Come iniziare con l'AI in azienda: scegliere un problema invece di uno strumento

Innanzitutto, descrivi il lavoro che desideri migliorare

Un'azienda può iniziare acquistando strumenti e finire senza cambiare il modo in cui funziona. La domanda che preferisco porre è un’altra: quale compito si ripete, chi lo svolge e cosa impedisce di risolverlo meglio? Questa descrizione ci obbliga a parlare di business.

Prendiamo il confronto tra preventivi. Il risultato utile non è un riassunto elegante. Significa essere in grado di vedere prodotti equivalenti, quantità, termini e condizioni e identificare quali informazioni mancano per prendere una decisione. Se non lo definiamo prima, è difficile valutare cosa restituisce l'IA.

Un primo esercizio: confrontare i fornitori

1. Scegli i documenti che puoi utilizzare. Ho raccolto i preventivi e le condizioni rilevanti per quell'acquisto.
2. Ho definito il formato di output. Ad esempio, una tabella con prodotto, quantità, valuta, termine e riferimento al documento di origine.
3. Rendi esplicita l’incertezza. Ho chiesto che i campi mancanti fossero contrassegnati e che le condizioni di fornitori diversi non fossero mescolate.
4. Controlla il risultato. Una persona confronta i dati con l'originale prima di decidere.

Questo è un esempio di pratica, non un risultato attribuito a un cliente. È anche il tipo di problema aziendale che affrontiamo al mio Corso di intelligenza artificiale per le aziende.

Come fai a sapere se il primo utilizzo funziona?

Ho misurato l'intero processo: preparazione, generazione, revisione e correzioni. Confronta quanto lavoro era necessario prima, quanti errori compaiono e se il risultato ti aiuta a decidere. Una bozza veloce che richiede una revisione più lunga potrebbe non rappresentare un miglioramento.

Ho ripetuto l'esercizio con diversi documenti. Un buon risultato in un singolo test non è sufficiente per capire in quali condizioni funziona. Da registrare anche i casi falliti: compaiono norme che non erano ancora chiare.

Quando fare il passo successivo?

Quando il team è in grado di spiegare cosa fa lo strumento, da dove ottiene le informazioni e chi convalida l'output, ha una base per espandere l'ambito. Puoi convertire l'ordine in un'istruzione riutilizzabile o considerare un'integrazione. Se ogni tentativo dipende dall'improvvisazione, è consigliabile organizzare prima quel lavoro.

L'esperienza si accumula quando lasciamo qualcosa di appreso nel processo. Nel mio lavoro con l’intelligenza artificiale, questa continuità mi interessa tanto quanto lo strumento che utilizziamo. Il prossimo passo è capire ciò di cui un agente ha bisogno per partecipare a un'operazione reale.