SelanjutnyaPanduan berikutnya
Manajemen Pengetahuan AI
Aplikasi
PANDUAN Aplikasi
Manajemen Produk AI
Manajemen produk AI menghubungkan masalah pengguna dengan kemampuan berbasis model dan hasil produk yang terukur.
Dengarkan panduan iniDiceritakan oleh AI · ~2 min
Di halaman ini2 menit membaca
Ikhtisar
Ini termasuk memutuskan apakah AI sesuai, mendefinisikan kegagalan yang dapat diterima, dan merencanakan evaluasi dan pengoperasian. Skor model yang tinggi tidak secara otomatis berarti bahwa suatu fitur membantu penggunanya.
Poin-poin utama
- Mulailah dengan masalah pengguna.
- Pisahkan model dan pengukuran produk.
- Rencanakan penanganan kegagalan dan evaluasi berkelanjutan.
Menyelam Lebih Dalam
Mulailah dengan tugas dan alternatif saat ini. Identifikasi apa yang ingin diselesaikan pengguna, bagian mana yang mengalami kesulitan, dan seperti apa hasil suksesnya. Bandingkan pendekatan berbasis model dengan perangkat lunak yang lebih sederhana atau proses yang lebih jelas sebelum melakukan peningkatan kompleksitas. Pisahkan metrik model dari metrik produk. Akurasi prediksi, penarikan kembali, atau preferensi keluaran dapat membantu mendiagnosis suatu sistem. Penyelesaian tugas, upaya pengguna, pemulihan kesalahan, dan biaya hasil yang berguna menentukan apakah produk benar-benar meningkatkan alur kerja. Tentukan batasan perilaku yang dapat diterima. Sertakan permintaan yang tidak didukung, ketidakpastian, latensi, dan tindakan yang memerlukan peninjauan. Rencanakan bagaimana pengguna dapat memperbaiki kesalahan, membatalkan pekerjaan, atau mencapai rute lain ketika model tidak dapat membantu. Rilis dengan rencana evaluasi dan pemantauan yang jelas. Catat model dan versi prompt, ukur hasil pada perwakilan pengguna dan tugas, dan selidiki regresi. Hindari mengubah demonstrasi menjadi janji umum sebelum produk memiliki bukti dalam kondisi pengoperasian sebenarnya.
04Contoh yang berhasil
Pilih metrik keberhasilan yang berguna
Bayangkan asisten dukungan yang menutup lebih banyak tiket setelah adanya perubahan, namun pelanggan membuka kembali banyak tiket tersebut.
Ukur masalah yang terselesaikan dan ulangi kontak seiring dengan tingkat penutupan.
Selidiki apakah perubahan tersebut meningkatkan jawaban atau hanya mempermudah menandai pekerjaan yang belum terselesaikan sebagai selesai.
Apa yang ditunjukkannya
Contoh yang dibangun memisahkan penghitungan operasional dari hasil pengguna yang ingin diwakilinya.
Implementasi Dunia Nyata
Definisikan keberhasilan sebagai menyelesaikan tugas pengguna dengan upaya dan tingkat kesalahan yang dapat diterima.
Bandingkan fitur AI dengan alur kerja yang ada menggunakan kriteria hasil yang sama.
Mempraktikkannya
Mengapa itu penting
- Pilihan Build. Desain tingkat aplikasi menentukan apakah AI meningkatkan hasil nyata.
- Tim dan alur kerja. Integrasi alur kerja yang baik menciptakan peningkatan produktivitas yang dapat dipercaya oleh pengguna.
- Risiko dan keselamatan. Kasus penggunaan yang tercakup dengan baik mengurangi kelelahan perubahan dan risiko implementasi.
Hati-hati
- Mengotomatiskan proses yang rusak dapat memperburuk masalah yang ada.
- Tim mungkin terlalu mengotomatiskan dan menghilangkan penilaian manusia yang diperlukan.
- Kualitas dapat menurun jika keluaran tidak dievaluasi secara terus menerus.
Langkah selanjutnya
- Petakan alur kerja saat ini dan identifikasi langkah dengan gesekan tertinggi.
- Tentukan pos pemeriksaan manusia sebelum otomatisasi penuh.
- Latih pengguna tentang petunjuk, jalur eskalasi, dan standar kualitas.
- Lacak hasil tingkat tugas untuk memastikan nilai berkelanjutan.
Sumber dan bacaan lebih lanjut
- GoogleMembingkai masalah ML
Terus Menjelajah
Buletin gratis
Dapatkan pengarahan AI harian
Tiga cerita AI terverifikasi setiap pagi hari kerja, ditulis dalam bahasa Inggris sederhana. Gratis selamanya, tanpa iklan.
Satu email setiap hari kerja. Berhenti berlangganan dalam satu klik. Kami tidak pernah menjual atau membagikan alamat Anda.
Uji diri Anda sendiri
Take the AI Product Management quiz
Umpan balik instan untuk setiap jawaban, dan sertifikat yang dapat dibagikan dengan ID yang dapat diverifikasi setelah Anda lulus kursus.
Mendukung pendidikan AI gratis. AI Understanding adalah organisasi nirlaba 501(c)(3) — tanpa iklan, tanpa paywall, selamanya. Berikan sumbangan
Pertanyaan yang sering diajukan
Haruskah tim produk memilih model sebelum menentukan fiturnya?
Mulailah dengan tugas, kendala, dan kriteria keberhasilan. Persyaratan tersebut harus memandu apakah dan bagaimana suatu model digunakan.
Teruslah belajar
Panduan terkait
Panduan lainnya dipilih untuk topik ini