Enterprise AI Dönüşümü, tek nokta denemelerinden ölçeklendirmeye nasıl hareket edebilir? Organizasyon, platform ve yönetim yolu

Birincisi, firma pilot, pilot veya üretim aşamasındadır.

Ortak AI aracının bireyler tarafından kullanılması bir denemedir; gerçek bir görev etrafında işletmenin örneği, kullanıcının ve hedefin tanımlanması bir pilottur; kimlik ayrıcalıkları, bilgi güncellemeler, iş sistemleri, olağandışı tasarruf ve operasyonel göstergeler ile uygulamaya yaklaşmadan önce bağlantılıdır.

Satın en azından işletme sahiplerinin, hedef kullanıcıları, görev yükleri, veri kaynakları, modeller ve araçlar, mevcut etkiler, manuel müdahaleler, risk notları, çalışan maliyetler ve bir sonraki karar noktası. Pilotlar, kullanıcılar olmadan veya uzun süre erişim olmadan, işlevleri eklemeye devam etmek yerine gerçek verilere erişmemelidir.

• Kapasite sınırları ve kullanma isteğinin sertifikasyon aşaması
• Pilot aşamada gerçek görev etkilerini ve önemli belirsizlikleri test edin
• Stabilite, sorumluluk, maliyet ve devam eden iş değeri üretim aşamasında

Enterprise AI Transport yatırımlarını sahnelerle yönetin

Enterprise AI Transport, işlevsel bir liste korumak için uygun değildir. Daha etkili, iş değeri, veri koşulları, evlenebilirlik, sistem bağımlılığı, hata sonuçları ve üretim potansiyeli, keşif oluşturma, PoC, üretim adayı, ölçekli gri operasyon, ölçeklendirme ve altı ülkeyi durdurmaktır.

Gerçek sonuçlara dayanarak, yüksek değerli ancak veri-poor senaryoları bilgi ve verileri tamamlamaktadır; daha verimli ama risk- etkisiz senaryolar tavsiye nesil ve manuel onay ile başlar; ve daha az değerli ve düşük kullanımlı senaryolar zaman içinde sonlanır.Bu, farklı bölümlerde tedarik araçlarının çoğaltılmasından kaçınır ve açık iş kapalı döngülerle görevlerine odaklanmaya olanak sağlar.

• Income kategorisi: satış hazırlığı, liderlik operasyonları, müşteri hizmetleri ve devam maliyetleri
• Verimlilik kategorisi: belge işleme, bilgi retrieval, alıntılar ve iş sayfası akışı
• Kalite kategorisi: denetim ve denetim, anormal kimlik, araştırma ve geliştirme ve teslimat desteği
• Kapasite kategorisi: bilgi yönetimi, model erişim, değerlendirme, rekabet ve AI iş akışı platformu

Yeniden kullanılabilir bilgi, veriler, modeller ve araçlar temel

Farklı AI uygulamaları belge kararlarını, bilgi katalogunu, kimlik ayrıcalıklarını, model ağ ağ geçidini, ipuçları ve süreç versiyonlarını, araç bağlantılarını, logları ve maliyet istatistiklerini paylaşıyor, ancak platformun amacı her sahneyi bilgi, araçlardan ayırarak ve işletme ayrıcalıklarını operasyonel sınırlara göre azaltmaktır.

Altın daha hızlı, sonraki sahne geçerliliği, üretim risklerinin daha kolay bulunması.

Devam eden operasyon için proje kabulinden değişim

AI uygulaması olasılıksaldır ve tek bir doğru cevap, normal, anormal, çatışma, eksik, ultra vires ve tahrik görevleri, bir sürümsel değerlendirme oluşturmak ve sürekli olarak doğruluk boyutunu karşılaştırmak, tamamlayabilme, düzeltme, manuel düzeltme, gecikme ve maliyetle karşılaştırmak gerekir.

Üretimin başarısızlığı kötü durumda hesabı girmektir ve işaret sorunu bilgi, retrieval, model, ipuçları, araçlar, operasyon kuralları veya kullanıcı girişi. Model veya bilgi, diğer görevleri zayıflatan yerel etkiler optimizasyonundan kaçınmak için güncellenir.

• Versiyonun online olup olmadığını belirlemek için Offline değerlendirme
• Gerçek kullanıcıları ve süreçleri çevreleri gözlemlemek için Greyscale değerlendirme
• Online gözetim, kaliteli, maliyet, gecikme ve erişimde diskrepanzi tespit etti
• İş, verimliliği, kaliteyi, büyüme veya risk değerini tanımlamak için iki kontrol

Operasyonel, AI, IT ve güvenlik ekiplerinin sorumluluklarını karşılayın

Ekip, hedefler, bilgi kalibre, örnek görevler ve son sonuçlardan sorumludur; AI veya modeller için uygulama ekibi, retrieval, iş akışı ve değerlendirme; kimlik, arayüz, çevre, dağıtım ve izleme için IT ekibi; ve güvenlik ve yönetim, veri, otorite, denetim ve yüksek riskli hareket sınırları için.

Üretim uygulaması, bilginin ne kadar uzun süre güncellendiğini belirlemek için ürün ve operasyon yöneticisini tasarlamalı, uygulamaya konulduğunda, süreci askıya alan, model ve araç maliyetleri askıya alan anomalileri ele alan, AI uygulaması için devam eden bir sorumluluk yoktur, ancak ilk performans iyi olsa bile, bilgi lapları, arayüz değişiklikleri ve kimse başarısız görevleri yerine getirir.

Enterprise AI Transport sonuçlarını bir aşamalı hedefle ölçül.

İlk aşama, bilgi yönetimi ve yolcu hizmeti desteği kullanarak, belgeyi ve onay süreçlerini desteklemeyi sağlar. İlk olarak, yeniden kullanım değeri ve ardından işlem yavaş yavaşlanır.

Örnek: Bir işletmenin dört AI pilotu var, sadece gerçek bir iş ve üç takım bilgi ve model hesapları koruyor. İlk hedef, sahne envanterini tamamlamak ve yargıyı durdurmak, iki değerli senaryoyu birleşik ayrıcalıklara taşımak, loglar ve değerlendirme mekanizmalarına devam etmek ve altı haftalık süre boyunca kullanım, manuel düzeltme, görev süresi ve işletme maliyetlerini ölçmek için devam edebilir.

• Organizasyon sonuçları: sahneleri sorumlu, karar verme mekanizmaları ve operasyonel tempo açık
• Proje sonuçları: Bilgi, modeller, araçlar, ayrıcalıklar ve yeniden uygulanabilir değerlendirmeler
• Operasyonel sonuçlar: verimlilik, kalite, gelir ve aynı kalibre ile risk değişiklikleri karşılaştırması
• Varlık sonuçları: kaynak kodu yapılandırması, veri, dokümantasyon ve koşu kapasitesi devralılabilir