پرونده فروشنده هوش مصنوعی: خرید شواهد، نه دمو

دموی هوش مصنوعی بهترین مسیر را نشان می‌دهد. خرید باید مسیر عادی، مسیر شکست و مسیر خروج را بفهمد.

سامانه پشت محصول را بررسی کنید

از مورد استفاده و طبقه‌بندی داده آغاز کنید. سپس بپرسید:

• پرامپت، فایل، خروجی، بازخورد و لاگ کجا نگهداری می‌شود؟
• کدام پردازشگر فرعی و ارائه‌دهنده مدل درگیر است؟
• آیا داده مشتری برای آموزش یا بهبود استفاده می‌شود؟
• دسترسی، نگهداری، حذف، رمزنگاری و میزبانی منطقه‌ای چگونه است؟
• پیش و پس از تغییر مدل چه ارزیابی‌ای اجرا می‌شود؟
• رخداد، قطعی، سوءاستفاده و گزارش امنیتی چگونه مدیریت می‌شود؟

متناسب با ریسک، معماری، شرح کنترل، نتیجه ارزیابی، سابقه خدمت و نمایش زنده با نمونه دشوار واقعی بخواهید.

هزینه واقعی را مدل کنید

قیمت توکن یا صندلی آغاز کار است. یکپارچه‌سازی، بازیابی، بازبینی انسان، مشاهده‌پذیری، آماده‌سازی داده، پشتیبانی، مصرف اضافه، مهاجرت مدل و هزینه خطای کیفیت را نیز حساب کنید. اثر زمینه بلند، تلاش دوباره، ابزار و اوج مصرف بر صورت‌حساب را آزمایش کنید.

پیش از ورود، خروج را طراحی کنید

مشخص کنید کدام داده، پرامپت، ارزیابی، لاگ و دارایی تولیدشده قابل خروج است. زمان حذف و امکان انتقال گردش‌کار به مدل یا فروشنده دیگر را روشن کنید.

برای پایلوت معیار ادامه، توقف موقت و پایان داشته باشید. نتیجه، خطای قابل قبول، کنترل ضروری، بودجه و شواهد لازم برای توسعه را تعریف کنید.

هدف فروشنده بدون ریسک نیست؛ رابطه‌ای است که ریسک آن دیده، محدود و قابل اداره باشد.