Innan du utökar användningen av AI, utvärdera svaren med verkliga exempel

Ett övertygande svar är inte nödvändigtvis korrekt. Innan du lägger in en AI-funktion i ditt arbetsflöde, bygg representativa exempel och jämför systematiskt resultatet med vad uppgiften kräver.

Bygg en utvärderingsuppsättning

Samla vanliga, ofullständiga, tvetydiga och ovanliga poster. Ta bort eller skydda personuppgifter. För varje fall, skriv kriterier för framgång och oacceptabla fel. Använd exempel som representerar mångfalden av arbetet, inte bara de enkla fallen.

Utvärdera separata dimensioner

Kontrollera källortrohet, täckning av nödvändiga punkter, läsbarhet och beteende när information saknas. Ett svar kan vara välskrivet och utelämna den väsentliga varningen. Spela in exempel på framgångar, fel och tvivel och be om en recension från någon som kan processen.

Upprepa efter ändringar

Jämför versioner av uttalandet, mallen eller flödet med samma uppsättning fall. Detta hjälper till att identifiera regressioner. Inledande bedömning garanterar inte framtida prestanda: insatser, produkter och modeller kan ändras. Övervaka prover med åtkomstkontroller och en tydlig väg för att rätta till fel.

Använd inte ett enda medelvärde för att dölja ett allvarligt fel. Om ett felaktigt resultat kan orsaka skada, sätt gränser, mänsklig granskning och avbrytande av användning innan du startar piloten.

Vanliga frågor

Hur många exempel behövs?

Tillräckligt för att representera de viktigaste och svåraste fallen. Ett litet urval är en början på diagnosen, inte en statistisk garanti.

Kan jag låta AI:n utvärdera det själv?

Det kan hjälpa till att organisera jämförelser, men det bör inte vara den enda domaren av en uppgift med konsekvenser. Använd tydliga kriterier och granska av ansvariga personer.

Behöver testet göras om?

Ja, när instruktioner, data, modell eller process ändras och periodvis under användning.

För att fortsätta lära dig med praktiska idéer för företag, prenumerera på Ímpetus nyhetsbrev gratis.