Đầu tiên, đưa ra kết luận có thể sử dụng cho việc đưa ra quyết định
Mẫu tài liệu bằng tay cho phép sự phán đoán phức tạp, nhưng có thể bị hạn chế và khác biệt về việc bảo vệ và các giám mục đại diện khác nhau; AI có thể xử lý một số lớn văn bản và băng ghi âm một cách liên tục, nhưng bị ảnh hưởng bởi các cấu trúc lỗi ngữ cảnh, quy tắc và mô hình. Sự kết hợp lý là màn hình theo quy tắc và rủi ro, xem xét nghiêm trọng, tự tin thấp, so sánh ngẫu nhiên và các bản thu thập mẫu, và sau đó cập nhật các quy tắc và đánh giá với kết quả của các kết quả xem xét.
Cần phải nhận ra tình trạng nào trước khi phán xét?
Câu hỏi này có thể có những câu trả lời khác nhau dưới những công việc khác nhau, dữ liệu và các giai đoạn dự án, đề nghị kiểm tra những điều kiện sau đây và những phát hiện phổ biến trên web được kết hợp vào các dự án riêng của họ.
Thứ tự ứng trước đã đề nghị
Trước hết, chúng ta sẽ rõ mục tiêu và biên giới.
Đồng phục điều khiển các quy tắc, bằng chứng và xếp hạng nghiêm trọng.
Kiểm tra & phụ thuộc chính
Kết quả của máy được so sánh với kết luận của cuốn hướng dẫn sử dụng các buổi học lịch sử.
Phát triển những kết quả đáng đánh giá
Đặt một mẫu rủi ro, lấy mẫu ngẫu nhiên và xếp hàng xem xét thủ công.
Hãy chắc chắn rằng bạn sẽ quyết định bước tiếp theo với kết quả thực sự.
Hàng tháng trời, những vụ tái phạm không được báo cáo về những lời phát biểu sai lầm, kháng cáo và kết quả hoạt động.
Làm sao anh hiểu được trong ngành thực sự?
Chẳng hạn, hệ thống có thể nhận ra rõ ràng thông tin cần thiết đã được đưa ra và xác định những bằng chứng cho các câu cụ thể; chẳng hạn, dựa vào những phán xét dựa trên ngữ cảnh như “sự hài lòng trong dịch vụ, ứng viên và bằng chứng được trình bày và xác nhận bởi người kiểm tra chất lượng trong một phiên họp toàn bộ. Ví dụ không đại diện hiệu suất của một khách hàng cụ thể, và kết luận thực sự cần phải được kiểm tra với số lượng kinh doanh của riêng doanh, mẫu, hệ thống và giới hạn trách nhiệm.
Cái hố dễ dàng nhất để bước lên.
Sự cân nhắc bằng tay đã dừng lại ngay sau khi AI đang trên đường dây.
Trực tiếp trừng phạt nhân viên với điểm số máy móc.
Ngân phiếu chất lượng quy tắc chỉ không có định nghĩa tên.
Chúng ta nên kết thúc thế nào khi nhận được và xác nhận điều này?
Các doanh nghiệp nên xem cả tin tức, phát hiện ra những vấn đề nghiêm trọng, phát hiện sai, xem xét thủ công, kết quả của khiếu nại và hiệu quả sửa chữa để xác định liệu việc kiểm tra chất lượng AI có thực sự cải thiện hoạt động không.
Khi chuẩn bị để giao tiếp với nhà cung cấp hoặc các đội nội bộ, đề nghị các tiến trình đại diện, hệ thống hiện tại, lên kế hoạch thời gian và ngân sách. thứ nhất, những vật dụng chưa được biết đến rõ ràng được đánh dấu, và sau đó quyết định sử dụng các chẩn đoán, PoC, dự án cố định tầm nhìn hoặc nghiên cứu và phát triển, thường đáng tin cậy hơn là nhu cầu trực tiếp cho một mức giá và thời gian không biên giới.