Đánh giá mức độ sẵn sàng của AI: 7 bước kiểm tra trước khi ra mắt

Một bản demo AI hoạt động được không phải là một sản phẩm hoàn chỉnh.

Bản demo chứng minh một mô hình hoạt động trong điều kiện hoàn hảo. Một sản phẩm phải hoạt động trong điều kiện thực tế.

Người dùng thực tế sẽ đưa vào những dữ liệu đầu vào lộn xộn. Họ sử dụng công cụ lặp đi lặp lại. Họ làm tăng chi phí. Họ yêu cầu phản hồi nhanh chóng.

Để chuyển từ một bản demo sang một sản phẩm, bạn cần một quy trình đánh giá mức độ sẵn sàng của tính năng AI.

Hãy thực hiện bảy bước kiểm tra này trước khi bạn ra mắt:

    1. Xác định công việc Đừng bắt đầu với mô hình. Hãy bắt đầu với nhiệm vụ. Chính xác thì AI sẽ làm công việc gì? Nhiệm vụ đó có nhạy cảm hay mang tính lặp lại không? Tóm tắt nội dung là rủi ro thấp. Đưa ra đề xuất giá cả là rủi ro cao. Hãy xác định công việc trước khi bạn chọn trí tuệ nhân tạo.
    1. Chọn lộ trình mô hình phù hợp Bạn không cần mô hình mạnh nhất cho mọi yêu cầu. Hãy sử dụng cơ chế điều hướng (routing) để tiết kiệm tiền bạc và thời gian. • Các tác vụ thông thường: Sử dụng mô hình nhanh và rẻ. • Các tác vụ phức tạp: Sử dụng mô hình suy luận (reasoning model). • Các tác vụ nhạy cảm: Chuyển cho con người xử lý. • Các tác vụ thất bại: Sử dụng lộ trình dự phòng (fallback path).
    1. Đo lường chi phí trên mỗi tác vụ thành công Chi phí cho mỗi lần gọi API có thể gây hiểu lầm. Một lần gọi rẻ tiền nhưng thường xuyên thất bại thì thực tế lại rất đắt đỏ. Hãy tính toán chi phí để đạt được một kết quả thành công. Điều này bao gồm cả việc thử lại (retries), chỉnh sửa và sự kiểm duyệt của con người. Hãy lập kế hoạch cho ba cấp độ: thử nghiệm (pilot), bình thường và tăng trưởng.
    1. Thiết kế cấu trúc prompt Sử dụng prompt caching để giảm độ trễ (latency). Để làm được điều này, hãy tách biệt ngữ cảnh ổn định (stable context) khỏi dữ liệu đầu vào biến đổi (variable input). Nội dung ổn định bao gồm các quy tắc sản phẩm và hướng dẫn hệ thống. Nội dung biến đổi bao gồm dữ liệu người dùng. Nếu prompt của bạn thay đổi mỗi lần, bạn sẽ mất đi lợi ích của việc caching.
    1. Thiết kế quy trình kiểm duyệt của con người Kiểm duyệt không phải là một lưới an toàn. Nó là một phần trong quy trình làm việc của bạn. Hãy quyết định khi nào con người cần can thiệp. • AI soạn thảo, con người phê duyệt. • AI phân loại, con người kiểm tra các trường hợp ngoại lệ (edge cases). • AI đề xuất, logic quyết định. Nếu không có ai chịu trách nhiệm tại điểm kiểm duyệt, tính năng đó chưa sẵn sàng.
    1. Xây dựng các phương án dự phòng đáng tin cậy Các mô hình có thể thất bại. Các yêu cầu có thể bị chặn. Chi phí có thể chạm ngưỡng giới hạn. Sản phẩm của bạn phải xử lý những khoảnh khắc này một cách khéo léo. Đừng hiển thị các lỗi mơ hồ hoặc im lặng. Một phương án dự phòng tốt sẽ đặt câu hỏi làm rõ hoặc giải thích lý do tại sao yêu cầu không thể hoàn thành.
    1. Thiết lập các quy tắc truy cập nghiêm ngặt Xác định những gì AI có thể đọc và những gì nó có thể viết. Biết rõ công cụ nào nó có thể gọi và dữ liệu nào là cấm truy cập. Điều này áp dụng cho cả sản phẩm nội bộ và nội dung web bên ngoài của bạn. AI không bao giờ được phép có quyền truy cập không xác định.

Một tính năng AI được coi là sẵn sàng khi bạn có thể giải thích được nhiệm vụ, chi phí, điểm kiểm duyệt và hành vi dự phòng.

Những tính năng AI tốt nhất không phải là những tính năng có mô hình hào nhoáng nhất. Chúng là những tính năng vẫn hoạt động ổn định trong đời thực.

Source: https://dev.to/ascentinnovate/the-ai-feature-readiness-review-7-checks-before-ai-reaches-customers-122e

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi