Обученията за правилното формулиране на заявки към AI предостави на организациите вход към изкуствения интелект. Той повиши качеството на резултатите и даде възможност на специалистите без технически познания да използват технологията. За много екипи това все още представлява пълния обхват на техните възможности в областта на изкуствения интелект.
Това създава структурен проблем, тъй като формулирането на заявки е комуникативно умение. То подобрява индивидуалните взаимодействия, но не решава въпроса как изкуственият интелект се интегрира в работните процеси или как резултатите остават последователни в рамките на екипа. Екипите, които се ограничават до промптинга, са подобрили начина, по който служителите им работят с ИИ. Те обаче не са променили начина, по който организацията им го използва.
Компетентността в областта на ИИ се развива в три етапа. Всеки етап разширява организационните възможности в областта на ИИ, а това на какъв етап се намират вашите служители в момента определя къде трябва да се насочат следващите инвестиции.
Стъпка 1: Основата на правилното писане на заявки към AI
Разработването на промптове поставя основата. Специалистите се научават да структурират заявките и да предоставят контекста, който определя качеството на резултатите. Задачите отнемат по-малко време, а първите чернови се подобряват.
При мащабно приложение се забелязва пропуск. Качеството на промптовете зависи от конкретния човек, който ги прилага. Двама души от един и същ екип, които зададат на ИИ един и същ въпрос с различна формулировка, ще получат различни резултати. Липсва единен процес и няма начин подходът на един човек да бъде пренесен в целия отдел.
Това създава зависимост от ключови лица, при която всяко взаимодействие започва с някой, който знае как да зададе въпроса. На индивидуално ниво това е управляемо. На ниво екип или организация обаче това ограничава възможностите на ИИ..
Стъпка 2: От индивидуалните умения към организационния процес
На етап 2 изкуственият интелект преминава от отделен инструмент към проектиран процес, а агентите са механизмът, чрез който той се реализира. Вместо ръчно да дават команди на изкуствения интелект за всяка задача, специалистите създават изкуствен интелект, който изпълнява определена роля и се справя с конкретни задачи без ръчна настройка. След като бъде конфигуриран, резултатът е един и същ, независимо от това кой го задейства.
За мениджърите и специалистите без технически познания агентите приличат по-малко на софтуер и повече на структурирани процеси. Примери за това са: работен поток за приемане на клиенти, който задава правилните въпроси и насочва правилно; асистент за генериране на отчети, който черпи информация от определени източници на данни и форматира резултатите за подходящата аудитория; асистент за въвеждане на нови служители, който отговаря последователно на въпроси в целия отдел. Технологията е същата ИИ, но практическото резултат е стандартизиран процес, който всеки член на екипа може да използва.
Агентите кодират институционалното знание, което преди това е било притежание на един човек, като по този начин осигуряват постоянство в качеството, независимо от това кой управлява процеса.
Екипите, работещи на Етап 2, в крайна сметка се сблъскват със стратегическа празнина. Агентите, създадени да решават непосредствения проблем, с течение на времето водят до фрагментация. Свързването им или адаптирането им към променена бизнес цел често изисква преизграждане, а не просто разширяване. Организациите на Етап 2 са автоматизирали задачите, но все още не са проектирали системи.
Стъпка 3: Проектиране, насочено към резултати
Контекстуалното инженерство запълва пропуските в проектирането, които оставя отворени Етап 2. Специалистите започват от желания резултат и работят в обратна посока: какви резултати са необходими на организацията и какво трябва да знае и запомни системата за изкуствен интелект, за да ги постигне?
Тези отговори определят архитектурата: източниците на данни, от които системата черпи информация, и ограничителните механизми, които я държат в правилната посока. Определянето на архитектурата преди изграждането означава, че системата служи на целта на организацията от самото начало и се справя, когато бизнес условията се променят.
Това е дисциплината в проектирането, която разграничава импровизираното внедряване на ИИ от стратегическите ИИ възможности и именно тази способност най-често липсва в организациите, които от години инвестират в ИИ инструменти.
На практика етап 3 създава системи за изкуствен интелект, изградени около конкретни бизнес цели: асистент за управление на знанията, който познава политиките, продуктите и тона на организацията; работен поток за отчитане, при който множество агенти се занимават с различни части от даден процес и си предават резултатите един на друг в последователна поредица; подпомаган от изкуствен интелект инструмент за вземане на решения, който черпи информация от определени източници на данни и предоставя форматирани резултати на правилния заинтересован в точното време. Технологията служи на конкретен организационен дизайн, а не обратното.
Етап 3 не е прерогатив само на техническите екипи. До него достигат и специалистите по финанси и операции. Напредъкът отвъд Етап 2 е въпрос на структурирани възможности за обучение, а не на техническа подготовка.
Следващи стъпки
Често екипите се намират едновременно и в трите етапа. Да се определи къде са истинските пропуски и каква последователност на обучението е най-подходяща, рядко е лесно.
Ние работим с организациите, за да оценим на какъв етап се намират техните служители, да идентифицираме най-важните пропуски и да препоръчаме път, който изгражда практически умения, а не само сертификати.
Свържете се с нас, за да ви помогнем да идентифицирате нуждите на екипа си →