実際の業務を解決する人工知能の使い方を選択する方法

AI は、情報の要約、分類、草稿、検索を支援します。ただし、最初に問題になるのは、どのツールがトレンドになっているかということではありません。フローのどの部分に労力がかかり、精度や信頼性を失うことなく改善できるかということです。

現在のタスクについて説明します

誰が、どのようなデータを使用して、どのくらいの頻度で作業を行い、どの程度の手戻りが発生したか、および何が許容可能な結果としてカウントされるかを記録します。 「サービスの自動化」などの曖昧な目標よりも、受信リクエストの整理などの狭いステップを優先します。

適合性とリスクを評価する

入力データが一貫していること、出力が確認できること、エラーが発生した場合はどうなるかを確認します。可逆的で影響が少なく、修正が容易なタスクは、パイロットの候補となる可能性があります。人々、健康、信用、安全、または権利に関する決定には、特別な注意、有能な監督、地域規則の分析が必要です。

プロセス全体を比較する

生成時間に加えて、準備、レビュー、修正、例外処理にかかる時間を測定します。運用コスト、データ保護、ツールの依存関係が含まれます。レビューによって節約が失われるか、品質が低下する場合は、フローを再設計するか、このタスクに AI を使用しないでください。

Sebrae 氏は、中小企業は主にマーケティングなどの活動で AI を使用しており、知識の不足が障壁になる可能性があると指摘しました。実際的な教訓は、自動的に利益が得られると考えるのではなく、ツールとともにプロセスと機能を開発することです。 アンケートを読む。

よくある質問

どのプロセスを最初に自動化する必要がありますか?

明確な入力、低いエラーの影響、検証可能な出力を使用して、反復可能なタスクをマッピングします。拡張する前に小さな部品をテストします。

AI は常に時間を節約しますか?

いいえ、準備、レビュー、修正にも時間がかかります。完全なプロセスを現在のフォームと比較します。

顧客データを公開ツールで使用できますか?

ツールの条件、組織のポリシー、適用されるルールを確認してください。許可と適切な保護手段なしに機密情報を送信しないでください。

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