Các xưởng ý tưởng nhanh chóng tạo ra hàng chục trường hợp sử dụng: tóm tắt tài liệu, hỗ trợ bộ phận hỗ trợ, tạo đề xuất, tìm kiếm trong kiến thức hoặc tự động hóa các kiểm soát. Khó khăn không phải là tìm ý tưởng. Khó khăn là chọn ra những ý tưởng xứng đáng được đầu tư và có thể được áp dụng.
Một sự ưu tiên nghiêm túc tránh hai thiên lệch: chọn dự án ấn tượng nhất và chỉ chọn dự án dễ nhất. Danh mục dự án phải cân bằng giữa lợi ích nhanh chóng, nền tảng chung và các cược chiến lược, đồng thời loại trừ các ứng dụng mà rủi ro hoặc thiếu dữ liệu khiến giá trị trở nên khó xảy ra.
Bắt đầu từ các vấn đề nghiệp vụ
Một trường hợp sử dụng phải được diễn đạt như là một cải thiện của một nhiệm vụ, không phải là « sử dụng một LLM ». Ví dụ: giảm thời gian xác nhận một yêu cầu trong khi vẫn giữ tỷ lệ lỗi dưới một ngưỡng, hoặc giúp một kỹ thuật viên tìm lại một quy trình cùng với phiên bản của nó.
Phiếu ban đầu ghi rõ:
- người dùng ;
- người kích hoạt;
- nhiệm vụ hiện tại;
- thể tích ;
- chất kích thích ;
- kết quả mong đợi ;
- quyết định hoặc hành động liên quan;
- dữ liệu có sẵn ;
- bằng chứng thành công.
Công thức này đôi khi cho phép nhận thấy rằng một quy tắc, một tìm kiếm cổ điển hoặc một cải tiến giao diện là đủ.
Phân biệt bốn mức độ hỗ trợ
Thông tin
Hệ thống tìm lại, phân loại hoặc tóm tắt. Người dùng quyết định và hành động.
Khuyến nghị
Hệ thống đề xuất một tùy chọn hoặc một chẩn đoán. Quyết định vẫn do con người và các bằng chứng có thể thấy được.
Bản nháp
Hệ thống chuẩn bị một nội dung hoặc một thao tác có thể đảo ngược mà người dùng chỉnh sửa và xác nhận.
Hành động
Hệ thống kích hoạt một hoạt động. Quyền hạn, phê duyệt, tính lặp lại và kiểm toán trở nên quan trọng.
Mức độ tự chủ ảnh hưởng đến rủi ro và chi phí xác nhận.
Đánh giá trên sáu khía cạnh
1. Giá trị
Đo lường tần suất, thời gian, chi phí, doanh thu, chất lượng, sự hài lòng hoặc rủi ro đã tránh. Lợi ích phải liên quan đến một hành vi có thể quan sát được.
2. Dữ liệu
Các nguồn có tồn tại không, chúng có thể truy cập được không, có cập nhật, có cấu trúc, được phép và đại diện không? Các quyền có thể được tái tạo không?
3. Khả thi về mặt kỹ thuật
Nhiệm vụ có thể kiểm tra được không? Mức chất lượng cần thiết có thể đạt được không? Việc tích hợp và độ trễ có tương thích không?
4. Nhận nuôi
Quá trình có thể thay đổi không? Người dùng có lợi gì khi xác nhận và chỉnh sửa không? Công cụ có tích hợp vào môi trường của họ không?
5. Rủi ro
Dữ liệu, quyết định, an ninh, quy định, danh tiếng và tác động tài chính được đánh giá riêng biệt. Một rủi ro cao không nên bị nhấn chìm trong mức trung bình.
6. Kinh tế
Chi phí khám phá, tích hợp, mô hình, khai thác, xác thực bằng con người và bảo trì được so sánh với lợi ích dự kiến.
Phễu chọn lọc các trường hợp sử dụng AI từ vấn đề kinh doanh đến công nghiệp hóa.
Tính toán ROI mà không làm sai lệch độ chính xác
Một phép tính đơn giản để tiết kiệm thời gian có thể bắt đầu từ:
volume × temps économisé × coût chargé × taux d’adoption × taux de réussite
Cần loại bỏ thời gian xác nhận, các lỗi, chi phí của các mô hình và việc khai thác. Các giả định được trình bày theo các khoảng và được kiểm tra với một kịch bản thận trọng, trung tâm và tham vọng.
Đối với chất lượng, thu nhập hoặc rủi ro tránh được, xác định các đại lượng thay thế: tỷ lệ mở lại, chuyển đổi, thời gian, lỗi, tuân thủ hoặc mức độ hài lòng. Khi giá trị không thể được quy đổi thành tiền, nó vẫn là một tiêu chí rõ ràng thay vì bị phát minh ra.
Ưu tiên khoảng thời gian cho đến khi có bằng chứng
Một dự án đầu tiên tốt cho phép kiểm tra một giả thuyết trong vài tuần với một bộ dữ liệu đại diện. Nguyên mẫu phải đo lường chất lượng và hành vi, không chỉ hiển thị giao diện.
Một trường hợp cần sáu lần tích hợp, tái cấu trúc dữ liệu và thay đổi quy định trước lần học đầu tiên phải được chia nhỏ. Một bước nghiên cứu hoặc soạn thảo có thể precede hành động tự chủ.
Xác định các nền tảng chung
Nhiều trường hợp có thể phụ thuộc vào cùng một khả năng:
- danh tính và quyền lợi;
- danh mục dữ liệu ;
- nhập liệu tài liệu;
- nền tảng mẫu ;
- đánh giá ;
- khả năng quan sát
- quản trị ;
- kết nối nghiệp vụ.
Danh mục đầu tư phải tài trợ cho những quỹ này khi chúng phục vụ nhiều dự án, mà không tạo ra một nền tảng trừu tượng trước mọi việc sử dụng.
Tạo sóng
Đợt 1: học tập rủi ro thấp
Tìm kiếm hỗ trợ, tổng hợp với trích dẫn, phân loại hoặc nháp. Người dùng chỉnh sửa và các lỗi có thể quan sát được.
Đợt 2: tích hợp vào quy trình
Trí tuệ nhân tạo được tích hợp vào công cụ nghiệp vụ, sử dụng quyền hạn và tạo ra các hành động có thể đảo ngược. Việc áp dụng và chi phí vận hành được đo lường.
Làn sóng 3: tự động hóa có kiểm soát
Một số hành động ổn định được thực hiện với các giới hạn và phê duyệt phù hợp. Các cơ chế kiểm toán và bồi thường đã được kiểm chứng.
Làn sóng 4: chuyển đổi
Quy trình được thiết kế lại xung quanh các khả năng AI, với một cơ chế quản trị và nền tảng đã trưởng thành.
Định nghĩa một giao thức thực nghiệm
Mỗi phi công sở hữu:
- giả thuyết;
- dân số ;
- bộ dữ liệu ;
- tham chiếu hiện tại;
- số liệu;
- ngưỡng dừng;
- thời lượng;
- chịu trách nhiệm ;
- kế hoạch an ninh ;
- quyết định sau kết thúc.
Người điều khiển không miễn phí. Họ phải tạo ra một tài sản có thể tái sử dụng: bộ đánh giá, quy trình, chính sách hoặc sự hiểu biết về quy trình.
Đo lường việc áp dụng thực sự
Số lần mở không đủ. Theo dõi :
- tỷ lệ công việc đủ điều kiện sử dụng công cụ;
- tỷ lệ đề xuất được chấp nhận;
- mức độ thay đổi ;
- tổng thời gian, bao gồm cả việc xác nhận ;
- lỗi đã được phát hiện;
- đường vòng ;
- sự hài lòng và sự tin tưởng ;
- lý do không sử dụng.
Việc áp dụng thấp có thể xuất phát từ sự tích hợp kém, thiếu niềm tin hoặc một trường hợp sử dụng ít hữu ích.
Tích hợp chi phí nhân sự
Một câu trả lời đôi khi cần được một chuyên gia đọc lại. Chi phí của việc xác nhận này và sự mệt mỏi liên quan có thể làm mất đi lợi ích. Giao diện cần tập trung sự chú ý vào các điểm chưa chắc chắn, hiển thị nguồn và làm cho việc chỉnh sửa trở nên nhanh chóng.
Phản hồi từ con người thúc đẩy việc đánh giá và cải thiện, nhưng chúng không nên được thu thập mà không có mục đích và bảo vệ.
Quản lý rủi ro ngay từ khi lựa chọn
Một trường hợp có nguy cơ cao có thể liên quan, nhưng nó yêu cầu nhiều bằng chứng, kiểm soát và kỹ năng hơn. Việc đánh giá phải bao gồm quyền lợi, thiên vị, an toàn, quyết định, minh bạch và các nghĩa vụ áp dụng.
Một số việc sử dụng bị loại trừ hoặc hạn chế. Khả năng kỹ thuật không phải là lý do biện minh đủ.
Chọn xây dựng, mua hoặc kết hợp
Một giải pháp trên thị trường có thể thúc đẩy việc sử dụng các sản phẩm chung. Một phát triển tùy chỉnh được biện minh khi dữ liệu, tích hợp hoặc sự khác biệt là trung tâm. Một sự kết hợp có thể sử dụng các mô hình và dịch vụ hiện có với sự điều phối riêng.
Quyết định này được đưa ra sau khi mô tả trường hợp, không phải trước.
Quản lý một danh mục đầu tư
Một đánh giá định kỳ cập nhật giá trị, rủi ro, chi phí, việc áp dụng và các phụ thuộc. Các dự án không đạt tiêu chí sẽ bị dừng hoặc được điều chỉnh lại. Những bài học được chia sẻ và các thành phần có thể tái sử dụng được lập danh mục.
Ví tránh tình trạng mỗi đội tự tạo trợ lý, chính sách và nhà cung cấp riêng mà không có sự nhất quán.
Bắt đầu bằng một bằng chứng hữu ích
Lộ trình tốt nhất kết nối các vấn đề với những trải nghiệm có thể đo lường được. Nó chấp nhận từ bỏ một ý tưởng và đầu tư vào nền tảng sẽ thúc đẩy những ý tưởng tiếp theo.
Partitech có thể điều phối các hội thảo, xây dựng ma trận, tạo nguyên mẫu cho các trường hợp ưu tiên và công nghiệp hóa những trường hợp chứng tỏ được giá trị của chúng. Mục tiêu là một danh mục được điều hướng theo kết quả, chứ không phải tích lũy các bản trình diễn.
Hãy nói về dự án của bạn
Tổ chức một hội thảo ưu tiên các trường hợp sử dụng AI với Partitech. Liên hệ Partitech.