𝟱 𝗞𝗲𝘀𝗮𝗹𝗮𝗵𝗮𝗻 𝗞𝗿𝗶𝘁𝗶𝘀 𝗱𝗮𝗹𝗮𝗺 𝗔𝗜 𝗘𝗻𝘁𝗲𝗿𝗽𝗿𝗶𝘀𝗲 𝗦𝗲𝗮𝗿𝗰𝗵
Tim hukum sering kali gagal dalam penggunaan pencarian AI. Mereka menganggapnya sebagai proyek IT. Padahal, ini adalah perubahan alur kerja.
Hindari lima kesalahan ini untuk menghemat waktu dan biaya.
- Kualitas Data yang Buruk Data yang buruk merusak AI. Folder yang berantakan dan hasil pemindaian yang buruk akan menghasilkan hasil yang tidak akurat.
- Audit data Anda terlebih dahulu.
- Perbaiki pola penamaan.
- Bersihkan dokumen Anda.
- Mengabaikan Orang IT berfokus pada perangkat lunak. Pengguna berfokus pada pekerjaan. Pengacara tidak akan menggunakan alat yang tidak mereka percayai.
- Libatkan pengacara sejak hari pertama.
- Cari pengguna ahli (power users) untuk memimpin.
- Buat pelatihan khusus.
- Keamanan yang Lemah Alat pencarian umum dapat membocorkan rahasia. Hal ini berisiko terhadap hak istimewa pengacara-klien (attorney-client privilege).
- Gunakan model keamanan khusus hukum.
- Uji kontrol akses.
- Catat setiap pencarian.
- Tidak Ada Integrasi Tidak ada yang menginginkan aplikasi tambahan. Alat yang terpisah akan diabaikan.
- Gunakan API.
- Masukkan fitur pencarian ke dalam email atau Teams.
- Hubungkan hasil pencarian ke file asli.
- Kurangnya Metrik Anda tidak dapat membuktikan nilai tanpa angka. Jangan menebak-nebak ROI Anda.
- Ukur waktu pencarian sebelum Anda memulai.
- Lacak upaya pencarian.
- Bandingkan angka-angka setelah peluncuran.
Keberhasilan membutuhkan lebih dari sekadar perangkat lunak. Fokuslah pada data, orang, dan keamanan.
Sumber: https://dev.to/edith_heroux_aca4c9046ef5/5-critical-mistakes-to-avoid-when-implementing-ai-driven-enterprise-search-2jom Komunitas pembelajaran opsional: https://t.me/GyaanSetuAi