مشاوره استراتژیک هوش مصنوعی
یک نقشه راه هوش مصنوعی برای شرکتها که علاقه را به سیستمهای در حال کار تبدیل میکند. کمک میکنیم تصمیم بگیرید هوش مصنوعی واقعا کجا خرجش را در میآورد، و بعد پیادهسازی را از اول تا آخر انجام میدهیم.
معرفی
تقریبا هر شرکتی حالا یک آزمایش هوش مصنوعی اجرا کرده. خیلی کمترشان چیزی در محیط واقعی دارند، و این فاصله به ندرت درباره توانایی است. درباره انتخاب یک کاربرد است که اقتصادش جواب بدهد، روی دادهای که تمیزتر از فرض باشد، در گردش کاری که کسی حاضر باشد عوضش کند.
ما با پیدا کردن اینکه امسال برای شما چه چیزی واقعبینانه است شروع میکنیم، گزینهها را صادقانه رتبهبندی میکنیم، و بعد آن یکی دو موردی را که ارزش ساختن دارند میسازیم. معیار، نرمافزاری است که تیم شما صبح شنبه استفادهاش میکند، نه دمویی که یک کمیته را تحت تاثیر گذاشته.
مناسب چه کسانی است
- شرکتهایی با بودجه تاییدشده هوش مصنوعی و بدون جای مشخصی برای خرج کردنش
- تیمهایی که آزمایشهایشان قبل از رسیدن به محیط واقعی متوقف میشود
- مدیرانی که به یک برنامه قیمتگذاریشده نیاز دارند که هیئت مدیره واقعا بتواند تاییدش کند
نگاه ما به مشاوره استراتژیک هوش مصنوعی
کارهایی که یک همکاری معمولی شامل میشود. دامنه از اول مشخص است و بعدا هزینه اضافه نمیشود.
ارزیابی آمادگی هوش مصنوعی
قبل از هر تصمیم ابزاری: اینکه داده شما واقعا از چه چیزی پشتیبانی میکند، کار دستی کجا نشسته، و کدام تیمها آماده عوض کردن شیوه کارشان هستند.
نقشه راه هوش مصنوعی
یک برنامه مرحلهای گرهخورده به نتایج کسبوکار، نه یک فهرست آرزوی تکنولوژی. هر قدم مسئولش، هزینهاش و عددی را که باید جابهجا کند نام میبرد.
انتخاب کاربرد
بیشتر ایدههای هوش مصنوعی روی اقتصاد شکست میخورند نه روی توانایی. ما گزینهها را بر اساس ارزش، آمادگی داده و ریسک امتیاز میدهیم و آنهایی را که جواب نمیدهند حذف میکنیم.
پیادهسازی هوش مصنوعی
ما خود چیز را میسازیم نه فقط ارائه را. مدلها، بازیابی اطلاعات، اتصالها و کل زیرساخت وصل شدن به سیستمهایی که تیم شما هر روز استفاده میکند.
حاکمیت و ایمنی
کنترل دسترسی، محل نگهداری داده، بازبینی انسانی و ثبت وقایع، از اول طراحیشده نه اضافهشده قبل از یک بازبینی انطباق.
توانمندسازی تیم
اینکه در عمل چطور در شرکتتان از هوش مصنوعی استفاده کنید: رویههای کاری، الگوهای پرامپت، و قضاوت لازم برای دانستن اینکه کی نباید استفاده کرد.
از اولین تماس تا نتیجه
هر بار همین ترتیب، تا همیشه بدانید قدم بعدی چیست.
ارزیابی
دو هفته نگاه کردن به داده، گردش کارها و محدودیتهای شما. یک خوانش صادقانه از اینکه امسال چه چیزی واقعبینانه است میگیرید.
اولویتبندی
کاربردهای کاندید را بر اساس ارزش در برابر زحمت رتبهبندی میکنیم، و روی آن یکی دو موردی که ارزش شروع دارند توافق میکنیم.
آزمایش اولیه
یک سیستم در حال کار در محیط واقعی با کاربران واقعی و اندازهگیری متصل، نه یک دمو روی داده نمونه.
بزرگ کردن
اینکه چطور فراتر از آزمایش اولیه پیادهاش کنید: اجرای گسترده، حاکمیت، کنترل هزینه و تحویل به تیم شما.
نتیجه، نه انبوه فایل
چند فایل تحویلی یعنی پیشرفت نیست. اینها چیزهایی است که باید واقعا عوض شود.
برنامهای که میشود تامین مالیاش کرد
قیمتگذاریشده و مرحلهای، تا هیئت مدیره ببیند فاز اول چه میخرد قبل از تعهد به بقیه.
بنبست کمتر
مرحله امتیازدهی کاربردهای ضعیف را زود حذف میکند، قبل از اینکه یک فصل وقت مهندسی را مصرف کنند.
سیستمهایی در محیط واقعی
معیار، نرمافزاری است که تیم شما صبح شنبه استفاده میکند نه آزمایشی که هیچوقت از محیط تست بیرون نیامد.
تیم شما میتواند اجرایش کند
مستندات، آموزش و انتقال مالکیت، تا برای زنده نگه داشتنش به ما وابسته نباشید.
پرسشهای رایج درباره مشاوره استراتژیک هوش مصنوعی
چیزهایی که معمولا قبل از تماس میپرسند. اگر پرسش شما اینجا نیست، مستقیم بپرسید.
یک شرکت از کجا باید هوش مصنوعی را شروع کند؟
از کاری که حجم بالایی دارد، یک مرحله بازبینی را تحمل میکند، و روی دادهای اجرا میشود که از قبل دارید. همین ترکیب است که یک پروژه اول را هم مفید و هم قابل دوام میکند. دستهبندی تیکت پشتیبانی و جستجوی اسناد داخلی به دلیل خوبی نقطه شروع رایجی هستند.
چقدر طول میکشد تا یک پروژه هوش مصنوعی به محیط واقعی برسد؟
ارزیابی حدود دو هفته و اولویتبندی دو هفته دیگر طول میکشد. اولین سیستم در محیط واقعی با کاربران واقعی معمولا سه تا چهار ماه از شروع فاصله دارد، بسته به اینکه سیستمهای اطراف چقدر کار اتصال لازم دارند.
پیادهسازی هوش مصنوعی در عمل چقدر هزینه اجرا دارد؟
مصرف مدل معمولا بخش کوچکتر است. هزینههای مستمری که آدمها را غافلگیر میکنند ارزیابی، مانیتورینگ و مرحله بازبینی انسانی هستند. ما هر سه را در ارزیابی اندازه میگیریم تا توجیه اقتصادی فقط ساخت نباشد.
داده ما به قدر کافی خوب هست؟
اغلب برای یک کاربرد باریکتر از آنچه در ذهن داشتید به قدر کافی خوب است. ارزیابی آمادگی دقیقا برای جواب دادن به همین وجود دارد، و بهتر است در هفته دوم بدانید تا بعد از شش ماه ساختن.
باید داده را به یک ارائهدهنده مدل بیرونی بفرستیم؟
لزوما نه. بسته به الزامات محل نگهداری داده شما، گزینههای میزبانیشده، منطقهای و روی زیرساخت خودتان وجود دارد، با سازشهای واقعی در هزینه و توانایی. این در ارزیابی تصمیم گرفته میشود نه فرض.
مشاوره استراتژیک هوش مصنوعی برایتان مطرح است؟
بگویید میخواهید چه چیزی عوض شود. اگر گزینه مناسبی نباشیم، همان اول میگوییم و جای بهتری معرفی میکنیم.
دنبال تصویر کاملتر هستید؟
مشاوره استراتژیک هوش مصنوعی معمولا کنار کارهای دیگر در استراتژی و مشاوره قرار میگیرد. کل این حوزه را ببینید تا ارتباطها روشن شود.