Otomatisasi Alur Kerja AI

Memetakan pemicu, masukan, titik keputusan, tindakan, dan kondisi penyelesaian. Identifikasi langkah mana yang bersifat deterministik dan mana yang bergantung pada keluaran model yang tidak pasti. Usahakan bagian yang tidak pasti sesempit dan dapat diuji sesuai tugas yang diberikan. Validasi keluaran model sebelum mengubah catatan atau memicu tindakan eksternal. Periksa skema dan maknanya, termasuk akun, tujuan, jumlah, dan cakupan resmi pengguna. Sebuah prediksi teks tidak boleh diam-diam menjadi izin. Desain untuk acara duplikat, penyelesaian sebagian, dan batas waktu. Pengidentifikasi status dan pengoperasian yang tahan lama dapat membantu mencegah efek samping berulang. Percobaan ulang harus merekonsiliasi apa yang telah terjadi, bukan berasumsi bahwa respons yang hilang berarti tidak terjadi apa-apa. Jaga agar persetujuan dan penanganan pengecualian tetap dapat digunakan. Masyarakat memerlukan konteks yang cukup untuk mengevaluasi tindakan yang diusulkan, dan kegagalan harus sampai ke tangan pemilik yang bertanggung jawab. Ukur penyelesaian, alur kerja yang benar, dan beban pemulihan manual, bukan hanya jumlah langkah otomatis yang dijalankan.