Il tuo progetto di intelligenza artificiale probabilmente utilizza dati che possiedi già

Iniziare da una domanda, non da un archivio

L'istinto è quello di inventariare tutto prima di iniziare. Resistetelo. Un controllo completo dei dati impiega mesi, produce una tabella che nessuno legge e ritarda ciò che avrebbe insegnato di più.

Scegliete una decisione o un'attività ricorrente. Come calcoliamo il prezzo per un lavoro non standard. Cosa diciamo a un cliente la cui ordinazione è in ritardo. Quale clausola possiamo concedere in un contratto con un fornitore. Poi preparate solo le informazioni che alimentano quel compito. Imparerete di più sullo stato dei vostri dati da venti documenti che effettivamente utilizzate, piuttosto che da una mappa completa di documenti che non lo sono.

Cosa significa davvero "pronto"

Per un dato insieme di documenti, devono essere vere quattro cose:

• Rilevabile. Il sistema può raggiungerlo senza che qualcuno invii un file. Una cartella condivisa, un database, una cartella esportata - il meccanismo è meno importante del fatto che esista in un luogo raggiungibile.
• Aggiornato. C'è una versione autorevole e tutti sono d'accordo su quale sia.
• Autorizzato. L'accesso è controllato da chi lo sta richiedendo, non dal fatto che il sistema accada di avere il file.
• Descritto. Ogni documento deve indicare chi l'ha prodotto, quando e a cosa si riferisce.

Nessuno di questi punti è tecnico. Tutti sono organizzativi, per questo tendono ad essere affidati alle persone sbagliate.

Il problema delle versioni è quello costoso

Se esistono tre elenchi prezzi e due sono obsoleti, una persona nota le date e sceglie la corretta. Un sistema non lo farà. Risponderà con qualunque abbia letto, con la stessa sicura tonalità che usa quando ha ragione, e qualcuno citerà un cliente da un foglio tariffario del 2023.

La soluzione è poco glamour ma duratura. Assegnate un proprietario per ogni insieme di documenti. Fate in modo che dichiarino la versione canonica, archiviate il resto da qualche parte a cui il sistema non può accedere e assumetevi la responsabilità di tenerlo aggiornato. E il vostro progetto AI migliorerà. Saltate completamente l'AI e la vostra azienda migliorerà comunque, il che è un buon segno che state lavorando sulla cosa giusta.

La maggior parte delle vostre conoscenze migliori non è mai stata scritta

Le risposte che i vostri migliori collaboratori danno sono raramente nel manuale. Sono nelle richieste di assistenza, nelle email di vendita e nel messaggio in cui un collega spiegava perché questo cliente specifico ottiene un'eccezione.

Iniziate a catturarle nel formato in cui si presentano già. Raccogliete le venti domande che la vostra squadra risponde più spesso e scrivete le vere risposte - brevi, datate, attribuite. Trenta buone risposte faranno molto per un primo sistema di quanto farebbe un documento politico di duecento pagine che nessuno ha aperto da quando c'è stata l'ultima riorganizzazione.

Decidere cosa il sistema non può mai vedere

Prima di connettere qualcosa, tracciate una linea. Dati sulla retribuzione, informazioni sanitarie, registri clienti non redatti, questioni sotto privilegio legale. Decidete cosa rimane fuori, scrivetelo e rendete l'esclusione strutturale - archiviazione separata, permessi separati - piuttosto che un'istruzione che il sistema viene chiesto di seguire.

Poi decidete come funziona l'accesso. Se un supervisore può vedere un documento e un apprendista no, questo deve rimanere vero quando entrambi lo chiedono tramite una finestra di chat. I sistemi che rispondono allo stesso modo a tutti alla fine risponderanno alla persona sbagliata.

Impostare una data di scadenza

Le informazioni vecchie sono il fallimento silenzioso. Una politica scaduta nel 2024 rimane nella cartella per sempre e sembra autorevole. Assegnate una data di revisione a ogni insieme di documenti e un revisore nominato. Quando un documento scade, lo rimuovete dalla piscina fino a quando qualcuno non lo riaprova.

Cosa aspettarsi

Preparare i dati per un flusso di lavoro impiega settimane, non trimestri, e il secondo flusso di lavoro è più veloce perché le abitudini di proprietà sono già in atto. Misurate i progressi su due cose: quanto spesso la risposta del sistema è corretta e quanto spesso potete tracciare quella risposta verso un documento specifico. Il secondo è più importante all'inizio. Una risposta che non si può tracciare non può essere corretta.

Questa è la parte meno visibile dell'adozione dell'AI e, affidabilmente, la più pesante. È anche dove trascorriamo le prime settimane della maggior parte dei nostri incarichi, perché un buon modello che legge informazioni disorganizzate produce errori ben scritti e sicuri - e questi sono più difficili da catturare di quelli ovvi.