Mai departeUrmătorul ghid
Managementul cunoștințelor AI
Aplicații
GHID de aplicații
Managementul produselor AI
Managementul produselor AI conectează o problemă a utilizatorului cu o capacitate bazată pe model și cu un rezultat măsurabil al produsului.
Ascultă acest ghidNarativ AI · ~2 min
Pe această pagină2 minute de lectură
Prezentare generală
Include decizia dacă AI este adecvată, definirea eșecurilor acceptabile și planificarea evaluării și a funcționării. Un scor mare de model nu înseamnă automat că o funcție îi ajută pe utilizatori.
Concluzii cheie
- Începeți cu problema utilizatorului.
- Măsurătorile separate ale modelului și ale produsului.
- Planificați gestionarea eșecului și evaluarea continuă.
Scufundare în profunzime
Începeți cu sarcina și alternativa curentă. Identificați ce încearcă utilizatorii să finalizeze, unde se luptă și cum arată un rezultat de succes. Comparați o abordare bazată pe model cu un software mai simplu sau cu un proces mai clar înainte de a vă angaja la o complexitate suplimentară. Separați valorile modelului de valorile produsului. Precizia predicției, retragerea sau preferința de ieșire pot ajuta la diagnosticarea unui sistem. Finalizarea sarcinii, efortul utilizatorului, recuperarea erorilor și costul unui rezultat util se adresează dacă produsul îmbunătățește efectiv fluxul de lucru. Definiți limitele comportamentului acceptabil. Includeți solicitările neacceptate, incertitudinea, latența și acțiunile care necesită revizuire. Planificați modul în care utilizatorii pot corecta greșelile, anula munca sau pot ajunge la o altă rută atunci când modelul nu poate ajuta. Lansare cu un plan clar de evaluare și monitorizare. Înregistrați modelul și versiunile prompte, măsurați rezultatele privind utilizatorii și sarcinile reprezentative și investigați regresiile. Evitați să transformați o demonstrație într-o promisiune generală înainte ca produsul să aibă dovezi în condiții reale de funcționare.
04Exemplu lucrat
Alegeți o valoare utilă de succes
Imaginați-vă un asistent de asistență care închide mai multe bilete după o schimbare, dar clienții redeschid multe dintre ele.
Măsurați problemele rezolvate și repetați contactul împreună cu rata de închidere.
Investigați dacă modificarea a îmbunătățit răspunsurile sau a făcut doar mai ușor marcarea lucrărilor nerezolvate ca finalizate.
Ce arată
Exemplul construit separă un număr operațional de rezultatul utilizatorului pe care este menit să îl reprezinte.
Implementare în lumea reală
Definiți succesul ca finalizarea unei sarcini de utilizator cu efort acceptabil și rate de eroare.
Comparați o funcție AI cu fluxul de lucru existent folosind aceleași criterii de rezultat.
Punând-o în practică
De ce contează
- Alegeri de construcție. Designul la nivel de aplicație determină dacă AI îmbunătățește rezultatele reale.
- Echipa și fluxul de lucru. O bună integrare a fluxului de lucru creează câștiguri de productivitate în care utilizatorii pot avea încredere.
- Risc și siguranță. Cazurile de utilizare bine definite reduc oboseala schimbării și riscul de implementare.
Atenție la
- Automatizarea unui proces întrerupt poate amplifica problemele existente.
- Echipele pot supraautomatiza și elimina raționamentul uman necesar.
- Calitatea poate varia dacă rezultatele nu sunt evaluate continuu.
Următorii pași
- Hartă fluxul de lucru actual și identifică pasul cu cea mai mare frecare.
- Definiți puncte de control umane înainte de automatizarea completă.
- Instruiți utilizatorii cu privire la solicitări, căi de escaladare și standarde de calitate.
- Urmăriți rezultatele la nivel de sarcină pentru a confirma valoarea susținută.
Surse și lecturi suplimentare
Continuați să explorați
Buletin gratuit
Primește briefingul zilnic AI
Trei povești AI verificate în fiecare dimineață de zi lucrătoare, scrise în engleză simplă. Gratuit pentru totdeauna, fără reclame.
Un e-mail în fiecare zi lucrătoare. Dezabonare cu un singur clic. Nu vindem niciodată și nu împărtășim adresa ta.
Testează-te
Take the AI Product Management quiz
Feedback instantaneu la fiecare răspuns și un certificat partajabil cu un ID verificabil după ce parcurgi un curs.
Susține educația AI gratuită. AI Understanding este o organizație nonprofit 501(c)(3) — fără reclame, fără barieră de plată, pentru totdeauna. Fă o donație
Întrebări frecvente
Ar trebui o echipă de produs să aleagă modelul înainte de a defini caracteristica?
Începeți cu sarcina, constrângerile și criteriile de succes. Aceste cerințe ar trebui să ghideze dacă și cum este utilizat un model.
Continuați să învățați
Ghiduri conexe
Mai multe ghiduri alese pentru acest subiect