İlk olarak, tüm sahneyi inşa ediyoruz ve teknolojiye karar vermek zorunda değiliz.
Enterprises, müşteriler, satış, operasyonlar, dokümantasyon, veri analizi, araştırma ve geliştirme, üretim ve iç bilgiden sorular toplayabilir, ancak her fikir belirli bir görevde yazılmalıdır: hangi girdiyi, hangi çıktıyı ve hangi işletmeyi yönlendiren şeyi kullanır.
“Büyük Yapı Kuruluşları İçin Büyük Model” bir sahne değil, ancak mevcut sürecin temel yapısını ve kabul kriterlerini belirlemek için bir değerlendirme yapılır.
Sahnenin önceliğini belirlemek için dört boyut.
Bu, puanın dört boyuttan verildiği önerilir: iş değeri, uygulama hassasiyeti, risk kontrolü ve yeniden tanımlanması. Değer zaman tasarrufu, hata azaltması, artan dönüşüm, daha kısa döngüler ve risk azaltması; ve fizibilite bakım örnekleri, bilgi, arayüzler, süreç stabilitesi ve kullanıcı işbirliği.
Yüksek değer, ancak yüksek riskli, senaryolar terk edilemez ve sadece arama, teklif nesli veya manuel onayı ile önceden verilebilir. Low-value, ancak basit işlevsellik kolay gösteri temelinde inşa edilmemelidir.
- İş değeri: hangi gelir, maliyetler, verimlilik, kalite veya riskin etkilendiği ölçüde
- Uygulamanın Feazi: Verilerin kullanılabilirliği, bilgi, arayüzler, örnekler ve süreçler
- Risk kontrolü: Hatalar tespit edilebilir, düzeltilebilir ve sorumlu tutulabilir
- Replicability: kapasitenin daha fazla takıma, ürünlere veya süreçlere uzatılıp uzatılabilir mi
İlk olarak, manuel temel çizgisi ölçeceğiz ve sonra AI faydalarını tartışacağız.
Mevcut bir durum tabanı olmadan, AI'nin operasyonlarını geliştirdiklerini yargılamak imkansızdır. Enterprises, ortalama iş süresini, hata oranını, geri çalışma işini, işgücü maliyetlerini, dönüşüm ve kullanıcı memnuniyetini kaydetmek ve zirveler ve rutinler arasında ayrım yapmak gerekir.
AI projesi aynı kalibre karşılaştırmasını kullanarak online olarak, manuel inceleme, anormallik işleme, model aramaları, bulut kaynakları ve işletim bakım maliyetleri. Kurtarılan zaman aslında daha yüksek değerli işlere girilmelidir.
ROI sadece bir insan değişimi değil, aynı zamanda bir büyüme ve risk değeridir.
Yararlanmalar, “daha az çalışan” için üniformalı bir dönüşüm yerine göstergeler tarafından eşlenmelidir.
Fırsatlar dört kategoriye ayrılabilir: verimlilik, kalite, gelir ve risk ve doğrulanabilir bir döngü. Doğrudan, en azından kullanım, görev başarısı, kabul ve operasyonel eylem tamamlama oranları belirtilmelidir.
- Verimlilik: Zaman işleme, zaman bekleme, transput ve backlog
- Kalite: Doğruluk oranı, geri çalışma oranı, tutarlılık ve müşteri geri bildirim
- Büyüme: Thread dönüşümü, yanıt hızı, geri satın alma veya geliştirilmiş müşteri listesi
- Risk: uyumluluk denetimi, anormallik algılama, otorite ve denetim kapasiteleri
PoC'in görevi, anahtar belirsizleri kaldırmaktır.
PC azaltılmış bir versiyon değil, sadece birkaç başarılı cevap değil. İşletme bilgisi retrieval, araç çağrısı, belge çıkarma, iş kuralları, gösterge kalibre veya model maliyeti gibi en belirsiz bağlantıları doğrulamak için gerçek örnekleri kullanmalıdır.
Tamamlandığında, başarı oranları, büyük hatalar, manuel müdahaleler, gecikmeler, maliyetler ve üretim bağımlılığını kaydedeceksiniz ve sonra resmi uygulamaya girmeye karar verirsiniz, verileri temelle tamamlamak veya girişi sonlandırmaya karar verirsiniz.
Form a set of enterprise AI senaryoları ve çeyrek olarak sıfır mekanizması
Enterprise AI Transport sadece projelerin listesini tutmamalıdır, ancak aynı zamanda araştırma, PoC, üretim testleri, ölçek promosyonu veya sonlama, ve her senaryo için bir sonraki adım.
çeyrek olarak tekrar-display yapılırken, gerçek iş sonuçları ile sahneler genişletilir, süreç yavaş organizasyon kapasitesi oluşturmak için değiştirilmiş, uzun vadeli hizmetsiz işlevsellik durduruluyor ve veri erişimi, ayrıcalıklar, değerlendirme ve izleme yetenekleri bir sonraki projeye yeniden kullanılabilir.
Enterprise AI Transport, proje giriş sonuçları için okuma sonuçlarından proje girişine geçiş
Yöntemsel makaleler okuduktan sonra en büyük sorun, bir sonraki adıma çevrilmeyen ilkelerin kabul edilmesidir. Operasyonların başının 60-90 dakikalık bir mini iş mağazası organize etmesi, sadece bir gerçek süreci seçmek ve tam platformu tartışmak için acele etmemesi önerilir.
Adım 1: Mevcut bir statü ve örnek temelin oluşturulması
Veriler bir satırda iki hafta boyunca mevcuttur, ancak örnek döngü ve operasyonel dalgalanmalara atıfta bulunun. İyi bir tasarruf oranı koymayın, sonra verileri tersine çevir.
2. Adım: İlk kapanışı ve tepkisini Claring the first partition and inaction
İlk aşama, tüm AA sahne planlamasına uymadan ziyade bir bağlantının ve yeniden canlanmasına izin vermek için tasarlanmıştır, AI Project ROI, Enterprise Action ve aynı sürüm.
Adım 3: Mühendislik kanıtlarına teknik sonuçlarla
İhtiyaç sayısı, örnek sayı, test sonucu ve "ilk yapay temelin farkına varmak ve sonra AI'yi tartışmak" üzerine bir takip ilişkisi kurmak.The AI project also keep a version of the Değerlendirme collection, ipucu veya süreç yapılandırması, model ve bilgi kaynakları, manuel düzeltme kayıtları, ve düşük güven, adım ve başarısızlık regresyon testleri.
Adım 4: Aynı kalibrele denetim ve diskleme
Orijinal sürecin ayda 600 görevi işlediğini varsayın, ortalama 20 dakika ve yüzde 10 getiri oranına göre, hedef sadece ölçüm yöntemini gösterir ve herhangi bir müşteri sonucu temsil etmez; resmi göstergeler kendi örneği temelinde belirlenmelidir.
- Operasyonel malzeme: akışkar, rol, örnek görev, mevcut sorunlar ve temel veri
- Teknik malzeme: sistem envanteri, arayüz, veri erişimi, dağıtım ortamı ve güvenlik gereksinimleri
- Proje materyali: ilk-fay kapsamı, dışlamalar, sorumluluk matrisi, kilometreler ve değişim mekanizmaları
- Yeniden algılama ve denetim materyali: test seti, uygulama kayıtları, eksiklikler listesi, gösterge sorguları ve handover belgeleri
Bu malzemeler hem operasyonel hem de teknik partiler tarafından birlikte tespit edildiğinde, makaledeki yöntem aslında projeye girilir. Anahtar veri, arayüz onayı veya sorumlu kişi yerinde değilse, mantıksal bir sonraki adım genellikle sınırlı bir teşhis veya PoC, iş süresini tamamlamak ve sabit fiyat tamamlamak için acil bir taahhütten daha.
Eylem projesi için Implement metodolojisi
- AI fikrini bir rol, giriş, çıkış ve iş eylemi-açık sahne haline getirin
- Ortak değerler, fizibilite, risk ve yeniden tanımlanabilirlik
- ROI'nin manuel temelle, gerçek görev PoC ve tam maliyet kalibre
- Sahne kombinasyonlarının devamında, etkili projelerin genişletilmesi ve düşük değerli girdilerin sonlandırılması
İlgili hizmetler, programlar ve karar verme yönergeleri
Enterprise AI Transport ve Smart Yükseltme
Senaryo karışımını, veri hazırlığı, üretim uygulamaları ve yönetişim operasyonları programını görüntüle
Ayrıntıları görünDeğer tanılarıAI Femabilite ve değer tanı
İlk sahnelerin bağımsız doğrulaması, veri koşulları, teknik rotalar ve PoC eşi
Ayrıntıları görünBütçe değerlendirmeİşletme AI projesi için maliyet tahminleri
Sahnelerden gelen girişlerin tam anlayışı, veriler, modeller, entegrasyon, değerlendirme ve ulaşım
Ayrıntıları görünProje kararında ortak konuları uzlaştırmaya devam etmek
FDE outsourcing, ortak AI yazılım geliştirmesinden nasıl farklı?
FDE outsourcing, kullanıcıların, veriler, modeller ve mevcut sistemlerle uygulamanın ilerletilmesi gereken projeler için ayrıntılı olarak vurgulanmaktadır.The Normal AI development usually start with a net işlevsel gereklilik, focus on applications and arabirims. FDE is more appropriate for project that need to be defined, feed back or rolling across fields.
View full answerAI Outsourcing, alıntılar ve kabullerUygulamanın uygulanması ilk olarak PoC veya resmi sistemin doğrudan bir uygulanması olmalıdır mı?
Model efektleri, veri kalitesi veya sistem koşulları doğrulanmadı, sınırlı bir PoC'nin yapılması gerekir; aynı tür yetenek gerçek bir örnek üzerinde doğrulanırsa, aralık, arayüz ve kabul standartları istikrarlı ve doğrudan üretim sürecine entegre edilebilir. PoC düşük bir formal sistem değil, ancak aynı tür bir yetenek belirsizliği doğrulamaktadır.
View full answerİşletme AI Etkililiği, Güvenlik ve Sürekli OperasyonAI projesi kabul ve denetim göstergeleri geliştirmeli mi?
AI projesi sadece “iyi görünüyor” kabul edip kabul edemez veya verilerin% 100 doğrulukuna taahhüt edebilir. göstergelerin hem iş sonuçlarını, model etkilerini, sistem performansını, güvenlik ayrıcalıklarını ve manuel alt-upları kapsaması gerekir. Test koleksiyonu gerçek işlemlerden elde edilmelidir ve zorluk ve risklere göre yapılandırılmalıdır.
View full answerEnterprise AI Transport Organization and Implementationİş veya IT departmanı, işletme AI transferinden sorumlu olmalıdır?
Çevre AI Transport operasyonel ve BT tutarlılığı gerektirir, ancak farklı sorumluluklar ile iş dünyası tanımı sorunları, bilgi kalibre, gerçek örnekler ve son sonuçlar ve IT veya teknik takımlar veri arayüzleri, kimlik ayrıcalıkları, mimarlık, güvenlik, dağıtım ve taşıma sorumludur.
View full answerMevcut işletmenin durumu bağlamında daha fazla analize ihtiyaç var mı?
IT teknik tavsiye, işletme bilgi inşaatı, Yazılım Projesi Outlook, ürün tasarımı, R & D teslimat ve sistem teslimat hizmetleri sunuyoruz.