Home / FAQs / AI Smart Worksheet, Co-Associate, Research and Development Etkililiği ve Uygulama Güvenliği
QUESTION & ANSWER

AI R & D etkinliği platformu giriş çıktılarını ve gerçek değerini nasıl değerlendirebilir?

Oluşturulan kod tamamlanmaları veya kod hatları sadece sayılmamalıdır.Reconciling göstergeleri talep clarification, inceleme bekleme, test bakımı, hata geri dönüşü, serbest bırakma ve üretim kazaları sıklığı, takım ve proje tarafından yapılmalıdır.

Soruyu cevaplayın.

İlk olarak, karar verme için kullanılabilir sonuçlar verin

R&D etkinliğinin amacı, her geliştiricinin daha fazla kod yazmasına izin vermekten daha hızlı ve daha istikrarlı bir şekilde üretime doğru talebi sunmaktır. Ölçme için uygun olan göstergeler, konsolidasyon talepleri için taleplerden, kritik hata algılama aşamalarını, regresyon süresini, yayılma hızlarını, başarısızlık kurtarma ve geri çalışma oranlarını içermektedir.

DECISION FACTORS

Yargılamadan önce hangi koşullar belirlenmelidir?

Aynı soru farklı iş, veri ve proje aşamaları altında farklı cevaplara sahip olabilir. Aşağıdaki koşulların kontrol edilmesi ve web'deki ortak bulguların kendi projelerine dahil edilmesi önerilir.

Şu anda takım nerede beklemek ve işe dönmek zorunda?Stabil projeler, kusurları, su akış hatları ve veri salıverilmesiAI aracının tanıtılmasından sonra tekrarlama ve yönetişme maliyetleriKaynak kodu, müşteri verileri ve üçüncü taraf lisansları memnun
ACTION STEPS

İleriye dönük bir emir

01

İlk olarak, hedef ve sınır hakkında net olacağız.

Biri değer akışından iki açık şişe seçin ve dört haftalık bir temel oluşturur.

02

Geçerlilik Anahtar Bağımlılığı

Bazı depolarda veya takım denemelerinde kullanılan AI'in karşılaştırılmış örneği.

03

Değerlendirme edilebilir sonuçları Geliştirme

Hız, kalite, manuel düzeltme, güvenlik olayları ve tam maliyetler de kaydedilir.

04

Gerçek sonuçlarla bir sonraki adıma karar verdiğinizden emin olun.

Eşiğine ulaştığı ve iş değeri olmadan araçların yeniden kullanımını ortadan kaldırdığınızda uzatın.

PRACTICAL EXAMPLE

Gerçek işte nasıl anlıyorsunuz?

Örnek, karar verme yöntemini göstermek için kullanılır

Takım AI ile test verimliliğini geliştirmek istiyor. Pilot geri dönüş iki gün sürüyor, veri ve analiz başarısız oldu. AI'nin tanıtımı örnekten daha hızlı, ancak genel döngü, çevre belirsiz kalırsa önemli ölçüde gerilemez.

COMMON RISKS

En kolay pit adım at.

İş sonuçları kod hatlarıyla değiştirin, ipucu veya hesap numaraları etkinleştirin

Farklı karmaşık projeler için bireysel verimlilik doğrudan karşılaştırması

Yanlış devletleme, inceleme, veri riski ve abonelikleri araçlar için görmezden gelin

ACCEPTANCE

Nasıl alınır ve doğruyu doğrulayacağız?

Teslimat temelleri, pilot aralıkları, veri kalibreleri, kaliteli barlar, tam maliyetler ve uzatma koşulları içermelidir. En azından tam iteratif veya serbest bırakma döngüsü, araştırma ve geliştirme, test, güvenlik ve operasyonlarla sürekli olarak gözlemlenmelidir; hedef göstergeleri geliştirme yeteneği platformun bütünlüğü için girdiden daha düşük olmalıdır.

tedarikçiler veya iç takımlar ile iletişim kurmaya hazırlanırken, mevcut süreçlerin, temsilci örneklerin, mevcut sistemlerin, zaman ve bütçe seviyelerinin getirilmesini tavsiye edilir. İlk olarak, bilinmeyen öğeler açıkça işaretlenir ve sonra karar tanıları kullanmak için yapılır, PoC, sabit menzilli projeler veya devam eden araştırma ve geliştirme, bu genellikle sınırları olmayan bir fiyat ve süre için doğrudan talepten daha güvenilirdir.

Proje koşulları yukarıdaki örneklerden farklıdır?

Operasyonel hedefler, mevcut sistemler, örnek ve planlı zaman, danışmanlar gerçek sınırlarla ilgili ön yargılar yapabilmeden önce eşleştirilebilir.

Associate project danışmanlar