LONCH.

AI-გადაწყვეტილებები ბიზნესისთვის

გუნდს დოკუმენტები, მიმართვები ან ხელით ძიებაზე დახარჯული საათები უგროვდება? შევამოწმებთ, შეუძლია თუ არა AI-ს ამ სამუშაოში დახმარება. თქვენი მაგალითებით დავიწყებთ და ხარისხსა და გამოყენების ღირებულებას შევაფასებთ.

ამოცანის განხილვა
დაწყებამდეგეგმა და ბიუჯეტი
გაშვების შემდეგ30-დღიანი მხარდაჭერა

ვამოწმებთ AI-ს თქვენს ამოცანაზე

ვადგენთ ამოცანას, ხელმისაწვდომ მონაცემებსა და ხარისხის კრიტერიუმებს. კომპანიის მაგალითებზე ვამზადებთ პილოტს და შედეგებს მოლოდინებს ვადარებთ. ვაფასებთ შეცდომებს, გამოყენების ხარჯსა და ადამიანის შემოწმების საჭიროებას. შემდეგ ვათანხმებთ ინტეგრაციებს, წვდომებსა და განვითარების გეგმას.

მონაცემებისა და შესაძლებლობების აუდიტი

ხელმისაწვდომ მონაცემებსა და ამოცანების მაგალითებს ვეცნობით. ვადგენთ, რას შევამოწმებთ საცდელ ეტაპზე და რა გვჭირდება მის გასაშვებად.

მოდელი თქვენი ამოცანისთვის

მოდელებს თქვენს მაგალითებზე ვადარებთ. საჭიროების შემთხვევაში, ცოდნის ბაზაში ძიებას ვამატებთ ან მოდელის სწავლებას ვაფასებთ.

სამუშაო პროცესებში ინტეგრაცია

AI-ს საჭირო ინსტრუმენტებს ვუკავშირებთ. ვადგენთ, რომელი მოქმედება შეიძლება შესრულდეს დადასტურების გარეშე და სად არის საჭირო ადამიანი.

გაზომვადი შედეგი

მეტრიკებს გაშვებამდე და გაშვების შემდეგ ვაფიქსირებთ: სიზუსტე, დამუშავების სიჩქარე და თქვენი გუნდისთვის დაზოგილი საათები.

რას მოიცავს სამუშაო

სამუშაო შეიძლება ამ ნაწილებს მოიცავდეს. ერთად განვსაზღვრავთ, რა სჭირდება თქვენს პროექტს, და ჩამონათვალს დაწყებამდე შევათანხმებთ.

მოთხოვნები და პროტოტიპი

  • სამუშაო სცენარები და შეზღუდვები
  • პირველი ვერსიის ფუნქციები
  • მთავარი ეკრანების პროტოტიპი

UX/UI დიზაინი

  • ინტერფეისის სტრუქტურა
  • ადაპტიური მაკეტები
  • მდგომარეობები, შეცდომები და მინიშნებები

დეველოპმენტი და ინტეგრაციები

  • მონაცემები და ხარისხის კრიტერიუმები
  • პილოტი და პასუხების შეფასება
  • ინტეგრაციები და ხარისხის მონიტორინგი

შემოწმება და გაშვება

  • შეთანხმებული სცენარების ტესტირება
  • წვდომები და ინსტრუქციები
  • გაშვების შემდეგ მხარდაჭერა

მუშაობის ეტაპები

თითოეულ ეტაპზე ხედავთ სამუშაოს და შეგიძლიათ კითხვების დასმა. ტექნიკური ხელმძღვანელი გადაწყვეტილებებში გეხმარებათ, ყოველკვირეული ანგარიში კი აჩვენებს, რა გაკეთდა და რა იგეგმება შემდეგ.

01

ამოცანა და მონაცემები

შემოწმებისთვის კონკრეტულ მოქმედებას ვარჩევთ. მაგალითებს ვაგროვებთ, დასაშვებ შეცდომებსა და ხარისხის შეფასების წესს ვათანხმებთ.

02

პილოტი თქვენს მონაცემებზე

ვქმნით პროტოტიპს და ჰიპოთეზას რეალურ მონაცემებზე ვამოწმებთ. სიზუსტეს ხედავთ ციფრებში და არა დაპირებებში.

03

დეველოპმენტი და ვალიდაცია

პასუხებს რთულ და არასრულ მონაცემებზე ვამოწმებთ. საჭირო ადგილებში შემოწმებასა და ადამიანის განხილვას ვამატებთ.

04

ინტეგრაცია და გაშვება

გადაწყვეტას თქვენს სისტემებში ვაშენებთ, ვაწყობთ ინფრასტრუქტურასა და წვდომის უფლებებს და ეტაპობრივად ვუშვებთ.

05

შემოწმება გაშვების შემდეგ

შეთანხმებული გეგმით შეცდომებს, ხარჯებსა და ახალ მაგალითებს ვაკვირდებით. შემოწმების მიხედვით პარამეტრებს, ცოდნის ბაზას ან მოდელს ვცვლით.

ჩვენი ნამუშევრის მაგალითი

გაეცანით LONCH-ის პროექტის დიზაინს, გვერდებსა და დეტალებს.

დაწყებამდე

ღირებულება, მომზადება და პროექტის მხარდაჭერა.

როგორ გავიგოთ, შეეფერება თუ არა AI ამოცანას?

ვაგროვებთ მაგალითებს, ვათანხმებთ ხარისხის კრიტერიუმებს და პილოტს არსებულ პროცესს ვადარებთ. გადაწყვეტილება დამოკიდებულია ხარისხზე, შეცდომებზე, ხარჯებსა და ადამიანის კონტროლზე.

როგორ ამუშავებთ AI-ის შეცდომებს?

ვქმნით პასუხების შემოწმებას, ჟურნალსა და ადამიანთან გადაცემას. მნიშვნელოვანი მოქმედებები შეიძლება დამატებით დადასტურებას საჭიროებდეს. მონიტორინგი გაშვების შემდეგაც გრძელდება.

რა განსაზღვრავს შექმნის ღირებულებას?

ღირებულება დამოკიდებულია სცენარებზე, დიზაინზე, ინტეგრაციებზე, მონაცემთა მიგრაციასა და მასალებზე. ამოცანის დაზუსტების შემდეგ ვადგენთ მოცულობასა და შეფასებას. ბიუჯეტს დაწყებამდე ვათანხმებთ.

როგორ განისაზღვრება გაშვების ვადა?

ვაფასებთ მოცულობას, გარე სისტემებზე დამოკიდებულებასა და კონტენტის მზადყოფნას. ამის შემდეგ ვათანხმებთ ეტაპებს. ადრეული გაშვებისთვის პირველი ვერსიის ფუნქციებს ცალკე განვსაზღვრავთ.

რა ხდება გაშვების შემდეგ?

გაშვების შემდეგ ვუზრუნველყოფთ 30-დღიან მხარდაჭერას და ვეხმარებით გუნდს. შემდგომ ცვლილებებსა და განვითარებას ცალკე ვგეგმავთ.

რომელი განმეორებადი ამოცანის გადაცემა გსურთ AI-სთვის?

აღწერეთ ამოცანა და დაამატეთ რამდენიმე მაგალითი კონფიდენციალური მონაცემების გარეშე. განვიხილავთ, რას შევამოწმებთ პირველ ეტაპზე.

პროექტის განხილვა