UP2DATE οδηγός απόφασης. Γενική καθοδήγηση; δεν αντικαθιστά την επισκόπηση των διαδικασιών, των συστημάτων και των δεδομένων σας.
1. Ελέγξτε εάν οι κανόνες λύνουν ήδη το πρόβλημα
Ένας υπολογισμός, ένα γνωστό όριο έγκρισης ή ένας σταθερός κανόνας δρομολόγησης είναι συνήθως υποψήφιος για ντετερμινιστικό λογισμικό. Η αναζήτηση μιας μικρής, καλά δομημένης πηγής μπορεί να απαιτεί μόνο καλύτερη οργάνωση αναζήτησης και πληροφοριών.
Η τεχνητή νοημοσύνη αξίζει να διερευνηθεί όπου η εισαγωγή ποικίλλει και η χρήσιμη εργασία περιλαμβάνει γλώσσα, ταξινόμηση ή εξαγωγή. Ακόμα κι εκεί, συγκρίνετε το με μια απλούστερη γραμμή βάσης. Μια πειστική απόδειξη δεν αποδεικνύει ότι η τεχνητή νοημοσύνη είναι η πιο αξιόπιστη ή οικονομική προσέγγιση.
2. Ελέγξτε τις πληροφορίες πριν επιλέξετε ένα μοντέλο
Προσδιορίστε τις έγκυρες πηγές, ποιος τις διατηρεί και ποιος μπορεί να έχει πρόσβαση σε αυτές. Οι αντικρουόμενες πολιτικές ή τα ξεπερασμένα έγγραφα καθιστούν δύσκολη την κρίση μιας απάντησης, ανεξάρτητα από το μοντέλο.
Χρησιμοποιήστε εγκεκριμένα, αντιπροσωπευτικά παραδείγματα για να εξερευνήσετε την εργασία. Συμφωνήστε τον χειρισμό δεδομένων πριν από την κοινή χρήση υλικού. Εάν η πρόσβαση, η ιδιοκτησία ή η ποιότητα δεν έχουν επιλυθεί, αντιμετωπίστε αυτά τα ζητήματα προτού εκτελέσετε μια πιλοτική εφαρμογή με επιχειρηματικά δεδομένα.
3. Προσδιορίστε τις συνέπειες εάν το κάνετε λάθος
Ένα λανθασμένο πρόχειρο που εξετάζει κάποιος διαφέρει από μια αυτοματοποιημένη ενέργεια που αλλάζει ένα αρχείο πελάτη ή εξουσιοδοτεί μια συναλλαγή. Προσδιορίστε πού χρειάζεται ανθρώπινη έγκριση, ποιες ενέργειες είναι εκτός πεδίου εφαρμογής και πώς μπορεί να κλιμακωθεί ένας χρήστης.
Εάν δεν μπορεί να αποδειχθεί η απαιτούμενη ανοχή σφάλματος, κρατήστε την εργασία εκτός αυτοματισμού ή περιορίστε το πεδίο εφαρμογής της. Το Πλαίσιο Διαχείρισης Κινδύνων AI του NIST προσφέρει μια εθελοντική αναφορά για την εξέταση της αξιοπιστίας στον σχεδιασμό, την ανάπτυξη, τη χρήση και την αξιολόγηση της τεχνητής νοημοσύνης.
4. Κάντε έναν πιλότο μια δοκιμή, όχι μια παρουσίαση
Συμφωνήστε ένα αντιπροσωπευτικό σύνολο αξιολόγησης, κριτήρια επιτυχίας, μια βασική γραμμή χωρίς AI και ένα όριο κόστους πριν από την κατασκευή. Συμπεριλάβετε δύσκολες περιπτώσεις και αιτήματα που το σύστημα θα πρέπει να απορρίψει ή να κλιμακωθεί.
Μετρήστε τη χρήσιμη ολοκλήρωση και αναθεωρήστε την προσπάθεια, όχι μόνο εάν εμφανίζεται μια απάντηση. Συμπεριλάβετε την ενσωμάτωση, την παρακολούθηση και τον ανθρώπινο έλεγχο στο κόστος. Αποφασίστε εάν θα προχωρήσετε, θα περιορίσετε την εργασία ή θα σταματήσετε. Η παραγωγή χρειάζεται δικούς της ελέγχους πρόσβασης, λειτουργικές αρμοδιότητες και κριτήρια αποδέσμευσης.
Φέρτε το στην πρώτη συζήτηση
- Μια συγκεκριμένη εργασία και παραδείγματα αποδεκτών και μη αποδεκτών αποτελεσμάτων.
- Έγκυρες πηγές γνώσης και οι υπεύθυνοι για αυτές.
- Γνωστοί περιορισμοί πρόσβασης δεδομένων και συνέπειες ενός σφάλματος.
- Μια απλούστερη εναλλακτική με την οποία μπορείτε να συγκρίνετε έναν πιλότο.
Σχετικό έργο
Το δημοσιευμένο έργο BRD Knowledge-chatbot είναι ένα σχετικό παράδειγμα τεχνητής νοημοσύνης στην τραπεζική υποστήριξη. Μια παρόμοια πρωτοβουλία εξακολουθεί να χρειάζεται το δικό της όριο γνώσης, άδειες και αξιολόγηση. η μελέτη περίπτωσης δεν αποδεικνύει ότι κάθε εργασία υποστήριξης θα πρέπει να είναι αυτοματοποιημένη.
Διαβάστε τη δημοσιευμένη μελέτη περίπτωσης →Χρειάζεστε να αξιολογήσετε τη δική σας κατάσταση;
Αξιολόγηση ευκαιριών και ετοιμότητας για AI →Η αρχική συνομιλία διάρκειας 30 λεπτών είναι δωρεάν. Η λεπτομερής ανάλυση, η αρχιτεκτονική και ο οδικός χάρτης παράδοσης είναι ξεχωριστές δεσμεύσεις με εύρος.
Ας μιλήσουμε
