Saha notları · Konu
Uygulama.
Etkileyici bir demo ile her gün çalışan bir sistem arasında birkaç adım vardır. Bu notlar her adımda neyin kanıtlanması gerektiğini, onayı kimin vereceğini ve bir sonraki adıma ne zaman geçileceğini anlatır.
8 not
Bu konudaki notlar
-
Bir yapay zeka pilotu ne zaman canlıya hazırdır?
Pilot, bir şeyin mümkün olduğunu kanıtlar. Canlı kullanım ise onun güvenilir, uygun maliyetli ve sahibi belli olduğunu kanıtlar. Kontrol listemiz değerlendirme eşiklerini, onay noktalarını, maliyet tavanlarını, izlemeyi ve ekibinizin gerçekten kullanacağı işletim kılavuzunu kapsar.
-
Kavram kanıtı, pilot ya da MVP: hangi yapay zeka adımını atıyorsunuz?
Kavram kanıtı bir modelin işi yapıp yapamayacağını, pilot canlı işte çalışıp çalışmadığını sorar; canlı kullanım ise çalışmaya devam edeceğini vaat eder. Etkileyici demoların sonu, bu üçünü birbirine karıştırmakla gelir.
-
Gölge mod: yapay zekayı canlı işte, hiçbir şeyi riske atmadan test etmek.
Ekip her zamanki gibi çalışırken sistemi gerçek vakalarda çalıştırın, önerilerini ekibin verdiği kararlarla karşılaştırın ve neyin ilerleyeceğine vaka türüne göre uyum oranı karar versin. Dürüst testlerin en ucuzu budur.
-
Yapay zeka danışmanlık firması nasıl seçilir? Gerçekte nasıl çalıştıklarını gösteren sorular.
Önemli yanıtlar kanıt ve sahiplikle ilgilidir: firmanın geçmiş işlerinden bir değerlendirme seti gösterip gösteremediği, işi gerçekte kimin yapacağı, neyi otomatikleştirmeyi reddettiği, işletme maliyetini nasıl tahmin ettiği ve ayrıldığında elinizde ne kalacağı.
-
Karşılaştırılabilir yanıtlar getiren bir yapay zeka teklif talebi (RFP) nasıl yazılır?
Özellik listesi yerine iş akışını, gerçek örnekleri ve iyinin neye benzediğini anlatın. Her teklif verene nasıl değerlendireceğini, kimin geliştireceğini, neyin sahibi olacağınızı ve işletmenin kaça mal olacağını sorun; sonra kararı kısa, ücretli bir testle verin.
-
Bir yapay zeka projesi bittiğinde ekibinize neler teslim edilmeli?
Devir teslim, ekibiniz tedarikçiyi aramadan bir promptu değiştirebildiğinde, değerlendirme setini yeniden çalıştırabildiğinde, bir modeli geri alabildiğinde ve bir kararı denetçiye açıklayabildiğinde tamamlanır.
-
Tek ekipten birçok ekibe: bir kez işe yarayan yapay zeka sistemi nasıl yaygınlaştırılır?
İkinci ekip hiçbir zaman ilkinin kopyası değildir: vakaları, dili, sistemleri ve alışkanlıkları farklıdır. Başlangıç ölçümünü yenileyin, değerlendirme setini yeni ekibin vakalarıyla çalıştırın, yerel yapay zeka elçileri bulun ve kapsamı adım adım genişletin.
-
Bir yapay zeka projesinde kimlere ihtiyacınız var ve süreç sahibi neden en önemlisi?
Süreç sahibi, geliştirmenin yanında değerlendirme de yapabilen mühendisler ve inceleme adımı için bir tasarımcıdan oluşan küçük bir ekip, kalabalık bir uzman ekibinden iyi sonuç verir. En kıt kaynak süreç sahibinin zamanıdır; önce onu planlayın.