Før du udvider brugen af kunstig intelligens, skal du evaluere svarene med rigtige eksempler

Et overbevisende svar er ikke nødvendigvis korrekt. Før du sætter en AI-funktion ind i din arbejdsgang, skal du bygge repræsentative eksempler og systematisk sammenligne outputtet med det, opgaven kræver.

Byg et evalueringssæt

Indsaml almindelige, ufuldstændige, tvetydige og usædvanlige poster. Fjern eller beskyt personlige data. Skriv kriterier for succes og uacceptable fejl for hver sag. Brug eksempler, der repræsenterer arbejdets mangfoldighed, ikke kun de lette sager.

Vurder separate dimensioner

Tjek troskab over for kilder, dækning af nødvendige punkter, læsbarhed og adfærd, når der mangler information. Et svar kan være velskrevet og udelade det væsentlige forbehold. Registrer eksempler på succeser, fejl og tvivl, og bed om en anmeldelse fra en, der kender processen.

Gentag efter ændringer

Sammenlign versioner af erklæringen, skabelonen eller flowet med det samme sæt sager. Dette hjælper med at identificere regressioner. Indledende vurdering garanterer ikke fremtidig ydeevne: input, produkter og modeller kan ændre sig. Overvåg prøver med adgangskontrol og en klar vej til at rette fejl.

Brug ikke et enkelt gennemsnit til at skjule en alvorlig fejl. Hvis et forkert resultat kan forårsage skade, sæt grænser, menneskelig gennemgang og suspension af brug, før du starter piloten.

Ofte stillede spørgsmål

Hvor mange eksempler er nødvendige?

Nok til at repræsentere de vigtigste og sværeste sager. En lille prøvestørrelse er en start på diagnosen, ikke en statistisk garanti.

Kan jeg lade AI’en selv evaluere det?

Det kan hjælpe med at organisere sammenligninger, men det bør ikke være den eneste dommer over en opgave med konsekvenser. Brug eksplicitte kriterier og gennemgang af ansvarlige personer.

Skal testen laves om?

Ja, når instruktioner, data, model eller proces ændres og periodisk under brug.

For at fortsætte med at lære med praktiske ideer til erhvervslivet, abonner på Ímpetus-nyhedsbrevet gratis.