Partire da un’attività verificabile
Sapere come riconoscere un risultato utile.
Cercare nei documenti interni e prevedere un risultato operativo richiedono dati e metodi di valutazione diversi. Esaminiamo gli input, la decisione supportata dall’output e le conseguenze di un errore. Questo aiuta a stabilire quale approccio esplorare, quali evidenze servono e dove una persona dovrebbe controllare il risultato prima che venga utilizzato.
Una verifica di fattibilità mirata può rispondere a una domanda tecnica specifica prima di concordare l’ambito di un’applicazione più ampia.
Servizi AI e machine learning
Scegli l’approccio in base al problema.
Dati disponibili, accesso alle fonti e requisiti di revisione determinano l’applicazione e il modo in cui valutarne i risultati.
Parliamo delle tue esigenzeSviluppo di applicazioni AI
Crea applicazioni che assistono nell’elaborazione dei documenti, nella ricerca di informazioni e nella preparazione di bozze di contenuto. Definisci i materiali di riferimento, l’output richiesto e i passaggi di revisione all’interno del processo aziendale.
- Elaborazione dei documenti
- Ricerca in fonti di conoscenza selezionate
- Preparazione assistita dei contenuti
Sviluppo di chatbot e assistenti
Sviluppa interfacce conversazionali basate su informazioni approvate e servizi collegati. Definisci limiti tematici e regole di accesso, con la possibilità di chiedere chiarimenti o trasferire la conversazione a una persona.
- Interfacce utente conversazionali
- Collegamenti a fonti di conoscenza
- Passaggio all’assistenza umana
Sviluppo di machine learning
Prepara i dati per un’attività di previsione o classificazione, sviluppa modelli candidati e confrontane i risultati con un riferimento pertinente. La valutazione utilizza esempi rappresentativi e misure adatte alla domanda aziendale.
- Preparazione dei dati
- Modelli di previsione e classificazione
- Confronto e valutazione dei modelli
Integrazione e valutazione dell’AI
Collega il modello selezionato all’applicazione e verifica il comportamento dell’intero flusso. Registra feedback utili ed esamina casi con input non familiari, fonti mancanti o risultati che richiedono attenzione.
- Integrazione tra applicazione e modello
- Esempi e criteri di valutazione
- Monitoraggio e feedback degli utenti
Esempio illustrativo di visione artificiale
Rileva gli oggetti, poi verifica le evidenze.
Questo esempio di scena di cantiere illustra il rilevamento di oggetti in un flusso di elaborazione delle immagini. Un progetto definirebbe le categorie di oggetti e gli esempi rappresentativi, per poi esaminare gli oggetti mancati e i rilevamenti errati prima di decidere come utilizzare l’output.
- Definisci gli oggetti e le situazioni rilevanti.
- Esamina i rilevamenti errati e gli oggetti non rilevati.
- Collega l’output a un passaggio di revisione umana concordato.
Esempio di applicazione AI
Cerca nei documenti aziendali con riferimenti alle fonti.
Un assistente interno potrebbe aiutare il personale a trovare risposte in un insieme selezionato di documenti aziendali. L’applicazione recupererebbe il materiale a cui l’utente è autorizzato ad accedere e preparerebbe una risposta con riferimenti. La valutazione verificherebbe se quei riferimenti sostengono la risposta e come si comporta l’assistente quando i documenti mancano, sono superati o contraddittori.
- Applica le regole di accesso ai documenti prima di recuperare i materiali di riferimento.
- Verifica sia le risposte utili sia le domande a cui non è possibile rispondere.
- Offri un percorso per consultare la fonte o chiedere aiuto a una persona.
- ChiedereUna persona del team pone una domanda sul proprio lavoro.
- RecuperareL’applicazione cerca nelle fonti documentali consentite.
- RispondereL’assistente prepara una risposta con riferimenti alle fonti.
- VerificareL’utente controlla i riferimenti o richiede ulteriore assistenza.
Scenario ipotetico di assistente; fattibilità e qualità dei risultati devono essere valutate sulle fonti selezionate.
Realizzazione di progetti AI
Usa la valutazione per orientare il passo successivo.
Un prototipo è utile quando risponde a una domanda concordata sull’attività, sui dati o sull’approccio proposto.
Valutare il caso d’uso
Esamina con il team gli input di esempio, l’accesso alle fonti e il risultato atteso. Definisci gli esempi di valutazione, i criteri di successo e le condizioni che renderebbero l’approccio inadatto.
Cosa riceveraiAmbito del caso d’uso e piano di valutazioneSviluppare e confrontare
Realizza un prototipo o modello mirato e valuta i risultati. Esamina i casi di errore, confronta gli approcci candidati e individua i limiti da affrontare prima dell’integrazione.
Cosa riceveraiPrototipo e risultati documentatiIntegrare e verificare
Collega l’approccio scelto all’applicazione con i controlli di accesso e la revisione umana concordati. Documenta monitoraggio, raccolta dei feedback e modalità di verifica delle future modifiche a modelli o fonti.
Cosa riceveraiFlusso integrato e procedure di revisione
Ci serve un modello di machine learning personalizzato?
Dipende dall’attività. Un modello esistente, un’applicazione basata sulla ricerca o un software tradizionale potrebbero soddisfare il requisito. Consideriamo la disponibilità dei dati, i risultati della valutazione e i vincoli operativi prima di consigliare lo sviluppo di un modello personalizzato.
Possiamo iniziare se i nostri dati aziendali sono incompleti?
Possiamo partire dall’analisi di un campione rappresentativo. I risultati possono indicare la necessità di preparare i dati, ampliare la copertura delle fonti o restringere l’attività iniziale. Aiutano inoltre a distinguere ciò che è verificabile subito da ciò che richiede altre informazioni.
Come gestite le risposte AI inesatte?
Il progetto può includere riferimenti alle fonti, revisione umana, comportamenti alternativi e raccolta dei feedback. Questi controlli vengono scelti in base all’attività e verificati con domande rappresentative. Aiutano a gestire gli errori, ma non rendono corretto ogni risultato.
Il tuo prossimo passo
Quale attività dovrebbe affrontare il tuo progetto AI?
Porta esempi di input, l’output necessario e la decisione che dovrebbe supportare. Possiamo definire un primo ambito di valutazione.