RISHI-XAI

Poderosos Insights de Projetos via IA e ML

<br>RISHI-XAI
RISHI - XAI

O que é RISHI-XAI?

RISHI-XAI é a próxima geração de XAI (eXplainable AI) da Digité, um produto de Inteligência de Projeto Empresarial que atende a CXO’s, Chefes de Entrega, Gerentes de Projeto e outros tomadores de decisão. Ele combina um sistema de conhecimento criado a partir da vasta experiência de domínio da Digité, um sistema de aprendizagem de máquinas de última geração e IA eXplainavel.

Solução IA / ML

RISHI-XAI é uma solução avançada baseada em Inteligência Artificial / Aprendizado de Máquina que “escuta” e aprende com seus dados de desempenho e prevê o que provavelmente acontecerá com seus projetos atuais.

O design do RISHI-XAI tem um pipeline automatizado inovador que fornece aos usuários a proveniência dos dados (rastreabilidade dos dados) e a visibilidade da engenharia de recursos, permitindo a análise de causa raiz (RCA) nos fatores que afetam o desempenho do projeto. O RCA ajuda a entender os desvios nos indicadores-chave que impulsionam o sucesso da empresa.

Por que RISHI-XAI?

Para obter insights significativos, é necessário analisar grandes quantidades de dados passados, presentes e quase em tempo real, o que humanamente não é possível. Pela primeira vez, é possível lidar com inúmeras complexidades de negócios em tempo real. RISHI-XAI dá a você –

  • Gerenciamento de projeto auxiliado por AI / ML
  • Vários cenários de variações hipotéticas
  • Insights acionáveis ​​com base em seus dados
  • Explicabilidade

RISHI-XAI

Transforme Sua Organização

Utilizando dados interfuncionais nas tomadas de decisão de projetos

Utilizando dados interfuncionais nas tomadas de decisão de projetos

Com o data lake do RISHI-XAI, você pode conectar as soluções ERP, DevOps e Revenue Solutions de sua organização e aproveitar os dados de gerenciamento de projetos para controlar tanto a linha superior quanto a linha inferior de sua organização.

Conduzindo a tomada de decisão do projeto com o motor XAI

Conduzindo a tomada de decisão do projeto com o motor XAI

O componente XAI da RISHI não só quantifica os motivos pelos quais o desempenho do projeto pode se deteriorar no futuro, mas também o coloca no assento do condutor, sugerindo quais áreas precisam de ação, como o aumento do esforço de projeto ou a melhoria da eficácia dos testes, e por quanto!

Proporcionando uma maneira inteligente de gerenciar programas

Proporcionando uma maneira inteligente de gerenciar programas

O SwiftEnterprise tem a capacidade de rastrear juntos projetos ágeis, tradicionais (cachoeira/ iterativos) e híbridos. O RISHI-XAI extrai aprendizados de grandes volumes de dados de execução de projetos de sua organização e os aplica a projetos em andamento para que se tenha uma visão acionável dos resultados futuros dentro do prazo.

Ao introduzir a gestão de programas granulares

Ao introduzir a gestão de programas granulares

Como seria de se esperar, as organizações hoje têm programas com uma grande variedade de projetos sendo executados. Normalmente um programa atravessa vários tipos de projetos, o que dificulta a obtenção de uma visão combinada dos resultados. O RISHI-XAI supera este problema para nossos clientes. O RISHI-XAI utiliza uma abordagem de baixo para cima no gerenciamento do programa, alavancando a IA/ ML para calcular os desvios das metas do programa até um nível granular.

Análise de Variações Hipotéticas Baseada em Múltiplos Cenários

Os tomadores de decisão podem definir metas em nível macro a micro em projetos usando o poderoso recurso ‘Análise de Cenários Hipotéticos’ do RISHI-XAI. Isto ajudaria os usuários com diferentes funções a rastrear os desvios das metas do projeto em tempo quase real. O RISHI-XAI sugere ações que os usuários poderiam implementar para alcançar as ‘metas estabelecidas’. Além disso, eles podem visualizar o impacto dessas ações antes de implementá-las de fato.

Funcionalidades Únicas do RISHI-XAI

Chat Bots
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Chat Bots

Para os clientes existentes do conjunto de produtos Swift da Digité, o RISHI-XAI vem habilitado com um ecossistema de chatbots que permitem que os usuários interajam de forma inteligente com o sistema. Trazemos o que há de mais moderno em tecnologias de PLN para nossos clientes.

RISHI - XAI
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Modelos de ML de Domínio Específico

Nossos modelos de IA são construídos sobre grandes volumes de dados de execução de projetos, o que os torna mais robustos. O RISHI-XAI é fornecido com modelos de fábrica de vários tipos de projeto, como Agile, Manutenção, Testes, DevOps etc.

Connects to your Existing ALM products
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Conecta-se aos seus produtos ALM existentes

O tempo para obter benefícios do RISHI-XAI é curto porque ele se conecta aos produtos ALM existentes que uma organização ou seus clientes utilizam. A implementação do RISHI-XAI não requer um grande processo de migração para alavancar suas capacidades preditivas e XAI.

Handcrafted Knowledge System
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Sistema de Conhecimento Desenvolvido Manualmente

O RISHI-XAI não é um produto genérico de IA/ML. É um domínio específico e é um resultado do conhecimento adquirido pela Digité nos últimos 18+ anos operando no setor de TI. Ele melhora suas sugestões baseadas em Machine Learning através de um sistema de conhecimento desenvolvido manualmente utilizando um framework Ontológica específica da indústria.

Constructed with Microservices architecture
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Construído com arquitetura de Microserviços

O RISHI-XAI utiliza uma arquitetura de microserviços baseada em nuvem. Isto permite uma estrutura robusta, de modo que os resultados das análises possam ser extraídos usando APIs. Além disso, versões atualizadas do RISHI-XAI podem ser implantadas com o mínimo de tempo de inatividade. Esta arquitetura também permite uma fácil customização entre projetos e clientes.

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Dinâmica de Equipe

A maioria dos sistemas de gerenciamento de programas e projetos lida com dados estruturados, tais como tarefas, estruturas de trabalho (WBS), custos e recursos. Eles não tratam de fatores soft, tais como as interações da equipe, motivação e estado emocional. Como um complemento opcional, a Dinâmica de Equipe RISHI-XAI permite que nossos Modelos de IA considerem estes fatores soft.

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