Enterprise AI bản đồ giao thông: làm thế nào để di chuyển từ một mảnh thử nghiệm đến một mức độ sản xuất khả năng hoạt động

Đầu tiên, xác định lý do tại sao công ty sẽ là sự chuyển đổi AI.

Kinh doanh cần thay đổi từ “một cái ôm AI với một vấn đề kinh doanh có thể đo lường được, chẳng hạn như giảm phản ứng của khách hàng, giảm mục tiêu tài liệu, giảm mục tiêu, giảm hiệu quả trong việc chuẩn bị bán hàng, giảm thời gian xử lý thiết bị, hoặc làm cho các dữ liệu kinh doanh đáng tin cậy có thể dễ dàng quản lý hơn.

Vấn đề đầu tiên không nên bao gồm tất cả các lĩnh vực cùng một lúc. và bốn chiều của giá trị kinh doanh, điều kiện dữ liệu, thực hiện mức độ phức tạp và rủi ro có thể được đánh giá, với một hoặc hai nhiệm vụ có thể chạy qua vòng tròn hoàn toàn trong một thời gian hạn định.

• Chỉ số giá trị: cải thiện thời gian, chi phí, chất lượng, thu nhập hoặc rủi ro
• Điều kiện dữ liệu: lượng mẫu, chất lượng, uy quyền và trách nhiệm cập nhật
• Điều kiện để thực hiện: giao diện đã có, canh lề và tiến trình ổn định
• Điều kiện rủi ro: tác động lỗi, dữ liệu nhạy cảm và khả năng làm xuống thủ công

Phân biệt giữa sử dụng công cụ, ứng dụng AI và hệ thống sản xuất mức độ kinh doanh

Công cụ cá nhân có thể giúp viết, tóm tắt và phân tích, nhưng ứng dụng kinh doanh AI cũng chỉ định sự hòa hợp của kiến thức, danh tính người dùng, quyền lợi kinh doanh, giao diện hệ thống, kiểm tra nhật ký và các hoạt động ổn định.

Nhập dữ liệu từ dữ liệu được cấp phép, kết xuất vào các tiến trình kinh doanh rõ ràng, xác nhận thủ công các hành động rủi ro cao, và khả năng kiểm tra, giám sát và đảo ngược quá trình là trọng tâm chính của Enterprise AI.

PoC cần phải xác minh nhiệm vụ thực sự, không phải thể hiện khả năng mô hình.

Giai đoạn PoC nên sử dụng thực tế nhưng quyền và không được ủy quyền và không được chấp nhận mẫu để bao gồm phổ biến, ranh giới, bất thường và từ chối xử lý cảnh. cơ sở kiến thức cần để kiểm tra cơ sở tìm kiếm và đặc quyền, đặc vụ để kiểm tra công cụ chọn lọc và tham số, xử lý tài liệu để kiểm tra độ chính xác và đánh giá thủ công, và phân tích dữ liệu để kiểm tra độ cân chỉnh của chỉ số.

Kết luận của CPC không chỉ “tốt mà còn trả lời đúng hơn rằng có thể nào các ngưỡng để vào ngành sản xuất được đáp ứng, lỗi chính là gì, cần phải can thiệp bằng thủ công bao nhiêu, tốn bao nhiêu tiền và hệ thống, và dữ liệu và giao diện cần phải hoàn tất.

• Tạo các câu trả lời cho các tác vụ cố định và đường cơ sở thủ công
• Ghi lại tỷ lệ thành công, loại lỗi, và tỷ lệ thay đổi tay
• Kích thước thời gian trả lời, chi phí và biên giới đồng-p
• Làm sáng tỏ phạm vi của các thao tác mà không thể tự động thực hiện

Việc sản xuất đòi hỏi xây dựng cùng một lúc dữ liệu và hệ thống kết nối

Sự hiểu biết về công việc này thường được phân tán trong tài liệu, OAs, đồng phục hành khách, CRMs, ERPs và kinh nghiệm cá nhân.

Không phải ngay lập tức thay thế tất cả các hệ thống cũ cho sự chuyển đổi AI. Hầu hết các doanh nghiệp có thể đầu tiên thêm độc lập AI dịch vụ, mô hình cổng ra vào, kiến thức tái tạo hay lưu trữ, và nâng cấp dần chúng trong khi vẫn duy trì các hệ thống kinh doanh cốt lõi; chỉ khi cấu trúc hiện có cản trở hoạt động, sau đó tái tạo hoặc các mô- đun di chuyển.

Thiết lập sàn nhà quản trị với thẩm quyền, đánh giá và quyền sử dụng thủ công

Khi AI chỉ có thể tạo ra bản nháp, rủi ro chủ yếu là chất lượng nội dung; khi đặc vụ có thể truy vấn khách hàng, tạo bảng làm việc, gửi thông báo hoặc thay đổi tình trạng hệ thống, rủi ro đi vào lớp trách nhiệm kinh doanh.

Thiết lập thử nghiệm chìa khóa nên được tái thiết sau khi thay đổi mô hình, mẹo, cơ sở kiến thức hoặc phiên bản tiến trình.

• Phân chia quyền hạn tối thiểu trong nhiệm vụ
• Những động thái nhạy cảm phải được xác nhận bởi những người có thẩm quyền.
• Công cụ cuộc gọi, cơ sở và kết quả để hoàn thành bản ghi
• Nhiệm vụ thất bại có thể bị ngăn chặn, rút lui và xử lý bằng tay.

Tôi sẽ làm cảnh đầu tiên một khả năng sao chép AI.

Dự án đầu tiên chạy, và doanh nghiệp nên có thể đánh chìm mẫu cảnh, đặc điểm truy cập dữ liệu, đặc quyền nhận dạng, đánh giá và quá trình đánh giá, và hoạt động giám sát hoạt động và trách nhiệm. sử dụng lại những khả năng này để giảm chi phí ngoài lề hơn là tái thiết lập lại một tập hợp các ứng dụng lẻ.

Công ty vận chuyển Enterprise AI yêu cầu sự tham gia của các chủ doanh nghiệp, dữ liệu và các đội kỹ thuật.