人工智能只适合进入清晰的流程。

技术不能纠正一个无限的流动,

如果每个人都以不同的方式完成任务, 模型可以产生令人信服的文本,

首先描述工作,但不要引用工具. 哪些信息进入,哪些决定需要做出,哪些例外存在,

从一个可验证的任务开始

良好的初始应用具有明确的界限, 允许在影响客户或操作之前检查答案.

• 整理请求,并将其转移到正确的排行.

• 必须填写的文件摘要.

• 准备一个初步答案进行人性审查.

• 根据确定的标准,在记录中发现差异.

定义一个人的角色

并非所有的出口都是自动的. 在金融,法律,医疗或直接影响客户的决定中,审查需要明确. 人们必须知道要查看什么,并且能够访问人工智能所使用的源.

目的是减少机械劳动,

测量整个过程

仅仅是生育时间就没有任何价值. 比较总时间,纠正的数量,需要例外的情况以及被接受的输出质量.

当流量清晰时,人工智能就占据了一个特定的位置. 当她不在的时候,她只会让即兴活动变得更快.

如何选择AI的第一个用例?

选择一个已知输入,可验证输出, 分类,提取,总结和起草通常可以进行客观的比较. 无可逆转的决策,无监督的服务和财务行动,

NIST 将人工智能风险管理分为四个功能:管理,映射,测量和管理 ( 美国理工大学AI风险管理框架 , 2024). 对于一个小企业来说,这从明确的责任,使用记录,质量标准以及当模型失败时的明确反应开始.

如何测试质量而不依靠示范?

组建一个常见案例,难题和不应回答的情况样本. 检查结果与已被接受的标准相比, 记录出正确,需要的修正,修改时间和风险. 供应商选择的示范显示了可能. 一个样本的过程显示了适度.

也要评价一致性. 同一个输入必须产生可以接受的回复. 当变化很大时, 缩小范围, 改进背景和指令,

发射后需要监测什么?

测量使用量,每个任务的成本,总时间,纠正率,异常和事件. 保存模型和说明书的版本,以便研究结果. 如果模型发生变化, 质量需要重新测试.

经合组织建议通过AI系统的生命周期提供透明度,安全性和责任 ( 经合组织的AI原则 , 2024). 实际上,有人需要知道人工智能在哪里运作,使用哪些数据,

在早期的设计中出现哪些错误?

• 选择一个太大的程序来进行第一次测试.
• 只测量生成速度.
• 不能分辨出模型的缺陷,规则的缺陷和背景的缺陷.
• 发送敏感数据而不检查供应商,保留和访问.
• 在验证建议质量之前,自动执行.

人工智能在流程中的常见问题

我需要一个独立经纪人来开始吗?

没有. 人工智能流可以分类,总结或建议, 这种设计通常会产生更安全的学习方式,

如何知道人工智能是否有价值?

比较总成本,修改时间,减少错误和释放能力. 这款车型的每通话价格只是其中一部分. 整合,监控,安全和维护也都在账户中.