Non dividiamo il progetto in una presentazione commerciale, una realizzazione tecnica e una revisione della governance. Il modello di consegna fornisce a tutti e tre i gruppi le prove di cui hanno bisogno per muoversi insieme.
Una demo convincente dell’intelligenza artificiale non è ancora una capacità aziendale. Il flusso di lavoro necessita di un proprietario, di una decisione o di un output definito, di una chiara responsabilità umana e di un percorso di rilascio che si adatti al modo in cui l'organizzazione opera effettivamente.
Mappiamo il flusso di lavoro, gli attori, le decisioni, i dati di origine e i vincoli operativi prima di scegliere il modello o progettare l'interfaccia.
L'intelligenza artificiale di produzione dipende da qualcosa di più di una semplice chiamata del modello. Dipende dai dati che può leggere, dagli strumenti che può utilizzare, dagli API a cui deve sopravvivere, dalle valutazioni che rilascia e dall'infrastruttura che mantiene osservabile il flusso di lavoro.
Lavoriamo dal prodotto AI-native attraverso i dati, gli API, le applicazioni e l'infrastruttura sottostante, mantenendo il percorso di rilascio visibile dall'inizio alla fine.
La governance non può essere aggiunta come report dopo la creazione del sistema. L'accesso, i checkpoint di revisione umana, le prove di valutazione, i record di approvazione e il controllo delle modifiche devono seguire il flusso di lavoro dalla progettazione al funzionamento.
Documentiamo chi può accedere a cosa, quali controlli determinano un rilascio, quando un essere umano interviene e come le modifiche vengono approvate e tracciate.
Questo è il normale processo di acquisto dell’IA aziendale. Portare il caso d'uso, i sistemi attuali e i vincoli di approvazione; aiuteremo a inquadrare un percorso di produzione che ciascun gruppo potrà valutare.
Li utilizzeremo per delineare un percorso di consegna AI-native che i leader aziendali, tecnologici e del rischio potranno rivedere insieme.