Quản lý sản phẩm AI

Bắt đầu với nhiệm vụ và giải pháp thay thế hiện tại. Xác định những gì người dùng đang cố gắng hoàn thành, họ gặp khó khăn ở đâu và kết quả thành công trông như thế nào. So sánh cách tiếp cận dựa trên mô hình với phần mềm đơn giản hơn hoặc quy trình rõ ràng hơn trước khi cam kết tăng thêm độ phức tạp. Tách số liệu mô hình khỏi số liệu sản phẩm. Độ chính xác của dự đoán, thu hồi truy xuất hoặc ưu tiên đầu ra có thể giúp chẩn đoán hệ thống. Việc hoàn thành nhiệm vụ, nỗ lực của người dùng, khắc phục lỗi và chi phí cho một kết quả hữu ích sẽ giải quyết liệu sản phẩm có thực sự cải thiện quy trình làm việc hay không. Xác định ranh giới của hành vi có thể chấp nhận được. Bao gồm các yêu cầu không được hỗ trợ, tính không chắc chắn, độ trễ và các hành động cần xem xét. Lập kế hoạch cách người dùng có thể sửa lỗi, hủy công việc hoặc tiếp cận tuyến đường khác khi mô hình không thể trợ giúp. Phát hành với kế hoạch đánh giá và giám sát rõ ràng. Ghi lại mô hình và phiên bản nhắc nhở, đo lường kết quả đối với người dùng và tác vụ đại diện, đồng thời điều tra các hồi quy. Tránh biến cuộc trình diễn thành lời hứa hẹn chung chung trước khi sản phẩm có bằng chứng trong điều kiện vận hành thực tế.