Mapeamento de tarefas, dados, conhecimento, sistemas, autoridades e relações de responsabilização.
Desenvolvimento de resultados avaliáveis
Estabelecer um tratamento em pequena escala das linhas correntes e coleções de avaliação fixas.
Certifique-se de decidir o próximo passo com os resultados reais.
As extensões são determinadas pela qualidade das tarefas e pela evidência operacional.
Como é que entendes isso no negócio?
A equipe não importa primeiro todos os discos compartilhados, mas seleciona a falha de alta frequência dos últimos três meses, verificando o modelo do produto, versão manual, anúncio de serviço e resultados da planilha, designando o produto e o responsável pela venda, e testando as verdadeiras questões para citações, sem respostas e excessos. Mais linhas de produto são expandidas após a primeira fase é passada.
O poço mais fácil de pisar.
Substituir o mandato operacional pelo número de documentos e quadros
Nenhuma fonte, versão e pessoa responsável após a importação de dados
Apenas verifique duplicatas vazias, não verifique as tarefas e permissões do AI
Como devemos acabar recebendo e confirmando?
A primeira questão é o âmbito do mandato, a lista de conhecimentos de dados, o sistema de responsabilização primária, as regras de autoridade, questões de qualidade, mecanismos de avaliação e atualização.
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.