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커뮤니케이션을 위한 AI 로드맵은 작업, 데이터, 책임에서 시작되어야 합니다. 특정 용도를 선택하고 필요한 제어를 정의하며 검증을 포함한 전체 작업을 측정합니다. 도구 구입 자체가 팀의 변화를 의미하지는 않습니다.
가능한 용도는 인터뷰 준비, 종합, 각도 탐색, 형식 조정 또는 연구 지원 등 다양합니다. 그들의 관심은 상황에 따라 다릅니다. 사실이 민감하거나 오류를 감지하기 어려운 경우 빠르게 생성하는 작업을 제어하는 데 비용이 많이 들 수 있습니다.
실제 작업을 관찰하세요
진단에서는 정보 수집, 분석, 작성, 검증, 확인 및 보급 등 결과물의 단계를 조사해야 합니다. 반복, 불필요한 기다림, 판단이 결정적인 순간을 식별합니다. 일부 어려움은 자동화 부족이 아니라 제대로 정의되지 않은 프로세스에서 비롯됩니다.
작업을 수행하는 사람들과의 인터뷰는 예외 사항을 이해하는 데 도움이 됩니다. 겉보기에 표준적인 보고서에는 기밀 정보나 암묵적인 약속이 포함될 수 있습니다. 재구성으로 인해 예약의 의미가 바뀔 수 있습니다. 이러한 요소는 용도 선택에 포함되어야 합니다.
이점 및 제어 가능성 평가
예상되는 이점은 시간, 탐색 품질 또는 콘텐츠 접근성과 관련될 수 있습니다. 제어 가능성은 오류가 발생하기 전에 오류를 발견하고 수정하는 능력을 말합니다. 유용하지만 제어하기가 어렵기 때문에 더 까다로운 장치가 필요합니다.
CNIL은 시스템에 도입되는 데이터의 사용과 데이터를 규제할 것을 권장합니다. NIST는 생성적 AI 위험을 관리하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 커뮤니케이션 팀의 경우 이러한 벤치마크는 허용되는 데이터, 이를 교정하는 사람, 파일럿 범위 밖에 남아 있는 작업 등 구체적인 선택으로 해석됩니다. [1] (FR) [2]
제한된 드라이버 구축
조종사는 충분히 정의된 작업 유형과 관련되어야 합니다. 초기 상황, 기간, 관계자 및 평가 기준을 명시합니다. 테스트에서는 초안 생성 속도뿐만 아니라 전체 결과를 비교합니다.
예를 들어 팀에서는 이미 여러 형식으로 검증된 콘텐츠의 적용을 테스트할 수 있습니다. 그녀는 사실, 한계 및 어조를 준수하는지 확인합니다. 지시, 수정 및 검증 시간을 측정합니다. 컨트롤이 이득을 취소하는 경우 속도에 대한 인상에만 근거하여 성공을 선언하기보다는 사용을 검토해야 합니다.
팀 학습 보존
자동화는 주제를 이해할 기회를 줄이면서 시간을 절약할 수 있습니다. 따라서 로드맵은 기술 전달과 오류 논의를 제공해야 합니다. 사람들은 제안이 수락되거나 거부되는 이유를 설명할 수 있어야 합니다.
탐색적 사용은 최종 판단을 위임하지 않고 옵션을 확장할 때 특히 유용할 수 있습니다. 팀은 이의제기, 가능한 구조 또는 누락된 질문을 요청한 다음 자신의 지식을 바탕으로 이러한 제안을 검토할 수 있습니다. 값은 출력을 자동으로 수락하는 것이 아니라 이 상호 작용에서 비롯됩니다.
사실에 근거한 연장 결정
조종사의 보고서는 사용이 유용한 작업, 관찰된 오류, 필요한 점검 및 피해야 하는 상황을 나타냅니다. 이로 인해 실험이 연장, 수정 또는 중단될 수 있습니다. 이 세 가지 결정은 타당합니다.
도구와 사용 조건이 발전하기 때문에 로드맵은 여전히 수정 가능합니다. 무엇보다도 지속 가능한 역량을 구축해야 합니다. 즉, 수행할 작업에 따라 용도를 선택하고, 그 한계를 알고, 조직과 관련된 작업에 대해 명확하게 할당된 인간 책임을 유지해야 합니다.