Como faço para escolher entre a empresa e o provedor de serviços de transição AI?

Primeiro, vamos ver se a empresa precisa de aconselhamento, o PoC ou toda a operação.

As capacidades externas necessárias são diferentes em diferentes estágios. Só quando a direção não é clara deve a consulta de transição AI e diagnóstico de cena ser realizada; conhecimento, amostras e líderes de negócios estão disponíveis, mas o modelo não é definido para limitado PoC; e o protótipo é desenvolvido apenas através da validação, preparação para o acesso a CRM, ERP, OA ou plataformas de negócios, e está nas fases de produção, implementação e operação de longo prazo.

A fronteira do projeto é muitas vezes pouco confiável se o fornecedor se compromete a oferecer um preço completo e efeito antes que ele esteja ciente do volume de negócios, fontes de dados, consequências de erros e do ambiente do sistema. Uma empresa pode exigir que a outra parte para enviar uma lista de questões, necessidades de informação e julgamento de palco para ver se está disposto a identificar incerteza em vez de apressar para empacotar todas as necessidades em um grande projeto.

• Lista dos cenários de entrega, classificação de valor e roteiro para a fase de aconselhamento
• Entrega de conjuntos de tarefas fixas, resultados de liberação e recomendações para entradas contínuas na fase PoC
• Entrega de aplicações, interfaces, competências, testes, implantação e capacidades operacionais em fase de implementação

Avaliar os prestadores de serviços numa missão real, não apenas uma apresentação genérica

A pergunta e resposta comuns, documentação pré-preparada e caminhos suaves apenas mostram que o modelo tem alguma capacidade para lidar com as tarefas reais da empresa. Uma avaliação deve incluir uma amostra dissensiva cobrindo normal, ausente, conflitante, ultra vires, anomalias e situações que exigem julgamento manual, e permitir que os candidatos expliquem os métodos de teste, diferenças nos resultados e razões para o fracasso.

A excelente equipe não mostra apenas a melhor saída, mas salva modelos, conhecimentos, dicas, regras e ferramentas que são repetidos e comparados ao longo do mesmo conjunto de tarefas. Para o resultado errado, a equipe deve ser capaz de distinguir entre problemas de dados de fonte, recuperação de conhecimento, raciocínio de modelo, regras de processo, interfaces de sistema ou configurações de privilégios, e sugerir o reparo correspondente ou bottoming manual.

• Os resultados podem ser novamente verificados em uma amostra fixa?
• Respostas se fontes são citadas e privilégios são observados
• Se deve tentar, reverter ou transferir as ferramentas depois de não terem conseguido ligar
• se deve implementar avaliações de regressão após atualização de modelos e conhecimentos

Verificar a governança de dados, integração de sistemas e capacidades de engenharia de produção

O processo de criação de um provedor de serviços precisa ser verificado para sua capacidade de executar habilidades de engenharia de software, como identificação, segregação de autoridade, integração API, reteste, auditoria de log, monitoramento de desempenho e distribuição em escala de cinza.

O conhecimento e os dados não podem ser importados sem serem gerenciados. A fonte, pessoa responsável, versão, validade, acesso, acesso e atualização de processos devem ser identificados; quando os dados estão relacionados a clientes, contratos, funcionários ou operações, as fronteiras de dessensibilização, retenção, modelagem e implantação devem ser determinadas.

Harmonização das propostas e dos programas relativos ao mesmo conjunto de questões

Ao comparar os diferentes programas de transporte da empresa AI, todos os prestadores de serviços devem ter o mesmo contexto de negócios, condições de amostragem, âmbito do sistema e indicadores de sucesso, e ser solicitados a explicar os pressupostos, exclusões, custos de terceiros, colaboração com os clientes e principais riscos separadamente, o que permitiria distinguir entre diferenças de preços da eficiência da equipa, rotas técnicas ou omissão de governação de dados, alinhamento de interfaces, avaliação e responsabilização.

O programa sugerido deve pelo menos responder: por que as primeiras cenas valeram a pena fazer, quais condições ainda não estavam em vigor, como o PoC parou ou continuou, quais limites foram usados para dados e modelos, como os sistemas existentes foram conectados, quais resultados foram aceitos, como a configuração do código fonte e números de conta foram trocados, e quem atualizaria o conhecimento, as anomalias de processo e os custos de controle quando on line.

• Âmbito de aplicação das operações e funções de utilização
• Conhecimento dos dados e interface do sistema
• Indicadores, amostras e calibração de aceitação
• Segurança, implantação e dependência de terceiros
• Entrega, propriedade intelectual e tomada de responsabilidade
• Funcionamento, manutenção e seguimento da abordagem iterativa

Disagregação de contratos por nó de decisão para reduzir o risco de entrada única

Enterprise AI Transporte pode otimizar o contrato dividido ou marco pelo diagnóstico, PoC, implementação e operação da produção. Cada etapa define as condições para entrada, saída, tempo, responsabilidade mútua e entrada na próxima fase.

A recepção e inspeção não devem ser limitadas a “sistemas são utilizáveis”. O PoC fase verifica conjuntos de tarefas, qualidade, citação, intervenção manual, tempo de resposta e custo único; a fase de produção verifica a funcionalidade, interface, autoridade, segurança, desempenho, logs, implantação e volta; e a fase de transferência verifica o código fonte, configuração, números de conta, regras de dados, documentação, treinamento e questões não concluídas.

Use a capacidade operacional para determinar se o transporte Enterprise AI é sustentável

O prestador de serviços deve descrever os mecanismos de monitorização, reentrada, gestão de versões e resposta a problemas, em vez de utilizar a conclusão da implantação como ponto final do projeto.

Por exemplo, uma empresa planeja usar o AI para processar material de vendas, que permitirá o registro de tarefas mensais, tempo médio de demora, tempo de volta ao trabalho e tempo de espera, e seis semanas de operação em escala de cinza para comparar taxas de adoção, modificações manuais e ciclos de entrega finais. Os dados vêm da linha de base da própria empresa para determinar se o Enterprise AI Transporte criou valor ou só adicionou um novo conjunto de ferramentas a serem mantidas.