Giá trị cốt lõi của FDE là dịch AI tham gia vào kết quả kinh doanh
Nhiều doanh nghiệp đã được tiếp xúc với những mô hình lớn, câu hỏi thông minh và câu trả lời hoặc các công cụ tự động, nhưng sự tích hợp thực sự đã tiết lộ: các quá trình kinh doanh không rõ ràng, phân mảnh dữ liệu, các dòng điện phức tạp, giao diện nhiều hệ thống, và thói quen sử dụng nhân viên cần được thiết kế lại.
FDE đáng để đứng giữa kinh doanh và kỹ thuật, đầu tiên xác định những cảnh nào đáng làm và được nhanh chóng xác nhận, sau đó kết nối các khả năng AI với luồng thực sự, thay vì ở lại trong một cuộc biểu tình hoặc một công cụ lẻ loi.
- Nhận diện tần số cao, lặp đi lặp lại, kiến thức tăng cường hoặc hỗ trợ quyết định
- Phân tách mục tiêu kinh doanh thành một mẫu thử nghiệm AI
- Cho phép ứng dụng AI nhúng hệ thống và tiến trình thông thường đã tồn tại
Từ chẩn đoán cảnh đến nguyên mẫu hợp lệ hóa, đầu tiên chứng minh giá trị
Enterprise AI không thích hợp cho một nền tảng lớn và hoàn chỉnh từ đầu. Một cách an toàn hơn là chọn những kịch bản giá trị cao như câu hỏi dịch vụ khách hàng và câu trả lời, công cụ bán hàng, xử lý tài liệu, phân tích dữ liệu, chấp thuận tiến trình, v.v... và nhanh chóng tạo ra một mẫu có thể sử dụng được.
Giai đoạn nguyên mẫu không chỉ là về hiệu ứng mô hình mà còn về sự sẵn sàng của dữ liệu, sự sẵn sàng của những nhà điều hành để sử dụng chúng, sự giải thích của kết quả, sự kết thúc của quá trình và chi phí tiếp theo của việc mở rộng môi trường sản xuất.
Vấn đề thực sự là dữ liệu, hệ thống và tổ chức đang làm việc cùng nhau.
Trước khi AI được trực tuyến, các doanh nghiệp thường cần phải lọc các tập tin kiến thức, trường kinh doanh, ranh giới cho phép, các quy tắc giao diện và cơ chế cập nhật dữ liệu. mà không có các cơ sở này, các mô hình khó có thể ổn định các doanh nghiệp thực sự của dịch vụ, ngay cả khi chúng có được sự đáp ứng tốt.
FDE cần tập trung vào cơ sở kiến thức RAG, công việc, hệ thống kinh doanh, kiểm tra bản ghi, quyền kiểm soát giao thông, để AI có thể hoạt động an toàn, an toàn và theo dõi.
- Xây dựng cơ sở kiến thức kinh doanh và khả năng phục hồi kinh doanh RAG
- Kết nối với hệ thống kinh doanh như CRM, OA, ERP, dịch vụ hành khách, bảng điều khiển, vv.
- Thiết kế quyền lợi, bản ghi, đánh giá chất lượng và cơ chế phản hồi đang hoạt động
Nó sẽ được vận hành và nó sẽ được thực hiện trong kinh doanh.
Chấp nhận AI không phải là giao hàng một lần.
Khi kịch bản đầu tiên đang được triển khai, doanh nghiệp có thể dần mở rộng ra nhiều lĩnh vực hơn, nâng cấp một điểm duy nhất mà công cụ AI để bao gồm khả năng của business power of business AI để che đậy kiến thức, quá trình, đồng bộ hóa và phân tích doanh nghiệp.
Thay đổi FDD từ việc đọc các kết quả tìm kiếm sang dữ liệu nhập dự án
Vấn đề có khả năng nhất sau khi đọc các bài báo về phương pháp là sự chấp nhận các nguyên tắc, mà không được dịch sang bước tiếp theo. đề xuất rằng người đứng đầu các hoạt động tổ chức một xưởng nhỏ 60-90 phút, chỉ chọn một quá trình thực tế và không vội vã để thảo luận về toàn bộ nền tảng.
Bước 1: Thiết lập trạng thái và đường mẫu hiện thời
Giá trị chính quanh "FDE" là dịch các điểm liên lạc bằng tay, hậu quả lỗi và công cụ hiện tại. Nếu dữ liệu không đủ, nó có thể được ghi lại trong một đến hai tuần, nhưng với một tham chiếu về chu kỳ kinh doanh và dao động mẫu. Không đặt tỷ lệ tiết kiệm tốt trước tiên, rồi chuyển đổi dữ liệu.
Bước 2: Làm sáng tỏ sự đóng cửa và không hoạt động
Giai đoạn đầu tiên được thiết kế để cho phép một chuỗi chạy và được tái kết nối, thay vì xếp tất cả các mẻ đầu tiên của các lần đầu tiên, xử lý, đầu ra, vai trò và điều kiện hoàn thành.
Bước 3: Khớp kết quả kỹ thuật với bằng chứng kỹ thuật
Thiết lập mối quan hệ theo dõi giữa số lượng nhu cầu, số mẫu, kết quả thử nghiệm và phiên bản xung quanh “những điểm khó khăn trong dữ liệu, hệ thống và tổ chức.
Bước 4: Nhận, kiểm tra và đĩa với cùng một hình vuông
Giả sử quá trình ban đầu xử lý 600 công việc mỗi tháng, trung bình 20 phút và một mức độ trả về 10 phần trăm, thì có thể nói là “sáu tuần sau khi xếp hàng, với mức trung bình giảm 25% theo thời gian, và tỷ lệ về số tiền không cao hơn mức ban đầu, cho thấy tính phức tạp tương đối của công việc.
- Vật liệu điều hành: lưu lượng, vai trò, nhiệm vụ mẫu, vấn đề hiện tại và dữ liệu cơ bản
- Vật liệu kỹ thuật: kiểm kê hệ thống, giao diện, truy cập dữ liệu, triển khai môi trường và yêu cầu bảo mật
- Vật liệu dự án: phạm vi thứ nhất, loại bỏ, ma trận trách nhiệm, cột mốc và cơ chế thay đổi
- Nhận và kiểm tra tài liệu: bộ thử nghiệm, hồ sơ thực thi, danh sách thiếu sót, chỉ thị truy vấn và tài liệu chuyển nhượng
Khi cả hai bên hoạt động và kỹ thuật đều xác định được các vật liệu này, phương pháp trong bài báo thực sự được đưa vào dự án. Nếu dữ liệu quan trọng, cho phép giao diện hoặc người có trách nhiệm không ở vị trí, bước tiếp theo thường là một chuẩn đoán hạn chế hoặc PoC, thay vì một sự cam kết tức thời để hoàn thành giai đoạn làm việc và tổng giá.
Phương pháp hoàn thiện để dự án hành động
- FDD Kết nối Công ty Ngồi và AI Dự án Giao hàng
- Kiểm tra giá trị trước với kịch bản giá trị cao
- Tiếp tục lặp lại ứng dụng AI thông qua thông qua thông tin phản hồi sau khi đi trực tuyến
Tiếp tục hòa giải các vấn đề chung trong việc đưa ra quyết định dự án
Làm thế nào FDE ra được quyền sử dụng khác với phát triển phần mềm AI phổ biến?
Bộ phát triển AI thường bắt đầu với một yêu cầu rõ ràng hơn, tập trung vào ứng dụng và giao diện. Bộ mã nguồn ảo phù hợp hơn cho các dự án cần được xác định, cung cấp hoặc điều khiển qua các phân khu.
Xem câu trả lời đầy đủTrích dẫn và chấp nhận AI Ra khỏi cuộc mua sắmỨng dụng phát triển ứng dụng đầu tiên là PoC hoặc trực tiếp thực hiện hệ thống chính thức?
Khi hiệu ứng mô hình, chất lượng dữ liệu hay điều kiện hệ thống chưa được xác thực, một phạm vi giới hạn của PoC nên được thực hiện; nếu cùng một loại khả năng được xác nhận trên một mẫu thực, phạm vi, giao diện và tiêu chuẩn chấp nhận là ổn định và có thể được kết hợp trực tiếp vào quá trình sản xuất. PoC không phải là một hệ thống chính thức thấp, mà là một câu trả lời cho các phím mơ hồ.
Xem câu trả lời đầy đủCông ty AI, An toàn và tiếp tục chiến dịchLàm thế nào dự án AI phát triển sự chấp nhận và kiểm tra chỉ thị?
Dự án AI không thể đơn giản chấp nhận và chấp nhận “nhìn vào sự chính xác 100% của dữ liệu.
Xem câu trả lời đầy đủTổ chức vận chuyển và giải phóng Enterprise AILiệu 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 đủCần phân tích thêm trong bối cảnh hiện tại của tập đoàn không?
Chúng tôi cung cấp cho IT lời khuyên kỹ thuật, xây dựng thông tin kinh doanh, dự án phần mềm nhìn ra, thiết kế sản phẩm, phát triển và hệ thống giao hàng.