ວິທີເຮັດ AI Pilot: ຂັ້ນຕອນທົດລອງກ່ອນລົງທຶນ

ເຮັດໄມຕ້ອງເປັນ pilot ບໍ່ແມ່ນການຊື້

ຄວາມຜິດພາດທີ່ພວກເຮົາພົບເລື້ອຍທີ່ສຸດກັບໂຄງການ AI ແມ່ນການຊື້ server ກ່ອນທີ່ໃຜຈະພິສູດວ່າວຽກນັ້ນເຮັດວຽກໄດ້ແທ້. pilot ປ່ຽນລຳດັບນັ້ນ. ທ່ານທົດສອບວຽກກ່ອນ, ດ້ວຍວຽກຈິງ, ມີມາດຕະຖານທີ່ຂຽນໄວ້ຢ່າງຈະແຈ້ງວ່າແບບໃດຖືວ່າດີພໍ, ແລະ ທ່ານຈ່າຍເງິນຊື້ອຸປະກອນ ຕໍ່ເມື່ອຮູ້ແລ້ວວ່າຄຳຕອບນັ້ນຄຸ້ມຄ່າ. ຄູ່ມືນີ້ຈະອະທິບາຍຂັ້ນຕອນຕາມລຳດັບທີ່ພວກເຮົາໃຊ້ແທ້ກັບລູກຄ້າ, ບໍ່ວ່າວຽກຈະແມ່ນການອ່ານ invoice, ການຕອບຄຳຖາມຈາກຫ້ອງສະໝຸດເອກະສານ, ຫຼື ການຂຽນບົດບັນທຶກປະຊຸມ.

pilot ຖືກອອກແບບໃຫ້ນ້ອຍໂດຍເຈດຕະນາ. ມັນຄວນໃຊ້ເວລາຫຼາຍມື້ ຫຼື ສອງສາມອາທິດ, ບໍ່ແມ່ນຫຼາຍເດືອນ, ແລະ ຄວນໃຊ້ເອກະສານ ຫຼື ສຽງບັນທຶກທີ່ພະນັກງານທ່ານຜະລິດຢູ່ແລ້ວ, ບໍ່ແມ່ນຊຸດຂໍ້ມູນສາທິດ. ຖ້າຜູ້ຂາຍສະເໜີສະແດງໃຫ້ເຫັນ AI ເຮັດວຽກກັບຕົວຢ່າງຂອງເຂົາເອງ, ອັນນັ້ນບອກທ່ານໄດ້ໜ້ອຍຫຼາຍວ່າມັນຈະເຮັດວຽກແນວໃດກັບສັນຍາທີ່ສະແກນຂອງທ່ານ, ລາຍມືຂອງທ່ານ, ຫຼື ການປະສົມລາວ-ໄທ-ອັງກິດຂອງທ່ານ. ການທົດສອບດຽວທີ່ສຳຄັນແມ່ນທີ່ເຮັດກັບເນື້ອໃນຂອງທ່ານເອງ.

ຂັ້ນຕອນ 1: ເລືອກວຽກດຽວ, ບໍ່ແມ່ນທັງພະແນກ

ເລືອກວຽກດຽວທີ່ຈະແຈ້ງ, ມີຕົ້ນ ແລະ ຈົບ: "ອ່ານ invoice ຜູ້ສະໜອງເຂົ້າ spreadsheet", ບໍ່ແມ່ນ "ອັດຕະໂນມັດບັນຊີທັງພະແນກ". "ຂຽນບົດບັນທຶກຈາກການປະຊຸມບໍລິຫານປະຈຳອາທິດ", ບໍ່ແມ່ນ "ປັບປຸງການປະຊຸມ". "ຕອບຄຳຖາມພະນັກງານກ່ຽວກັບເອກະສານນະໂຍບາຍ HR", ບໍ່ແມ່ນ "ສ້າງຄັງຄວາມຮູ້". ວຽກທີ່ແຄບກວ່າ ງ່າຍກວ່າໃນການທົດສອບແບບຊື່ສັດ, ງ່າຍກວ່າໃນການອະທິບາຍໃຫ້ຄົນທີ່ເຮັດວຽກນັ້ນ, ແລະ ງ່າຍກວ່າໃນການຕັດສິນວ່າສຳເລັດ ຫຼື ລົ້ມເຫຼວ.

ເລືອກວຽກທີ່ເຮັດຊ້ຳໆ, ມີຄຳຕອບທີ່ຖືກຕ້ອງຢູ່ແລ້ວສ່ວນຫຼາຍເວລາ, ແລະ ປັດຈຸບັນກິນເວລາຄົນແທ້. ຫຼີກລ່ຽງການເລີ່ມຈາກເອກະສານທີ່ຍາກ ຫຼື ແປກປະຫຼາດທີ່ສຸດຂອງທ່ານ; ພິສູດວິທີການນີ້ກັບສິ່ງທີ່ຈັດການໄດ້ກ່ອນ, ແລ້ວຈຶ່ງຂະຫຍາຍ. ຖ້າມີຫຼາຍວຽກທີ່ເບິ່ງແລ້ວມີທ່າແຮງ, ໃຫ້ຈັດອັນດັບຕາມເວລາທີ່ພະນັກງານເສຍໄປໃນປັດຈຸບັນ ແລະ ຄວາມລະອຽດອ່ອນຂອງຂໍ້ມູນ, ແລະ ເລີ່ມຈາກອັນທີ່ມີຄ່າ ແຕ່ບໍ່ແມ່ນເນື້ອຫາລັບທີ່ສຸດຂອງທ່ານ.

ຂັ້ນຕອນ 2: ເກັບຕົວຢ່າງຈິງ 20 ຫາ 50 ອັນ

ເກັບຕົວຢ່າງຈິງຂອງ input ລະຫວ່າງ 20 ຫາ 50 ອັນ: invoice ຈິງຈາກສອງສາມເດືອນຜ່ານມາ, ສຽງບັນທຶກຈິງຈາກການປະຊຸມຈິງ, ຄຳຖາມຈິງທີ່ພະນັກງານເຄີຍຖາມ. ໃຫ້ລວມອັນທີ່ບໍ່ສະດວກເຂົ້າໄປໂດຍເຈດຕະນາ: ສະແກນທີ່ບໍ່ຈະແຈ້ງ, ຂໍ້ຄວາມຂຽນມືຢູ່ຂອບ, ສຽງບັນທຶກທີ່ມີສຽງລົບກວນ, ເອກະສານທີ່ປະສົມລາວ ແລະ ອັງກິດຢູ່ໜ້າດຽວກັນ. ຖ້າຊຸດທົດສອບຂອງທ່ານມີແຕ່ຕົວຢ່າງທີ່ງ່າຍ ແລະ ສະອາດ, pilot ຈະເບິ່ງດີກວ່າທີ່ລະບົບຈະເຮັດວຽກໄດ້ແທ້ໃນການໃຊ້ງານປະຈຳວັນ.

ສາມສິບຕົວຢ່າງສ່ວນຫຼາຍພໍແລ້ວທີ່ຈະເຫັນແບບແຜນ ໂດຍບໍ່ໃຊ້ເວລາຫຼາຍອາທິດກະກຽມ. ໜ້ອຍກວ່າສິບອັນ ບອກທ່ານໄດ້ໜ້ອຍກວ່າ "ມັນໃຊ້ໄດ້ກັບສິບອັນນີ້." ຖ້າວຽກກວມເອົາເອກະສານຫຼາຍແບບ ຫຼື ຄຳຖາມຫຼາຍແບບ, ໃຫ້ລວມຕົວຢ່າງຈາກທຸກແບບ ບໍ່ແມ່ນສະສົມແຕ່ແບບທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດ. ຮັກສາສຳເນົາຂອງຕົ້ນສະບັບ ແລະ ບັນທຶກວ່າແຕ່ລະຕົວຢ່າງມາຈາກໃສ, ເພາະທ່ານຈະຕ້ອງກວດຄຳຕອບຂອງ AI ທຽບກັບຄຳຕອບທີ່ຖືກຕ້ອງຂອງແຕ່ລະອັນ.

ຂັ້ນຕອນ 3: ຂຽນມາດຕະຖານການຜ່ານ ກ່ອນເຫັນຜົນລັບໃດໆ

ນີ້ແມ່ນຂັ້ນຕອນທີ່ຄົນມັກຂ້າມ, ແລະ ເປັນຂັ້ນຕອນທີ່ປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ pilot ກາຍເປັນການຖົກຖຽງເລື່ອງຄວາມເຫັນຕ່າງຢູ່ຕອນຫຼັງ. ກ່ອນເຮັດຫຍັງ, ຂຽນໄວ້ໃນເອກະສານທີ່ແບ່ງປັນກັນ ວ່າຄຳຕອບທີ່ຖືກຕ້ອງສຳລັບວຽກນີ້ເປັນແນວໃດ ແລະ ອັດຕາຄວາມຜິດພາດທີ່ຍອມຮັບໄດ້ແມ່ນເທົ່າໃດ. ສຳລັບລະບົບອ່ານ invoice, ຊື່ຜູ້ສະໜອງຕ້ອງຕົງກັນແທ້ບໍ, ແລະ ວັນທີຜິດໜຶ່ງມື້ ຍອມຮັບໄດ້ບໍ? ສຳລັບລະບົບຊ່ວຍເອກະສານ, ແຕ່ລະຄຳຕອບຕ້ອງອ້າງອິງໜ້າຕົ້ນສະບັບບໍ, ແລະ ຈະເຮັດແນວໃດຖ້າລະບົບບໍ່ແໜ້ນໃຈ? ສຳລັບບົດບັນທຶກປະຊຸມ, ໃຜເປັນຜູ້ອະນຸມັດຂໍ້ຄວາມສຸດທ້າຍ, ແລະ ຈະຄິດໄລ່ແນວໃດຖ້າພາດລາຍການທີ່ຕ້ອງເຮັດ?

ຕັດສິນເລື່ອງນີ້ກັບຄົນທີ່ຈະໃຊ້ຜົນລັບນັ້ນແທ້ໆໃນແຕ່ລະມື້, ບໍ່ແມ່ນພຽງຄົນທີ່ຮັບຜິດຊອບ pilot. ພະນັກງານຈັດຊື້ ແລະ ຜູ້ຈັດການ IT ຈະໃຫ້ນ້ຳໜັກກັບຄວາມຜິດພາດແຕກຕ່າງກັນ, ແລະ ຄົນທີ່ເຮັດວຽກນີ້ປະຈຳວັນ ສ່ວນຫຼາຍເຫັນຊັດທີ່ສຸດວ່າ "ດີພໍທີ່ຈະເຊື່ອ" ໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດ. ການຂຽນມາດຕະຖານໄວ້ກ່ອນທົດສອບ ຈະຢຸດບໍ່ໃຫ້ໃຜ, ລວມທັງຜູ້ຂາຍ, ຍ້າຍເກນພາຍຫຼັງທີ່ຜົນລັບອອກມາແລ້ວ.

ຂັ້ນຕອນ 4: ທົດສອບຄຽງຄູ່ກັບວິທີເກົ່າ

ແລ່ນ AI ກັບທຸກຕົວຢ່າງ ແລະ ຮັກສາວິທີເຮັດວຽກແບບປົກກະຕິ ແລະ ປັດຈຸບັນໃຫ້ແລ່ນພ້ອມກັນຢູ່ຕົວຢ່າງດຽວກັນ, ຢ່າງໜ້ອຍໃນຊ່ວງທົດສອບນີ້. ຍັງບໍ່ຕ້ອງປິດການຂະບວນການເກົ່າ. ເອົາຄຳຕອບຂອງ AI ແລະ ຄຳຕອບທີ່ຖືກຕ້ອງວາງຄຽງກັນໃນທຸກຕົວຢ່າງ ບໍ່ແມ່ນພຽງບາງອັນ, ເພື່ອໃຫ້ແບບແຜນຄວາມຜິດພາດເຫັນໄດ້ ບໍ່ແມ່ນລີ້ຢູ່ໃນຄ່າສະເລ່ຍ.

ຂັ້ນຕອນທົດສອບຄຽງຄູ່ນີ້ ຍັງເປີດເຜີຍສິ່ງທີ່ຂໍ້ສະເໜີຜູ້ຂາຍມັກບໍ່ເວົ້າເຖິງ: ທັງຂະບວນການແທ້ຈິງໃຊ້ເວລາເທົ່າໃດ, ລວມທັງການສະແກນ ຫຼື ອັບໂຫຼດ, ການລໍຖ້າຜົນລັບ, ແລະ ຄົນກວດຄືນ. ເຄື່ອງມືທີ່ປະມວນຜົນໄວ ແຕ່ຊ້າໃນການປ້ອນເອກະສານເຂົ້າໄປ ຫຼື ຜົນລັບຕ້ອງແກ້ໄຂຫຼາຍ, ອາດປະຢັດເວລາພະນັກງານໜ້ອຍກວ່າທີ່ເບິ່ງຕອນທຳອິດ.

ຂັ້ນຕອນ 5: ທວນຄວາມຜິດພາດກັບພະນັກງານທີ່ເຮັດວຽກນີ້

ນັ່ງກັບຄົນທີ່ປົກກະຕິເຮັດວຽກນີ້ ແລະ ທວນທຸກຕົວຢ່າງທີ່ຄຳຕອບ AI ຜິດ, ບໍ່ແມ່ນພຽງຄະແນນລວມ. ຂໍໃຫ້ເຂົາແຍກປະເພດຄວາມຜິດພາດ: ມັນອ່ານຕົວເລກຜິດ, ພາດລາຍການທັງໝົດ, ເຂົ້າໃຈປະໂຫຍກປະສົມລາວ-ໄທຜິດ, ຫຼື ສັບສົນກັບຮູບແບບເອກະສານທີ່ມັນບໍ່ເຄີຍເຫັນ? ຄວາມຜິດພາດບາງຢ່າງຍອມຮັບໄດ້ ຖ້າຄົນກວດກ່ອນສຳເລັດ; ອັນອື່ນແມ່ນແບບທີ່ຈະສ້າງຄວາມເສຍຫາຍແທ້ ຖ້າບໍ່ມີໃຜກວດ.

ການທວນນີ້ຍັງບອກທ່ານວ່າຄວາມຜິດພາດແມ່ນແບບທີ່ດີຂຶ້ນໄດ້ດ້ວຍເອກະສານຕົ້ນສະບັບທີ່ດີກວ່າ (ສະແກນເນີທີ່ດີກວ່າ, ແບບຟອມທີ່ຈະແຈ້ງກວ່າ) ຫຼື ແບບທີ່ເປັນຂໍ້ຈຳກັດຂອງວຽກນັ້ນເອງ. ມັນຍັງເປັນຈຸດທີ່ພະນັກງານທີ່ກັງວົນກ່ຽວກັບເຄື່ອງມື ອາດຈະເຊື່ອໃຈຂຶ້ນ ຫຼື ຍົກຄວາມກັງວົນທີ່ຄວນຮັບຟັງຂຶ້ນມາ. ບໍ່ຄວນຂ້າມຂັ້ນຕອນນີ້ ຫຼື ຫຍໍ້ໃຫ້ເປັນສະຫຼຸບຫ້ານາທີ; ມັນແມ່ນຈຸດທີ່ການຮຽນຮູ້ແທ້ຈິງສ່ວນໃຫຍ່ຈາກ pilot ເກີດຂຶ້ນ.

ຂັ້ນຕອນ 6: ຕັດສິນໃຈ go, no-go, ຫຼື ແຄບລົງ

ດ້ວຍມາດຕະຖານຈາກຂັ້ນຕອນ 3 ແລະ ການທວນຈາກຂັ້ນຕອນ 5, ໃຫ້ຕັດສິນໃຈຢ່າງຈະແຈ້ງ, ຂຽນໄວ້, ພ້ອມເຫດຜົນ: ເດີນໜ້າ, ຢຸດຢູ່ນີ້, ຫຼື ແຄບວຽກລົງໃຫ້ຢູ່ສ່ວນທີ່ໄດ້ຜົນດີ. "go" ບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າປ່ອຍເຄື່ອງມືໃຊ້ງານໂດຍບໍ່ມີຄົນເບິ່ງ; ມັນໝາຍເຖິງການເລື່ອນໄປສູ່ການນຳໃຊ້ຈິງທີ່ມີຄົນພຽງພໍກວດຜົນລັບ, ເຊິ່ງຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປຂອງໂຄງການຕ້ອງວາງແຜນໃຫ້. "no-go" ແມ່ນຜົນທີ່ຖືກຕ້ອງ ແລະ ມີປະໂຫຍດ; pilot ທີ່ສະແດງວ່າວຽກຍັງບໍ່ພ້ອມ, ໃນຂະນະທີ່ເອກະສານຈິງຍັງຢູ່ໃນມືຂອງທ່ານເອງຕະຫຼອດ, ແມ່ນ pilot ທີ່ສຳເລັດ ບໍ່ແມ່ນການເສຍເວລາ.

"ແຄບລົງ" ເກີດຂຶ້ນເລື້ອຍ ແລະ ຫຼາຍເທື່ອແມ່ນການຕັດສິນທີ່ຖືກ: ບາງທີ invoice ຈາກຜູ້ສະໜອງສາມຄົນໄດ້ຜົນດີ ສ່ວນທີ່ເຫຼືອບໍ່ໄດ້, ດັ່ງນັ້ນທ່ານກໍ່ນຳໃຊ້ຈິງກັບສາມຄົນນັ້ນ ແລະ ຍັງທົດສອບສ່ວນອື່ນຕໍ່ໄປ. ຫຼີກລ່ຽງຄຳຕັດສິນທີ່ບໍ່ຈະແຈ້ງແບບ "ສ່ວນໃຫຍ່ດີ, ໄປຕໍ່ເລີຍ" ໂດຍບໍ່ມີຂອບເຂດທີ່ແທ້ຈິງ; ມັນມັກກາຍເປັນການເພິ່ງເຄື່ອງມືທີ່ບໍ່ມີໃຜທົດສອບຢ່າງຖືກຕ້ອງ ສຳລັບກໍລະນີທີ່ແທ້ຈິງເຂົ້າສູ່ການໃຊ້ງານ.

ຂັ້ນຕອນ 7: ຕໍ່ຕອນນີ້ ຈຶ່ງຄິດເລື່ອງ server

ການຄິດຂະໜາດ ແລະ ຊື້ server ມາຫຼັງ pilot ສຳເລັດ, ບໍ່ແມ່ນກ່ອນ. ຮອດຈຸດນີ້ ທ່ານຮູ້ແລ້ວວ່າລະບົບຕ້ອງຈັດການຂໍ້ມູນຫຼາຍປານໃດ, ຕ້ອງການບັນຊີຈັກຄົນ, ແລະ ວຽກນີ້ຕ້ອງເຮັດວຽກຕໍ່ເມື່ອອິນເຕີເນັດດັບບໍ, ເຊິ່ງປ່ຽນວ່າລະບົບສ່ວນຕົວແບບ on-premises ເໝາະສົມບໍ; ເບິ່ງຄູ່ມືຂອງພວກເຮົາກ່ຽວກັບ AI ສ່ວນຕົວ ທຽບກັບ AI cloud ສຳລັບການຕັດສິນໃຈນັ້ນ. ຖ້າ server ສ່ວນຕົວເບິ່ງແລ້ວເໝາະ, ການຕິດຕັ້ງ ແລະ ດູແລ server AI ອະທິບາຍວ່າການຕິດຕັ້ງ ແລະ ການບຳລຸງຮັກສາຫຼາຍເດືອນຕໍ່ມາມີຫຍັງແດ່.

pilot ເອງ ບໍ່ຕ້ອງການອຸປະກອນສະເພາະທີ່ຊື້ລ່ວງໜ້າ. pilot ສ່ວນຫຼາຍແລ່ນໄດ້ຢູ່ຄອມພິວເຕີທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ ຫຼື ການຕັ້ງຄ່າຊົ່ວຄາວແບບປານກາງ, ເຊິ່ງເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງເຫດຜົນທີ່ວ່າການເຮັດ pilot ກ່ອນ, ບໍ່ແມ່ນການຊື້ກ່ອນ, ຊ່ວຍປົກປ້ອງງົບປະມານຂອງທ່ານ.

ຄວາມຜິດພາດທີ່ພວກເຮົາພົບເລື້ອຍ

ທົດສອບກັບຕົວຢ່າງສາທິດທີ່ສະອາດຂອງຜູ້ຂາຍ ແທນທີ່ຈະເປັນເອກະສານຈົ່ງຂອງທ່ານເອງ. ຂ້າມການຂຽນມາດຕະຖານການຜ່ານ ແລະ ຕັດສິນຜົນລັບດ້ວຍຄວາມຮູ້ສຶກລວມໆພາຍຫຼັງ. ແລ່ນ pilot ຄົນດຽວແທນທີ່ຈະເຮັດກັບພະນັກງານທີ່ເຮັດວຽກນີ້ປະຈຳວັນ, ເຮັດໃຫ້ຄວາມກັງວົນທາງປະຕິບັດຂອງເຂົາເຈົ້າເກີດຂຶ້ນພຽງຫຼັງນຳໃຊ້ຈິງແລ້ວ. ທົດສອບພຽງສິບຕົວຢ່າງ ຫຼື ພຽງອັນທີ່ງ່າຍ, ແລ້ວພາດແບບແຜນຄວາມຜິດພາດທີ່ຈະເຫັນໄດ້ຢູ່ສາມສິບ ຫຼື ຫ້າສິບ. ປ່ອຍໃຫ້ຜົນ "ສ່ວນໃຫຍ່ດີ" ເລື່ອນໄປສູ່ການນຳໃຊ້ຈິງ ໂດຍບໍ່ໄດ້ກຳນົດວ່າ "ດີ" ໝາຍເຖິງຫຍັງເປັນຕາອັກສອນ. ແລະ ຊື້ server ກ່ອນເຮັດສິ່ງເຫຼົ່ານີ້, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຄວາມສູນເສຍທີ່ຫຼີກລ່ຽງໄດ້ ກາຍເປັນຄວາມສູນເສຍທີ່ເຫັນໄດ້ຊັດ.

ຈຸດເລີ່ມຕົ້ນ

ຖ້າຍັງບໍ່ແນ່ໃຈວ່າຈະ pilot ວຽກໃດກ່ອນ, ການປະເມີນຄວາມພ້ອມ AI ຂອງພວກເຮົາ ຊ່ວຍຊອກຫາຕົວຢ່າງທີ່ດີຈາກຂະບວນການ ແລະ ຂໍ້ມູນຂອງທ່ານເອງ. ຖ້າວຽກກ່ຽວຂ້ອງກັບເອກະສານ ຫຼື ສຽງບັນທຶກພາສາລາວໂດຍສະເພາະ, ອ່ານ ສິ່ງທີ່ຕ້ອງທົດສອບກ່ອນເຊື່ອ AI ກັບພາສາລາວ ຄຽງຄູ່ກັບຄູ່ມືນີ້, ເພາະຄຳແນະນຳເລື່ອງການເກັບຕົວຢ່າງບາງອັນຢູ່ທີ່ນັ້ນ ຄ້າຍກັບຂັ້ນຕອນ 2 ຢູ່ນີ້. ແລະ ເມື່ອ pilot ສຳເລັດກັບວຽກທີ່ມີເອກະສານຫຼາຍ, ລະບົບຊ່ວຍເອກະສານ AI ສ່ວນຕົວ ອະທິບາຍວ່າການນຳໃຊ້ຈິງຂອງລະບົບແບບນີ້ປົກກະຕິມີຫຍັງແດ່.