Home / FAQs / Настройка AI Разработка, настройка приложения AI и создание межпредприятия AI
QUESTION & ANSWER

Как принять и принять проект Enterprise AI Custom Development?

Пользовательская разработка AI не только может смотреть на несколько успешных демонстраций, но также должна проверять эффекты AI, разработку программного обеспечения, результаты бизнеса и активы проекта. Используйте замороженную реальную задачу, установленную для проверки правильных, неправильных, отклоненных, ультра-ненормальных и ненормальных сцен; проверяйте интерфейсы, привилегии, производительность, журналы, регрессии и ручные поглощения; перепроверяйте скорость принятия, циклы обработки, ручные модификации и эксплуатационные расходы.

Отвечай на вопрос.

Во-первых, дайте выводы, которые можно использовать для принятия решений.

Эффектный слой следует разделить на четыре уровня.

DECISION FACTORS

Какие условия необходимо определить до вынесения решения?

На разных этапах работы, данных и проектов на один и тот же вопрос могут быть даны разные ответы. Предлагается проверить следующие условия и включить общие выводы, содержащиеся в Интернете, в свои собственные проекты.

Выполняет ли поставленная задача реальные операции и охватывает ли границыКак оцениваются различные типы ошибок и бизнес-последствийМогут ли быть заблокированы модели, знания, советы и системные версииКак долго наблюдение за ценностью бизнеса требует пробного цикла
ACTION STEPS

Предложенный порядок аванса

01

Во-первых, мы будем четко понимать цель и границу.

Проект начинается с общего определения задач, ошибок и показателей.

02

Ключевая зависимость от валидации

Первый базовый уровень оценки был установлен и заморожен на этапе PoC.

03

Разработка оценочных результатов

Производительность эффектов, инженерных, безопасных и восстановительных испытаний перед производством.

04

Убедитесь, что вы выбрали следующий шаг с реальными результатами.

Согласование операционных показателей после пилотирования и завершение процесса захвата активов.

PRACTICAL EXAMPLE

Как вы понимаете это в реальном бизнесе?

Пример, используемый для иллюстрации метода суждения

Общий коэффициент отклика клиентской службы AAI соответствует поставленной цели, однако в политике возврата есть несколько серьезных ошибок. Получение и проверка не должны проходить на основе высокого среднего балла, но обязательство по возврату должно классифицироваться отдельно, требуя выполнения справки, уверенности, перевода рабочей силы и механизмов аудита, а затем тест должен быть перепроверен с фиксированной выборкой.

COMMON RISKS

Самый простой способ наступить.

Представление нескольких простых вопросов при выборе поставщиков на специальной основе

Только получение и проверка ответов модели, а не проверка интерфейсов системы и ненормальных отступлений

Получение исходного кода, но не возможность воссоздать индекс знаний или запустить оценку

ACCEPTANCE

Как мы должны в конечном итоге получать и подтверждать?

Окончательный материал должен включать оценку источника, определение показателя, пункт за пунктом, несостоявшийся образец, тестирование системы, отступление от развертывания, эксплуатационные расходы, известные ограничения и списки активов.

При подготовке к общению с поставщиками или внутренними командами рекомендуется приносить текущие процессы, репрезентативные образцы, существующие системы, сроки планирования и бюджетные уровни.Сначала четко обозначены неизвестные пункты, а затем принимается решение об использовании диагностики, PoC, проектов фиксированного диапазона или текущих исследований и разработок, что обычно более надежно, чем прямой спрос на цену и продолжительность без границ.

Разрабатываются ли критерии принятия проекта «Энтерпрайз AI»?

Чтобы определить бизнес-задачи и границы рисков, сначала выделяют эффекты модели, функции программного обеспечения, системную интеграцию, показатели безопасности и эксплуатации.

Связаться с нами