Stratégie & Résultats
Définir le institutionnel problème, desired résultat, décision droits, contraintes et preuves de success.
Une architecture connectée
Intelligence complète, de l’infrastructure à la capacité réelle
AFA relie les couches souvent séparées entre fournisseurs et services : but humain, stratégie, gouvernance, données, calcul, modèles d’IA, connaissances, copilotes et agents, Marbles, IA physique, personnes, création et amélioration continue.
Terminologie AFA
Super Intelligence est le cadre. L’IA demeure le vocabulaire technique.
Super Intelligence est la façon dont AFA décrit, dans une perspective centrée sur l’humain, l’intelligence étendue au-delà des limites pratiques de la cognition non assistée grâce au calcul, aux connaissances accumulées, aux modèles, aux machines et aux autres instruments de l’intelligence.
Nous continuons d’utiliser intelligence artificielle (IA) pour les modèles, API, normes, règlements, catégories d’approvisionnement, produits des fournisseurs et termes de recherche établis. La transition ajoute un cadre conceptuel; elle n’efface pas le domaine technique.
Les deux mots comptent : la Super Intelligence d’AFA n’est pas la même affirmation que le terme établi superintelligence, généralement utilisé pour désigner une intelligence supérieure à l’intelligence humaine.
Lire la définition d’AFA →Le canonical AFA architecture
Nine layers de institutionnel objectif à amélioration continuer.
Pas chaque Organisation besoins chaque layer au même temps. Le modèle exists donc individual projets faire pas accidentally créer dependencies ou risques elsewhere dans le système.
Données, Connaissances & Gouvernance
Classify information, protéger PI, establish authoritative connaissances, permissions, politiques, dossiers et responsabilité humaine.
Souverain Calcul & Infrastructure
Choisir nuage, hybride, privé ou sur site calcul, networking et storage based sur charge de travail, sensitivity, échelle et resilience.
Modèles & Intelligence
Sélectionner, évaluer, compare, ground, adapt et gouverner modèles according à actual organisationnel exigences.
Copilots, Agents & Marbles
Turn intelligence dans utile numérique travail par Microsoft Copilot, agents, flux de travail et persistent organisationnel compréhension.
IA physique et robotique
Relier intelligence à perception, simulation, edge systèmes, machines et monde réel operations sous bounded autorité.
Personnes, Formation & Adoption
Bâtir le humain jugement, compétences, rôle clarity et changement capacité requis pour responsable utiliser.
Studio, Simulation & Expérience
Rendre complexe systèmes understandable par film, visuel concevoir, immersif environnements, formation médias et créatif proof.
Mesure, Soutenir & amélioration continuer
Évaluer résultats, surveiller modèle/système behaviour, préserver apprentissage, soutenir utilisateurs et améliorer le environnement sur temps.
Souveraineté runs vertically par chaque layer
Contrôle est pas un single infrastructure box.
Données, calcul, modèle, connaissances, cognitif et souveraineté opérationnelle cut à travers le architecture. Différent charges de travail require différent combinations de contrôle.
Données Souveraineté
Qui controls organisationnel information, où il resides et où il est permitted à travel.
Calcul Souveraineté
Où intelligence est processed, qui controls le infrastructure et quoi externe dependencies exist.
Modèle Souveraineté
Qui modèles sont utilisé, comment ils sont evaluated et whether l’organisation peut replace ou adapt eux.
Connaissances Souveraineté
Qui sources, laws, politiques, standards et institutionnel dossiers le IA devrait treat comme authoritative.
souveraineté cognitif
Whether le IA interprets information par un approprié institutionnel, jurisdictional, linguistic et cultural frame.
souveraineté opérationnelle
Quoi IA, agents, machines et robots sont authorized à faire—et lorsque personnes doit remain dans contrôle.
Comment AFA enters le architecture
Évaluer → Architecturer → Déployer → Intégrer → Aligner → Mesurer → Sécuriser → Gouverner → Soutenir
AFA peut Commencez par le actual décision dans front de l’organisation et expand seulement où preuves justifies il.
Évaluer
Comprendre le travail, personnes, information et contraintes.
Architecturer
Concevoir le environnement et gouvernance avant échelle.
Demonstrate
Utiliser pilotes, laboratoires ou prototypes à essai assumptions.
Déployer
Intégrer le chosen capacité dans réel flux de travail.
Améliorer
Mesurer, apprendre, soutenir et evolve le système.
Différent doors dans one Entreprise
Commencer où le valeur ou responsabilité est clearest.
Institutionnel IA
Stratégie, gouvernance, souverain architecture, Copilot, agents et systèmes de connaissances.
Solutions →Physique Intelligence
Robotique, perception, simulation et le gouvernance de monde réel action.
IA physique →Humain & Créatif Intelligence
Académie, Studio, formation, narration et immersif expérience.
Académie →Poursuivre le parcours
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