როგორ გავზომოთ AI აგენტების მუშაობა ცარიელი მეტრიკების გარეშე

პირდაპირი პასუხი

გაზომეთ, მთავრდება თუ არა სამუშაო უფრო სწრაფად მისაღები ხარისხით: ციკლის დრო, ადამიანის ხელახალი სამუშაო, ადამიანის კონტროლის წერტილებზე უარყოფის მიზეზები და ინციდენტების რაოდენობა. თავი აარიდეთ ცარიელ მეტრიკებს, რომლებიც ითვლის მოდელის შეტყობინებებს და არა შედეგს.

კარგი მეტრიკა პასუხობს: «გაუმჯობესდა თუ არა კონკრეტული ბიზნეს პროცესი?» ცუდი - «რამდენი ტოკენი დაიწვა» ან «რამდენი ჩატი გაიხსნა».

რა გავზომოთ პირველ რიგში

1. ციკლის დრო - დავალების შემოსვლიდან დახურულ შედეგამდე აღრიცხვის სისტემაში.
2. ხელახალი სამუშაოს წილი - რამდენჯერ ასწორებს ადამიანი აგენტის შედეგს ჩაბარებამდე.
3. უარყოფები კონტროლის წერტილებზე - რატომ უარყო ადამიანმა მოქმედება (არასწორი ინსტრუმენტი, ძველი კონტექსტი, რისკი).
4. შეცდომები და ინციდენტები - არასწორ ჩანაწერები, მცდარი გამავალი, წვდომის ავარიები.
5. ესკალაციის წილი - სტანდარტული გზა vs გადაცემა ადამიანთან.

ეს ხუთი ციფრი უკვე აჩვენებს, ცხოვრობს თუ არა აგენტი რეალურ ექსპლუატაციაში თუ მხოლოდ დემოში.

როგორ გამოიყურება კარგი

• პროცესების რუკა არსებობს აგებამდე, არა შემდეგ.
• შეუქცევად მოქმედებებს აქვთ მფლობელი და ადამიანის კონტროლის წერტილები.
• აღრიცხვის სისტემები (CRM, კატალოგი, ტიკეტები) ცხადად დასახელებულია.
• წარმატება = დასრულებული სამუშაოს ხარისხი, არა მოდელის სიტყვიერება.
• არის «გაჩერების ღილაკი» და ცვლილებების ჟურნალი.

როგორ გამოიყურება ცუდი

• დემო თეატრი რეალური ექსპლუატაციის გზის გარეშე.
• ავტომატიზაცია მფლობელის გარეშე: გაფუჭდა - არავინ ასწორებს.
• გამოგონილი «AI adoption» ქულები ოპერაციული მტკიცებულების ნაცვლად.
• «შეტყობინებები წუთში» დახურულ ამოცანებთან კავშირის გარეშე.
• უარყოფის მიზეზების ანალიზი არ არის - მხოლოდ მწვანე დაფები.

როგორ დავუკავშიროთ მეტრიკები პროცესს

ჯერ აირჩიეთ ერთი გზა: მაგალითად, ტიპური ლიდის პასუხი ან პროდუქტის ბარათის განახლება. დააფიქსირეთ «მდგომარეობა ადრე»: წუთები, ადამიანის შეხებები, შეცდომები კვირაში. საცდელი გაშვების შემდეგ შეადარეთ იგივე ციფრები.

არ აურიოთ ყველა პროცესი ერთ საშუალოში. საშუალო მალავს, რომელი გზა რეალურად გატეხილია.

როგორ ეხმარება Dali

Dali პროექტირებს და ნერგავს აგენტურ სისტემებს ინჟინერიასთან და ოპერაციებთან ერთად - პროცესების კვლევიდან რეალური ექსპლუატაციის გზებამდე და AI ხილვადობამდე. იხილეთ გადაწყვეტილებები და მასალა საბრძოლო აგენტებზე.