julián medina

応用AI

AI で自動化する最初のプロセスを選択する方法

Julián Medina 著 · SourcingUp ディレクター、CommerceUp 作成者

私は、アクセス可能な情報、検証可能な結果、修正可能なエラーを備えた頻繁なプロセスを選択しました。通常、最適な開始点は、現在のパフォーマンスを測定できる範囲の狭いタスクです。

完了した作業ごとにタスクを比較する

ビジネス上の回答の準備、問い合わせの整理、提案の比較も同様の機会のように思えるかもしれません。選択するには、エラーの頻度、準備時間、レビュー、および結果を記録します。タスクに 10 分かかるのに、情報収集に 2 時間かかる場合、問題は生成前にあります。この観察により、何が自動化されるべきかが変わります。

決める例

チームが空き状況に関する問い合わせを受け取り、特別な契約についても交渉すると想像してください。現在のソースを使用して可用性ドラフトを準備すると、チェックしやすい出力が得られます。条件を交渉するには、例外を解釈し、約束する必要があります。私は、提出物を承認する責任者と一緒に草案から始めます。これは選択の一例であり、節約を約束するものではありません。

進歩を可能にするテスト

同じプロセスのよくあるケースと困難なケースを集めました。私はチームに、黙ってバグを修正せずに結果を評価するように依頼しました。どのデータが欠落していたのか、どの程度の介入が必要だったかを記録します。テストを設計した人が準備した場合にのみ結果が機能する場合でも、その人の知識を共有プロセスに変換する必要があります。

それを実践するには

この見た目はどこから来たのでしょうか?

ガイドはJulián Medina。提案されたシナリオは例示的なものです。これらは顧客の測定結果を表すものではありません。 ソーシングアップでの私の仕事