Pertama, memberikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk memutuskan-membuat
Contoh manual memungkinkan penilaian kompleks, tapi cakupan dan perbedaan terbatas mungkin ada di antara inspektur massa yang berbeda; AI dapat memproses sejumlah besar teks dan rekaman audio secara terus menerus, tetapi dipengaruhi oleh tipografi, kontekstual, aturan dan model errors. Kombinasi logikal adalah layar dengan aturan dan risiko, secara manual meninjau serius, rendah-keyakinan, perbandingan acak, pengulangan, dan sampel memohon, dan kemudian memperbarui aturan dan peringkat dengan hasil.
Kondisi apa yang perlu diidentifikasi sebelum penghakiman dibuat?
Pertanyaan yang sama mungkin memiliki jawaban yang berbeda di bawah berbagai bisnis, data, dan fase proyek. Hal ini disarankan agar kondisi berikut diperiksa dan bahwa temuan yang sama di web dimasukkan ke dalam proyek mereka sendiri.
Perintah yang disarankan dari muka
Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.
Aturan kontrol kualitas seragam, bukti dan peringkat serius.
Dependence Kunci Validasi
Hasil mesin dibandingkan dengan kesimpulan manual, menggunakan sesi sejarah.
Pengembangan hasil yang dapat dipertimbangkan
Mengatur contoh risiko, contoh acak dan antrian tinjauan manual.
Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.
Redaksi bulanan melewatkan laporan yang salah, banding dan hasil operasional.
Bagaimana kau memahaminya dalam bisnis yang sebenarnya?
Sebagai contoh, sistem dapat sepenuhnya mengidentifikasi apakah informasi yang diperlukan telah diberikan dan menemukan bukti untuk kalimat tertentu; sebagai contoh, mengandalkan konteks berbasis penilaian seperti "kegagalan dalam pelayanan", kandidat dan bukti disajikan dan dikonfirmasi oleh penguji kualitas dalam sesi penuh. Contoh tidak mewakili kinerja klien tertentu, dan kesimpulan yang sebenarnya perlu diverifikasi dalam konjunsi dengan volume bisnis perusahaan sendiri, sampel, sistem, dan batas-batas kewajiban.
Lubang termudah untuk melangkah.
Kalibrasi manual dihentikan segera setelah AI on line.
Langsung menghukum karyawan dengan skor mesin.
Aturan pemeriksaan kualitas hanya tidak memiliki definisi nama.
Bagaimana kita bisa menerima dan mengkonfirmasinya?
Perusahaan harus melihat kedua cakupan, deteksi masalah serius, salah pernyataan, tinjauan manual, hasil keluhan dan efek yang benar untuk menentukan apakah pemeriksaan kualitas AI benar-benar memperbaiki operasi.
Ketika mempersiapkan untuk berkomunikasi dengan pemasok atau tim internal, disarankan bahwa proses saat ini, contoh perwakilan, sistem yang ada, perencanaan tingkat waktu dan anggaran akan dibawa. Pertama, item yang tidak diketahui jelas ditandai, dan kemudian keputusan dibuat untuk menggunakan diagnosis, PoC, proyek jangkauan tetap atau penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung, yang biasanya lebih dapat diandalkan daripada permintaan langsung untuk harga dan durasi tanpa batas.