За Адама М. Роот, инструктора за управљање ИИ производом, значајан утицај ИИ долази од постављања правих питања, примене структурираних стратешких оквира и одржавања људске експертизе у центру. без те основе, чак и најнапреднији модели имају тенденцију да производе плитке или непоуздане резултате. „Ако почнете са смећем, ви ћете добити смеће“, каже Роот. На Мавен-у, Роот дизајнира и подучава програме засноване на живој кохорти за производне менаџере, дизајнере и осниваче који желе да изграде ИИ-националне производе, док служи и као фракциони главни директор производа - ИИ стратегију производа. Његови водећи курсеви покривају стратегију ИИ-првог производа, прототипирање за дизајнере, агилни развој ИИ-а и стратегију за идите на тржиште за ИИ производе - све створене да помогну тимовима да пређу од радозналости до способности у брзим ИИ окружењима. Многе компаније сада гурају да скали агентиц АИ, али већина се бори да схвати зашто се њихове иницијативе ретко крећу изван пилот фазе. Уместо да укорењују свој рад у јасном пословном проблему, тимови често гоне алате, моделе или продавце, надајући се да ће технологија сама откључати утицај. Док може произвести импресивне демонстрације, стварна вриједност предузећа је минимална. Зашто се предузећа боре за скалирање агентичке АИ Компаније су под интензивним притиском од стране одбора да покажу измериве резултате АИ, а ова хитност их често покреће у извршење пре него што схвате шта заправо треба да се реши. Корен види исту грешку која се понавља: тимови трче ка резултатима без утемељивања својих напора у јасном схватању основног проблема. „Технологија није довољно напредна да то уради сама од себе“, објашњава он. „Људи мисле да могу да укључе више рачунара или унајмљују другог добављача и решавају га. Неће радити.“ Људска експертиза мора постојати у срцу агентичких радних токова. Компаније које се ослањају на АИ да реплицирају племенско знање изгубљено током отпуштања ризикују да Architecting Scalable Workflows: The PURSUIT Framework Архитектура скалабилних радних токова: PURSUIT Framework On koristi PURSUIT okvir koji pruža preduzećima praktičan put napred, nudeći jasne smernice o tome kako da izbegnu te zamke. What is the real human problem we are trying to solve, beneath the surface symptoms? Problem:  Kome je to zaista namenjeno, i šta oni vrednuju, plaše se i prioritetiraju? User:  Зашто је рјешавање овог проблема стратешки важно и релевантно сада? Rationale:  Koje je najmanje, najtransformativnije iskustvo proizvoda koje smisleno rešava problem? Solution:  Koje dokaze treba da prikupimo da bismo potvrdili ili poništili naše pretpostavke? Understanding:  Који обрасци, истине и возачи понашања излазе из доказа, и како би требало да обликују производ? Insight: Који је стратешки правац производа који све повезује у једну, одбрањиву наративу? Thesis:  Технологија није у оквиру...намерно. „Већина људи чине своју технику тезом. Они почињу са алатом, а затим раде уназад“, каже Роот. За њега, права питања важе чак и више од правих модела. Тимови често журе у истраживање, паралелне моделе и агрегацију претраживања без разјашњавања онога што треба да науче. „Питајте боља питања и добићете боље резултате.“ Роот гради људски преглед на почетку сваког агентичког радног тока, и често позива ЛЛМ да усаврши своје разумијевање проблема пре него што почне задатке. Он то допуњује структурираним интервјуима од стручњака из предмета кроз алате као што је Стрелла, стварајући чисте, контекстуализо Долазећи талас: мултимодални и паралелни системи Root veruje da će sledeći veliki napredak u oblasti veštačke inteligencije doći od sistema koji mogu da koriste različite tipove ulaza odjednom, kao što su tekst, slike, video, audio i realni senzorski podaci, iz više modela veštačke inteligencije koji rade zajedno istovremeno.Ovi modeli će onda moći da uporede ono što svako nađe i kombinuju svoje obrazloženje kako bi proizveli bolje odgovore. Међутим, нове могућности неће решити темељна питања. Без добро дизајнираних питања, валидисаних уноса и раног стадијума људског упутства, мултимодални системи једноставно убрзавају погрешно размишљање. „Ако и даље почнете без правих питања, нећете добити право решење“, каже Роот. Очекује корекцију тржишта за 12 до 18 месеци јер ова новина даје место оперативној стварности. Компаније које су уклониле стручњаке из предмета у нади да ће ИИ моћи да искористе изгубљени контекст. Занемарени ризик и потцењени запошљавање Упркос брзом аутоматизацији улога на улазном нивоу, искусни стручњаци остају незаменљиви. „Ваши стручњаци за предмете нису заменљиви за АИ“, каже он, наглашавајући да предузећа имају приоритет у запошљавању кључних менаџера производа који могу превести неуредне организационе изазове у поуздане, скалабилне радне токове. За компаније у раној фази које продају на тржишта предузећа, он предлаже регрутовање недавно отпуштених ПМ-ова који доносе године инсидерске перспективе. „Добићете племенско знање које би вам требало годинама да научите“, каже он, тврдећи да може дефинисати стратешку предност компаније. Potencijal veštačke inteligencije je ogroman, ali samo kada je ukorenjen u snažnu strategiju i promišljenu realizaciju. preduzeća koja počinju sa jasnoćom, ljudskom ekspertizom i boljim pitanjima, biće sposobna da arhitektonizuju agentičke tokove rada veštačke inteligencije koji ne samo da funkcionišu, već i razmnožavaju. Следећи чланакAdam Root ili posetite njegov За више увид. Линкејн Веб сајт

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Овај аудио је произведен на оригиналном језику приче!

Адам М. Роот: Како архитектовати агентиц АИ радне токове који скалирају преко предузећа

About Author

КОМЕНТАРИ

ХАНГ ТАГС

ОВАЈ ЧЛАНАК ЈЕ ПРЕДСТАВЉЕН У

Related Stories

Building the Cloud Future: Sreedevi Velagala's Trek in AWS Architecture

Leadership Success Story: Srinath Muralinathan's Transformative Projects at Amazon

Sravana Kumar Reddy Yeruva’s Fusion Transformation Sets a New Standard in ERP Excellence

Scaling Web Testing with Automation: Srikanth Srinivas’s Digital Strategy Breakthrough

Building the Cloud Future: Sreedevi Velagala's Trek in AWS Architecture

Leadership Success Story: Srinath Muralinathan's Transformative Projects at Amazon

Sravana Kumar Reddy Yeruva’s Fusion Transformation Sets a New Standard in ERP Excellence

Scaling Web Testing with Automation: Srikanth Srinivas’s Digital Strategy Breakthrough

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps