การส่งมอบ Enterprise AI
แผนส่งมอบ AI
แผนส่งมอบ AI ที่ลดความเสี่ยงเริ่มจากงานและข้อจำกัดขององค์กร แล้วค่อยเชื่อมข้อมูลและ identity ทดลองกับผู้ใช้จริง และขยายเมื่อมีหลักฐานเพียงพอ
At a glance
ส่งมอบเป็นขั้น เพื่อให้การควบคุมตามทันการใช้งาน
แต่ละขั้นให้คำตอบที่ขั้นถัดไปต้องใช้ การข้ามไปเลือก GPU หรือเปิดใช้ทั้งองค์กรก่อนทำให้การย้อนกลับมีต้นทุนสูงขึ้น
- 1. เลือกงานและขอบเขต
- กำหนดผู้ใช้, งานแรก, เอกสารหรือระบบต้นทาง, เจ้าของข้อมูล และเกณฑ์ที่ทุกฝ่ายใช้ตรวจผลร่วมกัน ขอบเขตที่ชัดทำให้ pilot ตอบคำถามได้จริง
- 2. ออกแบบสถาปัตยกรรม
- แปลงข้อจำกัดเป็นการตัดสินใจเรื่อง on-premise, private cloud หรือ hybrid, model serving, storage, เครือข่าย และการเชื่อมต่อกับระบบเดิม
- 3. เชื่อมข้อมูลและ identity
- เชื่อม SSO, IAM, แหล่งเอกสาร และสิทธิ์ที่ต้องตามไปถึงการค้นคืน พร้อมกำหนด audit log และการตรวจสอบก่อนเปิดให้ผู้ใช้ทดลอง
- 4. ทดลองกับผู้ใช้จริง
- ให้กลุ่มผู้ใช้ที่มีงานและข้อมูลจริงทดลองในขอบเขตที่ควบคุมได้ แล้วอ่านความถูกต้อง, การอ้างอิงเอกสาร, ความเร็ว และจุดที่ workflow ต้องปรับ
- 5. ขยายตามหลักฐาน
- เพิ่มหน่วยงาน, โมเดล, GPU หรือความพร้อมใช้งานเมื่อหลักฐานจากงานแรกบอกว่าควรเพิ่ม ไม่ขยายจากการคาดเดาจำนวนผู้ใช้ทั้งองค์กร
สิ่งที่ต้องคงอยู่ทุกขั้น
สิทธิ์ของผู้ใช้, ที่ตั้งข้อมูล, audit log และเจ้าของการตัดสินใจไม่ใช่งานปิดท้ายของ pilot สิ่งเหล่านี้เป็นส่วนของสถาปัตยกรรมตั้งแต่เริ่ม และเป็นเกณฑ์ที่กำหนดได้ว่าขยายไปยังหน่วยงานถัดไปได้หรือไม่
เมื่อความต้องการเปลี่ยน สถาปัตยกรรมสามารถทบทวนได้จากหลักฐานเดียวกัน: งานที่ใช้จริง, จำนวนคำขอพร้อมกัน, แหล่งข้อมูล, และข้อกำหนดการกำกับดูแลที่ตกลงกันแล้ว
บอกงานแรก, ผู้ใช้, แหล่งข้อมูล และข้อจำกัดที่ต้องผ่าน เราจะช่วยร่างลำดับส่งมอบที่เริ่มได้โดยไม่ละเลยการควบคุมที่องค์กรต้องใช้
ปรึกษา Enterprise AI Architect