5 ข้อผิดพลาดร้ายแรงในการใช้ AI Enterprise Search
ทีมกฎหมายมักจะล้มเหลวในการใช้ AI ค้นหาข้อมูล เพราะพวกเขามองว่ามันเป็นเพียงโปรเจกต์ด้าน IT แต่แท้จริงแล้วมันคือการเปลี่ยนแปลงกระบวนการทำงาน (workflow)
หลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดทั้ง 5 ประการนี้เพื่อประหยัดทั้งเวลาและงบประมาณ
- คุณภาพข้อมูลต่ำ ข้อมูลที่แย่จะทำลายประสิทธิภาพของ AI โฟลเดอร์ที่จัดระเบียบไม่ดีและการสแกนเอกสารที่ไม่มีคุณภาพจะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ผิดพลาด
- ตรวจสอบข้อมูลของคุณก่อนเป็นอันดับแรก
- ปรับปรุงรูปแบบการตั้งชื่อ
- ทำความสะอาดเอกสารของคุณ
- ละเลยบุคลากร ฝ่าย IT มุ่งเน้นที่ซอฟต์แวร์ แต่ผู้ใช้งานมุ่งเน้นที่เนื้องาน ทนายความจะไม่ใช้เครื่องมือที่พวกเขาไม่ไว้วางใจ
- ดึงทนายความเข้ามามีส่วนร่วมตั้งแต่วันแรก
- ค้นหาผู้ใช้งานที่เชี่ยวชาญ (power users) เพื่อเป็นผู้นำ
- จัดการฝึกอบรมเฉพาะทาง
- ความปลอดภัยอ่อนแอ เครื่องมือค้นหาทั่วไปอาจทำให้ความลับรั่วไหล ซึ่งเสี่ยงต่อการละเมิดสิทธิความลับระหว่างทนายความและลูกความ (attorney-client privilege)
- ใช้โมเดลความปลอดภัยที่ออกแบบมาเพื่อสายงานกฎหมายโดยเฉพาะ
- ทดสอบการควบคุมการเข้าถึง
- บันทึกประวัติการค้นหาทุกครั้ง
- ขาดการเชื่อมต่อ (No Integration) ไม่มีใครอยากใช้แอปพลิเคชันเพิ่มขึ้นอีกตัว เครื่องมือที่แยกส่วนกันมักจะถูกละเลย
- ใช้ APIs
- นำระบบค้นหาไปไว้ใน email หรือ Teams
- เชื่อมโยงผลลัพธ์ไปยังไฟล์ต้นฉบับ
- ขาดการวัดผล คุณไม่สามารถพิสูจน์ความคุ้มค่าได้หากไม่มีตัวเลข อย่าคาดเดา ROI ของคุณเอง
- วัดระยะเวลาการค้นหาก่อนเริ่มโครงการ
- ติดตามจำนวนครั้งในการค้นหา
- เปรียบเทียบตัวเลขหลังจากเริ่มใช้งาน
ความสำเร็จต้องการมากกว่าแค่ซอฟต์แวร์ จงให้ความสำคัญกับข้อมูล บุคลากร และความปลอดภัย
Source: https://dev.to/edith_heroux_aca4c9046ef5/5-critical-mistakes-to-avoid-when-implementing-ai-driven-enterprise-search-2jom Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi