1. เลือกงานแรก
กำหนดผู้ใช้, เอกสารหรือระบบต้นทาง, คำตอบที่ต้องการ และวิธีตรวจว่าการใช้งานช่วยงานจริง
ก่อนเริ่ม Enterprise AI
ความพร้อม AI
ความพร้อม AI คือการทำให้โจทย์งาน, ข้อมูล, สิทธิ์, ความปลอดภัย และโครงสร้างพื้นฐานมีคำตอบที่ใช้ตัดสินใจร่วมกันได้ก่อนเลือกโมเดลหรือซื้อ GPU
At a glance
ผลลัพธ์ของการประเมินความพร้อม
การประเมินที่ดีไม่ได้ให้คะแนนองค์กร แต่ทำให้ทุกฝ่ายเห็นข้อจำกัดเดียวกันและเลือกงานแรกที่พิสูจน์ได้
- งานแรกและเจ้าของงาน
- เริ่มจากงานที่หน่วยงานทำซ้ำและมีผู้รับผิดชอบชัดเจน เช่น ค้นเอกสาร, สรุปรายงาน หรือแปลงเอกสารสแกนเป็นข้อมูล ไม่เริ่มจากคำว่า AI ใช้ทำอะไรได้บ้าง เพราะไม่มีเกณฑ์วัดหรือเจ้าของผลลัพธ์
- ข้อมูลและสิทธิ์
- ระบุว่าเอกสารอยู่ที่ใด, ใครเข้าถึงได้, สิทธิ์ใดต้องตามไปถึงคำตอบ และข้อมูลใดห้ามออกจากเครือข่าย ข้อนี้กำหนดทั้งการเชื่อมต่อ, RAG และรูปแบบการติดตั้ง
- Identity และการตรวจสอบ
- สำรวจ SSO, directory, IAM และสิ่งที่ฝ่ายกำกับดูแลต้องตรวจย้อนหลังได้ เช่น ผู้ใช้, เอกสารอ้างอิง, การเรียกเครื่องมือ และการเปลี่ยนแปลงสิทธิ์
- โครงสร้างพื้นฐาน
- ประเมินจำนวนผู้ใช้พร้อมกัน, โมเดล, context, OCR, storage, เครือข่าย และความพร้อมใช้งานจากรูปแบบการทำงานจริง เพื่อให้ GPU เป็นผลของความต้องการ ไม่ใช่จุดเริ่มต้น
- การตัดสินใจร่วมกัน
- กำหนดผู้ตัดสินใจจากฝ่ายธุรกิจ, IT, ความปลอดภัย, กฎหมาย และเจ้าของข้อมูลก่อนเริ่ม เพื่อให้ข้อจำกัดที่มีผลต่อสถาปัตยกรรมไม่ถูกพบตอนใกล้ส่งมอบ
ลำดับที่ช่วยลดการย้อนกลับ
ตอบข้อจำกัดก่อนเลือกเทคโนโลยี
ข้อมูลและสิทธิ์เปลี่ยนรูปแบบการติดตั้งได้มากกว่าชื่อโมเดล ส่วนจำนวนผู้ใช้พร้อมกันและรูปแบบงานเปลี่ยนขนาดของ model serving และ GPU
2. วางการควบคุม
เชื่อม SSO และสิทธิ์เอกสาร, กำหนด audit log, data residency และผู้อนุมัติการเปลี่ยนแปลง
3. ออกแบบระบบ
จึงค่อยเลือกสถาปัตยกรรม, model serving, GPU และแผนขยายจากหลักฐานของงานแรก
ส่งบริบทของงานแรก, แหล่งข้อมูล และข้อกำหนดการกำกับดูแลมาให้เรา แล้วเราจะช่วยจัดคำถามที่ต้องตอบก่อนเริ่มออกแบบ Enterprise AI
ปรึกษา Enterprise AI Architect