Wdrażanie AI

Nie zawsze. Często można wykorzystać gotowy model i udostępnić mu potrzebne informacje z dokumentów lub systemów używanych w Twoim biznesie. Trenowanie własnego modelu rozważamy wtedy, gdy wyniki testów i wymagania uzasadniają dodatkowy koszt.

Wymagania dotyczące poufności określają dozwolone dane, miejsca ich przetwarzania i dostęp do wyników. Na tej podstawie dobieramy dostawcę, infrastrukturę oraz sposób przechowywania informacji.

Może, ale zakres autonomii dobieramy do konsekwencji błędu. Dla ważnych operacji projektujemy zatwierdzanie przez człowieka, ograniczenia uprawnień oraz historię wykonanych działań.

Przygotowujemy zestaw reprezentatywnych przykładów i kryteria oceny, np. poprawność informacji, kompletność i zgodność ze źródłami. Porównujemy wynik z oczekiwanym rezultatem oraz obecną metodą pracy. Przypadki błędne pomagają ustalić ograniczenia i potrzebny zakres kontroli człowieka.

Tak. Wybieramy jedno zadanie, dostępne dane i grupę osób, które ocenią wynik. Pilotaż ma odpowiedzieć na konkretne pytania o jakość, użyteczność i koszt. Po jego zakończeniu można zdecydować o wdrożeniu, zmianie podejścia lub rezygnacji z danego zastosowania.

Szacujemy koszt na podstawie liczby zadań, wielkości danych i wybranych modeli. Możemy wdrożyć limity, pomiar użycia i alerty. Sprawdzamy też, które kroki wymagają modelu, a które lepiej obsłużyć zwykłym kodem lub wykorzystaniem wcześniej obliczonego wyniku.

Nowa wersja przechodzi ocenę na tym samym zestawie przykładów i testy integracji. Porównanie wyników pokazuje wpływ zmiany na jakość odpowiedzi. Wersjonowanie konfiguracji i plan powrotu do poprzedniego rozwiązania pozwalają przygotować wdrożenie.