Làm thế nào để phát triển một trí thông minh AI?

Trước tiên, chúng ta sẽ xem nếu công ty cần thông minh, ứng dụng AI hoặc tự động hóa bình thường.

Người dùng thường trộn trí thông minh AI, robot chat, RAG và tự động hóa. Robot trò chuyện thường thực hiện các phiên chạy câu hỏi và câu trả lời; bộ thông minh RAG cho phép câu trả lời để lấy thông tin kinh doanh và cung cấp một cơ sở; sự tự động hóa thường thích hợp với các công việc được thiết lập bởi các quy tắc; cơ quan tình báo AI hiểu các nhiệm vụ, chọn các bước, gọi và tiếp tục xử lý chúng theo kết quả.

Trước đó nên có một dự án được gửi đi một mục tiêu vào một công việc kinh doanh có thể quan sát được, chẳng hạn như “đọc yêu cầu gửi thư, nhận diện khách hàng và sản phẩm, tìm kiếm giá ERP, tạo ra những lời trích dẫn và gửi cho các đơn xin đăng ký bán hàng, thay vì“ làm một cơ quan thông minh bán hàng, có thể xác định kết quả, kết quả, kết quả, sự chấp nhận và dị thường, trong khi lời miêu tả sau chỉ có thể tạo ra một bản thảo trình bày và không thể tạo ra một hợp đồng đáng tin cậy và các tiêu chuẩn chấp nhận.

• Quyết định ai sử dụng kết quả và họ vào dòng nào trong doanh nghiệp
• Phân biệt các mô hình phán xét, các quy tắc chắc chắn, hành động hệ thống và trách nhiệm thủ công
• Nhận ra những tình huống phải từ chối, đình chỉ hoặc trao lại

Tạo ra AI PoC với một bộ nhiệm vụ thực sự, không phải một mẫu mịn.

Giá trị của AI PoC là sự xác minh của các mục lạ thường có thể ảnh hưởng đến thành công hay thất bại của dự án. Công ty nên chuẩn bị cho một nhiệm vụ xác thực, không được ủy quyền và không được chấp nhận, bao gồm cả các tình huống thông tin thông thường và thiếu thông tin, nội dung mâu thuẫn, định dạng không hoàn toàn, đặc quyền không đủ và ngoại lệ hoạt động. Đối với các câu hỏi và các câu trả lời, từ chối và sự cho phép để mã nguồn tài liệu, xử lý và sửa chữa thủ công cụ; để được gọi, kiểm tra hành động, yêu cầu hợp lệ, lặp lại và không thể phục hồi.

PoC sẽ làm đông cứng sự đánh giá và đo lường, đường cơ sở thủ công và điều kiện cho việc nhận nuôi, chạy mô hình nhật ký thời gian, kiến thức, tiền boa, quy tắc, phiên bản quá trình, trì hoãn, gọi chi phí và can thiệp bằng tay.

• Phần mềm xuất dạng máy tính, đánh giá và đo lường, kết quả mục- từng chữ và danh sách lỗi
• Chất lượng, tốc độ, sự can thiệp bằng tay và chi phí chạy duy nhất được đánh giá cùng một lúc
• Cho phép kết luận tiếp tục, điều chỉnh lại, quay lại hay chấm dứt

Nhập sự phát triển ứng dụng AI để tạo ra một vòng tròn kinh doanh đóng xung quanh hệ thống đã có

Phần lớn các doanh nghiệp không cần thay thế ERP, CRM,, phần mềm công nghiệp hoặc phần mềm điều khiển AI. Một cách hợp lý hơn là giữ cho hệ thống hiện hành mang dữ liệu kinh doanh chính thức như khách hàng, thứ tự, hợp đồng và tài chính, cung cấp bối cảnh cần thiết cho ứng dụng AI thông qua API, tin tức trao đổi tài liệu, hoặc tự động hóa. là trách nhiệm để hiểu thông tin chưa được xây dựng, và khuyến cáo về kiến thức, và chắc chắn các tiến trình gây ra các vấn đề về kinh doanh, và chính thức chính thức chính thức chính thức chính thức chính thức chính thức chính thức chính thức chính thức chính thức và chính thức chính thức chính thức chính thức.

Phát triển giao diện không thể chỉ xem các cuộc gọi thành công. Mỗi tiến trình liên kết nhận diện, quyền ưu tiên tối thiểu, bản đồ trường, yêu cầu lặp lại, thành công phần, bù lại bằng tay và giới hạn phần thứ ba. Các cơ quan thông minh thực hiện trích dẫn, hoàn trả lại, trả lại, phát hành công cộng hoặc sửa đổi dữ liệu chính thức với xác nhận nhân sự có thẩm quyền thêm và liên kết nối tiếp giữa kết xuất kiểu mẫu, hệ thống, gọi điện thoại, sửa đổi hướng dẫn và kết quả kinh doanh cuối cùng vào cùng một hồ sơ tác vụ.

Những gì kỹ thuật sẽ cần phải được hoàn thành từ các nguyên mẫu để thực hiện phần mềm

Nguyên mẫu thường chỉ chứng minh rằng các cuộc thi chính, và việc thực hiện được thực hiện bằng cách hoàn thành các đặc quyền nhận dạng, xử lý thông tin nhạy cảm, kiểm tra, xếp hàng bất thường, kết hợp hiệu suất, báo động giám sát, phân phối mức xám, phiên bản và phục hồi. Enterprise cũng cần quản lý các mô hình, mẹo, quy tắc, và công cụ mà không thể phục hồi lại các điều kiện sử dụng vào thời điểm đó nếu họ không sẵn sàng sau khi lỗi.

Các thông tin có thể được thực hiện bởi AI nên bao gồm các yêu cầu và biên giới nhiệm vụ, cấu trúc hệ thống, mã nguồn, cấu hình, giao diện, đánh giá, đánh giá, báo cáo, kiểm tra, ma trận cạnh tranh, triển khai các tập lệnh, thao tác và giới hạn đã biết. các dịch vụ mô hình, thuật toán, công cụ thứ ba và kiến thức liên tục là chi phí dài hạn, và nên được trích dẫn riêng biệt từ chi phí phát triển một lần, tránh giá khởi đầu có giá thấp và không thể ổn định.

• Hoạt động rủi ro cao có giấy xác định thủ công, đình chỉ và hỗ trợ
• Điều khiển các tài khoản sản xuất, mã nguồn, cấu hình và dữ liệu cốt lõi của Enterprise
• Mô hình tập thể dục tiền tuyến không sẵn sàng, giao diện là các bản sao thời gian và tác vụ có sẵn

Làm thế nào để chấp nhận thông tin tình báo AI và xác định nó có đáng mở rộng đầu vào

Sự chấp nhận và thanh tra nên được lặp lại trên thực tế bộ các công việc được xác định bởi cả hai bên, và tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ, tính chính xác của trường quan trọng, tham khảo kiến thức, gọi các công cụ, can thiệp bằng tay, thời gian đáp ứng, sự phục hồi thất bại và chi phí cần được đo lường riêng biệt. đối với kết quả xác suất, nó không nên được hứa rằng tất cả các dữ liệu đầu vào sẽ được hoàn thành tự động 100%, nhưng thay vì các phạm vi của nhận dạng, xem xét thủ công việc, từ chối xử lý và không hỗ trợ nên được xác định rõ ràng.

Việc kinh doanh cũng được so sánh với tiền tiêu chuẩn trước. Một quá trình quản lý 1.000 công việc mỗi tháng và mất trung bình 15 phút của thời gian thủ công chỉ là điểm bắt đầu của việc đo lường; nó được yêu cầu quan sát chu kỳ xử lý, nhận nuôi và khách hàng kết quả cùng mức độ với cùng một chất lượng. Chỉ khi mức độ chất lượng không giảm, công việc thủ công thực sự được giảm và điều hành là thích hợp để tái tạo lại quá trình kinh doanh.

Bằng chứng nên được kiểm tra khi chọn phát triển ứng dụng AI

Công ty nên kiểm tra kỹ hơn khả năng của đội để hiểu nhiệm vụ kinh doanh, thiết lập một đánh giá thực sự, thiết kế một giao diện hệ thống, xử lý an ninh của quyền hạn và thất bại, và chỉ ra rằng các kịch bản nào tạm thời không phù hợp với AI. Các đội ứng cử viên được yêu cầu sử dụng cùng một tập thông tin không xác định để mô tả chương trình, rủi ro, phạm vi PoC, khoảng cách sản xuất và các giả định, mà còn khác biệt hơn so với việc xem một trình diễn văn học.

Điều này sẽ chứa sự không chắc chắn về hiệu quả của AI và đảm bảo rằng các doanh nghiệp có kiến thức, đánh giá, mã nguồn, cấu hình và các phương pháp hoạt động ngay cả khi mô hình hoặc các đội dịch vụ được thay thế.