Dados e conformidade
Identificar quais entradas, documentos, logs e saídas de modelos contêm informações sensíveis e verificar o uso de dados do fornecedor, a retenção, a área e as políticas de controle de acesso.
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PROJECT DECISION GUIDEEnterprise AI escolhe modelo de nuvem ou desproporção de pilavato
O projeto deve escolher uma hierarquia baseada em tarefas, dados, efeitos e capacidade, em vez de cobrir toda a cena em uma única implantação.
Responde à pergunta.
Cloud AI e implantação privada
Cenários de baixa sensibilidade e rápida mudança que exigem recursos avançados de modelagem podem priorizar a avaliação do API baseado em conformidade; a privatização pode ser avaliada quando os dados não podem ser removidos da Intranet, atrasados e controlados, e são altamente intensivos em recursos; e a maioria das empresas são mais adequadas para programas mistos que são hierárquicos por dados e tarefas.
DECISION FACTORS
Elementos-chave a controlar para a tomada de decisões
Em primeiro lugar, identificam-se os limites da contenção e da responsabilidade, depois comparam-se as vias técnicas e as modalidades de cooperação.
Efeitos do modelo
O uso do conjunto de questões reais das empresas é mais preciso, citação, chamada de ferramentas e estabilidade, em vez de ser baseado em uma única lista de figuras públicas.
Estrutura dos custos
As nuvens são normalmente pagas no nível de chamadas; a privatização também inclui poder computacional, implantação de modelos, monitoramento, segurança, atualização e custos profissionais.
Desempenho e usabilidade
As avaliações são combinadas, os tempos de resposta, a dependência da rede, os programas de desclassificação e a continuidade das empresas, e os processos-chave não podem depender de um único modelo.
Operações e governação
Sempre que implantado, são necessários autoridade, registros, avaliações, alertas, atualizações de conhecimento, feedback manual e processamento de exceção.
Comutador de fornecedores com modelos
c) Ligar a um único modelo a aplicação de uma camada de gateway e adaptabilidade de um modelo e manter caminhos alternativos para tarefas importantes.
Preparação de recomendações antes da comunicação ou avaliação
Classificação dos dados do siteAvaliação real da tarefaAlvos paralelos e atrasadosPrevisão do volume de chamadas de modeloCondições de rede interna e computacionalAuditoria de permissão e estratégia de logMecanismo de revisão manual e de desclassificaçãoModelo de plano de atualização e substituição
Caminho sugerido para a implementação
Recomenda-se que a cena e a hierarquia de dados sejam completadas antes do PoC em pequena escala ser usado para comparar efeitos e custos totais.
DECISION WORKSHEET
Transforme o AI na nuvem e a implantação privada em decisões executáveis
As seguintes planilhas ajudam as empresas a organizarem conselhos vagos em insumos de fornecedores, de aprovação interna e de recebimento de projetos.
Dados e conformidade
Identificar quais entradas, documentos, logs e saídas de modelos contêm informações sensíveis e verificar o uso de dados do fornecedor, a retenção, a área e as políticas de controle de acesso.
Se o factor se mantiver incerto, deve ser organizada uma validação diagnóstica ou em pequena escala e não é adequado incluir directamente a gama de preços fixa não variável.
Efeitos do modelo
O uso do conjunto de questões reais das empresas é mais preciso, citação, chamada de ferramentas e estabilidade, em vez de ser baseado em uma única lista de figuras públicas.
Se o factor se mantiver incerto, deve ser organizada uma validação diagnóstica ou em pequena escala e não é adequado incluir directamente a gama de preços fixa não variável.
Estrutura dos custos
As nuvens são normalmente pagas no nível de chamadas; a privatização também inclui poder computacional, implantação de modelos, monitoramento, segurança, atualização e custos profissionais.
Se o factor se mantiver incerto, deve ser organizada uma validação diagnóstica ou em pequena escala e não é adequado incluir directamente a gama de preços fixa não variável.
O que deve conter um resumo comparável das avaliações?
No mínimo, os cenários são organizados na hierarquia, avaliação de missão real, metas simultâneas e tardias, projeções de volume de chamadas modelo, juntamente com o volume de negócios atual, tempo médio de processamento, anomalias principais, sistemas existentes, privilégios de dados, dependência de terceiros e janelas de acesso. A mesma versão de informação é fornecida a diferentes fornecedores e descrições separadas de pressupostos, exclusões, questões de cooperação com o cliente, entrega e aceitação de evidências são necessárias para evitar comparar o preço total de apenas um limite faltando.
Por exemplo, a empresa espera que o projeto economize 160 horas de trabalho por mês, mas este valor deve ser dividido em número de tarefas, economia de tempo única, taxas de adoção e razões de revisão manual. Se apenas 40% dos usuários usarem o primeiro período, ou se o novo processo aumentar o processo de revisão, os benefícios reais serão significativamente menores do que a estimativa aparente.
Quatro tipos de evidência recomendada para interrogatório durante a comunicação do fornecedor
A primeira é a evidência de escopo: consistência de versões de demanda, processos de negócios, protótipos, interfaces e exclusões; a segunda é a evidência de engenharia: se tecnologias semelhantes têm estruturas acessíveis, métodos de gerenciamento de código, testes, implantação e gerenciamento de problemas; a terceira é a evidência de pessoal: se os participantes reais, estágios de entrada, responsabilidades e mecanismos de substituição são claros; e a quarta é a evidência de entrega: como códigos fonte, dados, números de conta, documentos, treinamento, garantia de qualidade e transporte são entregues. É normal que os fornecedores não possam fornecer confidencialidade ao cliente na fase de licitação, mas devem ser capazes de explicar seus próprios métodos e as evidências que podem ser desenvolvidas no âmbito deste projeto.
Recomenda-se que a clareza do âmbito, a confiança crítica, a capacidade da equipa, a aplicabilidade da aceitação e a aquisição a longo prazo sejam avaliadas separadamente e que a base para cada pontuação seja registada. Se um programa for mais barato, a interface, migração, testes ou responsabilidade em linha é excluída, então deve ser convertido para o mesmo calibre de entrega antes da comparação.
O princípio do acórdão
Esta página fornece um quadro de tomada de decisão que não constitui uma oferta fixa ou compromisso de desempenho.
FAQ
FAQs
As questões mais comuns antes da cooperação são claramente indicadas com antecedência.
Os dados são absolutamente seguros após o tempo do desproyment privado?+
Não. Riscos como privilégios de número de conta, limites de rede, logs, lacunas, arquivos de modelo, pessoal de transporte e acesso terminal ainda precisam ser abordados.
Podemos usar vários modelos ao mesmo tempo?+
As rotas podem ser feitas por tarefa, nível de dados, efeito, custo e disponibilidade através do gateway do modelo harmonizado, mas é necessária uma medição uniforme e governança de chamadas.
É o pequeno negócio adequado para desproyment pilavate?+
Dependendo das limitações de dados e tamanho de uso. Na ausência de requisitos obrigatórios da Intranet, os serviços de nuvem de conformidade são geralmente usados para validar valores antes de serem implantados exclusivamente ou em particular com base em chamada e avaliação de risco.
DECISION FAQ
Confira todas as 265 perguntas.Questões comuns relacionadas com os projectos em curso
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Onde deve começar a entrada da Transformação Enterprise AI?
Enterprise AI Transporte deve começar com uma tarefa operacional real, de alta frequência e de verificação de resultados, em vez de primeiro comprar modelos ou construir grandes plataformas. Grave o processamento atual, demorado, back-work, consequências de erro e responsabilidade manual, e selecione uma cena onde as amostras estão disponíveis e podem ser usadas manualmente para cobrir a parte inferior.
Ver resposta completaempresa AI Eficácia, Segurança e Operação ContinuadaO que devo fazer com o projeto "Enterprise AI"?
O ROI do projeto AI empresarial não pode medir apenas os custos de mobilização de modelos, nem pode ser medido pelo “quantas pessoas salvas”. É importante registrar o tempo do processo atual, o tempo gasto com o erro, o tempo de resposta, a oportunidade perdida e os custos de conformidade, e comparar as mudanças reais após AI foi online.
Ver resposta completaempresa AI Eficácia, Segurança e Operação ContinuadaComo o projeto AI deve desenvolver indicadores de aceitação e inspeção?
O projeto AI não pode simplesmente aceitar e aceitar “parece bom” ou comprometer-se a 100% de precisão dos dados. Os indicadores devem cobrir tanto os resultados de negócios, efeitos do modelo, desempenho do sistema, privilégios de segurança e bottom-ups manuais. A coleta de testes deve ser derivada de operações reais e ser estruturada de acordo com a dificuldade e risco.
Ver resposta completaempresa AI Eficácia, Segurança e Operação ContinuadaAI PoC funciona bem. Por que muda quando está na linha?
O PoC utiliza frequentemente uma selecção de amostras, um pequeno número de utilizadores e um ambiente estável, e os dados e operações que o sistema de produção enfrenta são mais complexos. As atualizações de conhecimento, os filtros de privilégios, os atrasos nas interfaces e as co-optações e as diferenças de expressão do utilizador são todos menos eficazes.
Ver resposta completaRELATED
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