アプリケーションガイド
AI製品管理
AI 製品管理は、ユーザーの問題をモデルベースの機能および測定可能な製品の成果に結びつけます。
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概要
AIが適切かどうかの判断、許容可能な失敗の定義、評価と運用の計画などが含まれます。モデル スコアが高いからといって、その機能がユーザーに役立つことを自動的に意味するわけではありません。
主なポイント
- ユーザーの問題から始めます。
- モデルと製品の寸法を個別に測定します。
- 障害の処理と継続的な評価を計画します。
ディープダイブ
タスクと現在の代替案から始めます。ユーザーが何を完了しようとしているのか、どこで苦労しているのか、成功した結果はどのようなものかを特定します。複雑さを増す前に、モデルベースのアプローチと、より単純なソフトウェアまたはより明確なプロセスを比較してください。モデルのメトリクスを製品のメトリクスから分離します。予測精度、取得再現率、または出力設定は、システムの診断に役立ちます。タスクの完了、ユーザーの労力、エラー回復、および有用な結果のコストによって、製品が実際にワークフローを改善するかどうかが決まります。許容される行動の境界を定義します。サポートされていないリクエスト、不確実性、遅延、およびレビューが必要なアクションを含めます。モデルが役に立たない場合に、ユーザーが間違いを修正したり、作業をキャンセルしたり、別のルートに到達したりする方法を計画します。明確な評価と監視計画を立ててリリースします。モデルとプロンプトのバージョンを記録し、代表的なユーザーとタスクの結果を測定し、回帰を調査します。製品が実際の動作条件下で証拠を得る前に、デモンストレーションを一般的な約束に変えることは避けてください。
04作業例
有用な成功指標を選択する
サポート アシスタントが変更後にさらに多くのチケットをクローズしたが、顧客はその多くを再度オープンしたと想像してください。
解決された問題を測定し、成約率とともに問い合わせを繰り返します。
この変更によって回答が改善されたのか、それとも単に未解決の作業を完了としてマークしやすくなっただけなのかを調査してください。
それが示すもの
構築された例では、操作カウントを、それが表すことを意図しているユーザー結果から分離します。
現実世界の実装
成功とは、許容可能な労力とエラー率でユーザー タスクを完了することと定義します。
同じ結果基準を使用して、AI 機能を既存のワークフローと比較します。
実践する
なぜそれが重要なのか
- ビルドの選択. AI が実際の成果を向上させるかどうかは、アプリケーション レベルの設計によって決まります。
- チームとワークフロー. ワークフローを適切に統合すると、ユーザーが信頼できる生産性が向上します。
- リスクと安全性. 適切な範囲のユースケースにより、変更の疲労と実装のリスクが軽減されます。
気をつけてください
- 壊れたプロセスを自動化すると、既存の問題がさらに拡大する可能性があります。
- チームが過剰に自動化し、必要な人間の判断を排除してしまう可能性があります。
- 出力が継続的に評価されないと、品質が変動する可能性があります。
次のステップ
- 現在のワークフローをマッピングし、最も摩擦が大きいステップを特定します。
- 完全自動化の前に人間によるチェックポイントを定義します。
- プロンプト、エスカレーション パス、品質基準についてユーザーをトレーニングします。
- タスクレベルの結果を追跡して、持続的な価値を確認します。
出典とさらなる参考文献
- GoogleML 問題の枠組みを作る
探検を続けましょう
よくある質問
製品チームは機能を定義する前にモデルを選択する必要がありますか?
タスク、制約、成功基準から始めます。これらの要件は、モデルを使用するかどうか、またどのように使用するかをガイドする必要があります。