Como você desenvolve uma inteligência AI? O caminho completo do AI PoC para a implementação da produção

Primeiro, veremos se a empresa precisa de smarts, aplicativos AI ou automação comum.

Os usuários geralmente misturam inteligência AI, robôs de bate-papo, base RAG knowledge e automação de fluxo de trabalho. Os robôs de bate-papo realizam principalmente sessões de perguntas e respostas; a base RAG knowledge permite respostas para recuperar informações de negócios e fornecer uma base; a automação comum é adequada para as tarefas definidas pelas regras; os corpos de inteligência AI entendem tarefas, escolhem etapas, chamam ferramentas e continuam a processá-las de acordo com os resultados.

O projeto deve ser precedido de um objetivo de reformulação para uma tarefa comercial observável, como “ler o pedido de cotação de correio, identificar clientes e produtos, pesquisar preços ERP, gerar propostas de cotações e enviá-las para as aprovações de vendas”, em vez de “fazer um corpo de inteligência de vendas”. A descrição anterior pode determinar a entrada, saída, conhecimento, interface, aprovação e anomalias, enquanto esta última descrição só pode formar uma demonstração e não pode formar padrões de aceitação e contrato confiáveis.

• Determinar quem utiliza os resultados e quais linhas de negócio entram
• Distinguível julgamento modelo, regras de certeza, ações do sistema e responsabilidade manual
• Identificação das situações que devem ser recusadas, suspensas ou entregues

Crie AI PoC com um conjunto de tarefas real, não uma amostra suave.

O valor do AI PoC é a verificação de itens desconhecidos que mais provavelmente afetam o sucesso ou falha do projeto. A empresa deve se preparar para uma tarefa genuína, autorizada e dissonsibilizada, que inclui tanto situações comuns quanto informações em falta, conteúdo conflitante, formatos incomuns, privilégios inadequados e exceções operacionais. Para perguntas e respostas de conhecimento, referência, recusa e permissão para fonte; para processamento de documentos, campos-chave e correções manuais; para ferramentas a serem chamadas, verificar validade da ação, repeat requests e recuperação falha.

O PoC deve congelar a avaliação e a medição, a linha de base manual e as condições de adopção, executando o modelo de registo temporal, conhecimentos, dicas, regras, versão do processo, atraso, custos de chamada e intervenção manual.

• Protótipo ativo de saída do PC, avaliação e medição, resultados item-a-caso e lista de falhas
• A avaliação da qualidade, da velocidade, da intervenção manual e dos custos de funcionamento únicos é feita simultaneamente
• Permitindo conclusões de continuação, re-condição, re-roteamento ou cessação

Digite o desenvolvimento de aplicativos AI para criar um círculo de negócios fechado em torno de sistemas existentes

A maioria das empresas não precisa substituir ERP, CRM, OA ou software industrial para AI. Uma maneira mais racional é manter o sistema existente carregando dados comerciais oficiais, como cliente, ordem, contrato e finanças, fornecendo o contexto necessário para aplicações AI através de API, notícias, troca de documentos ou automação controlada. AI é responsável por entender informações não estruturadas, recuperar conhecimento e gerar recomendações, e processos de certeza são responsáveis pela validação de campo, fluxo de estado e escrita crítica de negócios.

O desenvolvimento da interface não pode considerar apenas chamadas bem-sucedidas. Cada processo de ligação identificação, privilégios mínimos, mapeamento de campo, repedições, reteste de tempo, sucesso parcial, compensação manual e limite de terceiros. Corpos inteligentes realizam cotações, reembolsos, lançamentos públicos ou modificações de dados chave com confirmação de pessoal autorizado adicional e uma ligação serial entre saída do modelo, chamada do sistema, modificação manual e resultados finais de negócios no mesmo registro de tarefa.

Quais as capacidades de engenharia que terão de ser completadas desde o protótipo até à implementação do software

O protótipo geralmente só prova que as competências centrais funcionam, e que a execução é realizada completando privilégios de identidade, processamento de informações sensíveis, auditoria operacional, filas anormais, desempenho combinado, alarmes de vigilância, distribuição em escala cinzenta, recuos de versões e recuperação de backup. As empresas também precisam gerenciar modelos, dicas, conhecimento, regras e ferramentas que não podem ser restaurados às condições usadas no momento se não estiverem disponíveis após o erro.

Os resultados a implementar pelo AI devem incluir requisitos e limites de missão, arquitetura de sistemas, código fonte, configuração, interface, avaliação e avaliação, relatórios de teste, matriz de competência, scripts de implantação, manuais operacionais e limitações conhecidas.Os serviços de modelos, algoritmos, ferramentas de terceiros e conhecimento contínuo são custos de longo prazo, e devem ser citados separadamente dos custos de desenvolvimento de uma única vez, evitando preços iniciais que parecem baixos e não podem ser estabilizados.

• Operações de alto risco têm mecanismos manuais de identificação, suspensão e backup
• Domínio empresarial das contas de produção, código-fonte, configuração e dados de base
• O modelo de exercício pré-online não está disponível, as interfaces são demoradas e os backlogs de tarefas estão disponíveis

Como aceitar a inteligência AI e determinar se vale a pena expandir a entrada

A aceitação e inspeção devem ser repetidas no conjunto real de tarefas identificadas por ambas as partes, e a taxa de preenchimento da tarefa, precisão crítica do campo, referências de conhecimento, chamada de ferramentas, intervenção manual, tempo de resposta, recuperação de falhas e custo devem ser medidos separadamente. Para o resultado da probabilidade, não deve ser prometido que todas as entradas serão concluídas 100% automaticamente, mas sim que o intervalo de adoção, revisão manual, negação do processamento e não-suporte deve ser claramente definido.

As aceitações de negócios também são comparadas com a linha de base pré-line. Um processo que lida com 1.000 tarefas por mês e leva uma média de 15 minutos de tempo manual é apenas o ponto de partida para a medição; é necessário observar ciclos de processamento, back-to-work, adoções de usuários e resultados de clientes no mesmo nível de tarefa e com a mesma qualidade. Só se o limiar de qualidade não for reduzido, o trabalho manual é de fato reduzido e os custos operacionais são aceitáveis é apropriado para replicar mais processos de negócios.

Que evidência deve ser verificada ao selecionar o desenvolvimento de aplicativos AI

A empresa deve verificar mais de perto a capacidade da equipe para entender a missão de negócios, estabelecer uma avaliação real, projetar a interface do sistema, lidar com a segurança da autoridade e falhar, e indicar quais cenários são temporariamente não adequados para AI. As equipes candidatos são obrigados a usar o mesmo conjunto de informações de dessensibilização para descrever programas, riscos, a faixa PoC, lacunas de produção e pressupostos de custos, que são mais diferenciados do que assistir a uma apresentação genérica.

Isso conterá incerteza sobre a eficácia do AI e garantirá que as empresas tenham conhecimento, avaliações, códigos-fonte, configurações e métodos operacionais, mesmo que modelos ou equipes de serviço sejam substituídos.