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BUSINESS SOLUTION

Transformação empresarial AI e soluções de atualização de transporte AI

Enterprise AI Transport não é uma única ferramenta para a aquisição, mas sim um conjunto de cenários, base de dados, capacidade de modelização, interfaces de sistema e governança operacional em torno de objetivos de negócios, para permitir que AI se torne parte de processos de negócios.

Investir no valor da empresaReduza a duplicação de esforços e tempo de respostaTranslando conhecimentos e dados para a capacidade produtivaConclusão das atualizações AI no sistema existenteCriar uma parte inferior estendida e gerenciável da enterprise AI
Empresa AI Transporte estrutura completa desde o planejamento de cena até o sistema de produção on-line

Desafios operacionais

Os departamentos testaram AI, sem rotas e valores uniformes

Conhecimento, documentação, voz, imagens e dados operacionais são difíceis de acessar diretamente

As aplicações AI são separadas das aplicações CRM, ERP, OA e sistemas de produção

A precisão, a autoridade, a auditoria, os custos e a segurança não são sustentáveis

Os pilotos podem ser demonstrados, mas é difícil expandir-se para a capacidade de produção a nível da empresa

Módulo de capacidade do programa

01

Diagnóstico de transição AI, combinação de cenários e prioridade de entrada

02

Base de conhecimento empresarial, RG e pesquisa inteligente

03

AI serviço ao cliente, assistente de equipe e pergunta de negócios e resposta

04

AI Agente, Chamada de ferramenta e Automação de fluxo de trabalho

05

Cotações inteligentes, contratos, relatórios e processamento de documentos

06

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

07

Reconhecimento de imagens, processamento de papel, controle de qualidade e análise visual

08

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

09

Atualizações de funcionalidades existentes do AAI e integração entre sistemas

10

Grandes modelos de privatização, gateways de modelos, avaliação e governança de segurança

Resultados da entrega do programa

SOLUTION OUTPUTAI roteiro de transição e prioridades de cenário
SOLUTION OUTPUTProtótipo, avaliação e relatório de impacto de empresas
SOLUTION OUTPUTNão sei se vais ser capaz de usá-lo, saber se é caso, cliente, agente ou aplicações de documentos inteligentes.
SOLUTION OUTPUTModelo gateway, privilégios, interfaces e fluxos de trabalho
SOLUTION OUTPUTPrivatização ou ambiente de implantação misto
SOLUTION OUTPUTConselho operacional, normas de governança e plano de otimização
SCENARIO WALKTHROUGH

& Enterprise AI

Um cenário de capacidade quantificável é utilizado para descrever como os problemas são definidos, programas concebidos e aceitações de produção concluídas.

Início do Site

Primeiro, vamos lidar com o único link que mais afeta os negócios.

Assumindo que uma empresa encontra primeiro “a prova individual do setor do AI, sem uma rota uniforme e padrão de valor.” A equipe do projeto não compra diretamente ferramentas, mas seleciona a tarefa real imediata, registrando o volume de processamento mensal, tempo médio de espera e processamento, uma taxa de conclusão, taxa de revisão manual, tipo incomum e departamento de responsabilidade. Os números devem ser de registros de sistemas ou amostras manuais que o cliente pode rever; faturamentos de curto ciclo são criados quando a informação é insuficiente, em vez de para a criação de um ROI fictício.

Como deve ser elaborada a lista indicativa

Os seguintes números são usados apenas para demonstrar métodos de medição: se o processo original lida com 1.200 tarefas por mês, espera uma média de 6 horas, processa de fato 12 minutos, retorna manualmente uma taxa de 15 por cento, o primeiro alvo pode ser definido como “uma redução de 30% no tempo de espera, uma redução de 20% no tempo de processamento manual e uma taxa de retorno não superior à linha de base original.” O processo de recepção e inspeção fornece amostras originais, consultas estatísticas e uma lista incomum. Se o volume de processamento, regras de negócios ou dificuldade de amostra mudar significativamente, o processamento deve ser corrigido e não apenas uma data de bom desempenho deve ser escolhido para chegar a uma conclusão.

Os privilégios de funções, dados históricos, interfaces externas, capacidade, segurança, backup e verificações de backup também devem ser concluídos antes do acesso oficial. O primeiro ciclo de observação após a linha é executado pelo chefe de operações: verificar a taxa real de adoção e, em seguida, analisar as razões para não-uso, modificação manual e falha de missão. Só se o usuário continuar a usar e o piso de qualidade não diminuir será que a melhoria dos indicadores de eficiência ou desempenho será de valor interpretativo.

DELIVERY PATH

Do diagnóstico para a operação contínua

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

01Diagnóstico estratégico e de cena
02Dados e avaliação de risco
03Autenticação de protótipos de pequena escala
04Construção de aplicações a nível da produção
05Integração e promoção dos sistemas
06Avaliação da governação e da continuidade das empresas
FAQ

FAQs

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

O que o mapa de transição AI geralmente contém?+

O roteiro identificará os objetivos operacionais, cenários candidatos, condições de dados, indicadores de valor, vias técnicas, limites de risco, sequenciamento da implementação e responsabilidades para as operações em curso.

Podemos usar diferentes modelos grandes ao mesmo tempo?+

Diferentes modelos por efeito de missão, segurança de dados, custo e rota de estabilidade poderiam ser adotados através de um gateway de modelo unificado, e aplicações operacionais poderiam ser reduzidas a um único fornecedor.

Como evitar projetos de IA, simplesmente permanecendo na demonstração?+

A fase protótipo envolve o uso de dados reais, verdadeiros usuários e indicadores claros, e a validação prévia de privilégios, interfaces, avaliações, anomalias e responsabilidades operacionais após estarem online.

DECISION FAQ

Questões comuns relacionadas com os projectos em curso

Confira todas as 265 perguntas.
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Onde deve começar a entrada da Transformação Enterprise AI?

Enterprise AI Transporte deve começar com uma tarefa operacional real, de alta frequência e de verificação de resultados, em vez de primeiro comprar modelos ou construir grandes plataformas. Grave o processamento atual, demorado, back-work, consequências de erro e responsabilidade manual, e selecione uma cena onde as amostras estão disponíveis e podem ser usadas manualmente para cobrir a parte inferior.

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Empresa AI Organização e implementação do transporte

As empresas não têm os dados para resolver. Podem iniciar a transição do AI?

O diagnóstico da cena e o inventário de dados podem ser iniciados, mas não é apropriado comprometer-se com os efeitos completos do AI diretamente quando as condições de dados não são conhecidas. As empresas podem priorizar o conhecimento relativamente centralizado, amostras facilmente disponíveis, e os resultados podem ser verificados manualmente, enquanto executando pequenos PoCs, e governança irá realmente afetar os dados da cena.

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Empresa AI Organização e implementação do transporte

A empresa compra uma conta genérica AI conta como completa com a conversão AI?

A compra de uma conta genérica AI só pode ser usada para calcular a ferramenta ou construir a capacidade da equipe, e não é equivalente a completar o Enterprise AI Transporte. Uma verdadeira transformação requer a ligação AI a um mandato de negócios claro, conhecimento de negócios, autoridade de identidade e sistemas existentes, e estabelecer avaliações de qualidade, controle de risco e operações contínuas. Uma ferramenta comum pode ajudar a detectar a vontade de usar e cenas, mas não pode medir o valor de negócios se os resultados não entrarem em processos de negócios.

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Entrega do projeto FDE, OPC e AI

As PME precisam de criar um modelo grande para a transformação AI?

Não é necessário que a abordagem de implantação seja determinada pela sensibilidade, coprodução, eficácia, orçamento e capacidade de dados. Muitas PME estão bem posicionadas para validar o valor da cena primeiro com dados controlados e modelos de nuvem maduros, em seguida, para avaliar se exemplos exclusivos, estruturas híbridas ou implantação local são necessários. Privatização pode melhorar os controles, mas também trazer a responsabilidade para o cálculo, atualização, segurança e transporte.

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