Home / Case Studies / Enterprise AI thao tác biến đổi và nền tảng Synergies
Ví dụ chương trình dự án cùng loại

Enterprise AI Transformation

TEERP TERTERTERSPER AI S dâng hiến và nền tảng Synergies

Để chứng minh cách để tạo ra cảnh quan hòa hợp, dữ liệu kiến thức, công cụ mô hình, đánh giá quản trị, kiểm tra tính toán và hoạt động cho các doanh nghiệp đã thực hiện một số phi công AI, và chuyển từ các thử nghiệm phân cấp sang sản xuất bền vững.

Mô hình lớnRAGAI AgentNền tảng đánh giáHợp nhất API
Ví dụ chương trình dự án cùng loại

Đây là một ví dụ về các lựa chọn thực hiện cho các dự án tương tự

Trang này được dùng để minh họa cách mà các dự án như thế thường được phân tích, thực hiện và chấp nhận, và không tương ứng với một khách hàng nào đó, cũng không tương ứng với các ý tưởng gói, giao diện biểu diễn hoặc đo lường dữ liệu để làm việc trong dự án. Hiểu nội dung trang và phạm vi công cộng

Để xem đã.

Ai đang sử dụng nó, hệ thống đang làm gì, giá trị là bao nhiêu?

Người dùng chính

Nhân viên chiến dịch đầu tiên, người chủ quá trình, đội thông tin và nhân viên vận chuyển hệ thống

Dùng thật

Hãy kiểm tra các tình huống AI đã có và thiết lập một cuộc thám hiểm, PoC, sản xuất, mở rộng và phân hủy; hòa hợp các mục lục kiến thức, truy cập mô hình, giao diện công cụ, đặc quyền công cụ và khả năng ghi lưu; thiết lập mức độ đánh giá nhiệm vụ thực sự, mức độ rủi ro và ngưỡng sản xuất cho mỗi trường hợp. Kết quả quan trọng và các công việc bất thường được xác nhận bởi các phiên bản tương ứng.

Hàm lõi

Trình nhóm cảnh AI

Ghi lại các vấn đề hoạt động, những người có trách nhiệm, số lượng xử lý, giá trị giả định và các giai đoạn hiện tại, sử dụng một ngưỡng đồng nhất để quyết định tiếp tục phi công, tham gia sản xuất hoặc dừng lại.

Thư mục của kiến thức kinh doanh và dữ liệu

Nguồn, tính toán, độ đúng giờ và thẩm quyền của mỗi dữ liệu được xác định rõ ràng, và hệ thống được thông báo về những người đang được xử lý, mà doanh nghiệp và phiên bản nào của dữ liệu đang được xử lý.

Cổng ra Mô hình và Công cụ

Mô hình quản lý hợp nhất gọi điện, phiên bản và chiến lược theo hướng đường, tính chất nhiệm vụ, trì hoãn và chi phí chạy.

Đặc vụ và Dòng chảy Làm việc

Giải mã tác vụ thành bước tìm kiếm, sử dụng kiến thức và công cụ hệ thống như là mỗi đặc quyền; duy trì xác nhận thủ công cho những hành động rủi ro cao như gửi, viết lại.

Trung tâm phân tích phiên bản

Xem liên tục sử dụng, chất lượng xử lý, sự biến đổi bất thường và thủ công để cung cấp cơ sở cho tối ưu hóa sau này.

Quyền hạn và kiểm toán

Giới hạn dữ liệu và thao tác theo danh tính s của người dùng và giữ truy cập, thay đổi và nhạy cảm hồ sơ hành động.

Giá trị để hoạt động

Dưới đây là những chỉ dẫn giá trị mà có thể được ưu tiên cho cùng một dự án và không đại diện cho một số tiền cố định; các dự án chính thức nên đầu tiên thiết lập cơ sở kinh doanh s 'S riêng.

Giảm giá việc sử dụng phi công và công cụ thu thập

Cảnh hiệu quả nhập vào sản xuất nhanh hơn

Mô hình và sự thay đổi kiến thức có thể là sự phản tác dụng.

Name

Đầu tư AI liên tục điều chỉnh dựa trên các kết quả kinh doanh

01 / Trạng thái thao tác

Một thương gia thường gặp vấn đề này trong tình trạng nào?

Trang này là một ví dụ về một dự án của cùng loại, mà không đại diện cho một dự án khách hàng hoặc kết quả kinh doanh.

Mô hình và công cụ độc lập cho các bộ phận, sự hiểu biết sao chép, số tài khoản và giao diện

PoC đã chứng minh nhiều hơn, nhưng thiếu các truy cập cần thiết, đánh giá và cơ chế bất thường

Phản hồi kinh doanh không thể được theo dõi đến kiến thức, mô hình, tiền boa hoặc các phiên bản làm việc

Quản lý khó khăn trong việc đánh giá trị hiện trường, chi phí chạy và ưu tiên đầu tư sau đó

2 / phương pháp giải phẫu

Làm sao để phá vỡ những dự án như vậy

Giai đoạn đầu tiên được định nghĩa bởi các bài tập kinh doanh thực sự mà xác định các quá trình, dữ liệu, phụ thuộc hệ thống và các ranh giới bất thường.

01

Lấy một kho hàng của cảnh AI đã có và thiết lập một cuộc thám hiểm, PoC, sản xuất, mở rộng và chấm dứt

02

Sự hòa hợp của các mục lục kiến thức, truy cập mô hình, giao diện công cụ, đặc quyền danh tính và khả năng ghi lưu

03

Thiết lập đánh giá nhiệm vụ thực sự, mức rủi ro và ngưỡng sản xuất cho mỗi trường hợp

04

Kết nối CRM, bảng làm việc, tài liệu hoặc nền tảng nội bộ cho phép kết quả AI vào vòng đóng cửa kinh doanh

05

Quan sát liên tục sử dụng, chất lượng, chi phí, can thiệp thủ công và kết quả hoạt động thông qua bảng điều khiển

Tôi không cần phải viết yêu cầu hoàn chỉnh trước.

Anh muốn đánh giá xem đây có phải là ý hay cho dự án của anh không?

Thêm một chuyên gia tư vấn dự án s viết để chỉ ra các vấn đề hiện tại, hệ thống ở đúng chỗ, thời gian cho phép đi-sống và ngân sách, và chúng tôi sẽ giúp để xác định phạm vi của giai đoạn đầu và các rủi ro chính.

Liên hệ
3 / Giới hạn dự án

Ai chịu trách nhiệm cho cái gì?

Trách nhiệm của các bên

Hoạt động tổ chức, dữ liệu, AI, IT và đội bảo vệ hoàn thành kiểm kê hiện trường và xác nhận trách nhiệm

Khả năng thiết kế kiến thức, mô hình, công cụ, đánh giá, cạnh tranh và bản ghi

Phát triển nền tảng, đặc vụ làm việc lưu lượng và giao diện hệ thống kinh doanh và tổ chức mức xám trên dòng

Thiết lập một trường hợp xấu, hồi quy phiên bản, chi phí giám sát và thương mại hai phần tư kiểm tra

Đóng và biên giới

Giá trị của cảnh, kiến thức tính và kết quả kinh doanh cuối cùng được xác nhận bởi người quản lý kinh doanh

Dữ liệu nhạy cảm, mô hình cuộc gọi và thăm viếng qua các địa điểm phải được tuân theo các yêu cầu kinh doanh và an ninh

Nền tảng không thể thay thế những quá trình kinh doanh bị mất tích, trách nhiệm dữ liệu và cơ chế chấp thuận thủ công

Chỉ số ví dụ được dùng để mô tả phương pháp đo lường, các mục tiêu chính thức dựa trên thỏa thuận cơ bản thực sự của doanh nghiệp

4 / Phạm vi của hệ thống

Mô- đun khả năng cho phép phối hợp trong giai đoạn đầu

Tên của mô- đun không phải là phạm vi trích dẫn cuối cùng. Mục nhập chính thức đòi hỏi sự xác nhận theo từng mục, đầu ra, cho phép, giao diện, tiến trình và mục nhập bất thường hoặc không.

Trình nhóm cảnh AIThư mục của kiến thức kinh doanh và dữ liệuCổng ra Mô hình và Công cụĐặc vụ và Dòng chảy Làm việcTrung tâm phân tích phiên bảnQuyền hạn và kiểm toánPhóng mức xámPhòng lái hoạt động của AI.
5 / Giao hàng và chấp nhận

Nên để lại gì khi giao xong?

Giao hàngBản đồ môi trường và khả năng
Giao hàngSự hòa hợp của ứng dụng và nền tảng hoạt động AI
Giao hàngCác chỉ dẫn cho việc truy cập kiến thức, mô hình và công cụ
Giao hàngChương trình thử nghiệm và đánh giá rủi ro cố định
Giao hàngGiao diện hệ thống kinh doanh và tiến trình phân phối
Giao hàngThủ công trong các hoạt động, chi phí và lãnh đạo

Bằng chứng kỹ thuật để xem xét

Trang này không cho rằng có tài liệu s của dự án khách hàng; những hồ sơ có thể kiểm tra sau nên được thiết lập để thực hiện chính thức, theo phạm vi của hợp đồng.

Bằng chứng kỹ thuậtTình huống AIS, trạng thái, giá trị giả định, người có trách nhiệm và điều kiện cho việc cắt bỏ liên tục
Bằng chứng kỹ thuậtDanh sách các nguồn kiến thức, đối tượng dữ liệu, mô hình, mẹo, công cụ và phiên bản truy cập
Bằng chứng kỹ thuậtĐánh giá về những việc bình thường, bất thường, siêu vi và gây ảnh hưởng
Bằng chứng kỹ thuậtPhân tích và phân tích không chính xác trước và sau khi cập nhật kiến thức mô hình
Bằng chứng kỹ thuậtGiao diện kinh doanh, gọi công cụ, giải phóng bằng tay và ghi nhật ký trả về bất thường
Bằng chứng kỹ thuậtPhạm vi mức xám, sử dụng, sửa bằng tay, chậm, chi phí và hồ sơ nhập lại kinh doanh

Đề nghị chấp nhận và kiểm tra cơ sở

Các cảnh có thể nhập PoC, sản xuất, mở rộng hoặc chấm dứt giai đoạn ở trạng thái đồng nhất và ngưỡng

Cảnh lõi phụ thuộc vào chất lượng, phủ nhận và cho phép theo thiết lập đánh giá xác nhận

Kiến thức, mô hình và thay đổi dòng làm việc cho phép thực hiện một phiên bản đánh giá hồi quy

Quyền sử dụng quá cao, thất bại của công cụ, chi phí bất thường và nhiệm vụ ít tự tin được nhận diện và loại bỏ

Các chiến dịch trưởng có quyền sử dụng cảnh, chất lượng, chi phí và chỉ thị can thiệp bằng tay

Những người bổ nhiệm cho tầu Enterprise có thể tiếp quản kiến thức, cấu hình, đánh giá, xuất bản và hoạt động hàng ngày

DECISION FAQ

Những vấn đề thông thường liên quan đến dự án hiện tại

Kiểm tra tất cả 265 câu hỏi.
Tổ chức vận chuyển và giải phóng Enterprise AI

Chúng ta nên làm gì để đạt được con số cao và giá trị của dự án phi công AI?

Hãy ngừng sự phát triển tiếp theo của các phi công, và củng cố các kho hàng của người dùng, công việc, trạng thái, dữ liệu, hiệu ứng, chi phí và trách nhiệm cho mỗi dự án. phi công mà không cần người dùng thực tế, dữ liệu hoặc chỉ số dài hạn nên bị đình chỉ; các dự án có giá trị nhưng thiếu sự tích hợp hệ thống, quản lý kiến thức, hoặc trách nhiệm hoạt động nên được tập trung và chia sẻ.

Xem câu trả lời đầy đủ
% 1

Việc chuyển đổi hệ thống Enterprise AI nên bắt đầu từ đâu?

Enterprise AI nên bắt đầu với một công việc vận chuyển thực sự, tần số cao, và kết quả kiểm tra kết quả, thay vì mua hoặc xây dựng nền tảng lớn. thu lại quá trình xử lý hiện thời, làm việc thời gian, hậu quả lỗi, và trách nhiệm thủ công, và chọn một cảnh nơi có sẵn mẫu và có thể được sử dụng tay để bao phủ phía dưới.

Xem câu trả lời đầy đủ
Tổ chức vận chuyển và giải phóng Enterprise AI

Liệu doanh nghiệp hay bộ phận IT có nên chịu trách nhiệm cho việc chuyển giao công ty AI?

Hệ thống giao thông môi trường AI đòi hỏi sự hoạt động và tính đồng trách nhiệm của IT, nhưng với các trách nhiệm khác nhau. các vấn đề định nghĩa kinh doanh, tính toán kiến thức, kết quả thực tế, và các kết quả cuối cùng, và IT hoặc các đội kỹ thuật chịu trách nhiệm cho giao diện dữ liệu, đặc quyền nhận dạng, kiến trúc, an ninh, sự phân phối và vận chuyển. quản lý chịu trách nhiệm về việc thiết lập ưu tiên, ngân sách và việc đưa ra quyết định qua các tập đoàn.

Xem câu trả lời đầy đủ
Công ty AI, An toàn và tiếp tục chiến dịch

Tôi nên làm gì với dự án "Enterprise AI"?

Dự án này cho thấy công ty này có một số chi phí về việc sử dụng mô hình, cũng như không thể đo lường bằng “nhiều người đã cứu được mạng sống của họ.

Xem câu trả lời đầy đủ
Phán đoán của anh dựa trên tình huống thực tế của anh.

Vụ án chỉ là cách để đưa dự án trở lại công việc của anh.

Hãy cho chúng tôi biết điều gì là thích hợp, những gì được thực hiện trong giai đoạn đầu tiên và những rủi ro nào liên quan đến việc nhận diện các quá trình, hệ thống và các vấn đề đang được giải quyết.

Liên hệ