간단히 말해서: AI는 결정적인 인터페이스가 아닙니다. 같은 인스턴스는 다른 답을 제공 할 수 있습니다. 핵심 질문은 "우리는 어떻게 그것을 구축합니까?"에서 "우리는 사용자에게 신뢰할 수 있고 안전하게 이것을 제공 할 수 있습니까?"로 전환합니다. 데이터로 시작하십시오 (또는 모든 것이 무너집니다) 나쁜 입력 → 나쁜 AI 디자이너로서 제품이 품질의 입력을 수집하고 사용하는 방법을 형성 할 수 있습니다. 5 개의 축에 데이터를 확인하십시오 : 
 
 
 
 
 
 정확성: 검증, 힌트, 통제 된 사전 (예를 들어, 무료 텍스트에 대한 드롭다운) 완전성: 작업을 해결하기에 충분한 양을 수집합니까? (필요한 필드 + “왜 중요한가?”) 일관성: 날짜, 통화, 단위에 대한 통합 형식. 신선함: 신속한 업데이트? “Updated N minutes ago” 지표. 독특성: dedupe; warn “This looks like a duplicate.” 디자이너 움직임 : 
 
 
 
 명확한 오류 상태와 올바른 입력의 예를 가진 레이아웃을 형성합니다.Form layouts with clear error states and examples of correct input. 마이크로코피: 필드가 필요한 이유와 그것을 채우는 방법 "필요한 권한/데이터" 화면은 액세스를 허용하기 위한 가장 짧은 경로를 표시합니다. 디자인 프로세스를 조정하십시오 : 디자인 출력 및 "나쁜 케이스" AI 제품에서는 스크린뿐만 아니라 받아 들일 수있는 대답과 대답이 나쁜 경우 일어나는 일들을 디자인합니다. 북쪽 별을 정의하십시오: 보조자는 이메일의 80 %를 <3s, 사용자 편집 ≤5 %로 작성합니다. outputs를 디자인하십시오 : 
 
 
 
 
 Specify answer format (tone, length, structure). 
 
 
 
 
 
 Map new states: —  : a clear progress cue for ~1–3s. Thinking —  : “Not sure. Refine the request?” + quick actions. Low confidence —  : “Found nothing. What’s most important?” + filters. Empty/poor answer —  : a simple onboarding flow. Missing data/permissions 제한에 대한 계산 : 
 
 
 
 지연 : 2 ~ 3s가 필요하면 무엇을 표시합니까? 비용 : 어디에서 우리가 실행하기 전에 "확인"해야합니까 (비싼 옵션)? 개인 정보 보호: 어떤 경고 / 익명화를 제공합니까? Prompts는 디자인 자산입니다 : 템플릿, 버전 및 좋은 / 나쁜 입력의 예를 보관하십시오. 첫날부터 실패를 위한 디자인 실제 데이터, 이상화 된 예를 사용하여 시작합니다. 혼란스러운 출력을 숨기는 폴리화 된 모코프는 오직 당신을 속이게 할 것입니다; 실제 답변과 그 결함을 보여주는 간단한 테이블은 훨씬 더 가치가 있습니다. 첫 번째 발사를 실험, 승리 라운드가 아닌 실험으로 취급하십시오. 기능 깃발 뒤에 작은 코호트로 항해, A/B 또는 어두운 발사를 실행하고 "붉은 선"에 미리 동의하십시오 : 품질이 한계 아래로 떨어지면, p95 지연이 목표를 초과하거나 비용이 상승하면, 기능은 드라마없이 스스로를 비활성화합니다. 그 중요성의 결과를 측정하고 단순히 클릭하지 마십시오. 유용한 결과를 얻는 데 사용자가 얼마나 걸 Human-in-the-Loop : 사람들이 어디에 개입하는지 결정하기 동일한 모델은 코치 또는 자동 조종사처럼 행동할 수 있습니다; 차이점은 인간의 제어를 배치하는 곳입니다. 설정 중에 자율성 수준을 정의하십시오 – 제안만, 리뷰로 자동 채우거나 자동 적용하십시오 – 그리고 팀에게 용어 사전 사전 및 블록리스트로 행동을 형성 할 수있는 도구를 제공하십시오. 사용 중에는 신뢰가 낮을 때 미리보기와 명시적 인 "사용"을 요구하고 경계를 설정하여 경계 사례가 검토를 위해 계승되도록 설정하십시오. 사실 후에, 피드백을 저렴하고 시각적으로 만들고, 간단한 품질 및 드라이브 보고서를 게시하고, 당신이 보는 것에 따라 촉구와 정책을 업데이트하기위한 명확한 루틴을 설정하십시오. 확실하게 신뢰를 구축하고, “마침내”가 아니라 신뢰는 디자인 작업입니다. 사람들은 동일한 입력에 대해 비교할 수 있도록 오래된 결과와 새로운 결과를 옆에 표시합니다. 초기 몇 주 동안 기본적으로 감독을 유지하고 불안을 줄이기 위해 "AI 끄기" 컨트롤을 제공합니다. 시스템이 한 일과 이유를 설명하십시오 : 출처를 인용하고 신뢰를 보여주고 가능한 경우 간단한 이유를 제공하십시오. 피드백을 쉽게하고 행동을 변경한다는 것을 보여주십시오. 가장 중요한 것은 인터페이스 자체의 표면 ROI - 작업 당 분을 절약하고 수동 편집을 줄이기 위해 - 사용자가 이익을 느끼고 단순히 그것에 대해 듣는 것이 아닙니다. 더 느린 입양 곡선을 기대합니다. AI 기능은 데이터를 청소하고, 액세스를 설정하고, 작업 흐름을 조정하고, 가치를 내부적으로 "판매"하는 데 더 오래 걸립니다.Planed staged goals and support internal champions with training and templates. 유용한 패턴 That work: 
 
 
 
 픽셀에 대한 콘텐츠: 먼저 신뢰할 수 있는 답변을 얻고, 그 후에 UI를 폴라시킵니다. • Autonomy Gradient: suggest → auto-fill → auto-apply at confidence > X % 캘리브레이드된 위험 : 민감한 흐름에서 정확성을 선호하십시오 (잘못된 것보다 답이 없는 것이 낫습니다). 안티 패턴 : 
 
 
 
 “빛나는 패키지는 그것을 고칠 것이다.” – 실제 데이터가 없다면 결론은 틀린다. 하나는 그들 모두를 지배합니다.당신은 시나리오 특정 템플릿과 경계선이 필요합니다. • 깃발이 없으면 회귀가 숨어있다. 미니 체크리스트 미니 체크리스트 미니 체크리스트 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 사용자 가치의 노스 스타 미터리 (What and by how much) Inputs pass the 5-point data check; freshness/dedupe 모니터링 Error states defined: loading, low confidence, empty result, missing permissions: 로딩, 낮은 신뢰, 빈 결과, 부족한 권한. Thresholds set: When to require confirmation vs. auto-apply : 언제 확인을 필요로 하는가 기능 깃발, 어두운 시작 및 감사 로그가 활성화됩니다. Baseline metrics : 응답 품질, p95 지연, 행동당 예상 비용. UI(sources/why)에 대한 설명 가능성, 신뢰 지표 포함 오프 / 오프 옵트 컨트롤 및 간단한 피드백; 피드백에 대한 SLA. 사용자를 위해 준비된 템플릿 및 예제 이터레이션 프로세스는 명확합니다: 누가 인스턴스를 / 정책을 편집하고 어떤 신호를 기반으로 하는지. 빠른 글로사리 (Plain English) 
 
 
 
 
 
 가짜 긍정: AI는 “예”라고 말하고 현실은 “아니오”라고 말합니다. 가짜 부정 : AI는 “아니오”라고 말하고 현실은 “예”입니다. 신뢰성: 모델의 자부심.자동 신청에 대한 한계를 사용하십시오. p95 지연 : 응답의 95 %가 이 시간보다 빠릅니다 (평균보다 유용합니다). 데이터 드라이브: 시간에 따라 입력이 변경되며 품질은 감소합니다.Data drift: inputs change over time, quality degrade—monitor and retrain/update. 아래 라인 귀하의 작업은 확률 핵심 주위에 안정성, 제어 및 신뢰를 설계하는 것입니다.실제 데이터를 사용하여 구축하고, 좋은 대답과 나쁜 대답이 어떻게 생겼는지 정의하고, 실패를 가정하고 계획하고, 인간을 올바른 제어 지점에 배치하고 숫자로 가치를 증명합니다.

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