ການອອກແບບສໍາລັບຕົວແທນເອກະລາດສະເຫນີຄວາມອຸກອັ່ງທີ່ເປັນເອກະລັກ. ພວກເຮົາມອບວຽກງານທີ່ສັບສົນໃຫ້ກັບ AI, ມັນຈະຫາຍໄປເປັນເວລາ 30 ວິນາທີ (ຫຼື 30 ນາທີ), ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນມັນກັບຄືນມາດ້ວຍຜົນໄດ້ຮັບ. ພວກເຮົາເບິ່ງຫນ້າຈໍ. ມັນເຮັດວຽກບໍ? ມັນ hallucinate ບໍ? ມັນໄດ້ກວດເບິ່ງຖານຂໍ້ມູນການປະຕິບັດຕາມຫຼືຂ້າມຂັ້ນຕອນນັ້ນບໍ? ໂດຍປົກກະຕິພວກເຮົາຕອບສະຫນອງຕໍ່ຄວາມກັງວົນນີ້ດ້ວຍຫນຶ່ງໃນສອງທີ່ສຸດ. ພວກເຮົາຮັກສາລະບົບເປັນ Black Box, ເຊື່ອງທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງເພື່ອຮັກສາຄວາມລຽບງ່າຍ, ຫຼືພວກເຮົາຕົກໃຈແລະສະຫນອງ Data Dump, ຖ່າຍທອດທຸກໆເສັ້ນບັນທຶກແລະການໂທ API ໃຫ້ກັບຜູ້ໃຊ້. ທັງສອງວິທີການໂດຍກົງແກ້ໄຂ nuance ທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ມີລະດັບຄວາມໂປ່ງໃສທີ່ເຫມາະສົມ. ກ່ອງດຳເຮັດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ຮູ້ສຶກວ່າບໍ່ມີອຳນາດ. Data Dump ສ້າງຕາບອດການແຈ້ງເຕືອນ, ທໍາລາຍປະສິດທິພາບຂອງຕົວແທນທີ່ສັນຍາວ່າຈະໃຫ້. ຜູ້ໃຊ້ບໍ່ສົນໃຈກະແສຂໍ້ມູນຄົງທີ່ຈົນກ່ວາບາງສິ່ງບາງຢ່າງແຕກ, ໃນຈຸດນັ້ນພວກເຂົາຂາດສະພາບການທີ່ຈະແກ້ໄຂມັນ. ພວກເຮົາຕ້ອງການວິທີການທີ່ມີການຈັດຕັ້ງເພື່ອຊອກຫາຄວາມສົມດຸນ. ໃນບົດຄວາມທີ່ຜ່ານມາຂອງຂ້ອຍ, "ການອອກແບບສໍາລັບ Agentic AI", ພວກເຮົາໄດ້ເບິ່ງອົງປະກອບການໂຕ້ຕອບທີ່ສ້າງຄວາມໄວ້ວາງໃຈ, ເຊັ່ນການສະແດງການກະທໍາທີ່ຕັ້ງໃຈຂອງ AI ລ່ວງຫນ້າ (ການສະແດງຕົວຢ່າງຄວາມຕັ້ງໃຈ) ແລະໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ຄວບຄຸມຫຼາຍປານໃດທີ່ AI ເຮັດດ້ວຍຕົວມັນເອງ (Autonomy Dials). ແຕ່ການຮູ້ວ່າອົງປະກອບໃດທີ່ຈະໃຊ້ແມ່ນພຽງແຕ່ສ່ວນຫນຶ່ງຂອງສິ່ງທ້າທາຍ. ຄໍາຖາມທີ່ຍາກກວ່າສໍາລັບນັກອອກແບບແມ່ນການຮູ້ເວລາທີ່ຈະໃຊ້ພວກມັນ. ເຈົ້າຮູ້ໄດ້ແນວໃດວ່າຊ່ວງເວລາສະເພາະໃດນຶ່ງໃນຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ 30 ວິນາທີ ຕ້ອງການການເບິ່ງຕົວຢ່າງຄວາມຕັ້ງໃຈ ແລະອັນໃດສາມາດຈັດການໄດ້ດ້ວຍການເຂົ້າບັນທຶກແບບງ່າຍໆ? ບົດຄວາມນີ້ສະຫນອງວິທີການເພື່ອຕອບຄໍາຖາມນັ້ນ. ພວກເຮົາຈະຍ່າງຜ່ານ Decision Node Audit. ຂະບວນການນີ້ໄດ້ຮັບນັກອອກແບບແລະວິສະວະກອນຢູ່ໃນຫ້ອງດຽວກັນເພື່ອວາງແຜນ logic backend ກັບສ່ວນຕິດຕໍ່ຜູ້ໃຊ້. ທ່ານຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ວິທີການກໍານົດເວລາທີ່ແນ່ນອນທີ່ຜູ້ໃຊ້ຕ້ອງການການອັບເດດກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ AI ກໍາລັງເຮັດ. ພວກເຮົາຍັງຈະກວມເອົາຕາຕະລາງຜົນກະທົບ/ຄວາມສ່ຽງທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງຂໍ້ຕັດສິນໃຈທີ່ຈະສະແດງ ແລະຮູບແບບການອອກແບບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງເພື່ອຈັບຄູ່ກັບການຕັດສິນໃຈນັ້ນ. ຊ່ວງເວລາຄວາມໂປ່ງໃສ: ຕົວຢ່າງກໍລະນີສຶກສາ ພິຈາລະນາ Meridian (ບໍ່ແມ່ນຊື່ຈິງ), ບໍລິສັດປະກັນໄພທີ່ໃຊ້ AI ຕົວແທນເພື່ອປະມວນຜົນການຮຽກຮ້ອງອຸປະຕິເຫດເບື້ອງຕົ້ນ. ຜູ້ໃຊ້ອັບໂຫລດຮູບພາບຄວາມເສຍຫາຍຂອງຍານພາຫະນະແລະລາຍງານຕໍາຫຼວດ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ຕົວແທນຫາຍໄປເປັນເວລາຫນຶ່ງນາທີກ່ອນທີ່ຈະກັບຄືນມາດ້ວຍການປະເມີນຄວາມສ່ຽງແລະຂອບເຂດການຈ່າຍເງິນທີ່ສະເຫນີ. ໃນເບື້ອງຕົ້ນ, ການໂຕ້ຕອບຂອງ Meridian ພຽງແຕ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນການຄິດໄລ່ສະຖານະພາບການຮຽກຮ້ອງ. ຜູ້ໃຊ້ມີຄວາມອຸກອັ່ງເພີ່ມຂຶ້ນ. ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ສົ່ງເອກະສານລາຍລະອຽດຈໍານວນຫນຶ່ງແລະຮູ້ສຶກບໍ່ແນ່ນອນກ່ຽວກັບວ່າ AI ໄດ້ທົບທວນຄືນບົດລາຍງານຂອງຕໍາຫຼວດ, ເຊິ່ງປະກອບດ້ວຍສະຖານະການຫຼຸດຜ່ອນ. ກ່ອງດຳສ້າງຄວາມບໍ່ໄວ້ວາງໃຈ. ການແກ້ໄຂນີ້, ທີມງານອອກແບບໄດ້ດໍາເນີນການກວດສອບ Node ການຕັດສິນໃຈ. ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ພົບເຫັນວ່າ AI ໄດ້ປະຕິບັດສາມຂັ້ນຕອນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ອີງໃສ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້, ໂດຍມີຂັ້ນຕອນຂະຫນາດນ້ອຍກວ່າຈໍານວນຫຼາຍຝັງຢູ່:
ການວິເຄາະຮູບພາບຕົວແທນໄດ້ປຽບທຽບຮູບພາບຄວາມເສຍຫາຍຕໍ່ກັບຖານຂໍ້ມູນຂອງສະຖານະການອຸປະຕິເຫດລົດປົກກະຕິເພື່ອຄາດຄະເນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການສ້ອມແປງ. ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄະແນນຄວາມຫມັ້ນໃຈ. Textual ReviewIt scanned police reports for keywords that impact on the responsibility (e.g., fault, weather condition, sobriety). ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປະເມີນຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງສະຖານະພາບທາງດ້ານກົດຫມາຍ. Policy Cross ReferenceIt ກົງກັບລາຍລະອຽດການຮຽກຮ້ອງຕໍ່ກັບເງື່ອນໄຂນະໂຍບາຍສະເພາະຂອງຜູ້ໃຊ້, ການຊອກຫາຂໍ້ຍົກເວັ້ນຫຼືຂອບເຂດຈໍາກັດການຄຸ້ມຄອງ. ນີ້ຍັງກ່ຽວຂ້ອງກັບການຈັບຄູ່ທີ່ເປັນໄປໄດ້.
ທີມງານໄດ້ຫັນຂັ້ນຕອນເຫຼົ່ານີ້ໄປສູ່ຊ່ວງເວລາທີ່ມີຄວາມໂປ່ງໃສ. ລໍາດັບການໂຕ້ຕອບໄດ້ຖືກປັບປຸງເປັນ:
ການປະເມີນຮູບພາບຄວາມເສຍຫາຍ: ການປຽບທຽບກັບ 500 ຮູບພາບຜົນກະທົບຂອງຍານພາຫະນະ. ການທົບທວນຄືນບົດລາຍງານຂອງຕໍາຫຼວດ: ການວິເຄາະຄໍາຫລັກຄວາມຮັບຜິດຊອບແລະແບບຢ່າງທາງດ້ານກົດຫມາຍ. ການກວດສອບການຄຸ້ມຄອງນະໂຍບາຍ: ການກວດສອບການຍົກເວັ້ນສະເພາະໃນແຜນການຂອງທ່ານ.
ລະບົບຍັງໃຊ້ເວລາດຽວກັນ, ແຕ່ການສື່ສານທີ່ຊັດເຈນກ່ຽວກັບການເຮັດວຽກພາຍໃນຂອງຕົວແທນໄດ້ຟື້ນຟູຄວາມຫມັ້ນໃຈຂອງຜູ້ໃຊ້. ຜູ້ໃຊ້ເຂົ້າໃຈວ່າ AI ກໍາລັງປະຕິບັດວຽກງານທີ່ສະລັບສັບຊ້ອນທີ່ມັນຖືກອອກແບບມາສໍາລັບ, ແລະພວກເຂົາຮູ້ບ່ອນທີ່ຈະເອົາໃຈໃສ່ຂອງພວກເຂົາຢ່າງແນ່ນອນວ່າການປະເມີນສຸດທ້າຍເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ການເລືອກການອອກແບບນີ້ປ່ຽນຊ່ວງເວລາຂອງຄວາມກັງວົນໄປສູ່ຊ່ວງເວລາທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບຜູ້ໃຊ້. ການນຳໃຊ້ຜົນກະທົບ/ຄວາມສ່ຽງ: ສິ່ງທີ່ພວກເຮົາເລືອກທີ່ຈະເຊື່ອງ ປະສົບການ AI ສ່ວນໃຫຍ່ບໍ່ມີການຂາດແຄນເຫດການ ແລະຂໍ້ຕັດສິນໃຈທີ່ອາດຈະຖືກສະແດງໃນລະຫວ່າງການປະມວນຜົນ. ຫນຶ່ງໃນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ສໍາຄັນຂອງການກວດສອບແມ່ນການຕັດສິນໃຈທີ່ຈະຮັກສາສິ່ງທີ່ເບິ່ງບໍ່ເຫັນ. ໃນຕົວຢ່າງ Meridian, ບັນທຶກ backend ສ້າງ 50+ ເຫດການຕໍ່ການຮຽກຮ້ອງ. ພວກເຮົາສາມາດມີຄ່າເລີ່ມຕົ້ນໃນການສະແດງແຕ່ລະເຫດການທີ່ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ຮັບການປຸງແຕ່ງເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງ UI. ແທນທີ່ຈະ, ພວກເຮົາໄດ້ນໍາໃຊ້ຕາຕະລາງຄວາມສ່ຽງເພື່ອຕັດພວກມັນ:
ເຫດການບັນທຶກ: Pinging ServerWest-2 ສໍາລັບການກວດສອບຊ້ໍາຊ້ອນ. Filter Verdict: ເຊື່ອງ. (ສະເຕກຕໍ່າ, ເຕັກນິກສູງ).
ເຫດການບັນທຶກ: ການປຽບທຽບການຄາດຄະເນການສ້ອມແປງກັບມູນຄ່າ BlueBook. Filter Verdict: ສະແດງ. (ສະເຕກສູງ, ຜົນກະທົບຕໍ່ການຈ່າຍເງິນຂອງຜູ້ໃຊ້).
ໂດຍການຕັດລາຍລະອຽດທີ່ບໍ່ຈໍາເປັນອອກ, ຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນ - ເຊັ່ນການຢັ້ງຢືນການຄຸ້ມຄອງ - ແມ່ນມີຜົນກະທົບຫຼາຍ. ພວກເຮົາສ້າງການໂຕ້ຕອບແບບເປີດ ແລະອອກແບບປະສົບການເປີດ. ວິທີການນີ້ໃຊ້ຄວາມຄິດທີ່ຄົນຮູ້ສຶກດີຂຶ້ນກ່ຽວກັບການບໍລິການເມື່ອພວກເຂົາສາມາດເຫັນວຽກງານທີ່ກໍາລັງເຮັດ. ໂດຍການສະແດງຂັ້ນຕອນສະເພາະ (ການປະເມີນ, ທົບທວນ, ກວດສອບ), ພວກເຮົາໄດ້ປ່ຽນການລໍຖ້າ 30 ວິນາທີຈາກເວລາທີ່ເປັນຫ່ວງ (“ມັນແຕກບໍ?”) ມາເປັນເວລາທີ່ຮູ້ສຶກວ່າມີສິ່ງທີ່ມີຄຸນຄ່າຖືກສ້າງຂື້ນ (“ມັນຄິດ”). ຕອນນີ້ຂໍໃຫ້ພິຈາລະນາຢ່າງລະອຽດວ່າພວກເຮົາສາມາດທົບທວນຄືນຂະບວນການຕັດສິນໃຈໃນຜະລິດຕະພັນຂອງພວກເຮົາເພື່ອກໍານົດເວລາທີ່ສໍາຄັນທີ່ຕ້ອງການຂໍ້ມູນທີ່ຊັດເຈນ. ການກວດສອບຂໍ້ຕັດສິນໃຈ ຄວາມໂປ່ງໃສລົ້ມເຫລວເມື່ອພວກເຮົາຖືວ່າມັນເປັນທາງເລືອກແບບສະໄຕລ໌ແທນທີ່ຈະເປັນຄວາມຕ້ອງການທີ່ເປັນປະໂຫຍດ. ພວກເຮົາມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະຖາມວ່າ, "UI ຄວນຈະເປັນແນວໃດ?" ກ່ອນທີ່ພວກເຮົາຈະຖາມວ່າ, "ຕົວຈິງແລ້ວຕົວແທນທີ່ຕັດສິນໃຈແມ່ນຫຍັງ?" Decision Node Audit ແມ່ນວິທີທີ່ກົງໄປກົງມາເພື່ອເຮັດໃຫ້ລະບົບ AI ເຂົ້າໃຈງ່າຍຂຶ້ນ. ມັນເຮັດວຽກໂດຍການວາງແຜນຂະບວນການພາຍໃນຂອງລະບົບຢ່າງລະມັດລະວັງ. ເປົ້າຫມາຍຕົ້ນຕໍແມ່ນເພື່ອຊອກຫາແລະກໍານົດຢ່າງຈະແຈ້ງໃນເວລາທີ່ແນ່ນອນທີ່ລະບົບຢຸດປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບທີ່ກໍານົດໄວ້ແລະແທນທີ່ຈະເລືອກໂດຍອີງໃສ່ໂອກາດຫຼືການຄາດຄະເນ. ໂດຍການສ້າງແຜນທີ່ນີ້, ຜູ້ສ້າງສາມາດສະແດງຈຸດທີ່ບໍ່ແນ່ນອນເຫຼົ່ານີ້ໂດຍກົງຕໍ່ຜູ້ທີ່ໃຊ້ລະບົບ. ນີ້ມີການປ່ຽນແປງການປັບປຸງລະບົບຈາກການເປັນຄໍາຖະແຫຼງທີ່ບໍ່ຈະແຈ້ງໄປຫາບົດລາຍງານທີ່ສະເພາະ, ເຊື່ອຖືໄດ້ກ່ຽວກັບວິທີການ AI ບັນລຸການສະຫລຸບຂອງມັນ. ນອກເຫນືອໄປຈາກກໍລະນີສຶກສາດ້ານການປະກັນໄພຂ້າງເທິງ, ບໍ່ດົນມານີ້ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັບທີມງານສ້າງຕົວແທນຈັດຊື້. ລະບົບໄດ້ທົບທວນຄືນສັນຍາຂອງຜູ້ຂາຍແລະຄວາມສ່ຽງທີ່ຖືກທຸງ. ໃນເບື້ອງຕົ້ນ, ຫນ້າຈໍສະແດງແຖບຄວາມຄືບຫນ້າງ່າຍດາຍ: "ການທົບທວນຄືນສັນຍາ." ຜູ້ໃຊ້ກຽດຊັງມັນ. ການຄົ້ນຄວ້າຂອງພວກເຮົາຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າພວກເຂົາຮູ້ສຶກເປັນຫ່ວງກ່ຽວກັບຜົນສະທ້ອນທາງກົດຫມາຍຂອງຂໍ້ທີ່ຂາດຫາຍໄປ. ພວກເຮົາແກ້ໄຂນີ້ໂດຍການດໍາເນີນການກວດສອບ Node ການຕັດສິນໃຈ. ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ລວມເອົາລາຍການກວດສອບເທື່ອລະຂັ້ນຕອນສໍາລັບການດໍາເນີນການກວດສອບນີ້ຢູ່ໃນບົດສະຫຼຸບຂອງບົດຄວາມນີ້. ພວກເຮົາໄດ້ດໍາເນີນການປະຊຸມກັບວິສະວະກອນແລະອະທິບາຍວິທີການເຮັດວຽກຂອງລະບົບ. ພວກເຮົາໄດ້ກໍານົດ "ຈຸດຕັດສິນໃຈ" — ຊ່ວງເວລາທີ່ AI ຕ້ອງເລືອກລະຫວ່າງສອງທາງເລືອກທີ່ດີ. ໃນໂຄງການຄອມພິວເຕີມາດຕະຖານ, ຂະບວນການແມ່ນຈະແຈ້ງ: ຖ້າ A ເກີດຂຶ້ນ, ຫຼັງຈາກນັ້ນ B ຈະເກີດຂຶ້ນສະເຫມີ. ໃນລະບົບ AI, ຂະບວນການມັກຈະອີງໃສ່ໂອກາດ. AI ຄິດວ່າ A ແມ່ນອາດຈະເປັນທາງເລືອກທີ່ດີທີ່ສຸດ, ແຕ່ມັນອາດຈະມີຄວາມແນ່ນອນພຽງແຕ່ 65%. ໃນລະບົບສັນຍາ, ພວກເຮົາພົບເຫັນຊ່ວງເວລາທີ່ AI ກວດເບິ່ງຂໍ້ກໍານົດຄວາມຮັບຜິດຊອບຕໍ່ກົດລະບຽບຂອງບໍລິສັດຂອງພວກເຮົາ. ມັນບໍ່ຄ່ອຍເປັນການແຂ່ງຂັນທີ່ສົມບູນແບບ. AI ຕ້ອງຕັດສິນໃຈວ່າການແຂ່ງຂັນ 90% ແມ່ນດີພໍຫຼືບໍ່. ນີ້ແມ່ນຈຸດຕັດສິນທີ່ສຳຄັນ.
ເມື່ອພວກເຮົາກໍານົດ node ນີ້, ພວກເຮົາເປີດເຜີຍມັນກັບຜູ້ໃຊ້. ແທນທີ່ຈະ "ທົບທວນສັນຍາ," ການໂຕ້ຕອບທີ່ປັບປຸງໃຫ້ເວົ້າວ່າ: "ຂໍ້ຮັບຜິດຊອບແຕກຕ່າງກັນຈາກແມ່ແບບມາດຕະຖານ. ການວິເຄາະລະດັບຄວາມສ່ຽງ." ການປັບປຸງສະເພາະນີ້ໄດ້ໃຫ້ຄວາມຫມັ້ນໃຈແກ່ຜູ້ໃຊ້. ພວກເຂົາເຈົ້າຮູ້ວ່າຕົວແທນໄດ້ກວດເບິ່ງຂໍ້ຮັບຜິດຊອບ. ພວກເຂົາເຂົ້າໃຈເຫດຜົນຂອງການຊັກຊ້າແລະໄດ້ຮັບຄວາມໄວ້ວາງໃຈວ່າການກະທໍາທີ່ຕ້ອງການແມ່ນເກີດຂື້ນຢູ່ປາຍຫລັງ. ພວກເຂົາຍັງຮູ້ບ່ອນທີ່ຈະຂຸດລົງເລິກກວ່າເມື່ອຕົວແທນສ້າງສັນຍາ. ເພື່ອກວດເບິ່ງວ່າ AI ຕັດສິນໃຈແນວໃດ, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງເຮັດວຽກຢ່າງໃກ້ຊິດກັບວິສະວະກອນ, ຜູ້ຈັດການຜະລິດຕະພັນ, ນັກວິເຄາະທຸລະກິດ, ແລະຄົນສໍາຄັນທີ່ກໍາລັງຕັດສິນໃຈ (ມັກຈະຖືກເຊື່ອງໄວ້) ທີ່ມີຜົນກະທົບຕໍ່ວິທີການເຮັດວຽກຂອງເຄື່ອງມື AI. ແຕ້ມອອກຂັ້ນຕອນທີ່ເຄື່ອງມືໃຊ້ເວລາ. ໝາຍທຸກຈຸດທີ່ຂະບວນການປ່ຽນທິດທາງ ເພາະວ່າຄວາມເປັນໄປໄດ້ແມ່ນບັນລຸໄດ້. ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ທ່ານຄວນສຸມໃສ່ຄວາມໂປ່ງໃສຫຼາຍຂຶ້ນ. ດັ່ງທີ່ສະແດງຢູ່ໃນຮູບທີ 2 ຂ້າງລຸ່ມນີ້, ການກວດສອບຂໍ້ຕັດສິນໃຈກ່ຽວກັບຂັ້ນຕອນເຫຼົ່ານີ້:
ເອົາທີມງານຮ່ວມກັນ: ເອົາເຈົ້າຂອງຜະລິດຕະພັນ, ນັກວິເຄາະທຸລະກິດ, ນັກອອກແບບ, ຜູ້ຕັດສິນໃຈທີ່ສໍາຄັນ, ແລະວິສະວະກອນທີ່ສ້າງ AI. ຕົວຢ່າງ, ຄິດກ່ຽວກັບທີມຜະລິດຕະພັນທີ່ສ້າງເຄື່ອງມື AI ທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອທົບທວນສັນຍາທາງກົດຫມາຍທີ່ສັບສົນ. ທີມງານປະກອບມີຜູ້ອອກແບບ UX, ຜູ້ຈັດການຜະລິດຕະພັນ, ນັກຄົ້ນຄວ້າ UX, ທະນາຍຄວາມທີ່ປະຕິບັດຫນ້າທີ່ເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານວິຊາ, ແລະວິສະວະກອນ backend ທີ່ຂຽນລະຫັດການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມ.
ແຕ້ມຂະບວນການທັງຫມົດ: ບັນທຶກທຸກຂັ້ນຕອນທີ່ AI ປະຕິບັດ, ຈາກການດໍາເນີນການຄັ້ງທໍາອິດຂອງຜູ້ໃຊ້ໄປຫາຜົນໄດ້ຮັບສຸດທ້າຍ. ທີມງານຢືນຢູ່ໃນກະດານຂາວແລະແຕ້ມລໍາດັບທັງຫມົດສໍາລັບຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ສໍາຄັນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ AI ຄົ້ນຫາຂໍ້ກໍານົດຄວາມຮັບຜິດຊອບໃນສັນຍາທີ່ສັບສົນ. ທະນາຍຄວາມອັບໂຫລດPDF ເປັນຫ້າສິບໜ້າ → ລະບົບຈະປ່ຽນເອກະສານໃຫ້ເປັນຂໍ້ຄວາມທີ່ສາມາດອ່ານໄດ້. → AI ສະແກນໜ້າຕ່າງໆສຳລັບຂໍ້ຮັບຜິດຊອບ. → ຜູ້ໃຊ້ລໍຖ້າ. → ບໍ່ດົນ ຫຼືນາທີຕໍ່ມາ, ເຄື່ອງມືຈະເນັ້ນຫຍໍ້ໜ້າທີ່ພົບເຫັນເປັນສີເຫຼືອງໃນສ່ວນຕິດຕໍ່ຜູ້ໃຊ້. ພວກເຂົາເຈົ້າເຮັດສິ່ງນີ້ສໍາລັບຂະບວນການເຮັດວຽກອື່ນໆຈໍານວນຫຼາຍທີ່ເຄື່ອງມືຮອງຮັບເຊັ່ນດຽວກັນ.
ຊອກຫາບ່ອນທີ່ສິ່ງທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ: ເບິ່ງແຜນທີ່ຂະບວນການສໍາລັບຈຸດໃດຫນຶ່ງທີ່ AI ປຽບທຽບທາງເລືອກຫຼືວັດສະດຸປ້ອນທີ່ບໍ່ມີການຈັບຄູ່ທີ່ສົມບູນແບບ. ທີມງານເບິ່ງກະດານຂາວເພື່ອສັງເກດເຫັນຂັ້ນຕອນທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ. ການແປງຮູບພາບເປັນຂໍ້ຄວາມປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບທີ່ເຄັ່ງຄັດ. ຊອກຫາຂໍ້ຮັບຜິດຊອບສະເພາະກ່ຽວຂ້ອງກັບການຄາດເດົາ. ທຸກໆບໍລິສັດຂຽນຂໍ້ເຫຼົ່ານີ້ແຕກຕ່າງກັນ, ດັ່ງນັ້ນ AI ຕ້ອງໄດ້ຊັ່ງນໍ້າຫນັກຫຼາຍທາງເລືອກແລະເຮັດການຄາດເດົາແທນທີ່ຈະຊອກຫາຄໍາທີ່ກົງກັນ.
ກໍານົດຂັ້ນຕອນ 'ການຄາດເດົາທີ່ດີທີ່ສຸດ': ສໍາລັບແຕ່ລະຈຸດທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ, ກວດເບິ່ງວ່າລະບົບໃຊ້ຄະແນນຄວາມຫມັ້ນໃຈ (ຕົວຢ່າງ, ມັນແນ່ນອນ 85%). ນີ້ແມ່ນຈຸດທີ່ AI ເຮັດໃຫ້ທາງເລືອກສຸດທ້າຍ. ລະບົບຕ້ອງເດົາ (ໃຫ້ຄວາມເປັນໄປໄດ້) ເຊິ່ງວັກໃດຄ້າຍກັບຂໍ້ຮັບຜິດຊອບມາດຕະຖານ. ມັນມອບຄະແນນຄວາມໝັ້ນໃຈໃຫ້ກັບການຄາດເດົາທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງມັນ. ການຄາດເດົານັ້ນແມ່ນຂໍ້ຕັດສິນ. ການໂຕ້ຕອບຕ້ອງການບອກທະນາຍຄວາມວ່າມັນແມ່ນການເນັ້ນເຖິງການຈັບຄູ່ທີ່ມີທ່າແຮງ, ແທນທີ່ຈະບອກວ່າມັນພົບຂໍ້ທີ່ຊັດເຈນ.
ກວດເບິ່ງທາງເລືອກ: ສໍາລັບແຕ່ລະຈຸດທາງເລືອກ, ຄິດໄລ່ຄະນິດສາດພາຍໃນສະເພາະຫຼືການປຽບທຽບທີ່ກໍາລັງເຮັດ (ເຊັ່ນ: ການຈັບຄູ່ສ່ວນຫນຶ່ງຂອງສັນຍາກັບນະໂຍບາຍຫຼືການປຽບທຽບຮູບພາບຂອງລົດທີ່ແຕກຫັກກັບຫ້ອງສະຫມຸດຮູບພາບລົດທີ່ເສຍຫາຍ). ວິສະວະກອນອະທິບາຍວ່າລະບົບປຽບທຽບວັກຕ່າງໆຕໍ່ກັບຖານຂໍ້ມູນຂອງຂໍ້ຮັບຜິດຊອບມາດຕະຖານຈາກກໍລະນີບໍລິສັດທີ່ຜ່ານມາ. ມັນຄິດໄລ່ຄະແນນຄວາມຄ້າຍຄືກັນຂອງຂໍ້ຄວາມເພື່ອຕັດສິນໃຈກ່ຽວກັບການແຂ່ງຂັນໂດຍອີງໃສ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້.
ຂຽນຄໍາອະທິບາຍທີ່ຊັດເຈນ: ສ້າງຂໍ້ຄວາມສໍາລັບຜູ້ໃຊ້ທີ່ອະທິບາຍຢ່າງຊັດເຈນເຖິງການປະຕິບັດພາຍໃນສະເພາະທີ່ເກີດຂື້ນໃນເວລາທີ່ AI ເຮັດການເລືອກ. ຜູ້ອອກແບບເນື້ອຫາຂຽນຂໍ້ຄວາມສະເພາະສໍາລັບປັດຈຸບັນນີ້. ຂໍ້ຄວາມທີ່ອ່ານວ່າ: ການປຽບທຽບຂໍ້ຄວາມເອກະສານກັບຂໍ້ກໍານົດຂອງບໍລິສັດມາດຕະຖານເພື່ອກໍານົດຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມຮັບຜິດຊອບ.
ປັບປຸງຫນ້າຈໍ: ເອົາຄໍາອະທິບາຍໃຫມ່ທີ່ຊັດເຈນເຫຼົ່ານີ້ເຂົ້າໄປໃນສ່ວນຕິດຕໍ່ຜູ້ໃຊ້, ແທນທີ່ຂໍ້ຄວາມທີ່ບໍ່ຊັດເຈນເຊັ່ນ "ການທົບທວນສັນຍາ." ທີມງານອອກແບບເອົາ spinner ການໂຫຼດ PDF ທົ່ວໄປ. ພວກເຂົາໃສ່ຄໍາອະທິບາຍໃຫມ່ເຂົ້າໄປໃນແຖບສະຖານະທີ່ຕັ້ງຢູ່ຂ້າງເທິງຕົວເບິ່ງເອກະສານໃນຂະນະທີ່ AI ຄິດ.
ກວດສອບຄວາມໄວ້ວາງໃຈ: ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຂໍ້ຄວາມໃນຫນ້າຈໍໃຫມ່ໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ເຫດຜົນງ່າຍໆສໍາລັບເວລາລໍຖ້າຫຼືຜົນໄດ້ຮັບ, ເຊິ່ງຄວນຈະເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາຮູ້ສຶກຫມັ້ນໃຈແລະໄວ້ວາງໃຈຫຼາຍຂຶ້ນ.
ມາຕຣິກເບື້ອງຜົນກະທົບ/ຄວາມສ່ຽງ ເມື່ອທ່ານເບິ່ງຂັ້ນຕອນຂອງ AI ຢ່າງໃກ້ຊິດ, ທ່ານຈະພົບເຫັນຫຼາຍຈຸດທີ່ມັນເລືອກ. AI ອາດຈະເຮັດໃຫ້ຫຼາຍສິບທາງເລືອກຂະຫນາດນ້ອຍສໍາລັບວຽກງານທີ່ສັບສົນດຽວ. ການສະແດງໃຫ້ພວກເຂົາທັງຫມົດສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຈໍາເປັນຫຼາຍເກີນໄປ. ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງຈັດກຸ່ມທາງເລືອກເຫຼົ່ານີ້. ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ຜົນກະທົບ / ມາຕຣິກເບື້ອງຄວາມສ່ຽງເພື່ອຄັດເລືອກເຫຼົ່ານີ້ໂດຍອີງໃສ່ປະເພດຂອງການດໍາເນີນການ AI ໄດ້. ນີ້ແມ່ນຕົວຢ່າງຂອງຜົນກະທົບ/ຄວາມສ່ຽງ matrices: ທໍາອິດ, ຊອກຫາການຕັດສິນໃຈທີ່ມີສະເຕກຕ່ໍາແລະຜົນກະທົບຕ່ໍາ. ສະເຕກຕໍ່າ / ຜົນກະທົບຕ່ໍາ
ຕົວຢ່າງ: ການຈັດໂຄງສ້າງໄຟລ໌ ຫຼືປ່ຽນຊື່ເອກະສານ. ຄວາມໂປ່ງໃສຕ້ອງການ: ໜ້ອຍທີ່ສຸດ. ການແຈ້ງການ toast subtle ຫຼືການເຂົ້າບັນທຶກພຽງພໍ. ຜູ້ໃຊ້ສາມາດຍົກເລີກການກະທຳເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ.
ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ກໍານົດການຕັດສິນໃຈທີ່ມີສະເຕກສູງແລະຜົນກະທົບສູງ. ສະເຕກສູງ / ຜົນກະທົບສູງ
ຕົວຢ່າງ: ປະຕິເສດການຮ້ອງຂໍເງິນກູ້ ຫຼື ດໍາເນີນການຊື້ຂາຍຫຼັກຊັບ. ຄວາມໂປ່ງໃສຕ້ອງການ: ສູງ. ການປະຕິບັດເຫຼົ່ານີ້ຕ້ອງການຫຼັກຖານການເຮັດວຽກ. ລະບົບຕ້ອງສະແດງໃຫ້ເຫັນເຫດຜົນກ່ອນຫຼືທັນທີທີ່ມັນປະຕິບັດ.
ພິຈາລະນາ bot ການຄ້າທາງດ້ານການເງິນທີ່ປະຕິບັດຄໍາສັ່ງຊື້ / ຂາຍທັງຫມົດຄືກັນ. ມັນປະຕິບັດການຄ້າ 5 ໂດລາທີ່ມີຄວາມໂປ່ງໃສຄືກັນກັບການຄ້າ 50,000 ໂດລາ. ຜູ້ໃຊ້ອາດຈະຕັ້ງຄໍາຖາມວ່າເຄື່ອງມືຮັບຮູ້ຜົນກະທົບຂອງຄວາມໂປ່ງໃສໃນການຊື້ຂາຍໃນຈໍານວນເງິນໂດລາຂະຫນາດໃຫຍ່ບໍ? ພວກເຂົາຕ້ອງການລະບົບເພື່ອຢຸດຊົ່ວຄາວແລະສະແດງການເຮັດວຽກຂອງມັນສໍາລັບການຊື້ຂາຍທີ່ມີສະເຕກສູງ. ການແກ້ໄຂແມ່ນເພື່ອແນະນໍາລັດການທົບທວນຄືນ Logic ສໍາລັບການເຮັດທຸລະກໍາໃດໆທີ່ເກີນຈໍານວນເງິນໂດລາສະເພາະ, ໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດເຫັນປັດໃຈທີ່ຂັບລົດການຕັດສິນໃຈກ່ອນການປະຕິບັດ. Mapping Nodes to Patterns: A Design Pattern Selection Rubric ເມື່ອທ່ານໄດ້ກໍານົດຈຸດການຕັດສິນໃຈທີ່ສໍາຄັນຂອງປະສົບການຂອງທ່ານ, ທ່ານຕ້ອງຕັດສິນໃຈວ່າຮູບແບບ UI ທີ່ໃຊ້ກັບແຕ່ລະອັນທີ່ເຈົ້າຈະສະແດງ. ໃນການອອກແບບສໍາລັບ Agentic AI, ພວກເຮົາໄດ້ນໍາສະເຫນີຮູບແບບເຊັ່ນ: Intent Preview (ສໍາລັບການຄວບຄຸມທີ່ມີສະເຕກສູງ) ແລະ Action Audit (ເພື່ອຄວາມປອດໄພຍ້ອນຫຼັງ). ປັດໃຈທີ່ຕັດສິນໃນການເລືອກລະຫວ່າງພວກມັນແມ່ນການປີ້ນກັບກັນ. ພວກເຮົາກັ່ນຕອງທຸກnode ການຕັດສິນໃຈໂດຍຜ່ານມາຕຣິກເບື້ອງຜົນກະທົບເພື່ອກໍານົດຮູບແບບທີ່ຖືກຕ້ອງ: ສະເຕກສູງ & ບໍ່ສາມາດຖອນຄືນໄດ້: ໂນດເຫຼົ່ານີ້ຕ້ອງການການສະແດງຕົວຢ່າງຄວາມຕັ້ງໃຈ. ເນື່ອງຈາກວ່າຜູ້ໃຊ້ບໍ່ສາມາດຍົກເລີກການດໍາເນີນການໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ (ເຊັ່ນ: ການລຶບຖານຂໍ້ມູນຢ່າງຖາວອນ), ຊ່ວງເວລາຄວາມໂປ່ງໃສຈະຕ້ອງເກີດຂຶ້ນກ່ອນທີ່ຈະດໍາເນີນການ. ລະບົບຕ້ອງຢຸດຊົ່ວຄາວ, ອະທິບາຍຄວາມຕັ້ງໃຈຂອງມັນ, ແລະຕ້ອງການການຢືນຢັນ. ສະເຕກສູງ & ປີ້ນກັບກັນ: ໂນດເຫຼົ່ານີ້ສາມາດອີງໃສ່ຮູບແບບການກວດສອບການປະຕິບັດ ແລະຍົກເລີກ. ຖ້າຕົວແທນຂາຍທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ຍ້າຍການນໍາໄປຫາທໍ່ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ມັນສາມາດເຮັດແບບນັ້ນໂດຍອັດຕະໂນມັດຕາບໃດທີ່ມັນແຈ້ງເຕືອນຜູ້ໃຊ້ແລະໃຫ້ປຸ່ມ Undo ໃນທັນທີ. ໂດຍການຈັດປະເພດໂຫນດຢ່າງເຂັ້ມງວດດ້ວຍວິທີນີ້, ພວກເຮົາຫຼີກເວັ້ນການ "ເຕືອນຄວາມເມື່ອຍລ້າ." ພວກເຮົາສະຫງວນການເບິ່ງຕົວຢ່າງຄວາມຕັ້ງໃຈທີ່ມີແຮງບິດສູງພຽງແຕ່ສໍາລັບຊ່ວງເວລາທີ່ບໍ່ສາມາດປີ້ນກັບກັນໄດ້ຢ່າງແທ້ຈິງ, ໃນຂະນະທີ່ອີງໃສ່ການກວດສອບການປະຕິບັດເພື່ອຮັກສາຄວາມໄວສໍາລັບທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງ.
ປີ້ນກັບກັນໄດ້ ປ່ຽນຄືນບໍ່ໄດ້ ຜົນກະທົບຕໍ່າ ປະເພດ: Auto-ExecuteUI: Passive Toast / LogEx: ການປ່ຽນຊື່ໄຟລ໌ ປະເພດ: ConfirmUI: Simple Undo optionEx: ການເກັບອີເມວ ຜົນກະທົບສູງ ປະເພດ: ReviewUI: ການແຈ້ງເຕືອນ + ທົບທວນ TrailEx: ສົ່ງສະບັບຮ່າງໃຫ້ລູກຄ້າ ປະເພດ: Intent previewUI: Modal / Explicit PermissionEx: ການລຶບເຊີບເວີ
ຕາຕະລາງ 1: ມາຕຣິກເບື້ອງຜົນກະທົບ ແລະ ການປີ້ນກັບກັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອແຜນທີ່ປັດຈຸບັນຂອງຄວາມໂປ່ງໃສຂອງທ່ານໃນການອອກແບບຮູບແບບ. ການກວດສອບຄຸນນະພາບ: "ລໍຖ້າ, ເປັນຫຍັງ?" ການທົດສອບ ທ່ານສາມາດກໍານົດຂໍ້ທີ່ມີທ່າແຮງໃນ whiteboard ໄດ້, ແຕ່ວ່າທ່ານຕ້ອງໄດ້ຮັບການກວດສອບໃຫ້ເຂົາເຈົ້າມີພຶດຕິກໍາຂອງມະນຸດ. ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງກວດສອບວ່າແຜນທີ່ຂອງທ່ານກົງກັບຮູບແບບຈິດໃຈຂອງຜູ້ໃຊ້. ຂ້ອຍໃຊ້ໂປໂຕຄອນທີ່ເອີ້ນວ່າ "ລໍຖ້າ, ເປັນຫຍັງ?" ການທົດສອບ. ຂໍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ເບິ່ງຕົວແທນເຮັດສໍາເລັດວຽກງານ. ແນະນຳເຂົາເຈົ້າໃຫ້ເວົ້າດັງໆ. ເມື່ອພວກເຂົາຖາມຄໍາຖາມ, "ລໍຖ້າ, ເປັນຫຍັງມັນເຮັດແນວນັ້ນ?" ຫຼື "ມັນຕິດຢູ່ບໍ?" ຫຼື "ມັນໄດ້ຍິນຂ້ອຍບໍ?" — ທ່ານກໍານົດເວລາ. ຄໍາຖາມເຫຼົ່ານີ້ສົ່ງສັນຍານຄວາມສັບສົນຂອງຜູ້ໃຊ້. ຜູ້ໃຊ້ຮູ້ສຶກວ່າການຄວບຄຸມຂອງພວກເຂົາເລື່ອນອອກໄປ. ຕົວຢ່າງ, ໃນການສຶກສາສໍາລັບຜູ້ຊ່ວຍການກໍານົດເວລາການດູແລສຸຂະພາບ, ຜູ້ໃຊ້ໄດ້ເບິ່ງຕົວແທນຈອງນັດ. ໜ້າຈໍນັ່ງສະຖິດເປັນເວລາສີ່ວິນາທີ. ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມຖາມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງວ່າ, "ມັນກວດເບິ່ງປະຕິທິນຂອງຂ້ອຍຫຼືທ່ານຫມໍບໍ?"
ຄຳຖາມນັ້ນເປີດເຜີຍໃຫ້ເຫັນຊ່ວງຄວາມໂປ່ງໃສທີ່ຂາດຫາຍໄປ. ລະບົບຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ແບ່ງການລໍຖ້າສີ່ວິນາທີນັ້ນອອກເປັນສອງຂັ້ນຕອນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ: "ການກວດສອບຄວາມພ້ອມຂອງທ່ານ" ຕິດຕາມດ້ວຍ "ການຊິງຄ໌ກັບຕາຕະລາງຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ." ການປ່ຽນແປງເລັກນ້ອຍນີ້ໄດ້ຫຼຸດຜ່ອນລະດັບຄວາມກັງວົນຂອງຜູ້ຊົມໃຊ້. ຄວາມໂປ່ງໃສລົ້ມເຫລວເມື່ອມັນພຽງແຕ່ອະທິບາຍການດໍາເນີນການຂອງລະບົບ. ການໂຕ້ຕອບຕ້ອງເຊື່ອມຕໍ່ຂະບວນການດ້ານວິຊາການກັບເປົ້າຫມາຍສະເພາະຂອງຜູ້ໃຊ້. ໜ້າຈໍທີ່ສະແດງ “ການກວດສອບຄວາມພ້ອມຂອງທ່ານ” ລົ້ມລົງເນື່ອງຈາກມັນຂາດບໍລິບົດ. ຜູ້ໃຊ້ເຂົ້າໃຈວ່າ AI ກໍາລັງເບິ່ງປະຕິທິນ, ແຕ່ພວກເຂົາບໍ່ຮູ້ວ່າເປັນຫຍັງ. ພວກເຮົາຕ້ອງຈັບຄູ່ການປະຕິບັດກັບຜົນໄດ້ຮັບ. ລະບົບຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ແບ່ງການລໍຖ້າສີ່ວິນາທີນັ້ນອອກເປັນສອງຂັ້ນຕອນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ທໍາອິດ, ການໂຕ້ຕອບສະແດງ "ກວດເບິ່ງປະຕິທິນຂອງເຈົ້າເພື່ອຊອກຫາເວລາເປີດ." ຈາກນັ້ນມັນອັບເດດເປັນ “ການຊິງຄ໌ກັບກຳນົດການຂອງຜູ້ໃຫ້ບໍລິການເພື່ອຮັບປະກັນການນັດໝາຍຂອງທ່ານ.” ນີ້ແມ່ນພື້ນຖານຂະບວນການດ້ານວິຊາການໃນຊີວິດຕົວຈິງຂອງຜູ້ໃຊ້. ພິຈາລະນາເປັນ AI ການຄຸ້ມຄອງສາງສໍາລັບຄາເຟທ້ອງຖິ່ນ. ລະບົບປະສົບກັບການຂາດແຄນການສະຫນອງ. ການໂຕ້ຕອບການອ່ານ "ຕິດຕໍ່ຜູ້ຂາຍ" ຫຼື "ຕົວເລືອກການທົບທວນຄືນ" ສ້າງຄວາມວິຕົກກັງວົນ. ຜູ້ຈັດການສົງໄສວ່າລະບົບກໍາລັງຍົກເລີກຄໍາສັ່ງຫຼືຊື້ທາງເລືອກທີ່ມີລາຄາແພງ. ວິທີການທີ່ດີກວ່າແມ່ນເພື່ອອະທິບາຍຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຕັ້ງໄວ້: "ການປະເມີນຜູ້ສະຫນອງທາງເລືອກເພື່ອຮັກສາຕາຕະລາງການຈັດສົ່ງວັນສຸກຂອງທ່ານ." ນີ້ບອກຜູ້ໃຊ້ຢ່າງແນ່ນອນວ່າ AI ພະຍາຍາມບັນລຸຫຍັງ. ການປະຕິບັດການກວດສອບ ທ່ານໄດ້ສໍາເລັດການກວດສອບ Node ການຕັດສິນໃຈແລະການກັ່ນຕອງບັນຊີລາຍຊື່ຂອງທ່ານໂດຍຜ່ານຜົນກະທົບແລະຄວາມສ່ຽງ. ໃນປັດຈຸບັນທ່ານມີບັນຊີລາຍຊື່ຂອງຊ່ວງເວລາທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການມີຄວາມໂປ່ງໃສ. ຕໍ່ໄປ, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງສ້າງພວກມັນຢູ່ໃນ UI. ຂັ້ນຕອນນີ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການເຮັດວຽກເປັນທີມໃນທົ່ວພະແນກຕ່າງໆ. ທ່ານບໍ່ສາມາດອອກແບບຄວາມໂປ່ງໃສດ້ວຍຕົນເອງໂດຍໃຊ້ເຄື່ອງມືອອກແບບ. ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງເຂົ້າໃຈວ່າລະບົບເຮັດວຽກຢູ່ເບື້ອງຫຼັງແນວໃດ. ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການທົບທວນຕາມເຫດຜົນ. ພົບກັບຜູ້ອອກແບບລະບົບນໍາພາຂອງທ່ານ. ເອົາແຜນທີ່ຂອງຂໍ້ການຕັດສິນໃຈຂອງທ່ານ. ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງຢືນຢັນວ່າລະບົບສາມາດແບ່ງປັນລັດເຫຼົ່ານີ້ໄດ້. ຂ້ອຍມັກຈະພົບວ່າລະບົບເຕັກນິກບໍ່ໄດ້ເປີດເຜີຍສະຖານະທີ່ແນ່ນອນທີ່ຂ້ອຍຕ້ອງການສະແດງ. ວິສະວະກອນອາດຈະເວົ້າວ່າລະບົບພຽງແຕ່ສົ່ງຄືນສະຖານະການ "ເຮັດວຽກ" ທົ່ວໄປ. ທ່ານຕ້ອງຊຸກຍູ້ໃຫ້ມີການປັບປຸງລາຍລະອຽດ. ທ່ານຕ້ອງການລະບົບເພື່ອສົ່ງແຈ້ງການສະເພາະເມື່ອມັນປ່ຽນຈາກການອ່ານຂໍ້ຄວາມໄປຫາກົດລະບຽບການກວດສອບ. ໂດຍບໍ່ມີການເຊື່ອມຕໍ່ດ້ານວິຊາການນັ້ນ, ການອອກແບບຂອງທ່ານແມ່ນເປັນໄປບໍ່ໄດ້ທີ່ຈະສ້າງ. ຕໍ່ໄປ, ເຂົ້າຮ່ວມທີມງານອອກແບບເນື້ອຫາ. ທ່ານມີເຫດຜົນດ້ານວິຊາການສໍາລັບການດໍາເນີນການຂອງ AI, ແຕ່ທ່ານຕ້ອງການຄໍາອະທິບາຍທີ່ຊັດເຈນ, ເປັນມິດກັບມະນຸດ. ວິສະວະກອນສະຫນອງຂະບວນການທີ່ຕິດພັນ, ແຕ່ຜູ້ອອກແບບເນື້ອຫາສະຫນອງວິທີການສື່ສານ. ຢ່າຂຽນຂໍ້ຄວາມເຫຼົ່ານີ້ຢ່າງດຽວ. ນັກພັດທະນາອາດຈະຂຽນ "ການປະຕິບັດຫນ້າທີ່ 402," ເຊິ່ງຖືກຕ້ອງທາງດ້ານເຕັກນິກແຕ່ບໍ່ມີຄວາມຫມາຍຕໍ່ຜູ້ໃຊ້. ຜູ້ອອກແບບອາດຈະຂຽນ "ການຄິດ", ເຊິ່ງເປັນມິດແຕ່ບໍ່ຊັດເຈນເກີນໄປ. ນັກຍຸດທະສາດເນື້ອຫາຊອກຫາຈຸດກາງທີ່ຖືກຕ້ອງ. ພວກເຂົາສ້າງປະໂຫຍກສະເພາະ, ເຊັ່ນ: "ການສະແກນຄວາມສ່ຽງຕໍ່ຄວາມຮັບຜິດຊອບ", ທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ AI ເຮັດວຽກໂດຍບໍ່ມີການສັບສົນກັບຜູ້ໃຊ້. ສຸດທ້າຍ, ທົດສອບຄວາມໂປ່ງໃສຂອງຂໍ້ຄວາມຂອງທ່ານ. ຢ່າລໍຖ້າຈົນກ່ວາຜະລິດຕະພັນສຸດທ້າຍຖືກສ້າງຂຶ້ນເພື່ອເບິ່ງວ່າຂໍ້ຄວາມເຮັດວຽກ. ຂ້ອຍເຮັດການທົດສອບການປຽບທຽບກ່ຽວກັບຕົວແບບງ່າຍໆທີ່ສິ່ງດຽວທີ່ປ່ຽນແປງແມ່ນຂໍ້ຄວາມສະຖານະພາບ. ຕົວຢ່າງ, ຂ້ອຍສະແດງກຸ່ມຫນຶ່ງ (ກຸ່ມ A) ຂໍ້ຄວາມທີ່ເວົ້າວ່າ "ຢືນຢັນຕົວຕົນ" ແລະອີກກຸ່ມ (ກຸ່ມ B) ຂໍ້ຄວາມທີ່ເວົ້າວ່າ "ການກວດສອບຖານຂໍ້ມູນຂອງລັດຖະບານ" (ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຕົວຢ່າງທີ່ສ້າງຂຶ້ນ, ແຕ່ເຈົ້າເຂົ້າໃຈຈຸດ). ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ຂ້າພະເຈົ້າຖາມພວກເຂົາວ່າ AI ມີຄວາມຮູ້ສຶກປອດໄພກວ່າ. ເຈົ້າຈະພົບເຫັນເລື້ອຍໆວ່າບາງຄໍາເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມກັງວົນ, ໃນຂະນະທີ່ຄົນອື່ນສ້າງຄວາມໄວ້ວາງໃຈ. ທ່ານຕ້ອງປະຕິບັດຄໍາສັບເປັນສິ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງການທົດສອບແລະພິສູດປະສິດທິພາບ. ວິທີການນີ້ປ່ຽນແປງຂະບວນການອອກແບບ ການດໍາເນີນການກວດສອບເຫຼົ່ານີ້ມີທ່າແຮງທີ່ຈະສ້າງຄວາມເຂັ້ມແຂງວິທີການເຮັດວຽກຮ່ວມກັນຂອງທີມງານ. ພວກເຮົາຢຸດເຊົາການມອບໄຟລ໌ການອອກແບບທີ່ຂັດແລ້ວ. ພວກເຮົາເລີ່ມໃຊ້ຕົວແບບທີ່ສັບສົນ ແລະສະເປຣດຊີດທີ່ໃຊ້ຮ່ວມກັນ. ເຄື່ອງມືຫຼັກກາຍເປັນມາຕຣິກເບື້ອງຄວາມໂປ່ງໃສ. ວິສະວະກອນ ແລະຜູ້ອອກແບບເນື້ອຫາແກ້ໄຂສະເປຣດຊີດນີ້ຮ່ວມກັນ. ພວກເຂົາເຈົ້າແຜນທີ່ລະຫັດດ້ານວິຊາການທີ່ແນ່ນອນກັບຄໍາທີ່ຜູ້ໃຊ້ຈະອ່ານ. ທີມງານຈະມີປະສົບການ friction ໃນລະຫວ່າງການທົບທວນຕາມເຫດຜົນ. ຈິນຕະນາການຜູ້ອອກແບບຖາມວິສະວະກອນວ່າ AI ຕັດສິນໃຈປະຕິເສດທຸລະກໍາທີ່ສົ່ງໃນບົດລາຍງານຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແນວໃດ. ວິສະວະກອນອາດຈະເວົ້າວ່າ backend ພຽງແຕ່ອອກລະຫັດສະຖານະທົ່ວໄປເຊັ່ນ: "Error: Missing Data". ຜູ້ອອກແບບກ່າວວ່ານີ້ບໍ່ແມ່ນຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດປະຕິບັດໄດ້ໃນຫນ້າຈໍ. ຜູ້ອອກແບບເຈລະຈາກັບວິສະວະກອນເພື່ອສ້າງ hook ດ້ານວິຊາການສະເພາະ. ວິສະວະກອນຂຽນກົດລະບຽບໃຫມ່ເພື່ອໃຫ້ລະບົບລາຍງານສິ່ງທີ່ຂາດຫາຍໄປ, ເຊັ່ນຮູບພາບໃບຮັບເງິນທີ່ຂາດຫາຍໄປ. ຜູ້ອອກແບບເນື້ອຫາເຮັດໜ້າທີ່ເປັນຜູ້ແປໃນລະຫວ່າງໄລຍະນີ້. ນັກພັດທະນາອາດຈະຂຽນສາຍທີ່ຖືກຕ້ອງທາງວິຊາການເຊັ່ນ "ການຄິດໄລ່ເກນຄວາມຫມັ້ນໃຈສໍາລັບການຈັບຄູ່ຜູ້ຂາຍ." ຜູ້ອອກແບບເນື້ອຫາແປຂໍ້ຄວາມນັ້ນເປັນປະໂຫຍກທີ່ສ້າງຄວາມໄວ້ວາງໃຈສໍາລັບຜົນໄດ້ຮັບສະເພາະ. ນັກຍຸດທະສາດຂຽນມັນໃຫມ່ເປັນ "ການປຽບທຽບລາຄາຜູ້ຂາຍໃນທ້ອງຖິ່ນເພື່ອຮັບປະກັນການຈັດສົ່ງວັນສຸກຂອງເຈົ້າ." ຜູ້ໃຊ້ເຂົ້າໃຈການປະຕິບັດແລະຜົນໄດ້ຮັບ. ທີມງານຂ້າມຫນ້າທີ່ທັງຫມົດນັ່ງຢູ່ໃນກອງປະຊຸມການທົດສອບຜູ້ໃຊ້. ພວກເຂົາເຈົ້າສັງເກດເບິ່ງບຸກຄົນທີ່ແທ້ຈິງປະຕິກິລິຍາກັບຂໍ້ຄວາມສະຖານະພາບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ເຫັນຜູ້ໃຊ້ຕື່ນຕົກໃຈເພາະໜ້າຈໍບອກວ່າ “ການດຳເນີນການຄ້າ” ບັງຄັບໃຫ້ທີມຄິດຄືນວິທີການຂອງເຂົາເຈົ້າ. ວິສະວະກອນແລະນັກອອກແບບສອດຄ່ອງກັບຄໍາສັບທີ່ດີກວ່າ. ພວກເຂົາປ່ຽນຂໍ້ຄວາມເປັນ "ການຢືນຢັນເງິນພຽງພໍ" ກ່ອນທີ່ຈະຊື້ຫຼັກຊັບ. ການທົດສອບຮ່ວມກັນຮັບປະກັນການໂຕ້ຕອບສຸດທ້າຍໃຫ້ບໍລິການທັງເຫດຜົນຂອງລະບົບແລະຄວາມສະຫງົບຂອງຈິດໃຈຂອງຜູ້ໃຊ້. ມັນຕ້ອງການເວລາທີ່ຈະລວມເອົາກິດຈະກໍາເພີ່ມເຕີມເຫຼົ່ານີ້ເຂົ້າໃນປະຕິທິນຂອງທີມງານ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຜົນໄດ້ຮັບສຸດທ້າຍຄວນຈະເປັນທີມງານທີ່ຕິດຕໍ່ສື່ສານຢ່າງເປີດເຜີຍ, ແລະຜູ້ໃຊ້ທີ່ມີຄວາມເຂົ້າໃຈດີຂຶ້ນກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ເຄື່ອງມືທີ່ໃຊ້ AI ຂອງເຂົາເຈົ້າກໍາລັງເຮັດໃນນາມຂອງພວກເຂົາ (ແລະເປັນຫຍັງ). ວິທີການປະສົມປະສານນີ້ແມ່ນພື້ນຖານຂອງການອອກແບບປະສົບການ AI ທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ຢ່າງແທ້ຈິງ. ຄວາມໄວ້ວາງໃຈແມ່ນທາງເລືອກໃນການອອກແບບ ພວກເຮົາມັກຈະເບິ່ງຄວາມໄວ້ວາງໃຈເປັນຜົນມາຈາກຄວາມຮູ້ສຶກຂອງປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້ທີ່ດີ. ມັນງ່າຍຕໍ່ການເບິ່ງຄວາມໄວ້ວາງໃຈເປັນຜົນທາງກົນຈັກຂອງການສື່ສານທີ່ຄາດເດົາໄດ້. ພວກເຮົາສ້າງຄວາມໄວ້ວາງໃຈໂດຍການສະແດງຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງໃນເວລາທີ່ເຫມາະສົມ. ພວກເຮົາທໍາລາຍມັນໂດຍການ overwhelming ຜູ້ໃຊ້ຫຼືເຊື່ອງເຄື່ອງຈັກຢ່າງສົມບູນ. ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ Decision Node Audit, ໂດຍສະເພາະສໍາລັບເຄື່ອງມື AI ຕົວແທນ ແລະຜະລິດຕະພັນ. ຊອກຫາຊ່ວງເວລາທີ່ລະບົບເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນ. ວາງແຜນຊ່ວງເວລາເຫຼົ່ານັ້ນໃຫ້ກັບ Risk Matrix. ຖ້າສະເຕກສູງ, ເປີດກ່ອງ. ສະແດງການເຮັດວຽກ. ໃນບົດຄວາມຕໍ່ໄປ, ພວກເຮົາຈະເບິ່ງວິທີການອອກແບບຊ່ວງເວລາເຫຼົ່ານີ້: ວິທີການຂຽນສໍາເນົາ, ໂຄງສ້າງ UI, ແລະຈັດການກັບຄວາມຜິດພາດທີ່ບໍ່ສາມາດຫຼີກລ່ຽງໄດ້ເມື່ອຕົວແທນໄດ້ຮັບມັນຜິດ. ເອກະສານຊ້ອນທ້າຍ: ບັນຊີລາຍການກວດສອບ Node ການຕັດສິນໃຈ ໄລຍະທີ 1: ການຕິດຕັ້ງ ແລະ ການສ້າງແຜນທີ່ ✅ ຮັບທີມງານຮ່ວມກັນ: ເອົາເຈົ້າຂອງຜະລິດຕະພັນ, ນັກວິເຄາະທຸລະກິດ, ນັກອອກແບບ,ຜູ້ຕັດສິນໃຈທີ່ສໍາຄັນ, ແລະວິສະວະກອນທີ່ສ້າງ AI. ຄໍາແນະນໍາ: ທ່ານຕ້ອງການວິສະວະກອນເພື່ອອະທິບາຍເຫດຜົນຂອງ backend ຕົວຈິງ. ຢ່າພະຍາຍາມຂັ້ນຕອນນີ້ຢ່າງດຽວ. ✅ ແຕ້ມຂະບວນການທັງໝົດ: ບັນທຶກທຸກຂັ້ນຕອນທີ່ AI ປະຕິບັດ, ຕັ້ງແຕ່ການກະທຳທຳອິດຂອງຜູ້ໃຊ້ຈົນຮອດຜົນສຸດທ້າຍ. ຄໍານິຍາມ: ຊ່ວງເວລາກະດາດຂາວມັກຈະໃຊ້ໄດ້ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການແຕ້ມຂັ້ນຕອນເບື້ອງຕົ້ນເຫຼົ່ານີ້. ໄລຍະທີ 2: ຊອກຫາເຫດຜົນທີ່ເຊື່ອງໄວ້ ✅ຊອກຫາບ່ອນທີ່ສິ່ງທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ: ເບິ່ງແຜນທີ່ຂະບວນການສໍາລັບຈຸດໃດທີ່ AI ປຽບທຽບທາງເລືອກຫຼືວັດສະດຸປ້ອນທີ່ບໍ່ມີການຈັບຄູ່ທີ່ສົມບູນແບບ. ✅ ກໍານົດຂັ້ນຕອນການຄາດເດົາທີ່ດີທີ່ສຸດ: ສໍາລັບແຕ່ລະຈຸດທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ, ກວດເບິ່ງວ່າລະບົບໃຊ້ຄະແນນຄວາມຫມັ້ນໃຈ. ຕົວຢ່າງ, ຖາມວ່າລະບົບແມ່ນ 85 ເປີເຊັນແນ່ນອນ. ນີ້ແມ່ນຈຸດທີ່ AI ເຮັດໃຫ້ທາງເລືອກສຸດທ້າຍ. ✅ ກວດເບິ່ງທາງເລືອກ: ສໍາລັບແຕ່ລະຈຸດເລືອກ, ຄິດໄລ່ຄະນິດສາດພາຍໃນສະເພາະຫຼືການປຽບທຽບທີ່ກໍາລັງເຮັດ. ຕົວຢ່າງແມ່ນການຈັບຄູ່ສ່ວນຫນຶ່ງຂອງສັນຍາກັບນະໂຍບາຍ. ຕົວຢ່າງອື່ນກ່ຽວຂ້ອງກັບການປຽບທຽບຮູບພາບຂອງລົດທີ່ແຕກຫັກກັບຫ້ອງສະຫມຸດຮູບພາບລົດທີ່ເສຍຫາຍ. ໄລຍະທີ 3: ການສ້າງປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້ ✅ ຂຽນຄໍາອະທິບາຍທີ່ຊັດເຈນ: ສ້າງຂໍ້ຄວາມສໍາລັບຜູ້ໃຊ້ທີ່ອະທິບາຍຢ່າງຊັດເຈນການດໍາເນີນການພາຍໃນສະເພາະທີ່ເກີດຂື້ນໃນເວລາທີ່ AI ເລືອກ. ຄໍານິຍາມ: ເອົາຂໍ້ຄວາມຂອງເຈົ້າໃຫ້ເປັນຈິງ. ຖ້າ AI ຈອງການປະຊຸມກັບລູກຄ້າຢູ່ຮ້ານກາເຟທ້ອງຖິ່ນ, ບອກຜູ້ໃຊ້ວ່າລະບົບກໍາລັງກວດສອບລະບົບການຈອງຄາເຟ. ✅ ອັບເດດໜ້າຈໍ: ເອົາຄຳອະທິບາຍໃໝ່ທີ່ຊັດເຈນເຫຼົ່ານີ້ເຂົ້າໃນສ່ວນຕິດຕໍ່ຜູ້ໃຊ້. ແທນທີ່ຂໍ້ຄວາມທີ່ບໍ່ຊັດເຈນເຊັ່ນ: ການທົບທວນຄືນສັນຍາກັບຄໍາອະທິບາຍສະເພາະຂອງທ່ານ. ✅ ກວດສອບຄວາມໄວ້ວາງໃຈ: ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຂໍ້ຄວາມຫນ້າຈໍໃຫມ່ໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ເຫດຜົນງ່າຍໆສໍາລັບເວລາລໍຖ້າຫຼືຜົນໄດ້ຮັບ. ນີ້ຄວນຈະເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາຮູ້ສຶກຫມັ້ນໃຈແລະໄວ້ວາງໃຈ. ຄໍາແນະນໍາ: ທົດສອບຂໍ້ຄວາມເຫຼົ່ານີ້ກັບຜູ້ໃຊ້ຕົວຈິງເພື່ອກວດສອບວ່າພວກເຂົາເຂົ້າໃຈຜົນໄດ້ຮັບສະເພາະທີ່ບັນລຸໄດ້.
