స్వయంప్రతిపత్త ఏజెంట్ల కోసం రూపకల్పన ఒక ప్రత్యేకమైన నిరాశను అందిస్తుంది. మేము క్లిష్టమైన పనిని AIకి అందజేస్తాము, అది 30 సెకన్లు (లేదా 30 నిమిషాలు) అదృశ్యమవుతుంది, ఆపై అది ఫలితంతో తిరిగి వస్తుంది. మేము స్క్రీన్ వైపు చూస్తాము. ఇది పని చేసిందా? అది భ్రాంతి కలిగించిందా? ఇది సమ్మతి డేటాబేస్ని తనిఖీ చేసిందా లేదా ఆ దశను దాటవేసిందా? మేము సాధారణంగా ఈ ఆందోళనకు రెండు తీవ్రతలలో ఒకదానితో ప్రతిస్పందిస్తాము. మేము సిస్టమ్ను బ్లాక్ బాక్స్గా ఉంచుతాము, సరళతను కొనసాగించడానికి ప్రతిదీ దాచిపెడతాము లేదా మేము భయపడి డేటా డంప్ను అందిస్తాము, ప్రతి లాగ్ లైన్ మరియు API కాల్ను వినియోగదారుకు ప్రసారం చేస్తాము. వినియోగదారులకు ఆదర్శ స్థాయి పారదర్శకతను అందించడానికి అవసరమైన సూక్ష్మభేదాన్ని ఏ విధానం నేరుగా ప్రస్తావించదు. బ్లాక్ బాక్స్ వినియోగదారులను శక్తిహీనంగా భావిస్తుంది. డేటా డంప్ నోటిఫికేషన్ అంధత్వాన్ని సృష్టిస్తుంది, ఏజెంట్ అందించడానికి వాగ్దానం చేసిన సామర్థ్యాన్ని నాశనం చేస్తుంది. వినియోగదారులు ఏదైనా విరిగిపోయే వరకు స్థిరమైన సమాచార ప్రసారాన్ని విస్మరిస్తారు, ఆ సమయంలో దాన్ని సరిదిద్దడానికి వారికి సందర్భం ఉండదు. సమతుల్యతను కనుగొనడానికి మాకు వ్యవస్థీకృత మార్గం అవసరం. నా మునుపటి కథనం, “ఏజెంటిక్ AI కోసం రూపకల్పన”లో, AI యొక్క ఉద్దేశిత చర్యను ముందుగా చూపడం (ఇంటెంట్ ప్రివ్యూలు) మరియు AI దాని స్వంత (ఆటానమీ డయల్స్)పై వినియోగదారులకు నియంత్రణను ఇవ్వడం వంటి నమ్మకాన్ని పెంపొందించే ఇంటర్ఫేస్ ఎలిమెంట్లను మేము చూశాము. కానీ ఏ మూలకాలను ఉపయోగించాలో తెలుసుకోవడం సవాలులో ఒక భాగం మాత్రమే. వాటిని ఎప్పుడు ఉపయోగించాలో తెలుసుకోవడం డిజైనర్లకు కష్టమైన ప్రశ్న. 30-సెకన్ల వర్క్ఫ్లో ఏ నిర్దిష్ట క్షణానికి ఇంటెంట్ ప్రివ్యూ అవసరం మరియు సాధారణ లాగ్ ఎంట్రీతో ఏది నిర్వహించబడుతుందో మీకు ఎలా తెలుస్తుంది? ఈ వ్యాసం ఆ ప్రశ్నకు సమాధానం ఇవ్వడానికి ఒక పద్ధతిని అందిస్తుంది. మేము డెసిషన్ నోడ్ ఆడిట్ ద్వారా నడుస్తాము. ఈ ప్రక్రియ వినియోగదారు ఇంటర్ఫేస్కు బ్యాకెండ్ లాజిక్ను మ్యాప్ చేయడానికి డిజైనర్లు మరియు ఇంజనీర్లను ఒకే గదిలో ఉంచుతుంది. AI ఏమి చేస్తుందో వినియోగదారుకు నవీకరణ అవసరమైన ఖచ్చితమైన క్షణాలను ఎలా గుర్తించాలో మీరు నేర్చుకుంటారు. మేము ఇంపాక్ట్/రిస్క్ మ్యాట్రిక్స్ను కూడా కవర్ చేస్తాము, ఇది ఏ నిర్ణయ నోడ్లను ప్రదర్శించాలో మరియు ఆ నిర్ణయంతో జత చేయడానికి ఏదైనా అనుబంధిత డిజైన్ నమూనాను ప్రాధాన్యతనివ్వడంలో సహాయపడుతుంది. పారదర్శకత మూమెంట్స్: ఒక కేస్ స్టడీ ఉదాహరణ ప్రారంభ ప్రమాద క్లెయిమ్లను ప్రాసెస్ చేయడానికి ఏజెంట్ AIని ఉపయోగించే మెరిడియన్ (అసలు పేరు కాదు) అనే బీమా కంపెనీని పరిగణించండి. వినియోగదారు వాహనం దెబ్బతిన్న ఫోటోలను మరియు పోలీసు నివేదికను అప్లోడ్ చేస్తారు. ఏజెంట్ రిస్క్ అసెస్మెంట్ మరియు ప్రతిపాదిత చెల్లింపు పరిధితో తిరిగి వచ్చే ముందు ఒక నిమిషం పాటు అదృశ్యమవుతుంది. ప్రారంభంలో, మెరిడియన్ యొక్క ఇంటర్ఫేస్ క్లెయిమ్ స్థితిని లెక్కించడాన్ని చూపుతుంది. వినియోగదారులు నిరుత్సాహానికి గురయ్యారు. వారు అనేక వివరణాత్మక పత్రాలను సమర్పించారు మరియు AI పోలీసు నివేదికను కూడా సమీక్షించిందా లేదా అనే దాని గురించి అనిశ్చితంగా భావించారు, ఇందులో ఉపశమన పరిస్థితులు ఉన్నాయి. బ్లాక్ బాక్స్ అపనమ్మకాన్ని సృష్టించింది. దీన్ని పరిష్కరించడానికి, డిజైన్ బృందం డెసిషన్ నోడ్ ఆడిట్ను నిర్వహించింది. AI మూడు విభిన్నమైన, సంభావ్యత-ఆధారిత దశలను, అనేక చిన్న దశలను పొందుపరిచిందని వారు కనుగొన్నారు:
చిత్ర విశ్లేషణ రిపేర్ ఖర్చును అంచనా వేయడానికి ఏజెంట్ డ్యామేజ్ ఫోటోలను సాధారణ కార్ క్రాష్ దృశ్యాల డేటాబేస్తో పోల్చారు. ఇది కాన్ఫిడెన్స్ స్కోర్ను కలిగి ఉంది. Textual ReviewIt బాధ్యతను ప్రభావితం చేసే కీలక పదాల కోసం పోలీసు నివేదికను స్కాన్ చేసింది (ఉదా., తప్పు, వాతావరణ పరిస్థితులు, నిగ్రహం). ఇందులో చట్టపరమైన స్థితి యొక్క సంభావ్యత అంచనా ఉంటుంది. పాలసీ క్రాస్ రిఫరెన్స్, మినహాయింపులు లేదా కవరేజ్ పరిమితుల కోసం వెతుకుతున్న వినియోగదారు నిర్దిష్ట పాలసీ నిబంధనలతో దావా వివరాలతో సరిపోలింది. ఇందులో సంభావ్య సరిపోలిక కూడా ఉంది.
బృందం ఈ దశలను పారదర్శకత క్షణాలుగా మార్చింది. ఇంటర్ఫేస్ సీక్వెన్స్ దీనికి అప్డేట్ చేయబడింది:
నష్టం ఫోటోలను అంచనా వేయడం: 500 వాహన ప్రభావ ప్రొఫైల్లతో పోల్చడం. పోలీసు నివేదికను సమీక్షించడం: బాధ్యత కీలకపదాలు మరియు చట్టపరమైన పూర్వాపరాలను విశ్లేషించడం. పాలసీ కవరేజీని ధృవీకరించడం: మీ ప్లాన్లో నిర్దిష్ట మినహాయింపుల కోసం తనిఖీ చేస్తోంది.
సిస్టమ్ ఇప్పటికీ అదే సమయాన్ని తీసుకుంది, కానీ ఏజెంట్ యొక్క అంతర్గత పనితీరు గురించి స్పష్టమైన కమ్యూనికేషన్ వినియోగదారు విశ్వాసాన్ని పునరుద్ధరించింది. AI దాని కోసం రూపొందించిన సంక్లిష్టమైన పనిని చేస్తుందని వినియోగదారులు అర్థం చేసుకున్నారు మరియు తుది అంచనా సరికానిదిగా అనిపిస్తే వారి దృష్టిని ఎక్కడ కేంద్రీకరించాలో వారికి తెలుసు. ఈ డిజైన్ ఎంపిక ఆందోళన యొక్క క్షణం వినియోగదారుతో కనెక్షన్ యొక్క క్షణంగా మార్చబడింది. ఇంపాక్ట్/రిస్క్ మ్యాట్రిక్స్ని వర్తింపజేయడం: మనం దాచడానికి ఎంచుకున్నది చాలా AI అనుభవాలకు ప్రాసెసింగ్ సమయంలో ప్రదర్శించబడే ఈవెంట్లు మరియు డెసిషన్ నోడ్ల కొరత లేదు. ఆడిట్ యొక్క అత్యంత క్లిష్టమైన ఫలితాలలో ఒకటి ఏది కనిపించకుండా ఉంచాలో నిర్ణయించడం. మెరిడియన్ ఉదాహరణలో, బ్యాకెండ్ లాగ్లు ఒక్కో దావాకు 50+ ఈవెంట్లను రూపొందించాయి. UIలో భాగంగా ప్రాసెస్ చేయబడినందున మేము ప్రతి ఈవెంట్ను ప్రదర్శించడానికి డిఫాల్ట్ అయ్యి ఉండవచ్చు. బదులుగా, మేము వాటిని కత్తిరించడానికి రిస్క్ మ్యాట్రిక్స్ని వర్తింపజేసాము:
లాగ్ ఈవెంట్: పింగింగ్ సర్వర్రిడెండెన్సీ చెక్ కోసం వెస్ట్-2. ఫిల్టర్ తీర్పు: దాచు. (తక్కువ వాటాలు, అధిక సాంకేతికత).
లాగ్ ఈవెంట్: మరమ్మతు అంచనాను బ్లూబుక్ విలువతో పోల్చడం. ఫిల్టర్ తీర్పు: చూపించు. (అధిక వాటాలు, వినియోగదారు చెల్లింపులను ప్రభావితం చేస్తాయి).
అనవసరమైన వివరాలను కత్తిరించడం ద్వారా, కవరేజ్ ధృవీకరణ వంటి ముఖ్యమైన సమాచారం మరింత ప్రభావం చూపుతుంది. మేము ఓపెన్ ఇంటర్ఫేస్ని సృష్టించాము మరియు ఓపెన్ అనుభవాన్ని రూపొందించాము. ఈ విధానం ప్రజలు పనిని చూడగలిగినప్పుడు సేవ గురించి మెరుగ్గా భావించే ఆలోచనను ఉపయోగిస్తుంది. నిర్దిష్ట దశలను (అంచనా, సమీక్షించడం, ధృవీకరించడం) చూపడం ద్వారా, మేము 30-సెకన్ల నిరీక్షణను చింతించాల్సిన సమయం (“ఇది విరిగిపోయిందా?”) నుండి విలువైనది సృష్టించబడుతున్నట్లుగా భావించే సమయానికి మార్చాము (“ఇది ఆలోచిస్తోంది”). స్పష్టమైన సమాచారం అవసరమయ్యే కీలక క్షణాలను గుర్తించడానికి మా ఉత్పత్తులలో నిర్ణయం తీసుకునే ప్రక్రియను ఎలా సమీక్షించవచ్చో ఇప్పుడు నిశితంగా పరిశీలిద్దాం. డెసిషన్ నోడ్ ఆడిట్ మేము దానిని క్రియాత్మక అవసరంగా కాకుండా శైలి ఎంపికగా పరిగణించినప్పుడు పారదర్శకత విఫలమవుతుంది. మేము “UI ఎలా ఉండాలి?” అని అడిగే ధోరణిని కలిగి ఉన్నాము. మేము అడిగే ముందు, "ఏజెంట్ వాస్తవానికి ఏమి నిర్ణయిస్తారు?" డెసిషన్ నోడ్ ఆడిట్ అనేది AI సిస్టమ్లను సులభంగా అర్థం చేసుకోవడానికి ఒక సరళమైన మార్గం. ఇది సిస్టమ్ యొక్క అంతర్గత ప్రక్రియను జాగ్రత్తగా మ్యాప్ చేయడం ద్వారా పని చేస్తుంది. సిస్టమ్ దాని సెట్ నియమాలను అనుసరించడం ఆపివేసే ఖచ్చితమైన క్షణాలను కనుగొనడం మరియు స్పష్టంగా నిర్వచించడం ప్రధాన లక్ష్యం మరియు బదులుగా అవకాశం లేదా అంచనా ఆధారంగా ఎంపిక చేస్తుంది. ఈ నిర్మాణాన్ని మ్యాప్ చేయడం ద్వారా, సృష్టికర్తలు ఈ అనిశ్చితి పాయింట్లను నేరుగా సిస్టమ్ని ఉపయోగించే వ్యక్తులకు చూపగలరు. ఇది సిస్టమ్ అప్డేట్లను అస్పష్టమైన స్టేట్మెంట్ల నుండి AI దాని ముగింపుకు ఎలా చేరుకుందనే దాని గురించి నిర్దిష్ట, విశ్వసనీయ నివేదికలకు మారుస్తుంది. పైన పేర్కొన్న బీమా కేస్ స్టడీతో పాటు, నేను ఇటీవల ప్రొక్యూర్మెంట్ ఏజెంట్ను రూపొందించే బృందంతో కలిసి పనిచేశాను. సిస్టమ్ విక్రేత ఒప్పందాలను సమీక్షించింది మరియు నష్టాలను ఫ్లాగ్ చేసింది. వాస్తవానికి, స్క్రీన్ ఒక సాధారణ ప్రోగ్రెస్ బార్ను ప్రదర్శిస్తుంది: “ఒప్పందాలను సమీక్షించడం.” వినియోగదారులు దీన్ని అసహ్యించుకున్నారు. తప్పిపోయిన నిబంధన యొక్క చట్టపరమైన చిక్కుల గురించి వారు ఆందోళన చెందుతున్నారని మా పరిశోధన సూచించింది. మేము డెసిషన్ నోడ్ ఆడిట్ నిర్వహించడం ద్వారా దీనిని పరిష్కరించాము. ఈ ఆర్టికల్ ముగింపులో ఈ ఆడిట్ నిర్వహించడానికి నేను దశల వారీ చెక్లిస్ట్ని చేర్చాను. మేము ఇంజనీర్లతో ఒక సెషన్ను నిర్వహించాము మరియు సిస్టమ్ ఎలా పనిచేస్తుందో వివరించాము. మేము "నిర్ణయ పాయింట్లు" గుర్తించాము - AI రెండు మంచి ఎంపికల మధ్య ఎంచుకోవాల్సిన క్షణాలు. ప్రామాణిక కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామ్లలో, ప్రక్రియ స్పష్టంగా ఉంటుంది: A జరిగితే, B ఎల్లప్పుడూ జరుగుతుంది. AI సిస్టమ్లలో, ప్రక్రియ తరచుగా అవకాశంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. AI బహుశా A అనేది ఉత్తమ ఎంపిక అని భావిస్తుంది, కానీ అది 65% ఖచ్చితంగా ఉండవచ్చు. కాంట్రాక్ట్ సిస్టమ్లో, మా కంపెనీ నిబంధనలకు విరుద్ధంగా AI బాధ్యత నిబంధనలను తనిఖీ చేసినప్పుడు మేము ఒక క్షణాన్ని కనుగొన్నాము. ఇది చాలా అరుదుగా ఖచ్చితమైన మ్యాచ్. 90% సరిపోలిక సరిపోతుందో లేదో AI నిర్ణయించవలసి వచ్చింది. ఇది కీలక నిర్ణయం.
మేము ఈ నోడ్ని గుర్తించిన తర్వాత, మేము దానిని వినియోగదారుకు బహిర్గతం చేసాము. "ఒప్పందాలను సమీక్షించడం"కి బదులుగా ఇంటర్ఫేస్ అప్డేట్ చేయబడింది: "బాధ్యత నిబంధన ప్రామాణిక టెంప్లేట్ను బట్టి మారుతుంది. ప్రమాద స్థాయిని విశ్లేషించడం." ఈ నిర్దిష్ట నవీకరణ వినియోగదారులకు విశ్వాసాన్ని ఇచ్చింది. ఏజెంట్ బాధ్యత నిబంధనను తనిఖీ చేశారని వారికి తెలుసు. వారు ఆలస్యానికి కారణాన్ని అర్థం చేసుకున్నారు మరియు వెనుక భాగంలో కావలసిన చర్య జరుగుతోందనే నమ్మకాన్ని పొందారు. ఏజెంట్ ఒప్పందాన్ని రూపొందించిన తర్వాత ఎక్కడ లోతుగా త్రవ్వాలో కూడా వారికి తెలుసు. AI ఎలా నిర్ణయాలు తీసుకుంటుందో తనిఖీ చేయడానికి, మీరు మీ ఇంజనీర్లు, ఉత్పత్తి నిర్వాహకులు, వ్యాపార విశ్లేషకులు మరియు AI సాధనం ఎలా పనిచేస్తుందో ప్రభావితం చేసే ఎంపికలను (తరచుగా దాచిపెట్టిన) చేసే ముఖ్య వ్యక్తులతో సన్నిహితంగా పని చేయాలి. సాధనం తీసుకునే దశలను గీయండి. సంభావ్యత కలుసుకున్నందున ప్రక్రియ దిశను మార్చే ప్రతి స్థలాన్ని గుర్తించండి. మీరు మరింత పారదర్శకంగా ఉండటంపై దృష్టి పెట్టవలసిన ప్రదేశాలు ఇవి. దిగువ మూర్తి 2లో చూపినట్లుగా, నిర్ణయ నోడ్ ఆడిట్ ఈ దశలను కలిగి ఉంటుంది:
బృందాన్ని కలిసి: ఉత్పత్తి యజమానులు, వ్యాపార విశ్లేషకులు, డిజైనర్లు, కీలక నిర్ణయాధికారులు మరియు AIని రూపొందించిన ఇంజనీర్లను తీసుకురండి. ఉదాహరణకు, గజిబిజి చట్టపరమైన ఒప్పందాలను సమీక్షించడానికి రూపొందించిన AI సాధనాన్ని రూపొందించే ఉత్పత్తి బృందం గురించి ఆలోచించండి. బృందంలో UX డిజైనర్, ప్రొడక్ట్ మేనేజర్, UX పరిశోధకుడు, సబ్జెక్ట్-మాటర్ నిపుణుడిగా వ్యవహరించే ప్రాక్టీస్ చేసే లాయర్ మరియు టెక్స్ట్-ఎనాలిసిస్ కోడ్ రాసిన బ్యాకెండ్ ఇంజనీర్ ఉన్నారు.
మొత్తం ప్రక్రియను గీయండి: వినియోగదారు మొదటి చర్య నుండి తుది ఫలితం వరకు AI వేసే ప్రతి అడుగును డాక్యుమెంట్ చేయండి. బృందం వైట్బోర్డ్ వద్ద నిలబడి, సంక్లిష్టమైన ఒప్పందంలో బాధ్యత నిబంధన కోసం AI శోధించే కీలక వర్క్ఫ్లో కోసం మొత్తం క్రమాన్ని స్కెచ్ చేస్తుంది. లాయర్ అప్లోడ్ చేస్తాడుయాభై పేజీల PDF → సిస్టమ్ పత్రాన్ని చదవగలిగే వచనంగా మారుస్తుంది. → AI బాధ్యత నిబంధనల కోసం పేజీలను స్కాన్ చేస్తుంది. → వినియోగదారు వేచి ఉన్నారు. → క్షణాలు లేదా నిమిషాల తర్వాత, టూల్ యూజర్ ఇంటర్ఫేస్లో పసుపు రంగులో ఉన్న పేరాగ్రాఫ్లను హైలైట్ చేస్తుంది. సాధనం కల్పించే అనేక ఇతర వర్క్ఫ్లోల కోసం వారు దీన్ని చేస్తారు.
విషయాలు ఎక్కడ అస్పష్టంగా ఉన్నాయో కనుగొనండి: AI ఒక ఖచ్చితమైన సరిపోలిక లేని ఎంపికలు లేదా ఇన్పుట్లను పోల్చిన ఏదైనా స్పాట్ కోసం ప్రాసెస్ మ్యాప్ను చూడండి. అస్పష్టమైన దశలను గుర్తించడానికి బృందం వైట్బోర్డ్ను చూస్తుంది. చిత్రాన్ని టెక్స్ట్గా మార్చడం కఠినమైన నియమాలను అనుసరిస్తుంది. నిర్దిష్ట బాధ్యత నిబంధనను కనుగొనడం అనేది అంచనాలను కలిగి ఉంటుంది. ప్రతి సంస్థ ఈ నిబంధనలను వేర్వేరుగా వ్రాస్తుంది, కాబట్టి AI ఖచ్చితమైన పద సరిపోలికను కనుగొనడానికి బదులుగా బహుళ ఎంపికలను అంచనా వేయాలి మరియు అంచనా వేయాలి.
'ఉత్తమ అంచనా' దశలను గుర్తించండి: ప్రతి అస్పష్టమైన స్పాట్ కోసం, సిస్టమ్ కాన్ఫిడెన్స్ స్కోర్ను ఉపయోగిస్తుందో లేదో తనిఖీ చేయండి (ఉదాహరణకు, ఇది 85% ఖచ్చితంగా ఉందా?). AI తుది ఎంపిక చేసే పాయింట్లు ఇవి. ప్రామాణిక బాధ్యత నిబంధనను ఏ పేరా(లు) దగ్గరగా పోలి ఉంటుందో సిస్టమ్ అంచనా వేయాలి (సంభావ్యత ఇవ్వండి). ఇది దాని ఉత్తమ అంచనాకు కాన్ఫిడెన్స్ స్కోర్ను కేటాయిస్తుంది. ఆ అంచనా ఒక నిర్ణయం నోడ్. ఇంటర్ఫేస్ అది ఖచ్చితమైన నిబంధనను కనుగొన్నట్లు పేర్కొనడం కంటే, సంభావ్య సరిపోలికను హైలైట్ చేస్తుందని న్యాయవాదికి తెలియజేయాలి.
ఎంపికను పరిశీలించండి: ప్రతి ఎంపిక పాయింట్ కోసం, నిర్దిష్ట అంతర్గత గణితాన్ని లేదా పోలికను గుర్తించండి (ఉదా., కాంట్రాక్ట్లోని కొంత భాగాన్ని పాలసీకి సరిపోల్చడం లేదా విరిగిన కారు చిత్రాన్ని దెబ్బతిన్న కారు ఫోటోల లైబ్రరీతో పోల్చడం). గత సంస్థ కేసుల నుండి ప్రామాణిక బాధ్యత నిబంధనల డేటాబేస్తో సిస్టమ్ వివిధ పేరాలను పోల్చి చూస్తుందని ఇంజనీర్ వివరించారు. సంభావ్యత ఆధారంగా మ్యాచ్ని నిర్ణయించడానికి ఇది టెక్స్ట్ సారూప్యత స్కోర్ను గణిస్తుంది.
స్పష్టమైన వివరణలను వ్రాయండి: AI ఎంపిక చేసినప్పుడు జరిగే నిర్దిష్ట అంతర్గత చర్యను స్పష్టంగా వివరించే సందేశాలను వినియోగదారు కోసం సృష్టించండి. ఈ ఖచ్చితమైన క్షణం కోసం కంటెంట్ డిజైనర్ నిర్దిష్ట సందేశాన్ని వ్రాస్తారు. టెక్స్ట్ చదువుతుంది: సంభావ్య బాధ్యత ప్రమాదాలను గుర్తించడానికి డాక్యుమెంట్ టెక్స్ట్ను స్టాండర్డ్ ఫర్మ్ క్లాజులతో పోల్చడం.
స్క్రీన్ను అప్డేట్ చేయండి: “ఒప్పందాలను సమీక్షించడం” వంటి అస్పష్టమైన సందేశాలను భర్తీ చేస్తూ, ఈ కొత్త, స్పష్టమైన వివరణలను వినియోగదారు ఇంటర్ఫేస్లో ఉంచండి. డిజైన్ బృందం సాధారణ ప్రాసెసింగ్ PDF లోడింగ్ స్పిన్నర్ను తీసివేస్తుంది. AI అనుకున్నప్పుడు వారు కొత్త వివరణను డాక్యుమెంట్ వ్యూయర్కు ఎగువన ఉన్న స్టేటస్ బార్లోకి చొప్పించారు.
విశ్వసనీయత కోసం తనిఖీ చేయండి: కొత్త స్క్రీన్ సందేశాలు వినియోగదారులకు ఏదైనా నిరీక్షణ సమయం లేదా ఫలితం కోసం ఒక సాధారణ కారణాన్ని ఇస్తాయని నిర్ధారించుకోండి, ఇది వారికి మరింత నమ్మకంగా మరియు విశ్వసించేలా చేస్తుంది.
ది ఇంపాక్ట్/రిస్క్ మ్యాట్రిక్స్ మీరు AI ప్రక్రియను నిశితంగా పరిశీలించిన తర్వాత, అది ఎంపిక చేసుకునే అనేక పాయింట్లను మీరు కనుగొనవచ్చు. ఒక సంక్లిష్టమైన పని కోసం AI డజన్ల కొద్దీ చిన్న ఎంపికలను చేయవచ్చు. వాటన్నింటినీ చూపడం వల్ల చాలా అనవసరమైన సమాచారం ఏర్పడుతుంది. మీరు ఈ ఎంపికలను సమూహపరచాలి. AI తీసుకుంటున్న చర్యల రకాల (ల) ఆధారంగా ఈ ఎంపికలను క్రమబద్ధీకరించడానికి మీరు ఇంపాక్ట్/రిస్క్ మ్యాట్రిక్స్ని ఉపయోగించవచ్చు. ప్రభావం/రిస్క్ మాత్రికల ఉదాహరణలు ఇక్కడ ఉన్నాయి: ముందుగా, తక్కువ వాటాలు మరియు తక్కువ ప్రభావ నిర్ణయాల కోసం చూడండి. తక్కువ వాటాలు / తక్కువ ప్రభావం
ఉదాహరణ: ఫైల్ నిర్మాణాన్ని నిర్వహించడం లేదా పత్రం పేరు మార్చడం. పారదర్శకత అవసరం: కనిష్టంగా. సూక్ష్మ టోస్ట్ నోటిఫికేషన్ లేదా లాగ్ ఎంట్రీ సరిపోతుంది. వినియోగదారులు ఈ చర్యలను సులభంగా రద్దు చేయవచ్చు.
అప్పుడు అధిక-పనులు మరియు అధిక-ప్రభావ నిర్ణయాలను గుర్తించండి. అధిక వాటాలు / అధిక ప్రభావం
ఉదాహరణ: రుణ దరఖాస్తును తిరస్కరించడం లేదా స్టాక్ ట్రేడ్ను అమలు చేయడం. పారదర్శకత అవసరం: ఎక్కువ. ఈ చర్యలకు పని రుజువు అవసరం. సిస్టమ్ అది పనిచేసే ముందు లేదా వెంటనే హేతుబద్ధతను ప్రదర్శించాలి.
అన్ని కొనుగోలు/అమ్మకపు ఆర్డర్లను ఒకే విధంగా పరిగణించే ఫైనాన్షియల్ ట్రేడింగ్ బోట్ను పరిగణించండి. ఇది $50,000 వర్తకం వలె అదే అస్పష్టతతో $5 వ్యాపారాన్ని అమలు చేస్తుంది. పెద్ద డాలర్ మొత్తంలో ట్రేడింగ్పై పారదర్శకత యొక్క సంభావ్య ప్రభావాన్ని సాధనం గుర్తిస్తుందా అని వినియోగదారులు ప్రశ్నించవచ్చు. అధిక-స్టేక్స్ ట్రేడ్ల కోసం పాజ్ చేయడానికి మరియు దాని పనిని చూపించడానికి వారికి సిస్టమ్ అవసరం. నిర్దిష్ట డాలర్ మొత్తాన్ని మించిన ఏదైనా లావాదేవీకి రివ్యూయింగ్ లాజిక్ స్టేట్ను ప్రవేశపెట్టడం పరిష్కారం, అమలు చేయడానికి ముందు నిర్ణయానికి దారితీసే కారకాలను చూడటానికి వినియోగదారుని అనుమతిస్తుంది. నమూనాలకు మ్యాపింగ్ నోడ్స్: ఒక డిజైన్ నమూనా ఎంపిక రూబ్రిక్ మీరు మీ అనుభవం యొక్క కీలక నిర్ణయ నోడ్లను గుర్తించిన తర్వాత, మీరు ప్రదర్శించే ప్రతిదానికి ఏ UI నమూనా వర్తిస్తుందో మీరు తప్పనిసరిగా నిర్ణయించుకోవాలి. ఏజెంట్ AI కోసం డిజైనింగ్లో, మేము ఇంటెంట్ ప్రివ్యూ (హై-స్టేక్స్ కంట్రోల్ కోసం) మరియు యాక్షన్ ఆడిట్ (పునరాలోచన భద్రత కోసం) వంటి నమూనాలను పరిచయం చేసాము. వాటి మధ్య ఎంచుకోవడంలో నిర్ణయాత్మక అంశం రివర్సిబిలిటీ. మేము ప్రతిదాన్ని ఫిల్టర్ చేస్తాముసరైన నమూనాను కేటాయించడానికి ఇంపాక్ట్ మ్యాట్రిక్స్ ద్వారా నిర్ణయం నోడ్: అధిక వాటాలు & తిరుగులేనివి: ఈ నోడ్లకు ఇంటెంట్ ప్రివ్యూ అవసరం. వినియోగదారు చర్యను సులభంగా చర్యరద్దు చేయలేనందున (ఉదా., డేటాబేస్ను శాశ్వతంగా తొలగించడం), అమలు చేయడానికి ముందు పారదర్శకత క్షణం తప్పనిసరిగా జరగాలి. సిస్టమ్ తప్పనిసరిగా పాజ్ చేయాలి, దాని ఉద్దేశాన్ని వివరించాలి మరియు నిర్ధారణ అవసరం. హై స్టేక్స్ & రివర్సిబుల్: ఈ నోడ్లు యాక్షన్ ఆడిట్ & అన్డో ప్యాటర్న్పై ఆధారపడతాయి. AI-ఆధారిత సేల్స్ ఏజెంట్ వేరొక పైప్లైన్కు లీడ్ను తరలించినట్లయితే, అది వినియోగదారుకు తెలియజేసి, వెంటనే అన్డు బటన్ను అందించేంత వరకు అది స్వయంప్రతిపత్తితో చేయవచ్చు. నోడ్లను ఈ విధంగా ఖచ్చితంగా వర్గీకరించడం ద్వారా, మేము "హెచ్చరిక అలసట"ను నివారిస్తాము. మేము అధిక-ఘర్షణ ఇంటెంట్ ప్రివ్యూని నిజంగా కోలుకోలేని క్షణాల కోసం మాత్రమే రిజర్వ్ చేస్తాము, అయితే మిగతా వాటి కోసం వేగాన్ని కొనసాగించడానికి యాక్షన్ ఆడిట్పై ఆధారపడతాము.
రివర్సబుల్ తిరుగులేని తక్కువ ప్రభావం రకం: Auto-ExecuteUI: Passive Toast / LogEx: ఫైల్ పేరు మార్చడం రకం: ConfirmUI: సింపుల్ అన్డూ ఆప్షన్Ex: ఇమెయిల్ను ఆర్కైవ్ చేస్తోంది అధిక ప్రభావం రకం: రివ్యూయూఐ: నోటిఫికేషన్ + రివ్యూ ట్రైల్ఎక్స్: క్లయింట్కు డ్రాఫ్ట్ పంపడం రకం: ఉద్దేశం ప్రివ్యూUI: మోడల్ / స్పష్టమైన అనుమతిEx: సర్వర్ను తొలగిస్తోంది
టేబుల్ 1: ఇంపాక్ట్ మరియు రివర్సిబిలిటీ మ్యాట్రిక్స్ డిజైన్ నమూనాలకు మీ పారదర్శకత యొక్క క్షణాలను మ్యాప్ చేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు. గుణాత్మక ధృవీకరణ: "వేచి ఉండండి, ఎందుకు?" పరీక్ష మీరు వైట్బోర్డ్లో సంభావ్య నోడ్లను గుర్తించవచ్చు, కానీ మీరు వాటిని మానవ ప్రవర్తనతో తప్పనిసరిగా ధృవీకరించాలి. మీ మ్యాప్ వినియోగదారు మానసిక నమూనాతో సరిపోలుతుందో లేదో మీరు ధృవీకరించాలి. నేను "వేచి ఉండండి, ఎందుకు?" అనే ప్రోటోకాల్ని ఉపయోగిస్తాను. పరీక్ష. ఏజెంట్ ఒక పనిని పూర్తి చేయడాన్ని చూడమని వినియోగదారుని అడగండి. బిగ్గరగా మాట్లాడమని వారికి సూచించండి. వారు ఒక ప్రశ్న అడిగినప్పుడల్లా, "ఆగండి, అది ఎందుకు చేసింది?" లేదా "అది ఇరుక్కుపోయిందా?" లేదా "ఇది నా మాట వినిందా?" - మీరు టైమ్స్టాంప్ను గుర్తు పెట్టండి. ఈ ప్రశ్నలు వినియోగదారు గందరగోళాన్ని సూచిస్తాయి. వినియోగదారు తమ నియంత్రణ జారిపోతున్నట్లు భావిస్తారు. ఉదాహరణకు, హెల్త్కేర్ షెడ్యూలింగ్ అసిస్టెంట్ కోసం చేసిన అధ్యయనంలో, ఏజెంట్ అపాయింట్మెంట్ బుక్ చేయడాన్ని వినియోగదారులు చూశారు. స్క్రీన్ నాలుగు సెకన్ల పాటు స్థిరంగా కూర్చుంది. పాల్గొనేవారు నిలకడగా అడిగారు, "ఇది నా క్యాలెండర్ని తనిఖీ చేస్తుందా లేదా డాక్టర్ని తనిఖీ చేస్తుందా?"
ఆ ప్రశ్న తప్పిపోయిన పారదర్శకత క్షణం వెల్లడించింది. సిస్టమ్కు ఆ నాలుగు-సెకన్ల నిరీక్షణను రెండు విభిన్న దశలుగా విభజించడం అవసరం: “మీ లభ్యతను తనిఖీ చేయడం” తర్వాత “ప్రొవైడర్ షెడ్యూల్తో సమకాలీకరించడం.” ఈ చిన్న మార్పు వినియోగదారులు వ్యక్తం చేసిన ఆందోళన స్థాయిలను తగ్గించింది. సిస్టమ్ చర్యను మాత్రమే వివరించినప్పుడు పారదర్శకత విఫలమవుతుంది. ఇంటర్ఫేస్ తప్పనిసరిగా సాంకేతిక ప్రక్రియను వినియోగదారు యొక్క నిర్దిష్ట లక్ష్యానికి కనెక్ట్ చేయాలి. “మీ లభ్యతను తనిఖీ చేస్తోంది” అని ప్రదర్శించే స్క్రీన్ ఫ్లాట్ అవుతుంది ఎందుకంటే దానికి సందర్భం లేదు. AI క్యాలెండర్ని చూస్తోందని వినియోగదారు అర్థం చేసుకున్నాడు, కానీ వారికి ఎందుకు తెలియదు. మేము చర్యను ఫలితంతో జత చేయాలి. సిస్టమ్ నాలుగు సెకన్ల నిరీక్షణను రెండు విభిన్న దశలుగా విభజించాలి. మొదట, ఇంటర్ఫేస్ "తెరిచి ఉన్న సమయాలను కనుగొనడానికి మీ క్యాలెండర్ని తనిఖీ చేస్తోంది" అని ప్రదర్శిస్తుంది. ఆపై అది "మీ అపాయింట్మెంట్ను సురక్షితంగా ఉంచడానికి ప్రొవైడర్ షెడ్యూల్తో సమకాలీకరించడం"కి అప్డేట్ అవుతుంది. ఇది వినియోగదారు యొక్క వాస్తవ జీవితంలో సాంకేతిక ప్రక్రియను కలిగి ఉంటుంది. స్థానిక కేఫ్ కోసం AI మేనేజింగ్ ఇన్వెంటరీని పరిగణించండి. వ్యవస్థ సరఫరా కొరతను ఎదుర్కొంటుంది. “సంప్రదిస్తున్న విక్రేత” లేదా “సమీక్షించే ఎంపికలు” చదివే ఇంటర్ఫేస్ ఆందోళనను సృష్టిస్తుంది. సిస్టమ్ ఆర్డర్ను రద్దు చేస్తుందా లేదా ఖరీదైన ప్రత్యామ్నాయాన్ని కొనుగోలు చేస్తుందా అని మేనేజర్ ఆశ్చర్యపోతాడు. ఉద్దేశించిన ఫలితాన్ని వివరించడం మెరుగైన విధానం: "మీ శుక్రవారం డెలివరీ షెడ్యూల్ను నిర్వహించడానికి ప్రత్యామ్నాయ సరఫరాదారులను మూల్యాంకనం చేయడం." AI ఏమి సాధించడానికి ప్రయత్నిస్తుందో ఇది వినియోగదారుకు ఖచ్చితంగా తెలియజేస్తుంది. ఆడిట్ని నిర్వహించడం మీరు డెసిషన్ నోడ్ ఆడిట్ని పూర్తి చేసారు మరియు ఇంపాక్ట్ మరియు రిస్క్ మ్యాట్రిక్స్ ద్వారా మీ జాబితాను ఫిల్టర్ చేసారు. మీరు ఇప్పుడు పారదర్శకంగా ఉండటానికి అవసరమైన క్షణాల జాబితాను కలిగి ఉన్నారు. తర్వాత, మీరు వాటిని UIలో సృష్టించాలి. ఈ దశకు వివిధ విభాగాలలో టీమ్వర్క్ అవసరం. మీరు డిజైన్ సాధనాన్ని ఉపయోగించి పారదర్శకతను మీరే డిజైన్ చేయలేరు. తెర వెనుక వ్యవస్థ ఎలా పనిచేస్తుందో అర్థం చేసుకోవాలి. లాజిక్ రివ్యూతో ప్రారంభించండి. మీ లీడ్ సిస్టమ్ డిజైనర్ని కలవండి. మీ నిర్ణయ నోడ్ల మ్యాప్ని తీసుకురండి. సిస్టమ్ వాస్తవానికి ఈ స్థితులను భాగస్వామ్యం చేయగలదని మీరు నిర్ధారించాలి. సాంకేతిక వ్యవస్థ నేను చూపించాలనుకుంటున్న ఖచ్చితమైన స్థితిని బహిర్గతం చేయలేదని నేను తరచుగా గుర్తించాను. సిస్టమ్ సాధారణ "పని" స్థితిని తిరిగి ఇస్తుందని ఇంజనీర్ చెప్పవచ్చు. మీరు తప్పనిసరిగా వివరణాత్మక నవీకరణ కోసం ఒత్తిడి చేయాలి. నిర్దిష్ట నోటీసును పంపడానికి మీకు సిస్టమ్ అవసరంఇది వచనాన్ని చదవడం నుండి నిబంధనలను తనిఖీ చేయడం వరకు మారినప్పుడు. ఆ సాంకేతిక కనెక్షన్ లేకుండా, మీ డిజైన్ నిర్మించడం అసాధ్యం. తర్వాత, కంటెంట్ డిజైన్ బృందాన్ని చేర్చుకోండి. AI చర్యకు మీకు సాంకేతిక కారణం ఉంది, కానీ మీకు స్పష్టమైన, మానవ-స్నేహపూర్వక వివరణ అవసరం. ఇంజనీర్లు అంతర్లీన ప్రక్రియను అందిస్తారు, కానీ కంటెంట్ డిజైనర్లు అది కమ్యూనికేట్ చేసే విధానాన్ని అందిస్తారు. ఈ సందేశాలను ఒంటరిగా వ్రాయవద్దు. డెవలపర్ “ఎగ్జిక్యూటింగ్ ఫంక్షన్ 402” అని వ్రాయవచ్చు, ఇది సాంకేతికంగా సరైనది కానీ వినియోగదారుకు అర్థంకాదు. ఒక డిజైనర్ “థింకింగ్” అని వ్రాయవచ్చు, ఇది స్నేహపూర్వకంగా ఉంటుంది కానీ చాలా అస్పష్టంగా ఉంటుంది. కంటెంట్ వ్యూహకర్త సరైన మధ్యస్థాన్ని కనుగొంటారు. వారు "బాధ్యత ప్రమాదాల కోసం స్కానింగ్" వంటి నిర్దిష్ట పదబంధాలను సృష్టిస్తారు, ఇది వినియోగదారుని గందరగోళానికి గురిచేయకుండా AI పని చేస్తుందని చూపుతుంది. చివరగా, మీ సందేశాల పారదర్శకతను పరీక్షించండి. వచనం పని చేస్తుందో లేదో చూడటానికి తుది ఉత్పత్తిని నిర్మించే వరకు వేచి ఉండకండి. నేను సాధారణ ప్రోటోటైప్లపై పోలిక పరీక్షలను నిర్వహిస్తాను, ఇక్కడ మార్పు చేసే ఏకైక విషయం స్థితి సందేశం. ఉదాహరణకు, నేను ఒక సమూహానికి (గ్రూప్ A) "గుర్తింపును ధృవీకరిస్తోంది" అని చెప్పే సందేశాన్ని మరియు మరొక సమూహం (గ్రూప్ B) "ప్రభుత్వ డేటాబేస్లను తనిఖీ చేస్తోంది" అని చెప్పే సందేశాన్ని చూపుతాను (ఇవి రూపొందించిన ఉదాహరణలు, కానీ మీరు పాయింట్ని అర్థం చేసుకుంటారు). ఏ AI సురక్షితమైనదని నేను వారిని అడుగుతాను. కొన్ని పదాలు ఆందోళన కలిగిస్తాయని మీరు తరచుగా కనుగొంటారు, మరికొందరు నమ్మకాన్ని పెంచుతారు. మీరు తప్పనిసరిగా పరీక్షించడానికి మరియు ప్రభావవంతంగా నిరూపించడానికి అవసరమైన పదాలను తప్పనిసరిగా పరిగణించాలి. ఇది డిజైన్ ప్రక్రియను ఎలా మారుస్తుంది ఈ ఆడిట్లను నిర్వహించడం వల్ల బృందం కలిసి పని చేసే విధానాన్ని బలోపేతం చేసే అవకాశం ఉంది. మేము మెరుగుపెట్టిన డిజైన్ ఫైల్లను అందజేయడం మానేస్తాము. మేము గజిబిజి ప్రోటోటైప్లు మరియు షేర్డ్ స్ప్రెడ్షీట్లను ఉపయోగించడం ప్రారంభిస్తాము. కోర్ సాధనం పారదర్శకత మాతృక అవుతుంది. ఇంజనీర్లు మరియు కంటెంట్ డిజైనర్లు కలిసి ఈ స్ప్రెడ్షీట్ని ఎడిట్ చేస్తారు. వారు వినియోగదారు చదివే పదాలకు ఖచ్చితమైన సాంకేతిక కోడ్లను మ్యాప్ చేస్తారు. లాజిక్ సమీక్ష సమయంలో బృందాలు ఘర్షణను ఎదుర్కొంటాయి. వ్యయ నివేదికపై సమర్పించిన లావాదేవీని తిరస్కరించాలని AI ఎలా నిర్ణయిస్తుందో డిజైనర్ని ఇంజనీర్ని అడగడాన్ని ఊహించండి. బ్యాకెండ్ "ఎర్రర్: మిస్సింగ్ డేటా" వంటి సాధారణ స్థితి కోడ్ను మాత్రమే అవుట్పుట్ చేస్తుందని ఇంజనీర్ చెప్పవచ్చు. ఇది స్క్రీన్పై చర్య తీసుకోదగిన సమాచారం కాదని డిజైనర్ పేర్కొన్నాడు. ఒక నిర్దిష్ట సాంకేతిక హుక్ను రూపొందించడానికి డిజైనర్ ఇంజనీర్తో చర్చలు జరుపుతాడు. ఇంజనీర్ కొత్త నియమాన్ని వ్రాస్తాడు కాబట్టి సిస్టమ్ మిస్ అయిన రసీదు ఇమేజ్ వంటి వాటిని సరిగ్గా రిపోర్ట్ చేస్తుంది. ఈ దశలో కంటెంట్ డిజైనర్లు అనువాదకులుగా వ్యవహరిస్తారు. డెవలపర్ "విక్రేత సరిపోలిక కోసం కాన్ఫిడెన్స్ థ్రెషోల్డ్ను గణించడం" వంటి సాంకేతికంగా ఖచ్చితమైన స్ట్రింగ్ను వ్రాయవచ్చు. ఒక కంటెంట్ డిజైనర్ ఆ స్ట్రింగ్ను నిర్దిష్ట ఫలితం కోసం నమ్మకాన్ని పెంచే పదబంధంగా అనువదిస్తుంది. వ్యూహకర్త దానిని "మీ శుక్రవారం డెలివరీని సురక్షితం చేయడానికి స్థానిక విక్రేత ధరలను పోల్చడం" అని తిరిగి వ్రాస్తాడు. వినియోగదారు చర్య మరియు ఫలితాన్ని అర్థం చేసుకుంటారు. మొత్తం క్రాస్-ఫంక్షనల్ టీమ్ యూజర్ టెస్టింగ్ సెషన్లలో కూర్చుంటుంది. విభిన్న స్థితి సందేశాలకు నిజమైన వ్యక్తి ప్రతిస్పందించడాన్ని వారు చూస్తారు. స్క్రీన్పై “వాణిజ్యాన్ని అమలు చేయడం” అని చెప్పడం వలన వినియోగదారుని భయాందోళనలకు గురిచేయడం జట్టు తమ విధానాన్ని పునరాలోచించవలసి వస్తుంది. ఇంజనీర్లు మరియు డిజైనర్లు మెరుగైన పదాలతో సమలేఖనం చేస్తారు. స్టాక్ను కొనుగోలు చేయడానికి ముందు వారు వచనాన్ని “తగినంత నిధులను ధృవీకరించడం”కి మారుస్తారు. కలిసి పరీక్షించడం చివరి ఇంటర్ఫేస్ సిస్టమ్ లాజిక్ మరియు యూజర్ యొక్క మనశ్శాంతి రెండింటికీ ఉపయోగపడుతుందని హామీ ఇస్తుంది. ఈ అదనపు కార్యకలాపాలను జట్టు క్యాలెండర్లో చేర్చడానికి సమయం అవసరం. అయినప్పటికీ, తుది ఫలితం మరింత బహిరంగంగా కమ్యూనికేట్ చేసే బృందంగా ఉండాలి మరియు వారి తరపున AI- పవర్డ్ టూల్స్ ఏమి చేస్తున్నాయో (మరియు ఎందుకు) బాగా అర్థం చేసుకున్న వినియోగదారులు ఉండాలి. ఈ ఇంటిగ్రేటెడ్ విధానం నిజంగా విశ్వసనీయమైన AI అనుభవాలను రూపొందించడంలో మూలస్తంభం. నమ్మకం అనేది డిజైన్ ఎంపిక మేము తరచుగా నమ్మకాన్ని మంచి వినియోగదారు అనుభవం యొక్క భావోద్వేగ ఉప ఉత్పత్తిగా చూస్తాము. ఊహాజనిత కమ్యూనికేషన్ యొక్క యాంత్రిక ఫలితంగా నమ్మకాన్ని వీక్షించడం సులభం. సరైన సమయంలో సరైన సమాచారాన్ని చూపడం ద్వారా మేము నమ్మకాన్ని పెంచుకుంటాము. మేము వినియోగదారుని అధిగమించడం ద్వారా లేదా యంత్రాంగాన్ని పూర్తిగా దాచడం ద్వారా దానిని నాశనం చేస్తాము. డెసిషన్ నోడ్ ఆడిట్తో ప్రారంభించండి, ముఖ్యంగా ఏజెంట్ AI సాధనాలు మరియు ఉత్పత్తుల కోసం. సిస్టమ్ జడ్జిమెంట్ కాల్ చేసే క్షణాలను కనుగొనండి. ఆ క్షణాలను రిస్క్ మ్యాట్రిక్స్కు మ్యాప్ చేయండి. వాటాలు ఎక్కువగా ఉంటే, పెట్టెను తెరవండి. పని చూపించు. తదుపరి కథనంలో, మేము ఈ క్షణాలను ఎలా రూపొందించాలో చూద్దాం: కాపీని ఎలా వ్రాయాలి, UIని ఎలా రూపొందించాలి మరియు ఏజెంట్ తప్పుగా భావించినప్పుడు అనివార్యమైన లోపాలను ఎలా నిర్వహించాలి. అనుబంధం: డెసిషన్ నోడ్ ఆడిట్ చెక్లిస్ట్ దశ 1: సెటప్ మరియు మ్యాపింగ్ ✅ బృందాన్ని కలిసి: ఉత్పత్తి యజమానులు, వ్యాపార విశ్లేషకులు, డిజైనర్లు,కీలక నిర్ణయాధికారులు మరియు AIని నిర్మించిన ఇంజనీర్లు. సూచన: అసలు బ్యాకెండ్ లాజిక్ను వివరించడానికి మీకు ఇంజనీర్లు అవసరం. ఈ దశను ఒంటరిగా ప్రయత్నించవద్దు. ✅ మొత్తం ప్రక్రియను గీయండి: వినియోగదారు యొక్క మొదటి చర్య నుండి తుది ఫలితం వరకు AI వేసే ప్రతి అడుగును డాక్యుమెంట్ చేయండి. సూచన: ఈ ప్రారంభ దశలను గీయడానికి భౌతిక వైట్బోర్డ్ సెషన్ తరచుగా ఉత్తమంగా పనిచేస్తుంది. దశ 2: హిడెన్ లాజిక్ను గుర్తించడం ✅ విషయాలు ఎక్కడ అస్పష్టంగా ఉన్నాయో కనుగొనండి: AI ఒక ఖచ్చితమైన సరిపోలిక లేని ఎంపికలు లేదా ఇన్పుట్లను పోల్చిన ఏదైనా స్పాట్ కోసం ప్రాసెస్ మ్యాప్ను చూడండి. ✅ ఉత్తమ అంచనా దశలను గుర్తించండి: ప్రతి అస్పష్టమైన స్పాట్ కోసం, సిస్టమ్ కాన్ఫిడెన్స్ స్కోర్ను ఉపయోగిస్తుందో లేదో తనిఖీ చేయండి. ఉదాహరణకు, సిస్టమ్ 85 శాతం ఖచ్చితంగా ఉందా అని అడగండి. AI తుది ఎంపిక చేసే పాయింట్లు ఇవి. ✅ ఎంపికను పరిశీలించండి: ప్రతి ఎంపిక పాయింట్ కోసం, నిర్దిష్ట అంతర్గత గణితాన్ని లేదా పోలికను గుర్తించండి. ఒప్పందంలోని కొంత భాగాన్ని పాలసీకి సరిపోల్చడం ఒక ఉదాహరణ. విరిగిన కారు యొక్క చిత్రాన్ని దెబ్బతిన్న కారు ఫోటోల లైబ్రరీతో పోల్చడం మరొక ఉదాహరణ. దశ 3: వినియోగదారు అనుభవాన్ని సృష్టించడం ✅ స్పష్టమైన వివరణలను వ్రాయండి: AI ఎంపిక చేసుకున్నప్పుడు జరిగే నిర్దిష్ట అంతర్గత చర్యను స్పష్టంగా వివరించే సందేశాలను వినియోగదారు కోసం సృష్టించండి. సూచన: మీ సందేశాలను నిర్దిష్ట వాస్తవికతలో ఉంచండి. AI స్థానిక కేఫ్లో క్లయింట్తో సమావేశాన్ని బుక్ చేస్తే, సిస్టమ్ కేఫ్ రిజర్వేషన్ సిస్టమ్ను తనిఖీ చేస్తోందని వినియోగదారుకు చెప్పండి. ✅ స్క్రీన్ను అప్డేట్ చేయండి: ఈ కొత్త, స్పష్టమైన వివరణలను వినియోగదారు ఇంటర్ఫేస్లో ఉంచండి. ఒప్పందాలను సమీక్షించడం వంటి అస్పష్టమైన సందేశాలను మీ నిర్దిష్ట వివరణలతో భర్తీ చేయండి. ✅ ట్రస్ట్ కోసం తనిఖీ చేయండి: కొత్త స్క్రీన్ సందేశాలు వినియోగదారులకు ఏదైనా నిరీక్షణ సమయం లేదా ఫలితం కోసం సాధారణ కారణాన్ని ఇస్తాయని నిర్ధారించుకోండి. ఇది వారికి ఆత్మవిశ్వాసం మరియు నమ్మకం కలిగించేలా చేయాలి. సూచన: ఈ సందేశాలను వాస్తవిక వినియోగదారులతో పరీక్షించి, వారు సాధించిన నిర్దిష్ట ఫలితాన్ని వారు అర్థం చేసుకున్నారని ధృవీకరించండి.
