Em primeiro lugar, dar conclusões que podem ser utilizadas para a tomada de decisões
A amostragem manual permite julgamento complexo, mas pode haver cobertura e diferenças limitadas entre diferentes inspetores de massa; o AI pode processar um grande número de gravações de texto e áudio em uma base contínua, mas é afetado por erros tipográficos, contextuais, de regras e de modelos. A combinação lógica é que o AI é telas por regras e riscos, revisando manualmente comparações graves, de baixa confiança, aleatórias e de apelos de amostra, e então atualiza as regras e classificações com os resultados das revisões.
Que condições precisam ser identificadas antes de se fazer o julgamento?
A mesma questão pode ter respostas diferentes em diferentes fases de negócio, dados e projetos. Sugere-se que as seguintes condições sejam verificadas e que as descobertas comuns na web sejam incorporadas em seus próprios projetos.
Ordem de adiantamento sugerida
Primeiro, vamos ser claros sobre o alvo e a fronteira.
Regras uniformes de controlo de qualidade, provas e classificação séria.
Dependência da Chave de Validação
Os resultados da máquina são comparados com as conclusões do manual, utilizando sessões históricas.
Desenvolvimento de resultados avaliáveis
Define uma amostra de risco, amostragem aleatória e fila de revisão manual.
Certifique-se de decidir o próximo passo com os resultados reais.
Redações mensais não dão conta de declarações erradas, recursos e resultados operacionais.
Como é que entendes isso no negócio?
Por exemplo, o sistema pode identificar plenamente se as informações necessárias foram dadas e localizar as evidências para sentenças específicas; por exemplo, com base em julgamentos baseados em contexto, como “falha em serviço”, candidatos e evidências são apresentados e confirmados pelo examinador de qualidade em uma sessão completa. Os exemplos não representam o desempenho de um determinado cliente, e as conclusões reais precisam ser verificadas em conjunto com o volume de negócios da empresa, amostra, sistema e limites de responsabilidade.
O poço mais fácil de pisar.
A calibração manual é interrompida imediatamente após a AI ser ativada.
Castigando diretamente os funcionários com notas de máquina.
As regras de controlo de qualidade apenas não têm definição de nome.
Como devemos acabar recebendo e confirmando?
As empresas devem ver tanto a cobertura, detecção de problemas graves, mau-entendido, revisão manual, resultado de reclamações e efeito corretivo para determinar se os controlos de qualidade AI realmente melhorar as operações.
Ao se preparar para comunicar com fornecedores ou equipes internas, recomenda-se que processos atuais, amostras representativas, sistemas existentes, tempo de planejamento e níveis de orçamento sejam trazidos. Primeiro, os itens desconhecidos são claramente marcados, e então a decisão é tomada de usar diagnósticos, PoC, projetos de alcance fixo ou pesquisa e desenvolvimento em curso, que é geralmente mais confiável do que uma demanda direta por um preço e duração sem fronteiras.