Proje kontrolünde yapay zeka: neyi otomatikleştirmeli, neyi insana bırakmalı
Raporlama, doküman incelemesi ve veri temizliği otomasyona değer. Karar verme, eskalasyon ve tahminleme değmez.
Yazıyı okuyunDurum raporlama, toplantı kayıtları, risk sinyalleri ve doküman arama gerçektir. Tahmin ve otonom kararlar değildir. Nerede kullanılacağı, nerede kullanılmayacağı.
Teslimatla ilgili sorunuzu iletinProje yönetiminde yapay zeka tartışmalarının çoğu yanlış konu üzerinedir. Soru, bir modelin ne yapabildiği değildir. Soru, kıdemli saatlerinizin hangisini size geri verdiği ve bunları almanın gözetim olarak size neye mal olduğudur.
Gerçek bir programla temas ettiğinde ayakta kalan dört kullanım var. Ortak bir biçimleri var: yüksek hacim, düşük muhakeme ve yanlış cevabı saniyeler içinde fark edebilecek bir insan.
İki kullanım cazip görünür ve istikrarlı biçimde hayal kırıklığı yaratır.
Pratikte hata biçimi yanlış bir cevap değildir. İncelenmeden kayda giren ve altı hafta sonra gerçekmiş gibi karşınıza alıntılanan bir cevaptır.
Rutin işin kıdemli saatleri yediği yerde yapay zekayı iş akışına yerleştiririz; yalnızca gözetim yükü ekleyeceği yerde ise dışarıda bırakırız. Muhakeme ve imza insanda kalır, çünkü müşterinin bedelini ödediği kısım odur. Hız ve maliyet avantajı gerçektir, ama farkı yaratan şey o değildir.
Başladığımız yer, saat kazandıran yapay zekayı iş çıkaran yapay zekadan ayırmaktır.
Sistem hakkında bir slayt değil, sistemin kendisi.
İhaleden teslimata, öncesi ve sonrası ölçülerek.
Raporlama, doküman incelemesi ve veri temizliği otomasyona değer. Karar verme, eskalasyon ve tahminleme değmez.
Yazıyı okuyunFarklı sektörler, aynı otopsi. Çoğu başarısız projenin ardındaki üç örüntü ve her birinin erken belirtisi.
Yazıyı okuyunÇerezler. Bu site reklam veya analitik çerezi kullanmaz. Tercihiniz yalnızca cihazınızda saklanır, bu yüzden tekrar sormayız. Çerez politikası