Home / FAQs / AI Workheet, Co-Aciate, Research and Development Effecness and profectness Security
QUESTION & ANSWER

Làm thế nào để nền tảng hiệu quả của AI R & D đánh giá đầu ra và giá trị thực tế?

Không nên tính số lượng hoàn thành mã hoặc tạo ra dòng mã. Những chỉ thị đáp ứng nên được chọn từ lúc yêu cầu được yêu cầu được làm rõ, ôn lại việc chờ đợi, bảo trì thử nghiệm, trả lại khiếm khuyết, tần số của việc phát hành và sản xuất, và các đường cơ bản nên được tạo ra bởi nhóm và dự án.

Trả lời câu hỏi đi.

Đầu tiên, đưa ra kết luận có thể sử dụng cho việc đưa ra quyết định

Mục tiêu của hiệu quả R&D là cung cấp nhu cầu đúng để sản xuất nhanh hơn và đều đặn hơn cho phép mỗi nhà phát triển viết thêm các mã. Các chỉ thị thích hợp cho phép đo lường bao gồm thời gian từ cầu đến phát triển, chờ đợi cho yêu cầu thống nhất, giai đoạn phát hiện lỗi, thời gian rút ngắn, độ hiệu quả giảm, khả năng phục hồi thất bại và tỉ lệ làm việc ngược lại.

DECISION FACTORS

Cần phải nhận ra tình trạng nào trước khi phán xét?

Câu hỏi này có thể có những câu trả lời khác nhau dưới những công việc khác nhau, dữ liệu và các giai đoạn dự án, đề nghị kiểm tra những điều kiện sau đây và những phát hiện phổ biến trên web được kết hợp vào các dự án riêng của họ.

Đội hiện tại phải chờ và trở lại làm việc ở đâu?Những dự án ổn định, khuyết tật, dòng nước chảy và dữ liệu được phát hànhXem lại và chi phí quản trị sau khi giới thiệu công cụ AIMã nguồn, dữ liệu khách hàng và bên thứ ba giấy phép được thỏa mãn
ACTION STEPS

Thứ tự ứng trước đã đề nghị

01

Trước hết, chúng ta sẽ rõ mục tiêu và biên giới.

Chọn một đến hai nút cổ chai sạch từ dòng giá trị và thiết lập một đường cơ sở bốn tuần.

02

Kiểm tra & phụ thuộc chính

Một mẫu tương tự của AI không được xây dựng được duy trì trong một số nhà kho hoặc trong thử nghiệm nhóm.

03

Phát triển những kết quả đáng đánh giá

Tốc độ, chất lượng, sửa bằng tay, sự kiện an ninh và chi phí hoàn chỉnh cũng được ghi lại.

04

Hãy chắc chắn rằng bạn sẽ quyết định bước tiếp theo với kết quả thực sự.

Mở rộng khi ngưỡng được đạt và loại bỏ việc sử dụng lại các công cụ không có giá trị kinh doanh.

PRACTICAL EXAMPLE

Làm sao anh hiểu được trong ngành thực sự?

Ví dụ được dùng để minh họa phương pháp phán xét

Đội muốn cải thiện hiệu quả thử nghiệm với AI. quay trở lại mất hai ngày, với thời gian chính dành để chuẩn bị dữ liệu và phân tích. sự mở rộng của AI nhanh hơn ví dụ, nhưng chu kỳ tổng thể sẽ không giảm đáng kể nếu môi trường vẫn không ổn định.

COMMON RISKS

Cái hố dễ dàng nhất để bước lên.

Thay thế kết quả kinh doanh với dòng mã, số gợi ý hoặc số tài khoản được kích hoạt

Một phép so sánh trực tiếp về hiệu quả cá nhân cho các dự án phức tạp khác nhau

Bỏ qua các chi phí ẩn của phát âm sai, đánh giá, rủi ro dữ liệu và dài hạn để công cụ

ACCEPTANCE

Chúng ta nên kết thúc thế nào khi nhận được và xác nhận điều này?

Giao hàng nên bao gồm các đường phụ, khoảng phi công, các giá trị dữ liệu, thanh chất lượng, chi phí trọn vẹn và điều kiện mở rộng. Cần phải quan sát liên tục một chu trình lặp lại hoặc phát hành, với sự công nhận phổ biến về nghiên cứu và phát triển, kiểm tra, an toàn và hoạt động; khả năng cải thiện chỉ số mục tiêu nên được giảm hơn là tiếp tục nhập cho sự toàn vẹn của nền tảng.

Khi chuẩn bị để giao tiếp với nhà cung cấp hoặc các đội nội bộ, đề nghị các tiến trình đại diện, hệ thống hiện tại, lên kế hoạch thời gian và ngân sách. thứ nhất, những vật dụng chưa được biết đến rõ ràng được đánh dấu, và sau đó quyết định sử dụng các chẩn đoán, PoC, dự án cố định tầm nhìn hoặc nghiên cứu và phát triển, thường đáng tin cậy hơn là nhu cầu trực tiếp cho một mức giá và thời gian không biên giới.

Điều kiện dự án của anh khác với những ví dụ trên?

Mục tiêu hoạt động, hệ thống hiện tại, mẫu và thời gian đã được sắp xếp có thể được đối chiếu trước khi các cố vấn có thể đưa ra những phán quyết sơ bộ liên quan đến ranh giới thực tế.

Kết hợp những cố vấn dự án