Практичний підхід до впровадження штучного інтелекту у ваш продукт
Ми повинні переконатися, що наші досягнення в галузі штучного інтелекту мають реальний вплив, а не просто привертають увагу, — вважає Тамар Берковичі (Tamar Bercovici), віце-президентка з інжинірингу в компанії Box. Вона ділиться трьома порадами, що мають допомогти закласти фундамент для масштабного практичного впровадження інновацій у продукти.
Розвиток технологій штучного інтелекту досяг переломного моменту — те, що колись було чимось з області наукової фантастики, здається, стало досяжним за одну ніч.
Перед обличчям цих масштабних змін, коли ми намагаємося швидко скоригувати плани і перерозподілити ресурси, технологічні лідери мають забезпечити, аби їхні зусилля приносили реальні результати, а не лише кричущі заголовки.
1. Зосередьтеся на своїх користувачах
Штучний інтелект зараз в тренді, але, на відміну від нещодавніх циклів ажіотажу, природна мова і можливості великих мовних моделей (LLM) мають потенціал для широкого впливу на широкий спектр продуктів. Але додавання ШІ до добре функціонуючого продукту тільки заради того, щоб бути в тренді, лише заплутує користувачів.
Перш ніж впроваджувати ШІ, запитайте себе, чи вирішує він проблеми або заповнює прогалини. Щоб знайти правильні можливості, зосередьтеся на своїх користувачах. Подумайте, як ШІ може покращити їхній досвід, не порушуючи при цьому вашу продуктову стратегію. Шукайте взаємодії, які б виграли від інтерфейсу природною мовою, або ручні робочі процеси, які ШІ міг би оптимізувати.
Хорошим прикладом є Airbnb. Шукаючи житло, користувачі фільтрують такі параметри, як діапазон цін або кількість спалень. Проста заміна звичайного прапорця на запит ШІ не дасть нічого нового і, можливо, створить більш громіздкий і ненадійний інтерфейс. Але навіть за наявності декількох фільтрів не завжди легко знайти те, що ви шукаєте. І навіть маючи понад 100 категорій фільтрів, людям не часно вдається знайти саме те, що їм потрібно. Саме тут здатність штучного інтелекту розуміти нюанси природної мови може змінити ситуацію. Завдяки ШІ-пошуку ви можете запропонувати безмежні можливості для кастомізації.
На що слід звернути увагу: Створити переконливу демонстраційну версію з використанням нового ШІ відносно просто, а от створити придатний для використання продукт набагато складніше. Плануйте ітеративний процес отримання зворотного зв’язку від користувачів і припускайте, що вам доведеться багато чому навчитися, коли справа дійде до створення по-справжньому цінного продукту.
2. Не надто захоплюйтесь тонким настроюванням власної моделі
Однією з найцікавіших особливостей останньої хвилі ШІ є його здатність до гіперкастомізації. Те, що раніше вимагало людського розуміння нюансів і намірів, тепер можна оцифрувати і зробити доступним у широких масштабах.
Але не дозволяйте своєму захопленню технологією стати на заваді всьому, що ви знаєте про практичну розробку продуктів. Хоча тонке настроювання моделі на замовлення може здатися привабливим, це форма передчасної оптимізації, яка обмежує вас у виборі ще до того, як ви визначите, чи підходить ваш продукт для конкретного випадку. Тонке настроювання ШІ-моделі передчасно сповільнює швидкість ітерацій і збільшує витрати на обслуговування, що в кінцевому підсумку уповільнює швидкість впровадження інновацій.
Тож як ви створюєте персоналізований досвід? Вся справа в підказці. Підказка — це чудове місце, щоб задати тон взаємодії: впевненість, культурні або галузеві корективи, голос вашого бренду та багато іншого. Переконайтеся, що ви передали всю служебну інформацію, яку хочете, щоб модель використовувала. Подумайте, який контекст вам потрібно створити для нового працівника, щоб виконати це завдання, і включіть його у свою інструкцію.
Такий підхід дає вам гнучкість для ітерацій та адаптації в міру того, як розвивається технологія, що лежить в основі, і розуміння того, як її використовувати. Рівень опрацьованості структури підказки в кінцевому підсумку стане ключовим диференціатором вашого продукту.
На що слід звернути увагу: ШІ-моделі схожі на чорні скриньки — ви вводите запит і отримуєте відповідь. Навіть незначні зміни можуть призвести до значних змін у якості! Налагодьте процес перевірки якості з самого початку, щоб ефективно оцінювати покращення та швидко виявляти погіршення.
3. Створіть основу для швидких інновацій
Не відставайте від сучасного запаморочливого темпу, забезпечивши свою команду здатністю до швидкої ітерації. Але якщо ви хочете розвивати дух інновацій, дозвояючи кожному займатися лише своєю справою, це може швидко обернутися проти вас.
Переконайтеся, що ви починаєте з міцного фундаменту, створивши ШІ-платформу, яка забезпечить розробникам прокладений шлях, сприяючи як швидким ітераціям, так і узгодженості в продукті. Подумайте про стандартизацію щодо санкціонованих постачальників і моделей, фундаментальну структуру підказок, якісний підхід до тестування, а також базові шаблони і можливості для вилучення релевантних даних із загальних джерел даних, які слугуватимуть контекстом у підказках.
На що слід звернути увагу: Незважаючи на те, що існує багато проблем, які може спростити ШІ-платформа, не варто надмірно захоплюватися централізацією. Пам’ятайте — справа не в технології, а в тому, як її впровадити в продукт. Команди, які володіють певним аспектом вашого продукту, найкраще підходять для визначення та ітерації відповідних варіантів використання. Надайте можливість кожному члену вашої команди розробників успішно впроваджувати ШІ у свою сферу діяльності.
Якщо ви витратите час на роздуми про те, де штучний інтелект може принести найбільшу користь вашим користувачам, застосуєте кастомізацію та диференціацію при створенні підказок, а також створите прокладений шлях для інновацій у сфері ШІ у вашому продукті, ви зможете впроваджувати практичні інновації у сфері ШІ — як зараз, так і в майбутньому.
За матеріалами InformationWeek.
Ілюстрація: shutterstock.com
|
