첫 번째 B2B AI 사용 사례를 선택하는 방법

데모가 아닌 작업부터 시작하세요

설득력 있는 데모는 올바른 입력 찾기, 예외 해결 및 결과 확인과 같은 작업 흐름의 비용이 많이 드는 부분을 숨기는 경우가 많습니다. 작업을 수행하는 사람들을 인터뷰하고 몇 가지 완전한 예를 관찰하십시오. 시간이 어디서 소비되었는지, 무엇이 결과를 유용하게 만드는지 기록하세요. 우리의 권장 사항은 제안된 변경 사항을 구체적인 결정으로 작성하는 것입니다. 예를 들어 AI를 통해 고객 서비스를 개선하는 대신 지원 전문가가 승인된 문서에서 답변 초안을 작성하도록 돕습니다.

위험을 사용하여 경계를 정의하십시오.

NIST는 AI 위험 관리 프레임워크를 AI 설계, 사용 및 평가에 신뢰성을 통합하기 위한 자발적 지침으로 설명합니다. 제품을 인증하는 것은 아닙니다. 초기 프로젝트의 경우 이러한 광범위한 프레임을 로컬 소유권으로 변환합니다. 즉, 누가 출력을 승인할 수 있는지, 어떤 정보가 시스템에 입력될 수 있는지, 어떤 작업에 승인이 필요한지 등이 포함됩니다. 팀이 아직 다운스트림 결과를 관찰할 수 없는 경우 초안 또는 권장 단계를 선호합니다. 사람들과 함께 있어야 하는 사례를 문서화하세요.

증거: NIST AI 위험 관리 프레임워크 [1]

측정 스코어카드 구축

모든 고려 사항을 너무 일찍 단일 점수로 결합하지 마십시오. 작업이 실패하면 매력적인 볼륨과 허용할 수 없는 결과가 발생할 수 있습니다. 완료된 작업에 대한 수요를 추정한 후 동일한 사례에 대한 정확성과 수정 시간을 측정합니다. 이 표는 게시된 벤치마크가 아닌 제안된 스코어카드입니다. 파일럿 자금 조달 여부를 결정하는 사람이 수요, 액세스 및 운영 소유권에 대한 가정을 계속 볼 수 있도록 작업 사본에 별도의 메모 열을 유지하세요.

리버서블 파일럿을 선택하세요

교체하기 전에 기존 프로세스와 함께 후보를 실행하십시오. 불완전한 입력 및 일반적인 예외를 포함한 대표적인 요청을 사용하고 결과를 판단하는 사람이 가능한 경우 결과를 생성한 시스템을 인식하지 못하도록 하십시오. 성공한 시도뿐만 아니라 포기한 시도도 기록하세요. 파일럿 후에는 범위를 확장할지, 범위를 수정할지, 중지할지 결정하세요. 정직하고 부정적인 결과는 운영 부담을 정당화할 만큼 가치가 충분하지 않은 워크플로에 대한 대규모 투자를 방지할 수 있습니다.

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