Zarządzanie produktami AI

Obejmuje to decyzję, czy AI jest odpowiednia, definiowanie akceptowalnych awarii oraz planowanie, oceny i eksploatacji. Wysoki wynik modelu nie oznacza automatycznie, że dana funkcja pomaga użytkownikom.

Kluczowe wnioski

• Zacznijmy od problemu użytkownika.
• Oddzielne pomiary modelu i produktu.
• Obsługa niepowodzeń planów i ciągła ocena.

Zacznij od zadania i obecnej alternatywy. Zidentyfikuj, co użytkownicy próbują wykonać, gdzie mają trudności i jak wygląda skuteczny rezultat. Porównaj podejście oparte na modelu z prostszym oprogramowaniem lub jaśniejszym procesem, zanim zdecydujesz się na dodatkową złożoność. Oddziel metryki modelowe od metryk produktu. Dokładność przewidywania, przypomnienie wyszukiwania lub preferencje wyjściowe mogą pomóc w diagnozie systemu. Wykonanie zadań, wysiłek użytkownika, odzyskiwanie błędów oraz koszt użytecznego rezultatu rozstrzygają fakt, czy produkt faktycznie poprawia przepływ pracy. Uwzględnij nieobsługiwane żądania, niepewność, opóźnienia oraz działania wymagające przeglądu. Zaplanuj, jak użytkownicy mogą poprawić błędy, anulować pracę lub znaleźć inną drogę, gdy model nie może pomóc. Udostępnij z jasnym planem oceny i monitoringu. Rejestruj wersje modeli i promptów, mierz wyniki reprezentatywnych użytkowników i zadań oraz badaj regresje. Unikaj zamieniania demonstracji w ogólną obietnicę, zanim produkt nie ma dowodów w rzeczywistych warunkach operacyjnych.

1. Wyobraź sobie asystenta wsparcia, który zamyka więcej zgłoszeń po zmianie, ale klienci otwierają wiele z nich ponownie.
2. Mierz problemy rozwiązane i powtarzaj kontakt z częstością zamknięcia.
3. Sprawdź, czy zmiana poprawiła odpowiedzi, czy jedynie ułatwiła ocenę nierozwiązanych zadań ukończonych.

Skonstruowany przykład oddziela liczbę operacyjną od wyniku użytkownika, który ma reprezentować.