Home / FAQs / FDE, OPC ve AI Project Delivery
QUESTION & ANSWER

KOBİ'lerin AI dönüşümü için büyük bir model yapması gerekiyor mu?

Dağıtım yaklaşımının veri duyarlılığı, co-prodüksiyon, verimlilik, bütçe ve kapasite tarafından belirlenmesi gerekli değildir. Birçok KOBİ, ilk önce kontrollü veriler ve olgun bulut modelleriyle sahne değerini doğrulamak için iyi yerleştirilir, sonra özel örnekler, hibrit yapılar veya yerel dağıtım gerekli olup olmadığını yargılamak için iyi bir şekilde yerleştirilir.

Soruyu cevaplayın.

İlk olarak, karar verme için kullanılabilir sonuçlar verin

Enterprises ilk olarak, verinin intranetten çıkarılmasını, görevin yanıt ve model efektleri gerektirdiğini ve uzun vadeli taşımalardan sorumlu olduğunu cevaplamalıdır. Low-sensitivite içerik nesli veya açık bilgi soruları otomatik olarak güvenlik modellerine, bağımlılıklara ve loglara geldiğinde, sürekli olarak yönetilen veri kesintisine neden olur.

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.

Veri kategorileri, meşru kullanımlar ve sınır ötesi iletim kısıtlamalarıModelleme kapasitesi, yanıt hızı ve kullanılabilirlik gereksinimleriTop bir araya, 3 yıllık toplam mülkiyet maliyetine karşı çağrı-upsunucular, güvenlik, model yükseltmeleri ve işletmedeki yetenekleri sorun giderme
ACTION STEPS

İleriye dönük bir emir

01

İlk olarak, hedef ve sınır hakkında net olacağız.

Bulut tarafından kullanılabilir olan elementleri tanımlamak için verilerin silinmesini tamamlayın, bu da ihmal edilmeli veya Intranet'de bırakılabilir.

02

Geçerlilik Anahtar Bağımlılığı

Aynı değerlendirme bulut modellerini, özel örnekleri ve yerel model etkilerini karşılaştırır.

03

Değerlendirme edilebilir sonuçları Geliştirme

Hesaplamanın uzun vadeli maliyetlerini, yazılım, uygulama, operasyonel ve sürüm yükseltmelerini ortadan kaldırmak.

04

Gerçek sonuçlarla bir sonraki adıma karar verdiğinizden emin olun.

Tek bir modele güçlü bir iş mantığının uygulanmasından kaçınmak için bir yedek model arayüzü kullanın.

PRACTICAL EXAMPLE

Gerçek işte nasıl anlıyorsunuz?

Örnek, karar verme yöntemini göstermek için kullanılır

Bir danışmanlık firması, dosya özetini ve bilgiyi memnuniyetsiz bilgi ile tekrar doğrular ve hassas müşteri dosyaları sadece Intranet'de işlem öncesidir.Kul ve gizlilik gereksinimleri arttıkça, arama ve kısmi modeller daha sonra özel ortama dağıtılır.

COMMON RISKS

En kolay pit adım at.

Özelleştirilmiş ekipman satın alma AI senaryosu olarak

Sadece donanım fiyatları karşılaştırıldı, model yükseltmeleri ve ulaşım personeli göz ardı edildi

Veriler Intranet'de bırakılırsa otorite, denetim ve güvenlik güncelleştirmeleri gerektirmez.

ACCEPTANCE

Nasıl alınır ve doğruyu doğrulayacağız?

Dağıtım kararı veri sınırları, model değerlendirmeleri, kapasite tahminleri, maliyet modelleri, güvenlik seçenekleri, yükseltmeler ve çıkış rotaları içermelidir.

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