Primeiro, o mesmo conjunto de normas compara diferentes aplicações AI
O serviço cliente AI, processamento de documentos, caso de conhecimento e análise de dados parecem ser produtos diferentes, requerendo respostas inerentes a várias perguntas: quem usa os resultados, qual é a tarefa atual e tempo de trabalho, se os dados inseridos é legal e disponível, como os resultados corretos são julgados, quais as consequências que o erro terá, qual o sistema de negócios que os resultados do AI eventualmente entram, e quem continuará a operar após o resultado está online.
Recomenda-se que o escore seja dado a partir de seis dimensões de valor de negócio, preparação de dados, viabilidade técnica, risco de erro, dependência do sistema e custo contínuo. Alta frequência, abundância de amostra, resultados que podem ser amostrados e podem ser convertidos para tarefas manuais, geralmente mais adequados para a primeira fase do PoC; baixa frequência, mudanças de regras ou tarefas que diretamente resultam em compromissos significativos devem ser otimizados ou julgamento manual retido.
Que tipo de negócio a AI desenvolve?
A primeira questão pode começar com uma classificação de questões, uma resposta ao conhecimento, um resumo da sessão e um auxílio para assentos, e depois gradualmente acessar ordens, membros, logística ou planilhas. Queixas, disputas de reembolso e compromissos sensíveis devem ser acompanhados de regras claras para a transferência de trabalho.
O PC utiliza um verdadeiro conjunto de consultas para avaliar a base para a resposta, correção de consultas de negócios, recusas, transferências e tempos de resposta; e a execução da produção também é feita através de acesso canal, autenticação, privilégios, atas de reuniões, trabalho de mesa e operações de conhecimento.
- Preparação de pareceres históricos, respostas normalizadas e versões políticas
- Usar privilégios mínimos e auditorias de operação ao conectar consultas de negócios
- Criar um caso ruim e atualização de conhecimento de responsabilidade
Quais processos são adequados para o sistema de processamento de documentos AI?
Quando os contratos, pedidos de cotações, cotações, formulários de aplicação, relatórios e instrumentos são em grandes quantidades, o AI pode suportar classificação, OCR, extração de campo, correspondência de documentos cruzados, geração de modelos e dicas incomuns. O projeto requer clareza sobre o tipo de documento, campos-chave, regras de negócios, amostras de baixa qualidade e condições de revisão manuais, que não podem ser testadas apenas em PDF, que é o formato padrão.
Os resultados formais são confirmados pelo pessoal autorizado e documentados o documento fonte, extrair resultados, versão de regra, modificação manual e escrita do sistema. Após a entrada online, os diferentes modelos e qualidade digitalizada são verificados continuamente, evitando um declínio silencioso na eficácia dos documentos após alterações na fonte do documento.
Qual a base necessária para análise de dados AI e extração de linguagem natural
A extração de linguagem natural é apropriada para problemas comerciais comuns a serem tratados repetidamente por equipes de dados, e a empresa já é capaz de fornecer informações sobre a fonte e o calibre dos indicadores chave. AI entende problemas de usuário, seleciona indicadores e gera análises de rascunho, mas não deve ter acesso a bases de dados de produção sem fronteiras. Uma estrutura mais segura é fornecer acesso à linguagem natural para apenas leitura de conjuntos de dados, camadas semânticas indicadoras e gateways de consulta.
Os projetos devem primeiro selecionar um pequeno número de perguntas de alto valor em vendas, clientes, pedidos, inventários ou serviços, e estabelecer respostas padrão, prazos, condições de filtro e privilégios. Receber e inspeção requer reconciliação com relatórios existentes ou sistemas de origem e testar a ambiguidade, excessos, consultas complexas e limitações de recursos. Quando os calibradores de dados não são harmonizados, a primeira tarefa é, muitas vezes, governança de dados, em vez de adicionar diretamente interfaces de chat.
A base de conhecimento empresarial é uma aplicação independente e a base para outras cenas AI.
Quando as informações sobre sistemas, produtos, projetos e serviços de passageiros são dispersas, é possível construir uma empresa com um filtro de referência e permissão de origem. Mas a base de conhecimento nem sempre é carregada e usada permanentemente, e requer um catálogo, versão, validade, responsabilidade, faixa de acesso e mecanismo de atualização.
Os clientes e inteligentes AI geralmente retornam à base de conhecimento, e o processamento de documentos também pode estruturar novas informações no sistema de conhecimento. As empresas podem começar com um conjunto de informações de alto valor e perguntas fixas, autenticar recuperação, citação, autoridade e atualização, e então gradualmente expandir seu escopo para evitar uma governança de dados em primeira fase fora de controle.
Como selecionar a primeira cena e completar a implementação do software AI
A empresa pode selecionar um processo que seja claro em termos da quantidade de tarefas, resultados podem ser avaliados, amostras disponíveis, riscos podem ser cobertos e líderes empresariais estão dispostos a participar, primeiro registrando uma linha de base manual e, em seguida, usando uma gama limitada de PoC para verificar a qualidade, velocidade, custo e interfaces.
Diferentes cenários podem compartilhar gateways de modelos, privilégios de identidade, conhecimento, avaliação e recursos de log, mas não devem construir grandes plataformas no primeiro projeto. Primeiro, um cenário pode formar um círculo de negócios fechado e mecanismo operacional, então um componente validado pode ser replicado em um processo vizinho.
- Faça o trabalho real, PoC, sem mostrar a amostra em vez da validação de negócio.
- Cálculo separado do desenvolvimento e modelo de uma única vez, recursos de nuvem, custos operacionais
- Entrega de código fonte, configuração, avaliação e medição, interface, implantação e informações de transporte
Alterar o desenvolvimento do serviço cliente AI da leitura de resultados para a entrada do projeto
O problema mais provável após a leitura de artigos metodológicos é a aceitação de princípios, que não são traduzidos para o próximo passo. Propõe-se que o chefe de operações organize uma mini-workshop de 60-90 minutos, escolhendo apenas um processo real e não apressando-se para discutir a plataforma completa.
Etapa 1: Estabelecimento de um estado actual e base de base da amostra
Elabora tarefas recentes normais, incomuns e de fronteira em torno de “Ai aplicações em comparação com o mesmo conjunto de padrões” e registra volumes mensais de processamento, tempos de espera, tempos de processamento reais, taxas de retorno ao trabalho, pontos de contato manuais, consequências de erros e ferramentas atuais. Se os dados são insuficientes, é possível registrar um período de uma a duas semanas, mas com uma referência ao ciclo de amostra e flutuações operacionais. Não definir uma boa taxa de economia primeiro, e, em seguida, reverter os dados.
Etapa 2: Clarificar o encerramento inicial e a inacção
A primeira fase foi projetada para permitir que uma cadeia seja executada e rerastreável, em vez de empilhar todos os processamentos de documentos AI, análise de dados AI, aplicações corporativas AI na mesma versão.
Etapa 3: Combine resultados técnicos com evidências de engenharia
Estabelecer uma relação de rastreamento entre o número de requisitos, número de amostra, resultado de teste e versão em torno "o que é adequado para o sistema de processamento de documentos AIS". O projeto AI também salva uma versão da avaliação, configuração de dicas ou processos, modelo e fonte de conhecimento, registros de correção manual e baixa confiança, ultrapassando e falha de teste de volta.
Passo 4: Receber, inspeção e disquete com o mesmo calibre
Assumindo que o processo original lida com 600 tarefas por mês, uma média de 20 minutos e uma taxa de retorno de 10 por cento, o alvo pode ser indicado como “seis semanas em linha, com uma complexidade semelhante, e uma redução média de 25 por cento no tempo, e uma taxa de retorno não superior à linha de base original”. Este conjunto de números apenas demonstra o método de medição, que não representa os resultados de nenhum cliente; indicadores formais devem ser identificados pela empresa com base em sua própria amostra.
- Material operacional: fluxograma, papel, missão de amostragem, questões actuais e dados de base
- Material técnico: inventário do sistema, interface, acesso aos dados, ambiente de implantação e requisitos de segurança
- Material do projeto: escopo de primeira fase, exclusões, matriz de responsabilidade, marcos e mecanismos de mudança
- Material de recepção e inspeção: conjunto de testes, registros de execução, lista de deficiências, consultas de indicadores e documentos de entrega
Quando estes materiais são identificados conjuntamente pelas partes operacionais e técnicas, o método no artigo é realmente inserido no projeto. Se os dados chave, a autorização de interface ou a pessoa responsável não estão em vigor, o próximo passo lógico é geralmente um diagnóstico limitado ou PoC, em vez de um compromisso imediato para completar o período de trabalho e preço fixo total.
Aplicar metodologia para a acção do projecto
- A primeira aplicação AI é determinada por valores comerciais comuns, condições de dados, riscos e avaliabilidade
- O serviço de cliente AI, documentação e análise de dados requerem diferentes indicadores e bottom-up manual
- Capacidade de Certificação PoC para Implementação de Sistemas de Reenchimento Engenharia, Governança e Operações em andamento
Serviços, programas e orientações de tomada de decisão relevantes
Enterprise AI desenvolvimento e implementação de serviços ao cliente
Ver conhecimentos, consultas de negócios, sinergias de lugares, avaliação e âmbito das operações
Ver os detalhesCena do documentoDesenvolvimento do sistema de processamento de documentos AI
Ver identificação, extração, validação de regras, revisão manual e operações
Ver os detalhesCena de dadosSistema de análise de dados enterprise AI
Ver sintaxe indicador, extração de linguagem natural, consulta de permissão e capacidade de análise de negócios
Ver os detalhesContinuando a conciliar questões comuns no processo de decisão dos projectos
Como é que a terceirização FDE difere do desenvolvimento comum de software AI?
A terceirização FDE enfatiza o trabalho profundo de engenheiros, trabalhando com usuários, dados, modelos e sistemas existentes para avançar a aplicação. O desenvolvimento normal do AI geralmente começa com uma exigência funcional mais clara, com foco em aplicações e interfaces. FDE é mais adequado para projetos que precisam ser identificados, alimentados ou conduzidos por setores.
Ver resposta completaAI Outsourcing, cotações e aceitaçõesA aplicação da aplicação deve ser desenvolvida primeiro como um PoC ou uma implementação direta do sistema formal?
Quando os efeitos do modelo, qualidade dos dados ou condições do sistema não foram validados, uma gama limitada de PoC deve ser realizada; se o mesmo tipo de capacidade é validado em uma amostra real, o intervalo, interface e padrões de aceitação são estáveis e podem ser diretamente integrados no processo de produção. PoC não é um sistema formal de baixo ajuste, mas sim uma resposta às principais incertezas.
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 Organização e implementação do transporteO departamento de TI ou de negócios deve ser responsável pela transferência da empresa AI?
O transporte ambiental AI requer co-responsabilidade operacional e informática, mas com diferentes responsabilidades. Questões de definição do setor empresarial, calibre de conhecimento, amostras reais e resultados finais, e as equipes de TI ou técnicas são responsáveis por interfaces de dados, privilégios de identidade, arquitetura, segurança, disseminação e transporte. A gestão é responsável pela definição de prioridades, orçamentação e tomada de decisões intersetoriais.
Ver resposta completaNecessidade de uma análise mais aprofundada no contexto do estado actual da empresa?
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