Como a Enterprise AI Transformation seleciona a primeira cena? Valor prioridade e método de avaliação ROI

Primeiro, construímos a cena toda e não temos de decidir sobre a tecnologia.

As empresas podem coletar perguntas de clientes, vendas, operações, documentação, análise de dados, pesquisa e desenvolvimento, produção e conhecimento interno, mas cada ideia deve ser escrita em uma tarefa específica: quem usa o que entrada, que saída, e que negócio se move para que ele leva.

O “Grande Modelo para Empresas de Construção” não é uma cena, mas uma avaliação é feita do “serviço de passagem, de acordo com a ordem e as regras de adesão, para responder à pergunta após a venda e transferir as pessoas conforme necessário”. Quanto mais específica a tarefa, mais fácil é julgar a linha de base do processo existente, a fonte dos dados e os critérios de aceitação.

Quatro dimensões para determinar a prioridade da cena.

Recomenda-se que o escore seja dado a partir de quatro dimensões: valor de negócio, viabilidade de implementação, controle de risco e replicabilidade. Valor inclui economia de tempo, redução de erro, aumento da transformação, ciclos mais curtos e redução de risco; e amostras de cuidados de viabilidade, conhecimento, interfaces, estabilidade do processo e colaboração do usuário.

Cenários de alto valor, mas de alto risco, podem não ser abandonados, e podem ser precedidos por uma pesquisa somente leitura, geração de proposta ou aprovação manual. Baixo valor, mas simples funcionalidade não deve ser construída com base em demonstração fácil.

• Valor comercial: em que medida são afectados os rendimentos, custos, eficiência, qualidade ou risco
• Viabilidade da implementação: disponibilidade de dados, conhecimentos, interfaces, amostras e processos
• Controle de risco: Se os erros podem ser detectados, corrigidos e responsabilizados
• Replicabilidade: se a capacidade pode ser estendida para mais equipes, produtos ou processos

Primeiro, vamos medir a linha de base manual e depois discutir os benefícios do AI.

Sem uma linha de base de status atual, é impossível avaliar se o AI melhorou suas operações. As empresas devem registrar o volume de tarefas, tempo médio de processamento, tempo de espera, taxa de erro, retorno ao trabalho, custos de trabalho, conversão e satisfação do usuário, e distinguir entre picos e rotinas.

O projeto AI está online usando a mesma comparação de calibre, enquanto a contagem de revisão manual, processamento de anomalias, chamadas de modelos, recursos na nuvem e custos de manutenção operacional. Se o tempo economizado é realmente liberado para trabalhos de maior valor também deve entrar no ajuntamento.

O ROI não é apenas uma substituição humana, mas também um crescimento e um valor de risco.

Os benefícios precisam ser combinados por indicadores em vez de uma conversão uniforme para “quantos menos empregados”.

Os ganhos podem ser classificados em quatro categorias: eficiência, qualidade, renda e risco, e um ciclo verificável. Para projetos que sejam difíceis de monetizar diretamente, pelo menos o uso, sucesso da missão, adoção e taxas de conclusão de ação operacional devem ser especificados.

• Eficiência: tempo de processamento, tempo de espera, rendimento e atraso
• Qualidade: Taxa de precisão, taxa de retorno ao trabalho, consistência e feedback do cliente
• Crescimento: Transformação de thread, velocidade de resposta, compra ou lista de clientes melhorada
• Risco: inspecção da conformidade, detecção de anomalias, autoridade e capacidade de auditoria

A tarefa do PoC é remover as incertezas chave.

O PC não é uma versão reduzida, nem é apenas algumas respostas bem-sucedidas. Deve usar amostras reais para verificar os links mais incertos, como recuperação de conhecimento empresarial, chamada de ferramentas, extração de documentos, regras de negócios, calibre indicador ou custo do modelo.

Após a conclusão, você registrará taxas de sucesso, erros maiores, intervenções manuais, atrasos, custos e dependência de produção, e então decidirá entrar em implementação formal, completar a base de dados ou terminar a entrada.

Formar um conjunto de cenários interempresas AI e um mecanismo de redefinição trimestral

O Enterprise AI Transporte não só deve manter a lista de projetos, mas também o conjunto de cenários: que estão em pesquisa, PoC, testes de produção, promoção ou descontinuação de escala, e que são os responsáveis, indicador, risco e próximos passos para cada cenário.

Quando o re-display trimestral é feito, as cenas com resultados reais de negócios são expandidas, o processo é modificado com uso mas valor insuficiente, a funcionalidade inservável de longo prazo é interrompida e os recursos de acesso, privilégios, avaliação e monitoramento de dados são reutilizados para o próximo projeto. Isso permitirá que o AI crie gradualmente capacidade organizacional.