Bir AI pilotu etkileyici bir sunumla değil, önceden belirlenmiş işi kabul edilebilir koşullarda yapmasıyla başarılı sayılır. Deneme sonunda neye bakacağınız belli değilse en iyi görünen örneği seçip karar verme riski oluşur.
Önce bugünkü işi ölçün
Aynı tür işlemlerde hazırlık süresi, bekleme, düzeltme ve yeniden işleme yükünü kaydedin. İş hacmi değişiyorsa örneklerin türünü de belirtin. Kolay taleplerden oluşan yeni akışı, zor taleplerle dolu eski haftayla karşılaştırmayın.
Temsili bir destek pilotunda hedef, yanıt taslağı hazırlığını kolaylaştırmak olabilir. Çalışanın taslağı ne kadar değiştirdiği, yanlış bilgi olup olmadığı ve müşterinin tekrar başvurup başvurmadığı birlikte izlenir. Taslak üretim hızını tek başına başarı kabul etmeyin.
Kabul tablosu oluşturun
| Ölçü | Nasıl kontrol edilir? |
|---|---|
| Doğruluk | Önceden ayrılmış örneklerin insan değerlendirmesi |
| Kaynak | İddianın doğru belge veya kayda bağlı olması |
| İş yükü | İnceleme dahil toplam süre |
| İstisna | Eksik veri ve kesintide anlaşılır devir |
| Yetki | İzin verilmeyen işlemin yapılmaması |
Hedef eşikleri kendi işinizin riskine göre belirleyin. Bazı hatalar ortalamaya dahil edilip geçilemez; yanlış müşteriye veri göstermek buna örnektir. Bu tür durumları durdurma koşulu olarak yazın.
Deneme verisini eğitim örneğinden ayırın
İstemi sürekli aynı birkaç örneğe göre düzeltirseniz gerçek kullanımda beklenmedik sonuçlar alabilirsiniz. Ayrı bir kontrol kümesi tutun. Normal örneklerin yanında eksik bilgi, çelişen belge, yanlış referans ve bağlantı hatası bulunsun.
Sonuç zayıfsa modelin yanında süreç ve veri kalitesine de bakın. Belge güncel değilse veya kabulü yapacak kişi yoksa daha büyük bir model sorunu çözmeyebilir.
Başlangıç rehberi iş seçimini, maliyet yazısı ekonomik değerlendirmeyi tamamlar. Golub ile ilk kapsamı konuşurken teslim çıktısını ve kabul örneklerini birlikte belirleyebiliriz. Devam kararı, ölçülen faydaya ve kalan riske dayanmalıdır.