Belief Systemの分析 · 更新日 .
コミュニケーションのための AI ロードマップは、タスク、データ、責任から始める必要があります。特定の用途を選択し、必要な管理を定義し、検証を含む作業全体を測定します。ツールを購入すること自体は、チームの変革を構成するものではありません。
インタビューの準備、合成、角度の探求、形式の適応、または研究支援など、考えられる用途は数多くあります。彼らの関心は状況によって異なります。タスクを簡単に生成しても、事実が機密であるかどうか、またはエラーの検出が難しいかどうかを制御するのにコストがかかる可能性があります。
実際の作業を見学する
診断では、情報収集、分析、作成、検証、検証、配布という成果物の段階を調査する必要があります。繰り返し、不必要な待ち時間、判断が決定的な瞬間を特定します。一部の問題は、自動化の欠如ではなく、プロセスの定義が不十分であることが原因で発生します。
作業を実行する人々へのインタビューは、例外を理解するのに役立ちます。一見標準的なレポートには、機密情報や暗黙の約束が含まれている場合があります。再定式化により、予約の意味が変わる可能性があります。これらの要素は用途の選択に組み込まれなければなりません。
利点と制御性を評価する
期待される利点は、時間、探索の質、またはコンテンツのアクセシビリティに関係する場合があります。制御性とは、エラーが影響を与える前にエラーを見つけて修正する能力を指します。便利ですが制御が難しい場合は、より要求の厳しいデバイスが必要になります。
CNIL は、システムに導入されるデータの使用とデータを規制することを推奨しています。 NIST は、生成的な AI リスクを管理するためのフレームワークを提供します。コミュニケーション チームにとって、これらのベンチマークは、どのデータが許可されるか、誰が校正するか、パイロットの範囲外に残るタスクは何かなど、具体的な選択に変換されます。 [1] (FR) [2]
限定されたドライバーを構築する
パイロットは、十分に定義された種類の作業に関連している必要があります。初期状況、期間、関係者、評価基準を指定します。テストでは、最初のドラフトの生成速度だけでなく、完全な結果が比較されます。
たとえば、チームは、いくつかの形式ですでに検証されているコンテンツの適応をテストできます。彼女は事実、制限、論調への準拠をチェックします。指導、修正、検証にかかる時間を測定します。コントロールによってゲインが打ち消される場合は、速度の印象のみに基づいて成功したと宣言するのではなく、使用方法を検討する必要があります。
チーム学習を維持する
自動化により、トピックを理解する機会が減りながら時間を節約できます。したがって、ロードマップでは、スキルの伝達とエラーについての議論を提供する必要があります。人々は、提案が承認または拒否される理由を説明できなければなりません。
探索的使用は、最終的な判断を委ねることなく選択肢を広げる場合に特に役立ちます。チームは、反対意見、考えられる構造、または不足している質問を求め、自分たちの知識に基づいてこれらの提案を検討できます。値は、出力を自動的に受け入れることからではなく、この対話から得られます。
事実に基づいて延長を決定する
パイロットのレポートには、この使用が役立つタスク、観察されたエラー、必要なチェック、およびそれを回避する必要がある状況が示されます。実験の延長、変更、中止につながる可能性があります。これら 3 つの決定は正当です。
ツールや使用条件は進化するため、ロードマップは引き続き改訂可能です。何よりも、持続可能な能力を確立する必要があります。達成すべき作業に応じて用途を選択し、その限界を理解し、組織に関係するものに対して明確に割り当てられた人間の責任を維持する必要があります。