Sept façons de commercialiser l’IA d’entreprise avec des preuves

1. Définir avec précision la charge de travail de l'acheteur

Un pas d'IA d'entreprise devient utile lorsqu'il explique une tâche spécifique, le contexte d'exploitation et le résultat souhaité. De vastes promesses sur l'intelligence ou la transformation laissent les évaluateurs traduire l'offre dans leur propre travail. Commencez un compte-rendu avec le problème que l'acheteur veut aborder, l'approche actuelle et les conditions qu'une alternative doit remplir. Distinguer une capacité logicielle d'un service de données ou d'un service d'implémentation. Le travail de comptabilité peut aider à formuler et à valider cette distinction avant la sensibilisation. Il attire l'attention lorsqu'il réduit l'ambiguïté, plutôt que d'ajouter un nom d'entreprise à un message générique d'IA.

2. Faire des réclamations de performance inspectables

Présenter un plan d'évaluation comportant des définitions de tâches, des conditions d'essai, une méthode de comparaison et des résultats acceptables convenus avec l'acheteur. Indiquer les résultats d'une démonstration et ceux qui restent à tester dans l'environnement prévu. Pour les applications linguistiques, l'orientation d'évaluation de Microsoft distingue les mesures, y compris la pertinence, l'exhaustivité et le fondement. Choisissez des mesures pour la charge de travail réelle au lieu de présenter un score comme preuve universelle. Expliquez les modes de défaillance importants et comment l'acheteur peut les examiner. Un message de compte technique devrait ouvrir une conversation d'évaluation crédible, avec une incertitude visible et un propriétaire qualifié disponible.

Le FGR AI 1.0 de NIST identifie les fonctions de gouvernance, de cartographie, de mesure et de gestion. NIST: AI RMF Core.

Le flux de travail pratique

1. Définir la charge de travail
2. Carte des éléments de preuve requis
3. Accepter les critères d'évaluation
4. Examiner les réclamations et la propriété
5. Tâches d'acheteur acceptées

Comparer les approches

3. Fournir des preuves de l'adéquation des données

Pour une proposition de données robotiques, aidez l'examinateur technique à inspecter la couverture des tâches, à saisir les conditions, les annotations, l'examen de la qualité et le format de livraison. Pour les applications linguistiques de l'entreprise, expliquer les informations requises et la façon dont leur pertinence sera évaluée. Évitez de laisser entendre que chaque produit AI a besoin des mêmes données ou qu'un ensemble de données garantit une meilleure performance. La documentation de préparation des données robotisées de NVIDIA illustre l'importance d'une structure et de métadonnées explicites dans un flux de travail particulier. Un mémoire commercial devrait d'abord indiquer les exigences de l'acheteur, puis fournir des preuves de l'aptitude ou proposer un test limité lorsque les preuves sont incomplètes.

4. Clarifier la propriété opérationnelle et l'examen

Expliquez qui passe en revue les extrants, gère les exceptions, surveille les changements et décide si l'utilisation doit se poursuivre. Le cadre de l'IA du NIST identifie la gouvernance, la cartographie, la mesure et la gestion comme des fonctions de gestion des risques; il n'établit pas de certification. Transformer les préoccupations pertinentes de l'acheteur en questions d'évaluation et en demandes de preuves. L'assistance aux agents peut organiser des recherches ou des projets de suivi, les allégations importantes étant vérifiées avant utilisation. Conserver les déclarations commerciales distinctes des engagements de produits. La conversation sur le compte devient plus forte lorsque les acheteurs peuvent évaluer à la fois l'avantage prévu et la responsabilité requise pour exploiter la solution proposée.

Microsoft distingue la pertinence, l'exhaustivité, la solidité et d'autres mesures d'évaluation de la charge de travail. Microsoft: RAG Evaluation Phase.

5. Construire différents jeux pour différents besoins de preuves

Scénario de planification illustré : un fournisseur de données robotiques et une entreprise de services SAP veulent tous deux engager des comptes d'entreprise. La première pourrait offrir une discussion sur les exigences relatives aux ensembles de données pour une tâche robotisée définie; la seconde pourrait offrir un examen d'un processus d'entreprise ou d'une question de mise en œuvre. Ni n'est présenté comme un client Outsell, et l'exemple ne signifie aucun produit ou relation partagée. La décision est de réutiliser une campagne entreprise-AI. Le planificateur conserve un processus de recherche sur les comptes partagés, mais crée des messages, des examinateurs et des outils d'évaluation distincts, car les preuves de l'acheteur diffèrent. Tout résultat hypothétique n'est toujours pas réclamé.

6. Mesurer les éléments de preuve acceptés et les tâches accomplies

Définir l'acceptation de la preuve comme l'acheteur responsable confirmant qu'une réponse ou un test fourni répond à une exigence nommée. Suivre la couverture des rôles requis, les questions importantes non résolues et l'achèvement des mesures d'évaluation convenues. Consigner les conditions d'essai à côté des résultats, de sorte qu'une démonstration réussie ne soit pas confondue avec une acceptation plus large. Mesurer les corrections apportées à la recherche et le temps nécessaire pour fournir des réponses examinées à titre de mesures opérationnelles, séparément de la progression des possibilités. Une demande de réunion est plus forte lorsqu'elle précise la tâche à évaluer, mais elle doit encore être confirmée. Signaler l'attribution avec d'autres vendeurs et l'activité de compte visible, plutôt que de réclamer tout changement commercial provient du contenu.

7. Faire correspondre le programme à la décision d'achat

Outsell annonce Momentum autour de grappes stratégiques, cartes de comité d’achat, architecture de messages, séquences de canaux, plans d’action commerciaux et un tableau de bord d'attribution. Ces produits livrables peuvent servir de cadre à un projet de compte d'entreprise-AI; ils restent d'application jusqu'à ce qu'ils soient examinés et acceptés. Demander quelles preuves le programme aidera les acheteurs à évaluer et qui le maintient. Évitez les allégations générales selon lesquelles les entreprises d'IA ont toujours besoin d'un GAB sur mesure, d'assurances de déploiement non appuyées ou d'affirmations de formation exclusives. Un outil de libre-service de faible valeur pourrait bénéficier davantage d'une orientation claire des produits. Utilisez un travail de compte plus profond lorsque la valeur de l'achat, l'incertitude et la coordination interne justifient l'effort.

Votre prochaine liste de contrôle

• Évaluation dirigée par le produit : Clarifier le produit et les preuves d'essai. Vérifier la limitation: moins de soutien à l'approbation organisationnelle.
• Groupe de comptes fondé sur des données probantes : Valider les questions d'évaluation communes. Vérifiez la limitation : les conditions de charge de travail varient encore.
• Appui à l'évaluation des comptes désignés : Accepter les critères de portée et d'acceptation. Vérifier la limitation : nécessite un accès et un examen spécialisé.

Utilisez la comparaison pour choisir une étape suivante délimitée. Consigner la preuve, le propriétaire responsable et la décision de révision avant d'étendre le jeu à des comptes supplémentaires.

Les questions auxquelles ce guide répond