UP2DATE Entscheidungshilfe. Allgemeine Hinweise; es ersetzt nicht eine Überprüfung Ihrer Prozesse, Systeme und Daten.
1. Prüfen Sie, ob Regeln das Problem bereits lösen
Eine Berechnung, ein bekannter Genehmigungsschwellenwert oder eine feste Routing-Regel sind in der Regel Kandidaten für deterministische Software. Die Suche in einer kleinen, gut strukturierten Quelle erfordert möglicherweise nur eine bessere Such- und Informationsorganisation.
Es lohnt sich, die KI zu untersuchen, wenn die Eingabe variiert und nützliche Arbeit Sprache, Klassifizierung oder Extraktion umfasst. Vergleichen Sie es auch dort mit einer einfacheren Basislinie. Eine überzeugende Demonstration beweist nicht, dass KI der zuverlässigste oder wirtschaftlichste Ansatz ist.
2. Überprüfen Sie die Informationen, bevor Sie ein Modell auswählen
Identifizieren Sie die maßgeblichen Quellen, wer sie pflegt und wer darauf zugreifen darf. Widersprüchliche Richtlinien oder veraltete Dokumente erschweren die Beurteilung einer Antwort, unabhängig vom Modell.
Nutzen Sie bewährte, repräsentative Beispiele, um die Aufgabe zu erläutern. Stimmen Sie der Datenverarbeitung zu, bevor Sie Material teilen. Wenn Zugriff, Eigentum oder Qualität ungelöst sind, beheben Sie diese Probleme, bevor Sie ein Pilotprojekt mit Geschäftsdaten durchführen.
3. Definieren Sie die Folgen eines Fehlers
Ein fehlerhafter Entwurf, den jemand überprüft, unterscheidet sich von einer automatisierten Aktion, die einen Kundendatensatz ändert oder eine Transaktion autorisiert. Geben Sie an, wo eine menschliche Genehmigung erforderlich ist, welche Aktionen außerhalb des Geltungsbereichs liegen und wie ein Benutzer eskalieren kann.
Wenn die erforderliche Fehlertoleranz nicht nachgewiesen werden kann, belassen Sie die Aufgabe außerhalb der Automatisierung oder schränken Sie ihren Umfang ein. Das AI Risk Management Framework des NIST bietet eine freiwillige Referenz für die Berücksichtigung der Vertrauenswürdigkeit bei Design, Entwicklung, Nutzung und Bewertung von KI.
4. Machen Sie einen Piloten zu einem Test, nicht zu einer Präsentation
Vereinbaren Sie vor dem Bau einen repräsentativen Bewertungssatz, Erfolgskriterien, eine Nicht-KI-Grundlinie und eine Kostengrenze. Beziehen Sie schwierige Fälle und Anfragen ein, die das System ablehnen oder eskalieren sollte.
Messen Sie den sinnvollen Vervollständigungs- und Überprüfungsaufwand und nicht nur, ob eine Antwort erscheint. Beziehen Sie Integration, Überwachung und menschliche Kontrolle in die Kosten ein. Entscheiden Sie, ob Sie fortfahren, die Aufgabe eingrenzen oder anhalten möchten. Die Produktion benötigt eigene Zugangskontrollen, Betriebszuständigkeiten und Freigabekriterien.
Bringen Sie dies zur ersten Diskussion mit
- Eine spezifische Aufgabe und Beispiele für akzeptable und inakzeptable Ergebnisse.
- Maßgebliche Wissensquellen und die dafür verantwortlichen Personen.
- Bekannte Datenzugriffsbeschränkungen und Folgen eines Fehlers.
- Eine einfachere Alternative zum Vergleich eines Piloten.
Ein verwandtes Projekt
Das veröffentlichte Wissens-Chatbot-Projekt BRD ist ein relevantes Beispiel für KI in der Bankunterstützung. Eine ähnliche Initiative benötigt noch ihre eigene Wissensgrenze, Berechtigungen und Bewertung; Die Fallstudie ist kein Beweis dafür, dass jede Supportaufgabe automatisiert werden sollte.
Lesen Sie die veröffentlichte Fallstudie →Müssen Sie Ihre eigene Situation bewerten?
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