Tek sahne tanı ve PoC
AI misyonunun buna değer olup olmadığını belirlemek için küçük bir taahhüt yapın.Süreç temel, gerçek örnek, model veya RAG geçerliliği, etki maliyeti, risk ve üretim teklifi
KOBİ'ler ilk önce büyük AI platformlarını inşa etmek zorunda değildir ve mevcut ERP'de yüksek frekans misyonu ile başlamak için daha iyi yerleştirilir, OA ve iş verileri analizi veya iş akışı.
İlk aşama, test, güvenlik, kaynak kodu ve Kaisheng projelerini onaylayan bir sahne tanı veya PoC olacak; ve ürün arabirimleri, ayrıcalıklar, sistemler arayüzleri, izleme ve taşıma. Bütçe, günlük olarak sınırlı olmalıdır.
Aşağıdaki katmanlar bütçe ve kabul için bir temel oluşturmak için kullanılır ve gerçek kapsamı hala statüko, arayüz ve zaman gereksinimleri ile ilgili olarak değerlendirilmeli.
Süreç temel, gerçek örnek, model veya RAG geçerliliği, etki maliyeti, risk ve üretim teklifi
Ürün arayüzü, bilgi verileri, otorite, gerekli arayüz, manuel izin, dağıtım ve operasyonel bilgi testleri
Daha fazla iş, ERP/CRM /OA entegrasyonu, birleşik rekabet değerlendirme, maliyet izleme ve uzun vadeli hareketlilik
İlk olarak, kısıtlama ve sorumluluk sınırları belirlenir, sonra teknik rotalar ve işbirliği yöntemleri karşılaştırılır.
Öncekilik, müşteri duyarlılığını etkileyen özel görevlere verilir, satışların dönüşümü, teslimat hızı, işgücü maliyetleri veya iş riskleri.
Aylık görevlerin kaydı, zaman işleme süresi, hata geri çalışma ve iş maliyetleri, projeyi sürmek için genel ROI kullanımından kaçın.
Belgelerin, formların, diyalogların, siparişlerin ve kurallar yetkili olup olmadığını, sürekli olarak temizlenmesi ve güncellenmeleri gerektiğini onaylar.
ERP, CRM veya endüstri sistemlerinin OA veya endüstri sistemlerini yavaş AI aracılığıyla API yeteneklerini artırmak, haber veya kontrollü demektir.
PoC'nin teşhisini, üretim inşaatı, düşük maliyetli bir gösteri yerine, düşük maliyetli bir gösterinin modellenmesi ve sürekliliği ortadan kaldırmak.
Karmaşık süreç araştırması, çapraz-sectoral yorumları ve on-line destek için alan temelli uygulamalar araştırma, test ve belgede uzun vadeli ilerlemeye izin verir.
En azından kurallar ve değerler operasyonların başkanı tarafından doğrulanır ve teknik arayüz sistemi, hesapları, verileri ve kabulleri koordine eder.
İşletme temel hesap numaraları ve proje varlıklarını kontrol etmeli ve bilgiyi, değerlendirmeyi, model maliyetlerini ve arayüz değişiklikleri kimin koruyacaklarını belirlemelidir.
Küçük ve orta ölçekli işletme AI Özel Geliştirme ilk önce küçük ve tam kapalı döngüler yapmalıdır. Başka işler genişletmek için karar vermeden önce gerçek bir görev yapın; ve çok sayıda araç satın alma veya bir platform oluşturmadan önce gerçek bir görev yapın.
Aşağıdaki çalışma tabloları, işletmelere satıcılara belirsiz tavsiyeler organize etmelerine yardımcı olur, iç-approval ve proje-receivable girişler.
Öncekilik, müşteri duyarlılığını etkileyen özel görevlere verilir, satışların dönüşümü, teslimat hızı, işgücü maliyetleri veya iş riskleri.
Eğer faktör belirsiz kalırsa, bir teşhis veya küçük ölçekli geçerlilik ayarlanmalıdır ve doğrudan değişmez sabit toplam fiyat aralığı dahil etmek uygun değildir.
Aylık görevlerin kaydı, zaman işleme süresi, hata geri çalışma ve iş maliyetleri, projeyi sürmek için genel ROI kullanımından kaçın.
Eğer faktör belirsiz kalırsa, bir teşhis veya küçük ölçekli geçerlilik ayarlanmalıdır ve doğrudan değişmez sabit toplam fiyat aralığı dahil etmek uygun değildir.
Belgelerin, formların, diyalogların, siparişlerin ve kurallar yetkili olup olmadığını, sürekli olarak temizlenmesi ve güncellenmeleri gerektiğini onaylar.
Eğer faktör belirsiz kalırsa, bir teşhis veya küçük ölçekli geçerlilik ayarlanmalıdır ve doğrudan değişmez sabit toplam fiyat aralığı dahil etmek uygun değildir.
En az bir iş süreci, aylık işlem hacmi, zaman-konsum ve büyük hatalar, beş ila yirmi temsilci gerçek görev, mevcut ERP, CRM, OA veya endüstri sistemleri, mevcut iş hacminin bir göstergesidir, ortalama işlem süresi, büyük anomaliler, mevcut sistemler, veri ayrıcalıkları, üçüncü taraf ve go-can pencereler. Aynı bilgi sürümü farklı tedarikçilere verilir ve farklı varsayımlar, dışlamalar, müşteri işbirliği ve kabul kanıtları, müşteri işbirliğini önlemek için gereklidir.
Örneğin, şirket, projenin ayda 160 saatlik iş kurtaracağını bekliyor, ancak bu rakam, tek zaman tasarrufları, kabul oranları ve manuel inceleme oranlarına göre önemli ölçüde daha düşük olmalıdır.Eğer kullanıcıların yüzde 40'ı ilk kez kullanıyorsa veya yeni işlem gözden geçirme sürecini artırırsa, gerçek faydalar belirgin tahminlerden daha düşük olacaktır.
İlk olarak, talep versiyonlarının tutarlılığı, iş süreçleri, prototipler, arayüzler ve dışlamalar; ikinci mühendislik kanıtları: benzer teknolojiler erişilebilir yapılar, kod yönetimi, test, dağıtım ve sorun yönetimi yöntemleri; üçüncü kişi kanıtları: gerçek katılımcıların, giriş aşamalarının, sorumlulukların ve değiştirme mekanizmalarının açık olup olmadığını; ve dördüncüsü de bu proje kapsamında geliştirilebilecek kanıtlar: nasıl kaynak kodları, veri, hesap numaraları, belgeler, eğitim, kalite güvence ve ulaşımın teslim edileceği.
Bu bağlamda açıklık, kritik güven, takım kapasitesi, kabul edilebilirlik ve uzun vadeli taksit ayrı olarak değerlendirilebilir ve her puanın kaydına temel olarak kaydedilir.Eğer bir program daha ucuzsa, arayüz, geçiş, test veya online sorumluluk dışlanırsa, o zaman aynı kalibreye kıyasla dönüştürülmelidir.
Bu sayfa, sabit bir teklif veya performans taahhüdü oluşturamayan bir karar alma çerçevesi sunar.
İşbirliğinden önceki en yaygın konular açıkça önceden belirtilmiştir.
Genellikle, müşteri bilgisi, satış malzemeleri, dosya ekstraksiyonu, alıntı yardımları, iş sorguları ve tekrar iş akışları ile başlar, ancak nihayetinde atama, örnek, hata sonuçları ve mevcut sistemin frekansıyla değerlendirilir.
Herhangi bir şekilde iş süreçleri karmaşık olduğunda, yerinde ekipman veya multisectoral sektör içerir, araştırma, inceleme ve online düğümlerde işbirliği yapabilirler; günlük tasarım, geliştirme, test ve dokümanlar genellikle uzaktan yapılabilir.
Öncekilik, kullanıcıların, görevlerin ve arayüzlerin sayısını azaltmak ve gerçek örnek değerlendirmeler, temel ayrıcalıklar, anomaliler, kaynak kodu ve dağıtım yükleri kesintiye uğramamalıdır. Aksi takdirde, sadece gösteri bazlı, uygunsuz versiyonlar mevcut değildir.
API, veritabanı görüşü, haber, belge değişimi veya kontrol edilen otomasyon koşullarını ilk olarak değerlendirebilirsiniz.
İlk olarak, ekip AI vizyonunu operasyonel görevlere çevirebilir, gerçek örnekler, teknik riskler ve kabul yöntemleri, model isimleri ve gösteri etkileri yerine, nitelikli bir satıcının hem AI uygulamaları, yazılım mühendisliği, sistemler entegrasyonu, veri tespiti, test dağıtım ve devam eden işlemleri açıklamaları gerekir.
View full answerCustom AI Geliştirme, AI uygulama özelleştirmesi ve enterprise AIProje kapsamı kapalı bir işletim döngüsü etrafında tanımlanmalıdır. sonuçta kaynak kodu, yapılandırma, değerlendirme, arayüz, dağıtım ve bakım ile teslim edilmelidir.
View full answerCustom AI Geliştirme, AI uygulama özelleştirmesi ve enterprise AIStandartlaştırılmış, düşük riskli görevler, iç sistemlere bağlanmak için gerekli olan görevleri olgun araçları önceliklendirmeli; kurumsal bilgi, karmaşık kurallar, iyi tanım ayrıcalıklar, çok sistemli eylemler, farklı müşteri deneyimi veya uzun vadeli veriler, gelişim için daha uygun. “maturity modellerine veya ürün altlarına+systems entegrasyonuna gelince” daha fazla kullanılabilir.
View full answerAI Uygulama Geliştirme ve Kurumsal AI Yazılım İnşaatıVeriler kaynak, izin, zaman versiyonunu ve doğru sonuçları gösterirken, arayüz belgeleri doğrulayabilir, test ortamı, kimlik doğrulama, akış kısıtlaması ve sorumluluklarını yazmalıdır.Bilgi eksik olduğunda, teşhis edilebilir ve küçük ölçekli PoC, üretimden önce doldurulacak boşlukları tespit edebilir.
View full answerTesis iletişimi, uzaktan araştırma ve geliştirmeyi anlamak, PoC ve üretim teslimatını anlamak
Daha fazla bilgi için.RelevantBilgi, Ajan, dokümantasyon, analiz, sistemler entegrasyonu ve dağıtım yetenekleri
Daha fazla bilgi için.RelevantERP'nin tutulmasına dayanan program, CRM, OA ve endüstri sistemleri
Daha fazla bilgi için.RelevantSahne değeri, veri koşulları, model rotaları ve uygulama riskleri
Daha fazla bilgi için.