Før du utvider bruken av AI, evaluer svarene med ekte eksempler

Et overbevisende svar er ikke nødvendigvis riktig. Før du setter inn en AI-funksjon i arbeidsflyten din, bygg representative eksempler og sammenligne utdataene systematisk med det oppgaven krever.

Bygg et evalueringssett

Samle vanlige, ufullstendige, tvetydige og uvanlige oppføringer. Fjern eller beskytt personopplysninger. Skriv kriterier for suksess og uakseptable feil for hvert tilfelle. Bruk eksempler som representerer variasjonen i arbeidet, ikke bare de enkle tilfellene.

Vurder separate dimensjoner

Sjekk kildetroskap, dekning av nødvendige punkter, lesbarhet og oppførsel når informasjon mangler. Et svar kan være godt skrevet og utelate det vesentlige forbeholdet. Registrer eksempler på suksesser, feil og tvil, og be om en vurdering fra noen som kjenner prosessen.

Gjenta etter endringer

Sammenlign versjoner av setningen, malen eller flyten med det samme settet med saker. Dette hjelper til med å identifisere regresjoner. Innledende vurdering garanterer ikke fremtidig ytelse: input, produkter og modeller kan endres. Overvåk prøver med tilgangskontroller og en klar vei for å rette feil.

Ikke bruk et enkelt gjennomsnitt for å skjule en alvorlig feil. Hvis et feil resultat kan forårsake skade, sett grenser, menneskelig vurdering og suspendering av bruk før du starter piloten.

Vanlige spørsmål

Hvor mange eksempler trengs?

Nok til å representere de viktigste og vanskeligste sakene. En liten prøvestørrelse er en start på diagnosen, ikke en statistisk garanti.

Kan jeg la AI evaluere det selv?

Det kan hjelpe til med å organisere sammenligninger, men det bør ikke være den eneste dommeren for en oppgave med konsekvenser. Bruk eksplisitte kriterier og vurdering av ansvarlige personer.

Må testen gjøres om?

Ja, når instruksjoner, data, modell eller prosess endres og med jevne mellomrom under bruk.

For å fortsette å lære med praktiske ideer for virksomheten, abonner på Ímpetus-nyhetsbrevet gratis.