Prova
Quay lại Blog
/Người xây

Kiểm tra thực tế trước khi xây với AI

Một bài kiểm tra thực tế cho marketer muốn xây sản phẩm AI hoặc công cụ nội bộ mà không bỏ qua chi phí, tuân thủ, QA, khôi phục lỗi và người dùng.

Trả lời ngắn

Bài kiểm tra này buộc marketer nhìn lại chi phí, tuân thủ, khả năng khôi phục, kết nối chạy lâu và phần rà soát của con người trước khi biến ý tưởng AI thành sản phẩm hoặc công cụ nội bộ.

Hình minh họa của Prova cho bài viết về các bước kiểm tra độ sẵn sàng trước khi xây với AI.

Xây với AI có thể khiến bạn cảm thấy mình đi nhanh hơn thực tế.

Tôi nói điều đó với tư cách một người rất thích tốc độ này. Tôi cũng nói điều đó với tư cách một người đã thấy một lựa chọn nhỏ về mô hình hoặc cấu hình âm thầm tạo ra chi phí thật, luồng việc bị hỏng và rất nhiều việc dọn dẹp.

Chặng xây đầu tiên trong Prova không tồn tại để dập tắt tham vọng. Nó tồn tại để làm tham vọng đó trung thực hơn.

Năm bước kiểm tra

Trước khi xây, hãy nhìn qua các góc kiểm tra này.

1. Nhận thức về chi phí

Chuyện gì xảy ra nếu quy trình này chạy nhiều gấp mười lần bạn nghĩ?

Nguyên mẫu có thể trông rẻ vì bạn chỉ thử một lần. Sản phẩm thật chạy qua lần thử lại, tác vụ nền, lỗi người dùng và tình huống biên. Chi phí không chỉ là lần gọi mô hình. Nó còn là lưu trữ, nhật ký hệ thống, email, hỗ trợ và thời gian của bạn.

2. Tuân thủ với bên thứ ba

Quy tắc của nhà cung cấp nào thật sự liên quan?

Nếu bạn đang chuyển dữ liệu khách hàng, dữ liệu chiến dịch, dữ liệu sức khỏe, dữ liệu tài chính hoặc bối cảnh bảo mật của khách hàng, bạn cần biết mình đang gửi cái gì đi đâu. "Model nói là ổn" không phải là chính sách.

3. Khôi phục sau hành động phá hủy

Người dùng có thể hoàn tác sai lầm không?

Công cụ chỉ đọc thì dễ tha thứ hơn. Hành động ghi thì không. Nếu quy trình AI của bạn có thể ghi đè, gửi, duyệt, xóa, xuất bản hoặc tính tiền, khôi phục lỗi là một phần của sản phẩm.

4. Kiểm soát kết nối và tác vụ chạy lâu

Chuyện gì xảy ra khi phiên làm việc cứ treo ở đó?

Nghe có vẻ kỹ thuật, nhưng câu hỏi sản phẩm rất đơn giản: thứ này có thể mở cả ngày mà không âm thầm hỏng không? Tôi học bài này theo cách khó với các giao diện thời gian thực.

5. QA và rà soát của con người

Ai bắt được câu trả lời sai?

Phần rà soát của con người không phải vật trang trí. Nó chính là sản phẩm. Nếu người dùng không thấy được điều gì đã thay đổi, vì sao thay đổi, và cách từ chối nó, quy trình chưa sẵn sàng.

Phiên bản yếu

Tôi muốn xây một trợ lý AI cho báo cáo khách hàng.

Phiên bản mạnh hơn

Tôi muốn xây một trợ lý chỉ đọc, biến một bản tóm tắt chiến dịch ra mắt thành danh sách kiểm tra QA. Nó sẽ không bao giờ xuất bản, duyệt hay gửi bất cứ thứ gì. Trưởng nhóm chiến lược duyệt mọi khoảng trống được nêu ra. Chúng tôi sẽ theo dõi thời gian làm danh sách kiểm tra, số lỗi bị bỏ sót và liệu khuyến nghị có thay đổi sau khi được rà soát không.

Phiên bản thứ hai vẫn nhỏ. Đó chính là điểm quan trọng.

Vì sao Prova rà soát phần này

ChatGPT, Claude và Gemini có thể giúp bạn nghĩ một ý tưởng để xây. Chúng cũng có thể làm một ý tưởng rủi ro nghe có vẻ rất hợp lý.

Nhánh người xây của Prova buộc kế hoạch đi qua một chuỗi: kiểm tra thực tế, bản tóm lược dự án, kế hoạch xây, kế hoạch thực thi và bước kiểm tra trước ra mắt. Mỗi bước hỏi liệu công việc đã đủ cụ thể để chịu được va chạm với chi phí, người dùng và QA hay chưa.

Tôi vẫn đang học điều này. Độ phức tạp không đứng về phía bạn. Bạn càng thừa nhận sớm, lát cắt hữu ích đầu tiên của bạn càng tốt hơn.

Bước kiểm tra nào trong số này sẽ làm ý tưởng xây hiện tại của bạn trung thực hơn?

Thân, Chandler

Đọc thêm

Tiếp tục với sprint, bài nộp hoặc câu hỏi vận hành gần nhất.

/Bằng chứng

Vì sao khóa học AI là chưa đủ

Khóa học AI có thể dạy một phương pháp, nhưng marketer vẫn cần một cách để nộp công việc thật, nhận phản hồi và đi qua một chuỗi rõ ràng.