选择 AI 开发公司,要看它如何对待生产环境,而不是看它的演示。合适的公司会搭建进团队已在使用的系统,用你的真实数据测试,保留由人审批产出的环节,记录每一步操作,说明上线后由谁运行工作流程,并把账号和关闭开关留给你。每一项都请对方书面说明。
要点速览
- 在事先准备好的数据上做演示,证明不了什么。请对方用你的输入运行。
- 搭建成果应当放在你的工具和你的账号里,而不是放在一个你租用的平台上。
- 问清楚上线之后如何衡量质量,而不只是上线之前。
- 针对 AI 的安全问题包括提示注入,而不只是常规的检查清单。
- 弄清楚出了问题由谁修复,以及你的团队如何接手。
#定制 AI 项目需要哪些演示里没有的东西?
演示只说明模型能完成一次任务。生产环境中的工作流程,则要每天面对杂乱的输入完成任务,并有人对产出负责。项目正是卡在这道鸿沟上:Gartner 预计,到 2025 年底,30% 的生成式 AI 项目会在概念验证之后被放弃(Gartner,2024 年 7 月)。
问每家公司在演示和生产之间会补上什么:用你的数据构建的测试集、由人审批的复核环节、日志、错误率监控,以及一份 AI 绝不能单独处理的例外情况清单。
不懂技术的买方应该问哪些技术问题?
- 模型在哪里运行,放在哪些账号里,这些账号归谁所有?
- 你们如何在我们的数据上衡量准确率,准确率下降时怎么办?
- 你们如何防范提示注入?它在 OWASP 大语言模型应用十大风险 中排名第一。
- 哪些内容会被记录,谁能查看日志,日志保存多久?
- 哪些步骤是自动化的,哪些由人审批?
你不需要评判工程实现。你需要的是具体的书面回答,让你的 IT 或安全负责人可以核查。
#AI 开发公司和离岸软件外包公司如何比较?
很多在“AI 开发公司”搜索结果中排名靠前的,其实是在服务清单里加上了 AI 的通用软件外包公司。做一个简单功能,这样也行得通。但对于嵌入你运营中的工作流程,要问清楚:这家公司是否会与负责该流程的人一起梳理流程,是否会用你的文件同时测试阿拉伯语和英语,上线后是否仍然承担责任。如果回答是“我们交付代码”,那么运行就留给你自己了。
We are
Stennir 把一个工作流程搭建进你自己的工具,用你的数据以阿拉伯语和英语测试,保留由人审批的环节,然后以托管的 AI 运营方式持续运行。
We aren't
Stennir 不是让你租用并登录的软件,也不是交完代码就离开的外包开发公司。
上线之后由谁运行工作流程?
这是大多数方案书都会略过的问题。模型会更新,输入会变化,人员也会流动。必须有人盯着错误率、更新规则,并加入下一个工作流程。在 Stennir,这就是托管的 AI 运营,并有一位具名的负责人。在 AI 落地实施中,你为完成的工作付费,具体条款在通话中商定。
运营负责人接下来该做什么?
选定你想搭建的工作流程,然后把上面的问题发给每家公司。在 AI 落地实施 和 面向运营团队的 AI 中了解 Stennir 的做法,对比 Stennir 与内部招聘,或者 预约一次 30 分钟的通话。
常见问题
我们应该定制 AI,还是购买现成的工具?
如果某个工具已经能按团队现有的方式完成你的工作流程,而且你的数据规则允许它的托管方式,就买。如果工作流程横跨你的多个系统、依赖你自己的规则,或者必须在特定区域运行,就定制。很多公司两者兼用:常见任务用买来的工具,流程属于自己的地方就定制搭建。
定制 AI 项目完成后,代码和账号归谁?
在签约前问清楚,并写进书面文件。在 Stennir,账号以你的名义开设,数据由你掌控,关闭开关在你的团队手里。如果你不再与 Stennir 合作,这个工作流程可以继续运行,也可以停止,由你决定。托管位置按你的规则要求而定。
定制 AI 项目可能出什么问题,又如何发现?
AI 可能读错文档,错误地套用规则,或者被输入中隐藏的文字操控。所以才要由人审批产出,每一步操作都要记录,每次改动后都要重新运行用你自己的数据构建的测试集。错误会在审批时被发现,日志则会指出该在哪里修正。
Stennir 同时支持阿拉伯语和英语吗?
是的。阿拉伯语和英语都完整支持,其他语言可按需提供。在你的团队依赖某个工作流程之前,Stennir 会用你的真实文档和消息在两种语言下进行测试,而不是在最后才翻译英文版的搭建成果。混合语言的收件箱在海湾地区很常见,所以也会一并测试。
