Anwendungsfälle

Frage	Beispielantwort
Was ist das primäre Ziel oder die Erfolgskriterien des Anwendungsfalls?	Um die Reaktionszeit des Kundensupports zu verbessern, die Konversionsraten zu steigern und die Produktempfehlungen zu verbessern. Außerdem: Um die Benutzerzufriedenheit, die Abschlussquote von Aufgaben, die Antwortqualität usw. zu verbessern.
Wie passt dieser Anwendungsfall zu den strategischen Zielen Ihres Unternehmens?	Dies steht im Einklang mit unserem strategischen Ziel, die Kundenzufriedenheit durch Verkürzung der Reaktionszeiten im Kundenservice zu erhöhen.
Wie hoch ist die erwartete Menge an Daten oder Anfragen für den Anwendungsfall?	500 Transaktionen pro Sekunde (TPS).
Welche Arten von Datenquellen sind erforderlich, um Ihre generativen KI-Workloads zu unterstützen?	Interne strukturierte Datenbanken (Kundendaten, Verkaufsdaten usw.); unstrukturierte Textdaten aus Dokumenten, E-Mails und sozialen Medien; Audio- und Videodateien für Sprach- und Bilderkennungsaufgaben; Echtzeit-Streaming-Daten von IoT-Geräten und -Sensoren; öffentliche Datensätze und APIs zur Anreicherung.
Wie oft müssen Sie Daten aus diesen Quellen aktualisieren oder aktualisieren?	Transaktionsdatenbanken: Updates nahezu in Echtzeit; Dokumentenspeicher: tägliche Batch-Updates; Social-Media-Feeds: stündliche Updates; IoT-Sensordaten: kontinuierliches Echtzeit-Streaming; öffentliche Datensätze: monatliche oder vierteljährliche Updates.
Welche Datenformate benötigen Ihre generativen KI-Modelle als Eingabe?	Strukturierte Daten: CSV-, JSON- und SQL-Datenbanktabellen; Textdaten: Klartext, PDF und HTML; Bilddaten: JPEG, PNG und TIFF; Audiodaten: WAV und MP3; Videodaten: MP4 und AVI.
Was sind Ihre wichtigsten Bedenken hinsichtlich der Datenqualität bei generativen KI-Workloads?	Vollständigkeit: Sicherstellung, dass keine kritischen Felder fehlen; Genauigkeit: Überprüfung der Datenrichtigkeit und Beseitigung von Fehlern; Konsistenz: Beibehaltung einheitlicher Formate und Werte in allen Quellen; Aktualität: Sicherstellung, dass die Daten aktuell sind, sodass Rückschlüsse in Echtzeit möglich sind; Relevanz: Bestätigung, dass die Daten mit der spezifischen generativen KI-Aufgabe übereinstimmen.
Was sind die wichtigsten Leistungsanforderungen (z. B. Reaktionszeit, Durchsatz, Genauigkeit)?	Genauigkeit von 95%; Reaktionszeit < 500 ms; Fähigkeit, 1000 Anfragen pro Sekunde zu verarbeiten. Hohe Genauigkeit (95% +), mäßige Genauigkeit (80-90%), beste Leistung usw.
Haben Sie weitere Möglichkeiten, den Erfolg dieses Anwendungsfalls KPIs zu messen?	KPIs Zu den wichtigsten gehören die Reduzierung der Fehlerquote, die Zeitersparnis pro Transaktion und die Kundenzufriedenheit.
Wie viel Modellgenauigkeit wird gewünscht, und wie steht sie im Einklang mit den Kosten?	Hohe Genauigkeit (> 90%) bei moderaten Kosten, mäßige Genauigkeit (70-80%) bei niedrigen Kosten usw.
Was sind die wichtigsten Anwendungsfälle oder Szenarien für die generative KI-Lösung?	Kundenservice-Chatbot, Inhaltsgenerierung, Produktempfehlung und so weiter.
Was sind die Zielbenutzer oder Personas für das generative KI-System?	Kundendienstmitarbeiter, Marketingteam, Mitarbeiter, Endbenutzer usw.
Wie hoch ist das erwartete Volumen an Anfragen oder Benutzern?	1.000 Anfragen pro Tag; 10.000 aktive Benutzer pro Monat.
Gibt es spezielle Einschränkungen oder Anforderungen für den Anwendungsfall?	Reaktion in Echtzeit, mehrsprachiger Support, Datenschutz usw.
Haben Sie ein zugewiesenes Budget für die Entwicklung und Wartung der generativen KI-Lösung?	Die anfänglichen Entwicklungskosten werden auf 200.000$ geschätzt, die jährlichen Wartungskosten belaufen sich auf 50.000$.
Wie hoch sind die voraussichtliche Investitionsrendite (ROI) und die Amortisationszeit für diesen Anwendungsfall?	Erwarteter ROI von 150% über drei Jahre mit einer Amortisationszeit von 18 Monaten.
Gibt es versteckte Kosten oder potenzielle Einsparungen, die berücksichtigt werden sollten?	Zu den möglichen Einsparungen gehören geringere Kosten für Überstunden. Zu versteckten Kosten könnten zusätzliche Schulungen für das Personal gehören.
Was sind die Skalierbarkeit und die future Erweiterungsmöglichkeiten dieser generativen KI-Lösung?	Die Lösung ist so konzipiert, dass sie mit unseren Abläufen skaliert und die Möglichkeit bietet, sie in future auf andere Abteilungen auszudehnen.
Wie sorgen Sie für Fairness und reduzieren Verzerrungen in Ihren generativen KI-Modellen?	Wir planen, Verzerrungen durch vielfältige Datenerhebungen, regelmäßige Prüfungen und die Implementierung von Techniken zur Minderung von Verzerrungen zu verringern.
Welche Verfahren haben Sie eingeführt, um ethische Bedenken oder unbeabsichtigte Folgen auszuräumen?	Wir werden ethische Bedenken durch einen etablierten Plan zur Reaktion auf KI-Vorfälle, regelmäßige ethische Risikobewertungen, ein anonymes Berichtssystem für Mitarbeiter, die Zusammenarbeit mit externen Ethikexperten und die kontinuierliche Überwachung und Anpassung der eingesetzten Modelle auf der Grundlage von Feedback ausräumen.
Wie gehen Sie an die Priorisierung und Sequenzierung generativer KI-Workload-Assessments für verschiedene Projekte und Abteilungen in Ihrem Unternehmen heran?	Indem wir eine hochrangige Umfrage in allen Abteilungen durchführen, um potenzielle Anwendungsfälle für generative KI zu identifizieren und diese anhand von drei Schlüsselkriterien zu bewerten: Auswirkungen auf das Geschäft, technische Machbarkeit und ethische Überlegungen. Projekten mit hohem Wirkungspotenzial, geringeren technischen Barrieren und minimalen ethischen Bedenken wird Vorrang eingeräumt.