Kā izvēlēties pirmo MI automatizāciju uzņēmumā
Pienāk klienta jautājums. Kāds to izlasa, atrod klienta ierakstu, pārbauda cenrādi un uzraksta atbildi. Ar nākamo jautājumu viss sākas no jauna.
Šāds atkārtojošs darbs ir laba vieta, kur meklēt automatizācijas iespēju. Sākumpunkts ir konkrēts uzdevums, kuru var aprakstīt, novērot un uzlabot.
Šis ceļvedis palīdz izvēlēties pirmo uzdevumu, saprast, vai tajā vajadzīgs mākslīgais intelekts (MI), un vienoties par izmēģinājumu, kura rezultātu komanda spēj novērtēt.
Sāciet ar nesen paveiktu uzdevumu
Palūdziet kolēģim parādīt vienu šonedēļ pabeigtu darbu. Apskatiet konkrēto e-pastu, dokumentu vai ierakstu, vajadzības gadījumā noņemot sensitīvu informāciju. Noskaidrojiet, kas uzdevumu sāka, kāda informācija bija jāatrod, kādi lēmumi jāpieņem un pēc kā varēja saprast, ka darbs pabeigts.
“Pārāk daudz laika aiziet administratīvam darbam” ir grūti pārvērst sistēmas uzdevumā. “Katram pieprasījumam jāatrod klienta vēsture un jāsagatavo atbilde no aktuālā pakalpojumu saraksta” jau apraksta ievadi, avotu un rezultātu.
Pirms izvēles pierakstiet trīs iespējamos uzdevumus. Tie var būt klientu atbilžu melnraksti, ienākošo pieprasījumu pārveidošana strukturētos ierakstos, materiālu apkopošana regulārai atskaitei vai darba nodošana kolēģim. Tās ir iespējas, kuras pārbaudīt, nevis solījums, ka katru no šiem darbiem ir vērts automatizēt.
Vai šajā solī vajadzīgs MI?
Daļai darba pietiek ar precīzu noteikumu. Ja veidlapā jau ir derīgs klienta identifikators, tā pārvietošanai uz citu sistēmu parasti nav vajadzīgs valodas modelis. MI ir noderīgāks tur, kur jāinterpretē brīvs teksts: e-pasts, dažādi noformēts dokuments vai vairāku avotu kopsavilkums.
| Darba daļa | Ar ko sākt |
|---|---|
| Pārvietot zināmu lauku starp sistēmām | Integrācija ar datu pārbaudi |
| Pārbaudīt obligātā lauka esamību | Fiksēts noteikums |
| Saprast brīvā tekstā rakstītu pieprasījumu | MI informācijas iegūšanai un rezultāta pārbaude |
| Sagatavot atbildi no apstiprinātiem avotiem | Avotu meklēšana un MI melnraksts |
| Pieņemt lēmumu par komerciālu izņēmumu | Atbildīgais cilvēks ar nepieciešamo kontekstu |
Vienā darbplūsmā var apvienot vairākas pieejas. Paredzamās darbības veic integrācijas un noteikumi, savukārt MI izmanto tur, kur vajadzīga interpretācija. Anthropic līdzīgi nošķir iepriekš definētas darbplūsmas no aģentiem, kuri dinamiski izvēlas nākamos soļus. Plašāk par šo atšķirību.
Izvērtējiet uzdevumu ar pieciem jautājumiem
Saskaitiet reālos gadījumus raksturīgā periodā, iekļaujot gan mierīgas, gan aizņemtas dienas. Kaitinošs uzdevums var notikt pārāk reti, lai attaisnotu sistēmas izstrādi un uzturēšanu.
Klienta jautājumam tas var nozīmēt pareizi atrastu klientu, informāciju no aktuālā pakalpojumu avota un atbildi bez nepamatotas cenas. “Uzlabot produktivitāti” ir mērķis; šie ir pārbaudāmi nosacījumi.
Atrodiet ierakstus, dokumentus un piekļuves tiesības. Vienojieties, kuram avotam dot priekšroku pretrunu gadījumā. Ja informācija ir tikai kolēģa atmiņā, vispirms to dokumentējiet.
Pārbaudes rindā esošu melnrakstu ir vieglāk izvērtēt nekā klientam jau nosūtītu ziņu. Pirmajam izmēģinājumam izvēlieties robežas, kas padara kļūdas redzamas un labojumus praktiski iespējamos.
Nosauciet cilvēku, kurš izskata izņēmumus, atjaunina noteikumus un vērtē sistēmas lietderību. Rinda bez atbildīgā ir vēl viena vieta, kur darbs var iestrēgt.
Sākumā nav obligāti vajadzīga sarežģīta punktu sistēma. Ja uzdevumam nav atbildīgā, uzticamu avotu vai skaidra laba rezultāta, novērsiet šo trūkumu vai izvēlieties šaurāku uzdevumu.
Izmēģinājuma aprakstam jāietilpst vienā lapā
Iedomāsimies pakalpojumu uzņēmumu, kas saņem jautājumus e-pastā. Šis ir ilustratīvs piemērs, nevis Lindevo klienta rezultāts.
| Lēmums | Izmēģinājuma robeža |
|---|---|
| Sākums | Jauns jautājums vienā koplietojamā e-pasta kastē |
| Tvērums | Jautājumi, uz kuriem atbilde ir apstiprinātajā pakalpojumu aprakstā |
| Informācija | Aktuālais pakalpojumu apraksts un atļautie klientu ieraksti |
| Rezultāts | Atbildes melnraksts ar avotiem un atrasto klientu |
| Apstiprināšana | Klienta atbildīgais pārbauda un nosūta ziņu |
| Izņēmumi | Trūkstoši dati, pretrunīga informācija un jautājumi ārpus tvēruma |
| Pabeigšana | Pārbaudes rezultāts saglabāts pie pieprasījuma |
Daļa darba apzināti paliek komandai. Tas ļauj pārbaudīt, vai konteksta apkopošana un melnraksts palīdz, pirms lemt par automātisku darbību paplašināšanu.
Mēriet arī darbu, kas paliek cilvēkiem
Pirms izmēģinājuma fiksējiet sākotnējo situāciju. Mēriet apstrādes laiku, melnrakstu pārbaudi, labojumus, nepamanītos pieprasījumus un neatrisinātos izņēmumus. Saglabājiet vienādas definīcijas, lai salīdzinātu līdzīgus uzdevumus.
Pieņemsim, ka komanda nedēļā apstrādā 120 piemērotus pieprasījumus. Pašlaik sagatavošana aizņem sešas minūtes katram. Izmēģinājumā pārbaude un labošana aizņem divas minūtes, bet avotu uzturēšana un izņēmumi — vēl vienu stundu nedēļā. Ilustratīvais aprēķins ir:
120 × (6 − 2) minūtes − 60 minūtes = 420 minūtes jeb septiņas stundas nedēļā.
Tas ir plānošanas piemērs, nevis sagaidāms rezultāts. Tajā nav iekļautas ieviešanas izmaksas, un brīvais laiks automātiski nenozīmē papildu ieņēmumus. Aizstājiet pieņēmumus ar mērījumiem un pārbaudiet, vai nav pasliktinājusies darba kvalitāte vai klienta pieredze.
Info
Ātrs melnraksts nav viss rezultāts. Ieskaitiet pārbaudi, labojumus, izņēmumus un uzturēšanu. Ja tie patērē visu ietaupīto laiku, pirms paplašināšanas sašauriniet tvērumu vai uzlabojiet darbplūsmu.
Vienojieties, kad izmēģinājumu apturēt
Apturiet vai pārskatiet izmēģinājumu, ja pārbaudītājs nevar noteikt atbildes avotu, izņēmumi pazūd rindā vai dokumenti mainās bez atbildīga atjauninājuma. Tie ir vērtīgi novērojumi. Izmēģinājumam jāparāda, kas jāmaina pirms ikdienas lietošanas.
Paplašiniet sistēmu, kad pirmais uzdevums stabili izpilda norunātos nosacījumus, komanda saprot robežas un atbildīgais spēj to uzturēt. Nākamais uzlabojums var būt precīzāks avots vai ērtāka pārbaudes vieta.
Viens atkārtojošs uzdevums, ievades piemērs un laba rezultāta apraksts ir pietiekams pamats sarunai par mūsu darba pieeju un Lindevo veidotajām sistēmām.
Šajā lapā