AI-инструменты и продукты

Начинаем с описания результата, который специалист сможет использовать в работе. Вместе определяем, что он должен проверить, какие ошибки меняют смысл ответа и по каким признакам задача выполнена.

Собираем примеры с людьми, которые знают эту работу, и превращаем их опыт в критерии качества. По ним выбираем устройство инструмента и проверяем следующие версии.

Проверяем, подтверждает ли приведённый источник вывод и помогает ли подготовленный черновик выполнить задачу. Когда сведений недостаточно, инструмент должен показать, чего именно не хватает.

Проверяем подход на согласованном наборе задач, включая неоднозначные случаи. По результатам обсуждаем, что уже пригодно для внедрения, где необходимо участие человека и что требует другого решения.

Участие специалиста проектируем вместе с остальным инструментом. Ему должно быть понятно, откуда получены сведения, что проверить, как исправить результат и продолжить работу.

Согласуем доступ к источникам и условия обращения с данными. Определяем, какие сведения допустимо передавать внешним сервисам и что должно оставаться внутри компании. Эти условия учитываем при выборе модели, хранения и интерфейса.

По мере использования возникают новые наблюдения. Повторяющаяся правка может указывать на качество исходных материалов, неудачное правило или ограничение выбранного подхода. Разбираем такие случаи и сохраняем существенные в наборе проверок.

Тогда опыт специалиста не исчезает в очередном исправленном ответе. Команда постепенно уточняет, какой результат ей нужен, и получает основания для следующего изменения.

Считаем обработку, повторы и время специалиста до результата, который можно использовать. Это позволяет сравнивать полную стоимость работы с разными моделями.

При замене модели повторяем проверки по сохранённым критериям и оцениваем, оправдан ли переход. Разбираем подключения и форматы данных, чтобы определить состав работы и стоимость переноса.

С ответственным специалистом разбираем оценку результата, добавление нового контрольного случая и действия при ухудшении качества. Настройки, подключения, исходники, критерии и материалы проверки остаются у команды.

Фиксируем условия поставщика внешней модели и состав передаваемых материалов. У вас остаются исходники инструмента, настройки и критерии задачи, по которым можно выбирать и проверять дальнейшие варианты.

Вы сможете расширять задачи, пересматривать правила и испытывать другие модели, опираясь на накопленные примеры. Новая версия должна показать, какую работу она делает лучше и что меняется для специалиста.

Вместе с продуктом передаём способ последовательно проверять и улучшать качество на задачах вашей команды.