Como a transformação Enterprise AI pode passar de testes de um ponto para operações de escala? Organização, plataforma e caminho de governança

Em primeiro lugar, a empresa está na fase piloto, piloto ou de produção.

O uso da ferramenta comum AI por indivíduos é um teste; o uso de uma amostra da empresa em torno de uma missão real, a identificação do usuário e do alvo são um piloto; está ligado a privilégios de identidade, atualizações de conhecimento, sistemas de negócios, disposição incomum e indicadores operacionais antes de se aproximar da aplicação de produção.

O inventário deve, pelo menos, registar os proprietários de empresas, os utilizadores-alvo, as cargas de trabalho, as fontes de dados, os modelos e as ferramentas, os efeitos actuais, as intervenções manuais, as avaliações de risco, os custos de funcionamento e o próximo ponto de decisão. Os pilotos que não tenham utilizado os dados, não tenham tido indicadores ou não tenham acesso a dados reais durante muito tempo devem ser suspensos ou redefinidos, em vez de continuarem a adicionar funcionalidades.

• Fase de ensaio da certificação dos limites de capacidade e da disponibilidade para utilização
• Teste os efeitos reais da missão e as incertezas fundamentais durante a fase piloto
• Certificação da estabilidade, responsabilidade, custo e valor comercial em curso na fase de produção

Gerenciar investimentos de transporte da empresa AI com cenas

Enterprise AI Transporte não é adequado para manter uma lista de aspirações funcionais. Mais eficaz é agrupar os cenários candidatos por valor de negócio, condições de dados, avaliabilidade, dependência do sistema, consequências de erro e potencial de reprodução, formando exploração, PoC, candidato à produção, operação em escala de cinza, implantação de escala e parar seis estados.

Reordenar trimestralmente com base em resultados reais. Cenários de alto valor, mas com dados pobres, complementam conhecimentos e dados; cenários mais eficientes, mas eficazes em termos de risco, começam com a geração de recomendações e aprovação manual; e cenários menos valiosos e pouco utilizados terminam em tempo. Isso evita a duplicação de ferramentas de compras em diferentes departamentos, e permite que o orçamento se concentre em tarefas com ciclos fechados de negócios claros.

• Categoria de rendimentos: preparação de vendas, operações de chumbo, serviços ao cliente e custos de continuação
• Categoria de eficiência: processamento de documentos, recuperação de conhecimento, cotações e fluxo de planilha
• Categoria de qualidade: auditoria e inspeção, identificação anormal, pesquisa e desenvolvimento e suporte de entrega
• Categoria de capacidade: governança do conhecimento, acesso ao modelo, avaliação, competência e plataforma de fluxo de trabalho AI

Construção de conhecimentos, dados, modelos e ferramentas reutilizáveis

Diferentes aplicações AI compartilham resolução de documentos, catálogo de conhecimento, privilégios de identidade, gateways de modelos, dicas e versões de processos, conexões de ferramentas, logs e estatísticas de custos, mas nem todos os dados. O objetivo da plataforma é reduzir a duplicação de trabalho, separando cada cena de conhecimentos, ferramentas e privilégios operacionais de acordo com os limites operacionais.

Quanto mais clara a parte inferior, mais rápida a validação subsequente da cena, mais fácil os riscos de produção são localizar.

Alteração da aceitação do projecto para a operação em curso

A aplicação do AI é probabilística, e uma única resposta correta não representa um efeito estabilizador. Cada cena deve preservar tarefas normais, anormais, conflitantes, ausentes, ultra vires e indutoras, formar uma avaliação versativa e comparar continuamente as dimensões de precisão, citação, conclusão, recusa, correção manual, atraso e custo.

A falha da produção é entrar na conta de caso ruim, e o problema da marcação vem do conhecimento, recuperação, modelo, dicas, ferramentas, regras de operação ou entrada do usuário. O modelo ou conhecimento é atualizado para re-exame de regressão, evitando uma otimização dos efeitos locais que prejudica outras tarefas.

• Avaliação offline para determinar se a versão está online
• Avaliação em escala de cinza para observar os usuários reais e ambientes de processo
• Vigilância on-line detectou discrepâncias na qualidade, custo, atraso e acesso
• Verificação dupla das empresas para identificar a eficiência, qualidade, crescimento ou valor de risco

Esclareça as responsabilidades operacionais das equipes operacionais, AI, TI e segurança

A equipe é responsável por objetivos, calibragem de conhecimento, tarefas de amostra e resultados finais; AI ou a equipe de implementação de modelos, recuperação, fluxo de trabalho e avaliação; equipe de TI para identidade, interface, ambiente, distribuição e monitoramento; e segurança e gerenciamento de dados, autoridade, auditoria e limites de movimento de alto risco.

O aplicativo de produção deve designar o gerente de produto e operações para determinar quanto tempo o conhecimento é atualizado, para avaliar quando ele está sendo implementado, quem lida com as anomalias, que suspende o processo, modelo e custos de ferramenta. Não há responsabilidade contínua para a aplicação AI, mesmo que o desempenho inicial seja bom, e ele irá rapidamente caducar por causa de lapsos de conhecimento, mudanças de interface e ninguém lida com tarefas falhadas.

Meça os resultados do Enterprise AI Transport com um objetivo faseado

A primeira fase, sem utilizar a “plataforma enterbrise AI” como único objetivo, permite a seleção de dois a três cenários de negócios e um conjunto de capacidades compartilhadas: por exemplo, recuperação de conhecimento e suporte ao serviço de passageiros para compartilhar governança e privilégios de conhecimento, extração de documentos e oferta de suporte a acesso a modelos, processos estruturados de saída e aprovação. Primeiro, o valor de reutilização é demonstrado e, em seguida, o processo é estendido gradualmente.

Exemplo: Uma empresa tem quatro pilotos AI, apenas um deles está em negócios reais e três equipes mantêm contas de conhecimento e modelo. O primeiro alvo pode ser completar o inventário de cena e parar julgamento, mover dois cenários valiosos para os privilégios unificados, logs e mecanismos de avaliação, e continuar a medir o uso, correção manual, duração da missão e custos operacionais durante um período de seis semanas em escala de cinza.

• Resultados organizacionais: cenas são responsáveis, mecanismos de tomada de decisão e tempo operacional são claros
• Resultados do projeto: Conhecimento, modelos, ferramentas, privilégios e avaliações reutilizáveis
• Resultados operacionais: comparação da eficiência, qualidade, renda e mudanças de risco com o mesmo calibre
• Resultados do activo: a configuração do código fonte, os dados, a documentação e a capacidade de execução podem ser tomados a cargo