Làm thế nào mà Enterprise AI chuyển từ thử nghiệm một điểm sang tỷ lệ hoạt động? Tổ chức, nền tảng và đường dẫn quản trị

Đầu tiên, công ty là trong phi công, phi công hoặc giai đoạn sản xuất.

Sử dụng công cụ AI thông thường của cá nhân là một thử nghiệm; sử dụng một mẫu của doanh nghiệp xung quanh một nhiệm vụ thực sự, xác định của người dùng và mục tiêu là một phi công; nó liên kết với đặc quyền danh tính, cập nhật kiến thức, các hệ thống kinh doanh, xử lý và chỉ thị hoạt động bất thường trước khi tiếp cận ứng dụng sản xuất.

Hàng hóa nên ghi lại ít nhất là những người sở hữu doanh nghiệp, người dùng mục tiêu, tải dữ liệu, mô hình và công cụ, hiệu ứng hiện thời, sự can thiệp bằng tay, đánh giá rủi ro, chạy chi phí và điểm quyết định tiếp theo. phi công đã được không có chỉ thị hoặc không truy cập dữ liệu thực tế trong một thời gian dài nên bị đình chỉ hoặc định nghĩa lại, hơn là tiếp tục thêm chức năng.

• Giai đoạn thử nghiệm xác thực của các ranh giới dung tích và sẵn sàng sử dụng
• Kiểm tra hiệu ứng nhiệm vụ thực sự và các chìa khóa bấp bênh trong giai đoạn thử nghiệm
• Chứng minh sự ổn định, trách nhiệm, chi phí và giá trị kinh doanh đang diễn ra ở giai đoạn sản xuất

Quản lý đầu tư giao thông Enterprise AI với các cảnh

Enterprise AI không thích hợp để duy trì một danh sách các tham vọng chức năng. Hiệu quả hơn là sắp xếp ứng cử viên theo giá trị kinh doanh, điều kiện dữ liệu, khả năng đánh giá, phụ thuộc hệ thống, hậu quả và tiềm năng sinh sản, tạo ra cuộc thám hiểm, ứng cử viên sản xuất PoC, hoạt động giảm thiểu, chuyển đổi quy mô và dừng lại sáu trạng thái.

Những kịch bản có giá trị nhưng kém dữ liệu bổ sung kiến thức và dữ liệu; những kịch bản hiệu quả hơn nhưng rủi ro hơn bắt đầu với sự đề nghị và sự chấp thuận thủ công; và những kịch bản ít giá trị và ít được sử dụng kết thúc theo thời gian. Điều này tránh tính ngẫu nhiên của các công cụ mua sắm trên các bộ phận khác nhau, và cho phép ngân sách tập trung vào các công việc rõ ràng.

• Loại thu nhập: chuẩn bị bán hàng, hoạt động chính, dịch vụ khách hàng và chi phí tiếp tục
• Loại hiệu quả: xử lý tài liệu, thu hồi kiến thức, trích dẫn và lưu trữ bảng làm việc
• Loại chất lượng: kiểm tra và kiểm tra, nhận diện bất thường, nghiên cứu và phát triển và hỗ trợ phát triển
• Loại phương thức: quản lý tri thức, truy cập mô hình, đánh giá, cạnh tranh và AI

Xây dựng lại kiến thức, dữ liệu, mô hình và công cụ cơ sở

Các ứng dụng khác nhau AI chia sẻ tài liệu, mục lục kiến thức, đặc quyền danh tính, cửa ra vào mô hình, các phiên bản và tiến trình, kết nối công cụ, các bản ghi và các số liệu, nhưng không phải tất cả các dữ liệu. mục tiêu của nền tảng là giảm tính toán công việc trong khi phân tách mỗi cảnh từ kiến thức, công cụ và đặc quyền hoạt động theo giới hạn hoạt động.

Càng rõ ràng, cảnh sau càng nhanh xác định hiệu quả, thì rủi ro sản xuất càng dễ xác định vị trí.

Thay đổi từ chấp nhận dự án sang hoạt động đang được thực hiện

Ứng dụng AI là xác suất, và một câu trả lời đúng không đại diện cho một hiệu ứng ổn định. Mỗi cảnh nên bảo tồn bình thường, bất thường, mâu thuẫn, thiếu nhau, cực vires và tác vụ tạo ra các bản sao, tạo ra một đánh giá phiên bản và liên tục so sánh các kích thước của độ chính xác, trích dẫn, hoàn thành, từ chối, sửa bằng tay, trì hoãn và chi phí.

Việc sản xuất thất bại là nhập vào tài khoản xấu, và vấn đề đánh dấu đến từ kiến thức, sự thu hồi, mô hình, mẹo, công cụ, quy tắc của hoạt động hoặc đầu vào người dùng. Mô hình hoặc kiến thức được cập nhật để tái phát triển, tránh những hiệu ứng tối ưu của địa phương làm suy yếu các nhiệm vụ khác.

• Đánh giá ngoại tuyến để xác định xem phiên bản có trực tuyến hay không
• Đánh giá mức xám để quan sát môi trường xử lý thật và người dùng
• Phát hiện sự khác biệt về chất lượng, chi phí, sự chậm trễ và truy cập trên mạng
• Kiểm tra doanh nghiệp hai lần để xác định hiệu quả, chất lượng, tăng trưởng hoặc giá trị rủi ro

Xác định các trách nhiệm hoạt động của các hoạt động, AI, IT và an ninh đội

Đội chịu trách nhiệm cho mục tiêu, kiến thức hình thức, công việc mẫu và kết quả cuối cùng; AI hoặc đội thực hiện mô hình, tái thu hồi, làm việc lưu lượng và đánh giá; Đội IT cho danh tính, giao diện, môi trường, phân phối và giám sát; và quản lý dữ liệu, quyền hạn, kiểm tra và biên giới vận động có rủi ro cao.

Ứng dụng sản xuất nên chỉ ra các sản phẩm và thao tác quản lý để xác định bao lâu kiến thức được cập nhật, để đánh giá khi nào nó được thực hiện, những người xử lý các dị thường, những người tạm dừng quá trình, mô hình và chi phí công cụ. không có trách nhiệm đang diễn ra cho ứng dụng AI, ngay cả khi hiệu suất ban đầu là tốt, và nó sẽ nhanh chóng bị giảm vì thiếu kiến thức, thay đổi giao diện và không có một công việc nào thất bại.

Đo lường kết quả của Enterprise AI vận chuyển với một mục tiêu giai đoạn

Giai đoạn đầu tiên, không dùng nền tảng AI để làm mục tiêu duy nhất, cho phép chọn lựa từ hai đến ba trường hợp kinh doanh và một tập hợp các khả năng: e.g., sự hiểu biết phục hồi và dịch vụ hành khách ủng hộ việc chia sẻ kiến thức quản trị và đặc quyền, tài liệu khai thác và hỗ trợ việc tiếp cận mô hình, kết quả có cấu và sự chấp thuận.

Ví dụ: Một doanh nghiệp có 4 phi công AI, chỉ một trong số đó là kinh doanh thực sự và ba đội duy trì kiến thức và tài khoản mô hình. Mục tiêu đầu tiên có thể là hoàn thành việc kiểm kê và dừng phán xét, chuyển hai kịch bản giá trị vào các đặc quyền thống nhất, bản ghi chép và cơ chế đánh giá, và tiếp tục đo lường sử dụng, sửa bằng tay, thời gian và chi phí hoạt động trong sáu tuần.

• Kết quả có tổ chức: cảnh tượng phải chịu trách nhiệm, cơ chế quyết định và nhịp độ hoạt động rõ ràng
• Kết quả dự án: kiến thức, mô hình, công cụ, đặc quyền và đánh giá có thể tái sử dụng
• Kết quả hoạt động: So sánh hiệu quả, chất lượng, thu nhập và rủi ro thay đổi cùng một mức độ
• Kết quả nhận dạng tài liệu: cấu hình mã nguồn, dữ liệu, tài liệu và khả năng chạy có thể được đảm nhận