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PROFESSIONAL SERVICE

Solução Enterprise AI e pequena e média empresa

A aplicação de contas de modelo de aplicação ou demonstração não é um modelo, mas sim uma seleção de bases de conhecimento, uniformes de passageiros, agentes, documentação, análise ou cenas de fluxo de trabalho, que permitem que o AI entre em loops fechados de negócios mensuráveis através de missões reais, PoC, implementação de software, implementação de sistemas, produção de go-live e avaliação contínua.

Priorizar a entrada em cenários quantificáveisRedução da duplicação de consultas e processamento manualRedução do serviço ao cliente, cotações e ciclos de documentosObter AI no sistema de negócios existenteConstruindo a capacidade AI das empresas para a sustentabilidade

Não é necessário preparar um pedido completo de assistência.

Solução Enterprise AI para conectar dados de documentos do cliente de conhecimento a sistemas de negócios

Problemas que as empresas normalmente enfrentam

Os pilotos AI são numerosos, mas nenhum negócio fechado.

Modelos gerais não entendem o conhecimento de negócios e regras de negócios

A produção AI não tinha base, autoridade, auditoria e avaliação de qualidade

Os modelos são desconectados de sistemas existentes, como CRM, ERP, OA, etc.

Falta de clareza na segurança dos dados, nos custos de implantação e nas fronteiras operacionais continuadas

Nossos serviços principais

01

Uso do diagnóstico iPletion, prioridade de cena e avaliação de ROI

02

Base de conhecimentos empresariais, pesquisa de RG e perguntas e respostas inteligentes

03

AI serviço de cliente, assistente de equipe e aconselhamento de negócios multiciclos

04

AI Agente, Chamada de Ferramenta e Execução de Tarefas Multistep

05

Cotações inteligentes, contratos, relatórios e processamento de documentos

06

Análise de dados AI, visão de negócios e extração de linguagem natural

07

Reconhecimento de imagens, controle de qualidade, extração de papel e informações visuais

08

Reconhecimento de voz, transliteração telefônica, resumo e verificação de qualidade

09

Automação de fluxo de trabalho AI e tarefas entre sistemas

10

Adicione a pesquisa, geração, análise e suporte de AI para funções de tomada de decisão existentes

11

Privatização da implantação de grandes modelos, gateway de modelos, avaliação e governança de segurança

PROJECT DECISION PATH

Continuar a julgar no contexto dos projectos em curso

As fronteiras de serviço, as bases orçamentais e as modalidades de execução para diferentes fases do projecto não são idênticas e podem ser avaliadas em conjunto com as seguintes.

Entregas de projetos

Os limites finais de entrega são definidos de acordo com o escopo dos serviços, a fase de construção e as modalidades de cooperação, e são descritos a seguir como resultados comuns.

DELIVERABLEAplicação do diagnóstico iPrism, lista de cenas e roteiro de transição
DELIVERABLEProtótipo, conjunto de dados de avaliação de versão e relatório de impacto para o PC
DELIVERABLEBase de conhecimento executável, cliente AI, aplicativos AI de agente ou negócio
DELIVERABLEModelos, conhecimentos, privilégios, interfaces e configuração de fluxo de trabalho de negócios
DELIVERABLEPrivatização ou ambiente de implantação misto e programas de retrocessão
DELIVERABLEIndicadores operacionais, monitoramento e auditoria, utilização de manuais e planos de otimização contínua

Como é avaliado o orçamento do projecto

Cobertura de serviços e fechamento de negócios necessários para a primeira fase: aplicação do diagnóstico iPrenso, prioridade de cena e avaliação ROI, base de conhecimento de negócios, RG busca e inteligência pergunta e resposta

Nível de integridade dos códigos, dados, sistemas, equipamentos e documentos existentes e âmbito de cobertura a controlar, reinstalar ou reengenhar

Número de interfaces de terceiros, responsabilidades de coordenação, qualidade dos dados, compensação invulgar e cooperação externa de fornecedores

Requisitos não funcionais, tais como desempenho, disponibilidade, segurança, autoridade, auditoria, conformidade e janelas de acesso

Profundidade da entrega e responsabilidade a longo prazo: ambiente de implantação híbrida ou privatização e programas de retrocesso, indicadores operacionais, monitoramento e auditoria, utilização de manuais e planos de otimização em curso, e garantia, transporte de manutenção da paz e escopo iterativo contínuo

Estas circunstâncias não recomendam o início imediato do desenvolvimento pleno.

Não existem tarefas operacionais claras, só se espera um modelo genérico

Não existem dados, conhecimentos ou envolvimento de líderes empresariais disponíveis

Pedindo ao AI para substituir completamente a tomada de decisão manual, mas não aceitar os custos de erro e governança

A sua situação é relevante.

Não sei qual o cenário que o AI deve fazer primeiro.

Vamos ver se conseguimos uma rápida base de conhecimento, agente, ou um pouco de automação de fluxo de trabalho.

IMPLEMENTATION PLAYBOOK

Como passar da procura para uma solução aceitável

Para explicar a metodologia de implementação, o calibre de dados e os limites de responsabilidade, não são utilizados como proxy para julgamento de projetos por listas funcionais.

Palavras-chave e descrição do conteúdo

Esta página contém o conteúdo organizacional em torno de questões de serviço reais, como aplicação de entrada AI, aplicação de aplicação, aplicação, orientação, ou o uso de uma média ou pequena empresa, ou média ou pequena, ou de uma média ou pequena empresa. Palavras-chave são usadas para ajudar os usuários e sistemas de pesquisa identificar temas sem comprometer com efeitos fixos; escopo final, ciclo, orçamento e indicadores são baseados no diagnóstico do projeto, contrato e base de aceitação.

DELIVERY PATH

Vias de implementação e de entrega

Cada etapa tem objetivos claros, papéis participativos e resultados avaliáveis, e decisões importantes não são deixadas para o final do projeto.

01Diagnósticos de negócios e sequenciamento de cenas
02Dados e avaliação de risco
03Validação do Protótipo e do Indicador
04Construção do sistema de produção
05Integração dos sistemas existentes
06Governança em andamento e otimização contínua
FAQ

FAQs

As questões mais comuns antes da cooperação são claramente indicadas com antecedência.

Onde deve começar a entrada da Transformação Enterprise AI?+

Comece com alta frequência, alto custo, dados relativamente completos e riscos de erro controláveis para estabelecer valores claros de validação de indicadores e, em seguida, gradualmente se expandir para mais departamentos e processos.

Você poderia adicionar AI ao software existente?+

Sim. Vamos avaliar a interface de sistemas existentes, privilégios, dados e processos de usuário, acesso por plugins, serviços independentes AI, gateways de modelo ou re-engenharia modular.

Temos de ter um grande modelo de desproporção de principiantes?+

A seleção deve ser baseada na sensibilidade dos dados, co-dispatch, efeitos do modelo, capacidade de mobilidade e orçamento, entre o modelo público API, o exemplo exclusivo, a estrutura híbrida e o desproporcionamento do pryvate.

DECISION FAQ

Questões comuns relacionadas com os projectos em curso

Confira todas as 265 perguntas.
Empresa AI Organização e implementação do transporte

O que deve ser feito para alcançar o alto número e valor dos projetos piloto AI?

Parar o crescimento dos pilotos e consolidar o inventário dos utilizadores, tarefas, estatuto, dados, efeitos, custos e pessoas responsáveis por cada projecto. Os pilotos sem utilizadores reais, dados ou indicadores de longo prazo devem ser suspensos; os projectos que sejam valiosos mas não possuam uma integração do sistema, a governação do conhecimento ou a responsabilidade operacional devem ser centralizados e partilhados.

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Produção e continuidade de sistemas AI

Será que há necessidade de continuidade após a implantação do modelo de privatização?

A privatização só altera a implantação e os limites de dados, e não elimina o trabalho contínuo de modelos, frameworks de raciocínio, GPU-driven, patches de segurança, capacidade, monitoramento, backups e avaliações de aplicativos. As empresas também mantêm o conhecimento, dicas, ferramentas de agente e interfaces de negócios. Sem um orçamento, os ambientes de privatização podem ser muito lentos ou a recuperação pode ser não recuperada em caso de falha.

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empresa AI Eficácia, Segurança e Operação Continuada

Como reduzir as ilusões e respostas erradas do grande modelo?

A ilusão do grande modelo não pode ser eliminada por uma única dica, mas pode ser significativamente reduzida limitando tarefas, fornecendo provas credíveis e criando uma negação. Questões e respostas de conhecimento empresarial devem permitir que a resposta esteja ligada a uma fonte verificável e transferir pessoas quando há falta de acesso.

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empresa AI Eficácia, Segurança e Operação Continuada

O que devo fazer com o projeto "Enterprise AI"?

O ROI do projeto AI empresarial não pode medir apenas os custos de mobilização de modelos, nem pode ser medido pelo “quantas pessoas salvas”. É importante registrar o tempo do processo atual, o tempo gasto com o erro, o tempo de resposta, a oportunidade perdida e os custos de conformidade, e comparar as mudanças reais após AI foi online.

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Preparar para avançar o projeto enterprise AI?

Indica os objetivos operacionais, software existente e as cenas que você deseja priorizar, seja apropriado se comunicar diretamente ou realizar uma pequena validação.

O primeiro contato não é enviar senhas ou informações sensíveis.