Generatiivisen tekoälytuotteen kehittäminen: mitä on syytä tietää aluksi

Johdanto

Generatiivista tekoälyä on helppo kokeilla, mutta huomattavasti vaikeampaa muuttaa tuotteeksi, johon ihmiset voivat luottaa. Tiimi voi yhdistää kielimallin chat-käyttöliittymään muutamassa päivässä. Sen sijaan se, että käyttöliittymä pystyy käsittelemään todellisia asiakaspyyntöjä, noudattamaan käyttöoikeuksia, käsittelemään yrityksen tietoja ja korjaamaan virheellisiä vastauksia, on täysin eri asia.

Yrityksille, jotka harkitsevat generatiivisen tekoälyn käyttöä liiketoimintasovelluksissa, ensimmäinen päätös ei ole se, mitä mallia käytetään. Kyse on siitä, vaatiiko ongelma ylipäätään uutta tuotetta. Valmiit tekoälytyökalut saattavat kattaa suurimman osan tarpeista, kun taas räätälöity ratkaisu on järkevämpi, jos olemassa oleva ohjelmisto ei pysty mukautumaan vaadittuun työnkulkuun. Jälkimmäistä vaihtoehtoa arvioivat yritykset voivat kääntyä SysGearsin generatiivisen tekoälyn insinöörien puoleen selvittääkseen juuri heidän käyttötapaukseensa perustuvan tuotteen tekniset vaatimukset.

Generatiivinen tekoälytuote on huomattavasti enemmän kuin pelkkä mallin sijoittaminen yrityksen brändättyyn käyttöliittymään. Malli saattaa käsitellä kieltä, mutta sovelluksen muut osat määrittävät, mihin tietoihin se voi vedota, voiko se olla vuorovaikutuksessa muiden ohjelmistojen kanssa ja mitä tapahtuu, kun sen vastaus menee ohi. Nämä päätökset vaikuttavat tuotteen hyödyllisyyteen yhtä paljon kuin itse mallin valinta.

Sisäinen avustaja voi johtaa työntekijöitä harhaan, jos se hakee vanhentuneen ohjeistuksen. Jos sille annetaan pääsy asiakastietoihin, käyttöoikeudet nousevat yhtä tärkeiksi kuin vastausten laatu. Jos sovellus voi myös muokata tietoja, vakuuttava mutta virheellinen vastaus voi aiheuttaa todellista vahinkoa.

Nämä eivät ole yksityiskohtia, joita voidaan korjata vasta julkaisun jälkeen. Ne vaikuttavat arkkitehtuuriin, tarvittavaan suunnittelutyöhön ja tekoälyn kehityskustannuksiin, mukaan lukien tuotteen ylläpitoon tarvittavat resurssit. Yrityksen tulisi käydä nämä läpi ennen kehitystyöhön ryhtymistä, kun on vielä mahdollista kaventaa laajuutta tai päättää, että olemassa oleva työkalu riittää tehtävään.

Aloita ongelmasta, joka vaatii generatiivista tekoälyä

Vakuuttava esittely voi peittää alleen melko tavallisen liiketoimintaongelman. Jos työntekijät esimerkiksi käyttävät liikaa aikaa sisäisten asiakirjojen etsimiseen, semanttinen hakujärjestelmä saattaa riittää. Jos heidän on tulkittava pitkiä asiakirjoja, poimittava tiettyjä yksityiskohtia ja laadittava vastauksia useista lähteistä peräisin olevien tietojen perusteella, kielimalli voi tuoda merkittävää lisäarvoa.

Tämä ero on tärkeä jo alusta alkaen. Generatiivinen tekoäly osoittaa arvonsa silloin, kun ohjelmiston on ymmärrettävä sekavaa, jäsentymätöntä materiaalia tai laadittava jotain, joka riippuu kontekstista. Kiinteiden sääntöjen ohjaamassa tehtävässä tavallinen skripti on kuitenkin usein edullisempi käyttää ja siihen on helpompi luottaa.

Otetaan esimerkiksi jakelija, joka käsittelee jatkuvaa tuotetiedustelujen virtaa. Asiakkaat kuvailevat samaa tuotetta monin eri tavoin, joten generatiivinen tekoälysovellus voisi tulkita heidän pyyntönsä, hakea esiin asiaankuuluvat tekniset tiedot ja laatia vastauksen. Varastotilanteet ovat toinen asia. Niiden on perustuttava reaaliaikaisiin varastotietoihin, kun taas tarjoushinnan on noudatettava yrityksen hinnoittelusääntöjä, ei sitä lukua, jonka malli sattuu tuottamaan.

Tämä työnjako on syytä pitää selkeänä: anna mallin hoitaa kielelliset tehtävät ja jätä ennustettavat toiminnot perinteiselle ohjelmistolle aina kun mahdollista.

Ennen kehitystyön aloittamista on määriteltävä tarkasti, mitä todella pitäisi parantaa. Myyntihenkilöstö saattaa tarvita vähemmän aikaa tarjouksen laatimiseen; asiakkaat saattavat saada vastauksen odottamatta asiakaspalvelijaa. Joka tapauksessa on syytä dokumentoida, miten prosessi toimii tällä hetkellä. Muuten tiimi saattaa päätyä juhlimaan uuden tekoälyrajapinnan käyttöönottoa tietämättä, onko se todella helpottanut työtä.

Kehitä vai osta: kuinka paljon hallintaa todella tarvitset?

Päätös siitä, rakennetaanko vai ostetaanko, esitetään usein valintana täydellisen omistajuuden ja mukavuuden välillä. Käytännössä välissä on useita vaihtoehtoja.

Valmiit tekoälytyökalut ovat järkevä lähtökohta, kun yritys tarvitsee tuttuja toimintoja, kuten kirjoitusapua, kokousyhteenvetoja, asiakirja-analyysiä tai yleiskäyttöistä tiedonhakua. Nämä tuotteet vaativat yleensä vähemmän kehitystyötä, ja niiden toimittajat hoitavat suuren osan taustalla olevasta infrastruktuurista. Yritys voi testata, pitävätkö työntekijät tiettyä toimintoa hyödyllisenä, ilman että sen tarvitsee ensin rahoittaa erillistä kehityshanketta.

Ongelmat alkavat, kun yleiskäyttöinen työkalu joudutaan sovittamaan prosessiin, jota varten sitä ei ole suunniteltu. Se ei välttämättä esimerkiksi ole yhteensopiva vanhan tietokannan kanssa tai osaa soveltaa oikeita käyttöoikeuksia, kun työntekijöillä on erilaiset roolit. Sen tuotosta saattaa myös joutua muokkaamaan, ennen kuin toinen liiketoimintajärjestelmä voi sitä käyttää. Sovellusrajapinnat (API:t) ja konfigurointivaihtoehdot voivat auttaa täyttämään näitä aukkoja, mutta ne eivät välttämättä kata vakiintuneen työnkulun erityispiirteitä.

Räätälöity tekoälytuote on perusteltavampi valinta, kun työnkulku itsessään on kilpailuetu, kun olemassa olevat tuotteet eivät pysty täyttämään olennaista vaatimusta tai kun sovellus vaatii tiivistä integrointia yrityksen omiin tietoihin ja sisäisiin järjestelmiin.

Kolmas vaihtoehto on rakentaa oma sovellus ulkoisen palveluntarjoajan ylläpitämän mallin ympärille. Yritys kehittää käyttöliittymän ja sen taustalla olevan logiikan, liittää järjestelmän olemassa olevaan ohjelmistoonsa ja määrittää oman tavan testata tuloksia. Malliin pääsee käsiksi sovellusrajapinnan (API) kautta, joten perusmallia ei tarvitse kouluttaa alusta alkaen. Tämä antaa yritykselle liikkumavaraa muokata tuotetta työnkulunsa mukaiseksi, vaikka se riippuukin edelleen palveluntarjoajan hinnoittelusta, mallin saatavuudesta ja palvelurajoituksista.

Tämä viimeinen ero ansaitsee huomiota. Räätälöidyn tekoälysovelluksen kehittäminen ja uuden tekoälymallin kehittäminen ovat kaksi eri asiaa. Perusmallin kouluttaminen vaatii huomattavia laskentaresursseja, erityisosaamista, sopivaa dataa ja jatkuvaa kokeilua. Useimpien yritysten ei tarvitse kantaa tätä taakkaa. Olemassa oleva malli, jota täydennetään yrityksen asiakirjoista haetuilla tiedoilla tai huolellisesti suunnitellulla työkalujen käytöllä, voi riittää.

Valitse arkkitehtuuri työn mukaan

Kun liiketoimintaperusteet ovat selvillä, seuraava haaste on päättää, miten sovellus toimii. Malli on vain yksi komponentti, eikä se välttämättä ole se komponentti, joka vie eniten kehitysaikaa.

Asiakirja-avustajan tapauksessa on usein syytä harkita hakutoiminnoilla täydennettyä sisällöntuotantoa (RAG). Sen sijaan, että sovellus luottaisi yksinomaan siihen, mitä malli on oppinut koulutuksen aikana, se hakee asiaankuuluvia katkelmia hyväksytystä tietolähteestä ja sisällyttää ne kehotteeseen. Malli muotoilee sitten vastauksen kyseisen aineiston avulla.

Sisäisiin käytäntöihin tai ajankohtaiseen tuotetietoon perustuvat vastaukset voivat olla osuvampia, edellyttäen että tiedonhaku toimii oikein. Se ei ole itsestään selvää. Haku saattaa tuoda esiin vanhentuneen asiakirjan, jättää huomiotta tärkeän varoituksen tai antaa mallille katkelman, jonka se sitten tulkitsee väärin.

Hakutoimintoa on testattava erikseen. Se, miten asiakirjat jaetaan osiin, voi vaikuttaa siihen, mitä järjestelmä löytää, ja jopa hyvä hakutulos on hyödytön, jos se on peräisin lähteestä, jota käyttäjän ei pitäisi nähdä. Työntekijän käyttöoikeuksien on ulotuttava hakuprosessiin asti, eikä niitä saa ohittaa vain siksi, että haku sattui tuomaan esiin rajoitettua materiaalia. Sovelluksen itsensä on valvottava käyttöoikeuksia. Mallin ei pitäisi antaa tehdä tätä päätöstä.

Hienosäätö palvelee eri tarkoitusta. Se voi auttaa mukauttamaan mallin käyttäytymistä, vastausmuotoa tai toistuvien tehtävämallien käsittelyä, kun sopivia koulutusesimerkkejä on saatavilla. Se ei ole suora korvike tiedonhakulle, kun pääongelmana on pääsy muuttuviin tosiasioihin. Viime vuoden tuoteluetteloon hienosäädetty malli ei automaattisesti tiedä, mikä on muuttunut tänä aamuna.

Kehote ja mallin sovellusliittymä (API) saattavat riittää kapea-alaiselle sovellukselle, ainakin aluksi. Se riippuu siitä, kuinka ennustettavia syötteet ovat ja mitä järjestelmän odotetaan tekevän tuloksillaan. Jos jokainen vastaus on tarkistettava laajaa sisäistä dokumentaatiota vastaan, tiedonhaku voi tulla tarpeelliseksi; yksinkertaisemmassa tehtävässä se saattaisi vain lisätä ylimääräistä työtä.

Pidä ensimmäinen versio kevyenä ja kokeile sitä todellisilla pyynnöillä, ei vain hiotuilla esittelysyötteillä. Katso, miten se käsittelee epämääräisen kysymyksen tai puuttuvia tietoja. Jos se bluffaa sen sijaan, että myöntäisi tietojen puutteen, se on korjattava ennen kuin lisätään lisää liikkuvia osia.