Как Enterprise AI Transformation может перейти от одноточечных испытаний к масштабным операциям?

Во-первых, фирма находится на стадии пилота, пилота или производства.

Использование общего инструмента AI отдельными лицами является пробным; использование образца предприятия вокруг реальной миссии, идентификация пользователя и цели являются пилотными; это связано с привилегиями идентификации, обновлениями знаний, бизнес-системами, необычными показателями утилизации и эксплуатации перед приближением к производственному приложению.

В инвентаризации должны быть, по крайней мере, зарегистрированы владельцы бизнеса, целевые пользователи, целевые нагрузки, источники данных, модели и инструменты, текущие эффекты, ручные вмешательства, рейтинги рисков, эксплуатационные расходы и следующий пункт решения. Пилоты, которые долгое время были без пользователей, без индикаторов или без доступа к реальным данным, должны быть приостановлены или пересмотрены, а не продолжать добавлять функциональность.

• Испытательный этап сертификации границ пропускной способности и готовности к использованию
• Испытание реальных эффектов миссии и ключевых неопределенностей на этапе пилотного проекта
• Сертификация стабильности, ответственности, стоимости и текущей стоимости бизнеса на стадии производства

Управление инвестициями в транспорт AI

Предприятие AI Transport не подходит для ведения списка функциональных устремлений. Более эффективным является группирование сценариев кандидатов по стоимости бизнеса, условиям данных, оценке, системной зависимости, последствиям ошибок и потенциалу воспроизводства, формирование разведочных, PoC, производственных кандидатов, серых операций, масштабных развертываний и остановок шести государств.

Квартальная переупорядоченность на основе реальных результатов. Сценарии, характеризующиеся высокой стоимостью, но неэффективными с точки зрения данных, дополняют знания и данные; более эффективные, но при этом эффективные с точки зрения риска сценарии начинаются с выработки рекомендаций и утверждения вручную; и менее ценные и малоиспользуемые сценарии заканчиваются во времени. Это позволяет избежать дублирования инструментов закупок в различных департаментах и позволяет бюджету сосредоточить внимание на задачах с четкими замкнутыми циклами в бизнесе.

• Категория доходов: подготовка к продажам, ведущие операции, обслуживание клиентов и расходы на продолжение
• Категория эффективности: обработка документов, поиск знаний, котировки и поток рабочих листов
• Категория качества: аудит и инспекция, ненормальная идентификация, исследования и разработки и поддержка доставки
• Категория потенциала: управление знаниями, доступ к модели, оценка, компетентность и платформа рабочих процессов AI

Создание базы знаний, данных, моделей и инструментов многократного использования

Различные приложения AI делятся разрешением документов, каталогом знаний, привилегиями идентификации, шлюзами моделей, советами и версиями процессов, подключениями к инструментам, журналами и статистикой затрат, но не всеми данными.Цель платформы — уменьшить дублирование работы, отделяя каждую сцену от знаний, инструментов и операционных привилегий в соответствии с операционными границами.

Чем яснее дно, тем быстрее последующая проверка сцены, тем легче найти производственные риски.

Переход от принятия проекта к текущей работе

Приложение AI вероятностно, и один правильный ответ не представляет стабилизирующего эффекта.Каждая сцена должна сохранять нормальные, ненормальные, конфликтующие, отсутствующие, ультравиры и индукторные задачи, формировать редактированную оценку и непрерывно сравнивать размеры точности, цитирования, завершения, отказа, ручной коррекции, задержки и стоимости.

Неудача производства заключается в том, чтобы войти в учет плохих случаев, а проблема маркировки исходит от знаний, поиска, модели, советов, инструментов, правил работы или пользовательского ввода.Модель или знания обновляются для повторного изучения регрессии, избегая оптимизации локальных эффектов, подрывающих другие задачи.

• Оффлайн-оценка для определения того, является ли версия онлайн
• Оценка Greyscale для наблюдения за реальными пользователями и средами обработки
• Онлайн-наблюдение выявило расхождения в качестве, стоимости, задержке и доступе.
• Двойная проверка бизнеса для определения эффективности, качества, роста или стоимости риска

Уточнить оперативные обязанности оперативных, AI, ИТ-отделов и служб безопасности

Команда отвечает за цели, калибр знаний, выборочные задачи и конечные результаты; AI или команда по внедрению моделей, поиску, рабочему процессу и оценке; ИТ-команда по идентификации, интерфейсу, среде, распределению и мониторингу; и безопасности и управлению данными, полномочиями, аудитом и границами движения с высоким риском.

Производственное приложение должно назначить менеджера по продукту и операциям, чтобы определить, как долго обновляется информация, оценить, когда она внедряется, кто обрабатывает аномалии, кто приостанавливает процесс, модель и затраты на инструмент. Нет постоянной ответственности за приложение AI, даже если начальная производительность хорошая, и оно быстро пропадет из-за пробелов в знаниях, изменений интерфейса и никто не обрабатывает неудавшиеся задачи.

Измерение результатов деятельности предприятия AI Transport с поэтапной целью

Первый этап, без использования «платформы Enterbrise AI» в качестве единственной цели, позволяет выбрать два-три бизнес-сценариев и набор общих возможностей: например, поддержка поиска знаний и обслуживания пассажиров для совместного управления знаниями и привилегиями, извлечение документов и предложение для поддержки доступа к модели, структурированные процессы вывода и утверждения.

Пример: Предприятие имеет четыре пилота AI, только один из которых находится в реальном бизнесе, и три команды поддерживают учетные записи знаний и моделей. Первой целью может быть завершение инвентаризации сцены и остановка суждения, перемещение двух ценных сценариев в единые привилегии, журналы и механизмы оценки и продолжение измерения использования, ручной коррекции, продолжительности миссии и эксплуатационных расходов в течение шестинедельного периода серого масштаба.

• Организационные результаты: сцены подотчетны, механизмы принятия решений и оперативный темп ясны.
• Результаты проекта: знания, модели, инструменты, привилегии и оценки многоразового использования
• Операционные результаты: сравнение эффективности, качества, доходов и рисков с одинаковым калибром
• Результаты активов: конфигурация исходного кода, данные, документация и пропускная способность могут быть приняты на себя