AI istihbaratı nasıl geliştirirsiniz? AI PoC macOS 'den üretim uygulamasına giden yol

İlk olarak, firmanın akıllılara, AI uygulamalarına veya sıradan otomasyona ihtiyacı olup olmadığını göreceğiz.

Users often mix AI intelligence, chat robots, RAG knowledge base and workflow automation. Chat robots mainly perform question-and-answer sessions; RAG knowledge base allows answers to retrieve business information and provide a basis; ordinary automation is suited to the tasks set by the rules; AI intelligence bodies understand tasks, choose steps, call tools and continue to process them according to the results.

Proje, bir yeniden yayın aracı tarafından, "satış, teslimat, bilgi, arayüz, onay ve anomaliler için talep etmeyi", ERP fiyatları için aramayı ve bunları satış onayına göndermeyi" yerine, "bir satış istihbarat bedenini belirlemeyi" olarak kabul etmelidir.

• Kimleri ve hangi işletme hatlarının girdiklerini belirlemek
• Model kararı, kesin kurallar, sistem eylemleri ve manuel sorumluluk
• reddedilen durumlar, askıya alınması veya teslim edilmesi gereken durumlar hakkında bilgi sahibi olun.

AI PoC gerçek bir görev seti ile, düzgün bir örnek değil.

AI PoC'nin değeri, projenin başarısını veya başarısızlığını etkileyen bilinmeyen eşyaların doğrulamasıdır.Kuran gerçek, yetkili ve tereddütlü bir görev için, her iki ortak durumu ve eksik bilgileri içeren, çatışmaları, olağandışı biçimleri, ayrıcalıkları ve operasyonel istisnaları içermelidir.

PoC, kabul için değerlendirme ve ölçüm, manuel temel ve koşulları donduracak, zaman log modelini, bilgi, ipuçlarını, kuralları, süreç versiyonunu, gecikmeyi, çağrı maliyetlerini ve manuel müdahaleyi çalıştıracak.

• PC çıktı aktif prototip, değerlendirme ve ölçüm, item-by-case sonuçları ve başarısızlık listesi
• Kalite, hız, manuel müdahale ve tek çalışan maliyetler aynı anda değerlendirilir
• Devam, yeniden koşul, yeniden rotalama veya yeniden giriş sonuçları İzin Vermeye İzin Vermeye İzin Vermek

AI Uygulama Geliştirme, mevcut sistemler etrafında kapalı bir iş çemberi oluşturmak için

Çoğu işletme ERP, AI veya AI için endüstri yazılımının yerine getirilmesi için gerekli olan sistemi, müşteri, sipariş, sözleşme ve finans gibi tutmak, AI uygulamaları için API veya AI veya endüstri yazılımı aracılığıyla doğru bir şekilde sunmak için daha rasyonel bir yoldur. AI, yapılandırılmış bilgileri anlamak, bilgi ve üretim yapmak, ve işlemleri gerçekleştirmek için sorumludur.

arayüz gelişimi sadece başarılı çağrıları dikkate alamaz. Her bağlantı süreci tanımlama, minimum ayrıcalıklar, alan haritalama, tekrarlama, zaman tekrarlama, kısmi başarı, manuel tazminat ve üçüncü taraf limiti. Akıllı vücutlar alıntılar, geri ödemeler, kamuya açık veya anahtar veri değişiklikleri model çıktı, sistem çağrısı, manuel modifikasyon ve son iş sonuçları aynı görev kaydına dönüştürür.

Hangi mühendislik yeteneklerin prototipden yazılımların uygulanması için tamamlanması gerekir

Prototip genellikle sadece temel yeterliliklerin çalıştığını ve uygulama, kimlik ayrıcalıklarını tamamlamak, hassas bilgi işleme, operasyonel denetim, anormal kuyruklar, birleşik performans, gözetim alarmları, gri ölçekli dağıtım, sürüm geri çekilme ve yedekleme kurtarmayı da kanıtlar, bilgi, kurallar ve araçlar tarafından gerçekleştirilemeyeceğini kanıtlamaktadır.

AI tarafından uygulanmak için verilen teslimatlar, gereksinimler ve görev sınırları, sistemler mimarisi, kaynak kodu, yapılandırma, arayüz, değerlendirme ve değerlendirme, test raporları, rekabet matrisi, dağıtım senaryoları, işletim kılavuzları ve bilinen kısıtlamalar. Model hizmetleri, algoritmaları, üçüncü taraf araçları ve sürekli bilgi uzun vadeli maliyetlerden ayrı olarak alıntılanmalıdır ve düşük görünen fiyatlardan kaçınmalıdır.

• Yüksek riskli operasyonlar manuel kimlik, süspansiyon ve geri yükleme mekanizmalarına sahiptir
• Üretim hesaplarının, kaynak kodu, konfigürasyon ve temel verilerin efendisi
• Pre-online egzersiz modeli mevcut değildir, arayüzler zaman alıcı ve görev backlogları mevcuttur.

AI istihbaratı nasıl kabul edilir ve giriş değer genişlemeye değer olup olmadığını nasıl belirlenir

Kabul ve inceleme her iki taraf tarafından belirlenen gerçek görevlerde tekrarlanmalıdır ve görev tamamlanma oranı, kritik alan doğruluğu, bilgi referansları, araçlar çağrı, manuel müdahale, yanıt süresi, başarısızlık kurtarma ve maliyet ayrı olarak ölçülmelidir. olasılık çıktısı için, tüm girişlerin otomatik olarak tamamlanacağına söz verilmemelidir, ancak işlem ve desteklenmeyenlerin, manuel incelemenin ve desteklenmemesinin açıkça tanımlanması gerekir.

İş kabulleri aynı görev seviyesindeki 1.000 görevi yöneten ve ortalama 15 dakikalık manuel zaman gerektirir, ancak işlem döngülerinin tekrar yapılması gerekir, kullanıcı kabulleri ve müşteri sonuçları aynı seviyede ve aynı kalite eşiğini azaltmıyorsa, manuel iş gerçekten azaltılır ve işletme maliyetlerinin daha fazla iş süreçlerini tekrarlaması uygun olacaktır.

AI Uygulama Geliştirmesini seçerken hangi kanıtlar kontrol edilmelidir

Firma, iş misyonunu anlama yeteneğini daha yakından kontrol etmeli, gerçek bir değerlendirme kurmak, sistem arayüzünü tasarlayabilmeli ve başarısız olması ve hangi senaryoların genel bir sunum izlemekten daha farklı olduğunu belirtmeli.

Bu, AI'nin etkinliği hakkında hem de işletmelerin bilgi, değerlendirmeleri, kaynak kodları, konfigürasyonları ve işletme yöntemlerine sahip olmasını sağlayacaktır.