Wdrożenie AI w firmie, od oceny gotowości po działający system

Same licencje rzadko to zmieniają. Zmienia to proces, który działa inaczej, i właśnie to dostarczamy:

Pierwsze dwa etapy kończą się spisaną decyzją: od którego zastosowania zacząć, czego wymaga ono od twoich systemów i danych, jak będzie mierzone, kto za nie odpowiada i co znaleźliśmy, co przemawia przeciwko niemu. Każda współpraca przechodzi przez te same pięć etapów, a po każdym decydujesz, czy idziemy dalej:

• Gotowość i zastosowania: sprawdzone na twoich procesach, danych i przykładowych sprawach
• Roadmapa: krótka, a pierwszy punkt budujemy i mierzymy, zanim zaplanujemy resztę
• Pilotaż: na prawdziwej pracy, według kryteriów akceptacji uzgodnionych przed budową
• Produkcja: w twoich systemach, na twoich własnych serwerach albo na twoim własnym koncie w chmurze
• Utrzymanie: wskazany właściciel, ponowne testy przy każdej zmianie modelu i raportowany koszt sprawy

Potrzebujemy od ciebie krótkiej listy procesów do sprawdzenia, prawdziwych przykładowych spraw dla każdego z nich, danych w postaci eksportu albo dostępu tylko do odczytu, który zatwierdzisz, oraz czasu ludzi, którzy dziś wykonują tę pracę, i osoby, która opiekuje się systemami.

Dostajesz spisany ranking kandydatów z tym, czego każdy potrzebuje, zmierzony punkt odniesienia dla najmocniejszego z nich, zestaw testowy z twoich spraw i rekomendację: budować, poczekać albo odpuścić. Zestaw testowy i spisana decyzja zostają u ciebie, niezależnie od tego, czy system zbudujemy potem my, twój zespół czy inny dostawca.

Budowa systemu nie wchodzi w zakres oceny, to osobny krok z osobną ceną. Ocena nie jest też certyfikacją bezpieczeństwa ani audytem zgodności. Każdego kandydata sprawdzamy pod tymi kątami:

• Dane: gdzie są dane wejściowe, jakiej są jakości i kto może przyznać do nich dostęp
• Systemy: API, uprawnienia i to, jak wynik modelu trafi tam, gdzie jest potrzebny
• Infrastruktura: czy dane wymagają twoich własnych serwerów albo własnego konta w chmurze, czy mogą trafić do zatwierdzonego dostawcy
• Ludzie: kto sprawdza wyniki, kto odpowiada za system po starcie i co zmienia się w ich pracy
• Zasady: ochrona danych, rada zakładowa, jeśli działa, i twoje własne polityki, przygotowane do decyzji twoich doradców
• Punkt odniesienia: ile zadanie kosztuje dziś i jak często coś idzie źle, żeby dało się zmierzyć zmianę

• Zastosowania uszeregowane według wartości, ryzyka i nakładu, w miarę możliwości zmierzone na twoich sprawach
• Dla każdego: jakich danych, systemów i uprawnień potrzebuje i gdzie działa
• Dla każdego: właściciel, miara sukcesu i kryteria przerwania
• Co znaleźliśmy, co przemawia przeciwko każdemu punktowi

Pilotaż działa potem na prawdziwej pracy, a każdy wynik zatwierdza człowiek. Na końcu decydują liczby: przejście do produkcji, zmiana zakresu albo koniec. Przerwany pilotaż z jasnymi liczbami też jest wynikiem i kosztuje mniej niż system, z którego nikt nie korzysta.

Przed startem test akceptacyjny przechodzi jeszcze raz na środowisku produkcyjnym. Nasze strony o AI on-premise, integracji danych dla AI i testowaniu systemów AI opisują stronę techniczną szczegółowo.

• Wskazany właściciel po twojej stronie dla każdego systemu, z budżetem i prawem decyzji
• Test akceptacyjny uruchamiany ponownie po każdej zmianie modelu, promptu lub danych, zanim zmiana trafi na produkcję
• Raportowany koszt obsłużonej sprawy i wydatki na zespół, żeby uzasadnienie biznesowe pozostało widoczne
• Runbooki dla twojego zespołu albo utrzymanie przez Cloudsail, jeśli wolisz
• Zasady logowania i raportowania uzgodnione z twoją radą zakładową

Transformacja AI oznacza u nas, że pierwszy proces działa w twoich systemach ze zmierzonym wynikiem, a kolejny wybieramy na podstawie tych samych liczb. Każda zaangażowana osoba dostaje to, czego potrzebuje do decyzji:

• Zarząd: dokument decyzyjny z wartością, kosztem sprawy, ryzykami i kryteriami przerwania
• Finanse: punkt odniesienia, zmierzona zmiana i koszty utrzymania
• IT: architektura, przepływ danych, uprawnienia, utrzymanie i plan wyjścia
• Inspektor ochrony danych i rada zakładowa: co jest przechowywane, gdzie przetwarzane są dane i co jest logowane, do ich decyzji

• Strategia AI: od których procesów i produktów zacząć, uszeregowanych według zmierzonego kosztu, ryzyka i wartości
• Ocena zastosowań: czy zadanie nadaje się do reguły, workflow, modelu czy agenta
• Gotowość na AI: dostęp do danych, integracja, bezpieczeństwo i ludzie, którzy będą odpowiadać za wynik
• Wybór modeli i dostawców: produkty porównane na twoich zadaniach, bez prowizji od jakiegokolwiek dostawcy
• Planowanie wdrożenia: architektura, zestawy testowe, zatwierdzenia i utrzymanie systemu po starcie
• Agenci kodujący dla zespołów inżynierskich, w których też doradzamy: wdrożenie, harness, kontrola kosztów i pomiar

Wyodrębnianie osiąga dokładność potrzebną zespołowi na dokumentach maszynowych, ale zawodzi na formularzach pisanych odręcznie, więc te zostają u ludzi. Przygotowane odpowiedzi wymagają tylu poprawek, że oszczędzają niewiele czasu. Rekomendacja brzmi: zbudować wyodrębnianie z krokiem kontroli i na razie odłożyć odpowiedzi, z liczbami uzasadniającymi obie decyzje.

Firmy doradztwa strategicznego są mocne w uzasadnieniach biznesowych i programach zmian, a niektóre firmy potrzebują właśnie tego. Agencje AI często konfigurują albo odsprzedają konkretne narzędzie. My jesteśmy firmą inżynierską: osoby, które ci doradzają, piszą kod, uruchamiają testy w twoim środowisku i przekazują to, co zbudowały. Nie płaci nam żaden dostawca modeli ani narzędzi, więc rekomendacja nie jest związana z produktem.

Jeśli potrzebujesz programu zmian obejmującego całą firmę albo procesu zakupowego z udziałem wielu dostawców, powiemy ci to w pierwszej rozmowie.

Bezpłatne są dwie rzeczy: 30-minutowa rozmowa z inżynierem i bezpłatny przegląd wykorzystania AI.