Se uma empresa quiser usar o AI, deve começar com o modelo ou alterar o processo?
Enterprise AI deve começar com tarefas de negócios e resultados de processo, não com o primeiro modelo de aquisição. Quando os processos estão confusos e os dados não estão sujeitos a responsabilidade, AI só irá ampliar as inconsistências. Primeiro, ele irá identificar usuários, entrada, resultados esperados, desobstrução manual e ações do sistema, em seguida, selecione modelos, RAG s, regras ou rotas automatizadas usando amostras reais.
Este vídeo é usado para aprendizagem de conhecimento empresarial-infomático e discussões internas.
Vamos ver o que podemos fazer.
Enterprise AI deve começar com tarefas de negócios e resultados de processo, não com o primeiro modelo de aquisição. Quando os processos estão confusos e os dados não estão sujeitos a responsabilidade, AI só irá ampliar as inconsistências. Primeiro, ele irá identificar usuários, entrada, resultados esperados, desobstrução manual e ações do sistema, em seguida, selecione modelos, RAG s, regras ou rotas automatizadas usando amostras reais.
O conteúdo do vídeo desta edição é lido
São as interpretações textuais estruturadas do vídeo para o período atual, que permitem uma leitura rápida, discussão interna e busca; não é subtítulo verbatim. Em torno de “negócios devem usar AI primeiro, modelo ou processo primeiro”, sugere-se que seja feita uma distinção entre sintomas, causas de negócios e melhorias do sistema antes de decidir se são necessários ajustes de processo, governança de dados, integração de sistema, automação ou desenvolvimento de personalização.
1. Como o cenário AI deve ser definido
O processo em si é confuso e os dados não são responsáveis. Primeiro, identifica usuários, entradas, resultados esperados, desativações manuais e ações do sistema, em seguida, seleciona modelos, RAG s, regras ou rotas automatizadas usando amostras reais. Para este ponto de julgamento, as tarefas reais, documentos, registros de comunicação ou registros do sistema devem ser sorteados para verificar a frequência, tempo de espera, custos de retorno ao trabalho, posições responsáveis e exceções.
2. Por que processos e preparação de dados precedem modelos
O processo em si é confuso e os dados não são responsáveis. Primeiro, identifica usuários, entradas, resultados esperados, desativações manuais e ações do sistema, em seguida, seleciona modelos, RAG s, regras ou rotas automatizadas usando amostras reais. Para este ponto de julgamento, as tarefas reais, documentos, registros de comunicação ou registros do sistema devem ser sorteados para verificar a frequência, tempo de espera, custos de retorno ao trabalho, posições responsáveis e exceções.
3. Como controlar entradas de primeiro estágio com o PoC
O processo em si é confuso e os dados não são responsáveis. Primeiro, identifica usuários, entradas, resultados esperados, desativações manuais e ações do sistema, em seguida, seleciona modelos, RAG s, regras ou rotas automatizadas usando amostras reais. Para este ponto de julgamento, as tarefas reais, documentos, registros de comunicação ou registros do sistema devem ser sorteados para verificar a frequência, tempo de espera, custos de retorno ao trabalho, posições responsáveis e exceções.
O que devemos fazer com esta cena?
O primeiro passo no projeto é determinar o que os projetos de informação devem fazer, em termos de tamanho, rota de construção, seleção de produtos e pontos de entrada AI. O primeiro passo é definir entradas reais, saída desejada, privilégios de ferramenta, clearance manual, manipulação incomum e indicadores de aceitação operacional, e depois decidir se usar regras, scripts, API, Codex ou outros AIAgents, em torno de se uma empresa quer usar AI.
A verificação das condições, responsabilidade, fontes de dados e exceções é feita utilizando amostras reais, e a apresentação não é usada como substituto para a evidência de produção.
A verificação das condições, responsabilidade, fontes de dados e exceções é feita utilizando amostras reais, e a apresentação não é usada como substituto para a evidência de produção.
A verificação das condições, responsabilidade, fontes de dados e exceções é feita utilizando amostras reais, e a apresentação não é usada como substituto para a evidência de produção.
Caminhos sugeridos para melhorias
- 1Processo de recuperação do estado e base de custo
Selecionar tarefas e anomalias recentes e representativas, identificar participantes, saídas de entrada, tempo e custos atuais.
- 2Priorização por valor, risco e condições de implementação
Distinção entre ações que são autoexecutivas, que requerem confirmação manual e que proíbem o processamento automático.
- 3Primeiro, tente um anel fechado quantitativo.
Comece com o rascunho, uma cópia ou uma cena limitada, e mantenha o transferidor anormal e retire-se.
- 4Extensão ou reencaminhamento de rotas através de decisões de dados
Observação contínua da precisão, adoção, ciclo de processamento, erro e resultados reais de negócios.
Como automatizar o recibo e inspeção é realmente eficaz.
A aceitação não pode basear-se unicamente na questão de saber se uma única demonstração é efectuada, devendo ser observados continuamente os seguintes resultados, utilizando amostras independentes e anomalias reais, e devem ser mantidas as linhas de base de pré-modificação do mesmo calibre:
- Se os processos principais estão realmente encurtados
- Se os dados da chave formam um calibre uniforme
- Utilização continuada do pessoal
- Reconciliação de entradas, custos operacionais e valor comercial
A autorização, aprovação, auditoria e aquisição manual também devem ser verificadas quando se trata de quantidade, compromisso do cliente, privacidade, conformidade, operações de mudança de produção ou exclusão.
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