Как вы разрабатываете интеллект AI? Полный путь от AI PoC к реализации производства

Во-первых, мы посмотрим, нужны ли фирме умные решения, приложения AI или обычная автоматизация.

Пользователи часто смешивают интеллект AI, роботов чата, базу RAG knowledge и автоматизацию рабочих процессов. Чат-роботы в основном выполняют сессии вопросов и ответов; база RAG knowledge позволяет получать ответы на бизнес-информацию и обеспечивать основу; обычная автоматизация подходит для задач, поставленных правилами; органы разведки AI понимают задачи, выбирают шаги, инструменты вызова и продолжают обрабатывать их по результатам.

Перед проектом должна быть поставлена задача переформатирования в наблюдаемую бизнес-задачу, такую как «чтение запроса на котировальную почту, идентификация клиентов и продуктов, поиск цен ERP, генерация проектов котировок и отправка их на утверждение продаж», а не «создание органа по разведке продаж». Первое описание может определять ввод, вывод, знания, интерфейс, утверждение и аномалии, в то время как последнее описание может только формировать демонстрацию и не может формировать надежные стандарты контракта и принятия.

• Определите, кто использует результаты и в какие направления бизнеса они входят.
• Различают суждение модели, правила определенности, действия системы и ручную ответственность
• Выявление ситуаций, которые должны быть отклонены, приостановлены или переданы

Создайте AI PoC с реальным набором задач, а не с гладким образцом.

Ценность AI PoC заключается в проверке неизвестных элементов, которые, скорее всего, влияют на успех или неудачу проекта. Предприятие должно подготовиться к подлинной, авторизованной и неразборчивой задаче, которая включает как общие ситуации, так и недостающие сведения, конфликтный контент, необычные форматы, неадекватные привилегии и оперативные исключения. Для вопросов знаний и ответов, ссылки, отказа и разрешения на источник; для обработки документов, ключевых полей и ручных исправлений; для инструментов, которые будут вызываться, проверять обоснованность действий, повторять запросы и неисправность восстановления.

PoC замораживает оценку и измерение, исходные условия и условия для принятия, запуска модели журнала времени, знания, советы, правила, версию процесса, задержку, затраты на вызов и ручное вмешательство.

• PC вывод активного прототипа, оценка и измерение, по отдельным пунктам результаты и список отказов
• Качество, скорость, ручное вмешательство и единичные эксплуатационные расходы оцениваются одновременно.
• Разрешение выводов о продолжении, повторном условии, повторном маршрутизации или прекращении

Введите AI Application Development для создания замкнутого бизнес-круга вокруг существующих систем

Большинству предприятий не нужно заменять ERP, CRM, OA или отраслевое программное обеспечение для AI. Более рациональным способом является сохранение существующей системы, несущей официальные бизнес-данные, такие как клиент, заказ, контракт и финансы, предоставляя необходимый контекст для приложений AI через API, новости, обмен документами или контролируемую автоматизацию. AI отвечает за понимание неструктурированной информации, получение знаний и генерирование рекомендаций, а процессы определенности отвечают за проверку поля, поток состояния и критическое бизнес-письмо.

Разработка интерфейса не может рассматривать только успешные вызовы. Каждая ссылка обрабатывает идентификацию, минимальные привилегии, отображение полей, повторные запросы, повторные тесты времени, частичный успех, ручную компенсацию и ограничение третьих сторон. Умные органы выполняют котировки, возвраты, публичные выпуски или изменения ключевых данных с дополнительным авторизованным подтверждением персонала и последовательной связью между выходом модели, системным вызовом, ручной модификацией и конечными результатами бизнеса в одну и ту же запись задачи.

Какие инженерные возможности потребуется достроить от прототипа до реализации программного обеспечения

Прототип обычно только доказывает, что работают основные компетенции, и что выполнение осуществляется путем завершения привилегий личности, обработки конфиденциальной информации, оперативного аудита, ненормальных очередей, комбинированной производительности, охранных сигнализаций, распространения в серых масштабах, отступления версий и восстановления резервного копирования. Предприятиям также необходимо управлять моделями, советами, знаниями, правилами и инструментами, которые не могут быть восстановлены в условиях, используемых в то время, если они не доступны после ошибки.

Реализуемые AI результаты должны включать требования и границы миссий, архитектуру систем, исходный код, конфигурацию, интерфейс, оценку и оценку, отчеты об испытаниях, матрицу компетенций, сценарии развертывания, руководства по эксплуатации и известные ограничения. Модели услуг, алгоритмы, сторонние инструменты и непрерывные знания являются долгосрочными затратами и должны цитироваться отдельно от единовременных затрат на разработку, избегая первоначальных цен, которые кажутся низкими и не могут быть стабилизированы.

• Операции с высоким риском имеют ручную идентификацию, подвеску и резервные механизмы
• Мастерство предприятия в производственных счетах, исходном коде, конфигурации и основных данных
• Модель предварительного онлайн-упражнения недоступна, интерфейсы занимают много времени, а отставание в задачах доступно.

Как принять AI и определить, стоит ли расширять ввод

Прием и проверка должны повторяться по реальному набору задач, определенных обеими сторонами, и скорость выполнения задач, критическая точность выполнения, ссылки на знания, вызов инструментов, ручное вмешательство, время реагирования, восстановление после сбоя и стоимость должны измеряться отдельно. Для вывода вероятности не следует обещать, что все входы будут завершены на 100% автоматически, а скорее, что диапазон принятия, ручного обзора, отказа в обработке и неподдержки должен быть четко определен.

Процесс, который обрабатывает 1000 задач в месяц и занимает в среднем 15 минут ручного времени, является только отправной точкой для измерения; требуется соблюдать циклы обработки, обратной связи, принятия пользователей и результатов клиентов на том же уровне задач и с тем же качеством. Только если порог качества не снижается, ручная работа действительно снижается и эксплуатационные расходы приемлемы, уместно воспроизвести больше бизнес-процессов.

Какие данные следует проверять при выборе AI Application Development

Фирма должна более тщательно проверить способность команды понимать бизнес-миссию, установить реальную оценку, разработать интерфейс системы, справиться с безопасностью полномочий и потерпеть неудачу, а также указать, какие сценарии временно не подходят для AI. От кандидатов требуется использовать тот же набор информации о диссенсибилизации для описания программ, рисков, диапазона PoC, производственных пробелов и предположений о затратах, которые более дифференцированы, чем просмотр общей презентации.

Это будет содержать неопределенность в отношении эффективности AI и обеспечит наличие у предприятий знаний, оценок, исходных кодов, конфигураций и методов работы, даже если модели или сервисные группы будут заменены.