Yapay Zeka Benimseme ve Değişim
Yapay Zeka Benimseme Ölçümü ve Optimizasyonu
Benimseme kanıtı ancak faaliyet seçili workflow davranışına, görev sonuçlarına, veri toplama sınırlarına ve görülen engele göre aksiyon alabilecek sorumluya bağlandığında işe yarıyor.
Kanıtı toplamadan önce seçili workflow'larda anlamlı benimsemenin ne olduğunu tanımlıyoruz. Kullanım, davranış, yetkinlik, engel, destek ve görev sonuçları daha sonra veri boşlukları, nedensellik sınırları ve sorumluları görünür bir geliştirme listesine bağlanıyor.
Benimseme sorumlunuz, kanıtın hangi aksiyonu desteklediğini, bu aksiyonu kimin üstlendiğini ve sonuçların ne zaman yeniden inceleneceğini gösteren ölçüm sistemiyle listede ilerliyor.
Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı
Tüm referansları gör
Adımlar, kapılar ve kararı verenler
Çalışma şeklimiz
Ölçümün hangi kararı desteklemesi gerektiğiyle başlıyoruz. Her sinyali kapsamı ve güvenilirliği açısından kontrol ettikten sonra eğitime, yönetici desteğine, araca, politikaya veya sürece işaret etmesine izin veriyoruz.
Anlamlı kullanımın açık bir tanımı var
Hangi workflow ve davranışların önemli olduğunu, anlamlı kullanımın ne sayılacağını, hangi yetkinlik, engel, destek ve görev sinyalinin soruyu yanıtlayacağını belirleriz.
- Yapay zeka desteği
- Workflow ve davranış verisinden aday tanımların taslağını çıkarır.
- İnsan onayı
- Tanımlar faaliyeti, faydalı ve onaylı işten gerçekten ayırıyor mu? Hangi sinyalin anlamlı kullanım sayılacağına benimseme sorumlunuz karar verir.
Kanıt veri boşluklarını saklamıyor
İzinli kullanım, geri bildirim, destek, eğitim, engel ve görev kanıtını bir araya getiriyoruz. Eksikleri ve veri toplamanın sınırlarını da açıkça gösteriyoruz.
- Yapay zeka desteği
- Kullanım, geri bildirim ve destek verisini tek bir kanıt setinde toplar.
- İnsan onayı
- Her sinyal, desteklediği karar için yeterince güvenilir mi? Ölçüm liderimiz hangi sinyalin güvenilmeyecek kadar zayıf olduğunu işaretler.
Engeller olası müdahaleyi gösteriyor
Grupları ve workflow'ları karşılaştırıyor, istisnaları inceliyoruz. Sonraki iyileştirmenin eğitimde mi, yönetici desteğinde mi, araçta mı, politikada mı yoksa süreçte mi yapılması gerektiğine bakıyoruz.
- Yapay zeka desteği
- Grupları karşılaştırıp aday müdahale noktalarını incelemeye hazırlar.
- İnsan onayı
- Önerilen aksiyon, gözlenen bir engele veya sonuç açığına gerçekten yanıt veriyor mu? Eğitimde mi, araçta mı yoksa politikada mı değişiklik gerektiğine benimseme sorumlunuz karar verir.
Listeyi benimseme sorumlusu sıralıyor
Benimseme sorumlusu aksiyonları sıralıyor, sorumlulukları atıyor ve değişmesini beklediğimiz sinyaller için sonraki inceleme noktasını belirliyor.
- Yapay zeka desteği
- Birlikte belirlediğimiz kanıt bağlantılarından sıralı liste taslağını hazırlar.
- İnsan onayı
- Her madde kanıta ve bir sorumluya bağlanabiliyor mu? Öncelik sırasını ve sonraki inceleme noktasını benimseme sorumlunuz belirler.
Adı konmuş, sizde kalan çıktılar
Elinize geçenler
Teslimat modelin neyi görebildiğini, nerede eksik kaldığını ve her pattern'in hangi aksiyonu makul biçimde destekleyebileceğini gösteriyor. Listedeki her maddenin yanında kanıt bağlantısı ve sonraki inceleme noktası kalıyor.
Pano
Anlamlı kullanım sinyalleri ve inceleme karnesi
Anlamlı kullanım, davranış, yetkinlik, engel, destek ve sonuç için tanımları, kaynakları, segmentleri, sınırları ve inceleme kurallarını toplar.
Matris
Workflow kapsam açıkları ve kaynak haritası
Mevcut sinyalleri, eksik kapsamı, toplama kısıtlarını ve workflow'larıyla gruplar arasındaki ilişkileri gösterir.
Test kanıtı
Grup istisnaları ve gizli hata bulguları
Seçili workflow'lar ve gruplardaki bulguları, toplam sonuçların gizleyebileceği önemli hatalarla birlikte sunar.
Yol haritası
Engele bağlı geliştirme listesi ve inceleme planı
Eğitim, destek, workflow, araç veya politika için sorumlusu ve takip sinyali belirli aksiyonlar.
Kapsam ve dürüst sınırlar
Bu çalışmanın size uyduğu durumlar
Pano girişleri ve hacmi gösterebilir. Daha zor soru açık kalır: seçtiğiniz iş gerçekten gelişti mi ve sıradaki hangi engeli hangi sorumlu ele almalı?
Şu durumlarda iyi bir seçim
- Kullanım panonuz faaliyeti gösteriyor, ama faydalı ve onaylı işi denemelerden, gürültüden veya tekrarlı girişimlerden ayıramıyor.
- Eğitim kayıtları, destek talepleri ve görev sonuçları farklı sistemlerde duruyor, bu yüzden workflow'lar aynı tanımla karşılaştırılamıyor.
- Liderlerin birçok benimseme fikri var, ama önerilen aksiyonu belirli bir engele, görev sonucuna ve sorumluya bağlayan kısa liste bulunmuyor.
- Anlamlı kullanım hâlâ araç faaliyetiyle tanımlanıyor, bu yüzden workflow davranışı, yetkinlik ve kabul edilen görev sonuçları birlikte incelenemiyor.
- Kullanım, geri bildirim, destek ve görev kanıtı var, ama toplama sınırları ile eksik workflow kapsamı farklı sistemlerde ayrı kalıyor.
- Toplu ortalama sağlıklı görünüyor, ama grup istisnaları ve hata vakaları önce hangi workflow'un veya bağımlılığın ele alınacağını gizliyor.
- Bir optimizasyon listesi var, ama eğitim, destek, araç veya politika aksiyonlarının kanıt bağlantısı, sorumlusu ve inceleme tarihi bulunmuyor.
Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru
- Eksik kaynak kapsamına rağmen evrensel bir benimseme kıyası veya formülü istiyorsunuz. Mevcut kanıt böyle bir karşılaştırmayı desteklemiyor.
- Kalite, güvenlik veya geri dönen iş bozulurken yüksek kullanımı fayda saymak istiyorsunuz. Anlamlı kullanım, faaliyetle birlikte görev sonucunu da gerektiriyor.
- Analitik sistemlerin işletilmesini veya listedeki bütün aksiyonların uygulanmasını istiyorsunuz. Eğitim, workflow, araç ve politika değişiklikleri ayrıca kapsamlandırılıyor.
Bunlardan biri sizin durumunuza daha yakınsa, buradan başlayın: Ana hizmeti inceleyin
Eğitmenleriniz her gün AI geliştiriyor
Eğitimlerimizi yürüten kişiler haftanın geri kalanında AI sistemleri kurup işletiyor. Anlattıklarımız da gerçekten teslim ettiğimiz işlerden geliyor. Zeo 2011'den bu yana bu sektörde çalışıyor ve Digitalzone konferans topluluğunu da yürütüyor, bu da sektördeki ekiplerin bu araçları nasıl benimsediğini yakından izlememizi kolaylaştırıyor.
Kullandığımız araçlar
Bu işin arkasındaki araçlar
AnthropicÖlçülen workflow'larda çalışan gerçek production modelini Claude olarak kullanıyoruz
PromptLayerWorkflow kalıplarının tekrar mı ettiğini, tek seferlik mi kaldığını izliyoruz
LangfuseBeyan edilen login sayısını değil, gerçek workflow kullanımını izliyoruz
HeliconeKullanımın tamamlanmadan tam olarak nerede durduğunu workflow bazında log'luyoruz
JupyterCohort analizini incelenebilir kodla çalıştırıp nedensellik sınırlarını görünür tutuyoruz
Komşu çalışmalar
Buradan nereye gidilir
Yetkinlik geliştirme
Yapay Zeka Benimseme Stratejisi
Kullanım telemetrisi ekip bağlılığının nerede düştüğünü gösterir ve değişim yönetimi programları ile teşvik yapılarını ayarlamak için gereken sayısal kanıtı sağlar.
Yetkinlik geliştirme
Yapay Zeka İş Akışı Yeniden Tasarım Atölyesi
Düşük özellik tamamlama oranları sürtünme noktalarını gösterir ve saha çalışanlarıyla birlikte yeniden tasarlanması gereken operasyonel iş akışlarına işaret eder.
Yetkinlik geliştirme
Yapay Zeka Elçileri ve Mükemmeliyet Merkezi Yetkinlik Programı
Departman düzeyindeki benimseme farkları, hangi birimlerin özel elçi koçluğuna ve yerelleştirilmiş iş akışı kılavuzlarına ihtiyaç duyduğunu belirler.
Yetkinlik geliştirme
Yöneticiler İçin Yapay Zeka Okuryazarlığı
Toplu verimlilik ve yatırım getirisi metrikleri, yönetime sonraki fonlama ve genişleme kararlarını almak için gereken somut zemini sunar.
Sonraki adım
Önce benimseme kararını, sonra veriyi ele alın
Karar vermeden önce