💡

Резюме

Стаття з Search Engine Land обговорює зростаючу корисність генеративного AI у різних робочих процесах, підкреслюючи необхідність точних запитів для уникнення дорогих помилок. Представлено концепцію використання рубрик для створення запитів, що забезпечує структуровані настанови для AI-систем, підвищуючи їхню надійність та точність. Цей метод протиставляється традиційним методам запитів, які часто призводять до неточних результатів через неоднозначні інструкції.
📖

Full Article (AI)

Генеративний штучний інтелект (ШІ) стає все більш практичним інструментом у пошукових, контентних та аналітичних процесах. Однак із зростанням його використання з'являється знайома і дорога проблема: впевнено неправильні результати. Такі "галюцинації" часто виникають через нечіткі інструкції. Наприклад, запит на "рецепт печива" без деталей може призвести до невдалих варіантів. Щоб уникнути таких ситуацій, варто очікувати помилок і створювати чіткі обмеження за допомогою рубрик. 🛠️ Практичні кроки Замість загальних запитів, які можуть призвести до "галюцинацій", важливо використовувати рубрики. Рубрика — це набір критеріїв, які формують процес прийняття рішень під час генерування відповідей. Вона допомагає визначити, що модель повинна робити, коли не може виконати вимоги. Наприклад, Deloitte довелося повернути значну суму через помилки в їх звіті з використанням ШІ. Урок — використовувати ШІ, але обмежувати його, визначаючи, що модель має робити за відсутності інформації. 🚀 Конкурентні переваги Використання рубрик дає змогу уникнути невизначеності та зменшити ризик отримання помилкових результатів. Вони визначають обов'язкові та необов'язкові критерії, пріоритети та поведінку при невдачах. Це дозволяє забезпечити точність, а не просто "завершеність" відповіді. Рубрика може включати вимоги до точності, обробки невизначеності та поведінки при відсутності даних. Наприклад, у конкурентному аналізі, рубрика може вказувати, що потрібно робити, якщо дані про рейтинги відсутні. Це створює стабільний процес і зменшує ризик помилок, забезпечуючи надійність та точність результатів.
🎯

Вплив на бізнес

Європейські МСБ можуть використовувати AI для оптимізації операцій, але повинні застосовувати підхід на основі рубрик для захисту від помилок AI, які можуть пошкодити їхню репутацію або фінанси. Чітко визначаючи критерії прийняття рішень, бізнес може гарантувати, що результати AI відповідають їхнім потребам та галузевим стандартам.
✨

Цікавинки

  • Deloitte зіткнулася з значними штрафами через помилки AI.
  • Рубрики можуть змінити процес прийняття рішень AI з інференції на явні інструкції.
  • Помилки AI можуть серйозно вплинути на фінансові та репутаційні аспекти.
🚀

Бізнес можливості

Запровадження запитів AI на основі рубрик може позиціонувати європейські МСБ як лідерів галузі в інноваціях та точності. Встановивши чіткі настанови, вони можуть покращити пропозиції продуктів, підвищити якість обслуговування клієнтів та отримати конкурентні переваги на ринку.
🎯

Рекомендації LAZYSOFT

LAZYSOFT рекомендує європейським МСБ впроваджувати запити на основі рубрик для підвищення надійності AI. Інвестування в навчання для розробки ефективних рубрик мінімізує помилки та максимізує цінність AI. Крім того, регулярний перегляд та оновлення цих рубрик забезпечить їх відповідність до змінних потреб бізнесу.