Chat-ikkuna, jossa lataatte asiakirjan ja saatte tiivistelmän takaisin, näyttää yksinkertaiselta. Se, mitä sen alla tapahtuu, on vähemmän yksinkertaista. Asiakirja on luettava sisään, jaettava osiin, tulkittava sen taustaa vasten, mikä on organisaatiollenne relevanttia, ja palautettava muodossa, joka on käyttökelpoinen sille, joka sen lukee. Jokainen vaihe tässä ketjussa asettaa vaatimuksen sitä ympäröivälle organisaatiolle. Tämä sivu kuvaa, mitä sitä varten on oltava kunnossa, ei sitä, mikä osa työstä sen myötä katoaa.
Asiakirjojen lukeminen AI:lla käsittää joukon tehtäviä, jotka usein niputetaan yhden nimikkeen alle. Sopimuksen tiivistäminen on eri asia kuin tuhannen sopimuksen läpikäynti poikkeavan lausekkeen löytämiseksi. Kokousmuistion tiivistäminen toimenpiteiksi on eri asia kuin vuosikertomuksen palauttaminen siihen kätkeytyviin riskeihin. Näille tehtäville yhteistä on, että tuloksen laatu riippuu toimitettavan aineiston laadusta. Huonosti skannattu asiakirja, epäjohdonmukainen muoto tai teksti, jolla ei ole selkeää rakennetta, tekee itse lukemisesta epävarmaa, ennen kuin tiivistämisestä on puhettakaan.
Ensimmäinen kysymys ei ole, mikä kielimalli tiivistää parhaiten, vaan ovatko asiakirjat, jotka haluatte luettavaksi, saatavilla ja yhdenmukaisia. Sijaitsevatko ne hajallaan kansioissa, järjestelmissä ja sähköpostilaatikoissa, tai onko ne järjestetty löydettävään paikkaan. Onko selvää, mikä versio asiakirjasta on voimassa oleva. Sisältävätkö asiakirjat luottamuksellista tietoa, jota ei saa ilman muuta käsitellä ulkoisessa järjestelmässä. Nämä eivät ole teknisiä yksityiskohtia, jotka tulevat myöhemmin; ne ovat ehtoja, jotka määrittävät, tuottaako tiivistäminen jotain, mihin joku voi luottaa, vai jotain, joka on tarkistettava uudelleen joka kerta.
Sen jälkeen tulee kysymys siitä, miten asiakirjat kulkevat järjestelmään sisään ja ulos. Erillinen latausikkuna toimii satunnaiseen käyttöön, mutta joka haluaa käyttää tätä rakenteellisesti, tarvitsee yhteyden asiakirjojen syntypaikan ja niiden lukupaikan välille. Se vaatii liitäntöjä, jotka eivät irtoa päivityksen yhteydessä, ja tavan havaita, milloin jokin menee vikaan. Ilman tätä yhteyttä lukeminen ja tiivistäminen jää manuaaliseksi vaiheeksi: joku, joka toimittaa tiedoston uudelleen ja uudelleen.
Tiivistelmä on käyttökelpoinen vasta, kun joku tietää, mitä sillä tehdään. Se vaatii sopimuksia: kuka tarkistaa tiivistelmän ennen kuin se etenee, kuka on vastuussa, jos yksityiskohta jää huomaamatta, ja mikä on normi sille, mikä on hyvä tiivistelmä. Ilman näitä sopimuksia syntyy tapa, jossa ihmiset käyttävät tulosta arvioimatta sitä, tai päinvastoin lukevat kaiken uudelleen läpi, jolloin ajansäästö katoaa. Organisaatiolla on toisin sanoen oltava tälle tulokselle järjestetty paikka, ei vain järjestelmä, joka sen tuottaa.
Kun asiakirjoja luetaan, syntyy nopeasti kysymys siitä, mitä niille tapahtuu. Keskustelun tiivistelmä liittyy siihen, mitä keskustelujen tallentaminen ja seuranta vaatii organisaatiolta; tiivistelmä, jonka pitäisi automaattisesti laukaista jatkotoimenpide, koskettaa sitä, mitä tarvitaan työtä suorittaville agenteille. Ja kun tiivistelmää käytetään päätöksen perustelemiseen, kysymys siirtyy siihen, mitä päätöksenteon tuki vaatii samalta datanhallinnalta ja samoilta sopimuksilta. Asiakirjojen lukeminen on harvoin päätepiste; se on useimmiten ensimmäinen lenkki ketjussa, joka jatkuu pidemmälle kuin chat-ikkuna näyttää.
Houkutus on aloittaa mallista, joka tiivistää parhaiten. Mutta hyvin tiivistävä malli tuottaa vähän, jos asiakirjat, jotka sen on luettava, ovat epäjohdonmukaisia, jos yhteyttä niiden syntypaikkaan ei ole, ja jos kukaan ei ole määritellyt, kuka tarkistaa tuloksen. Organisaatio, infrastruktuuri ja datanhallinta tulevat ensin: se ei ole mieltymysjärjestys, vaan järjestys, jossa se toimii. Organisaatio, jolla näitä perusteita ei ole kunnossa, näkee pilotin, joka näyttää hyvältä demossa, mutta joka jumittuu, kun asiakirjat ovat vähemmän siistejä kuin testitiedosto.
Tämä sivu kuvaa, mitä on oltava kunnossa, ennen kuin asiakirjojen lukeminen ja tiivistäminen tuottaa jotain, mille organisaatio voi rakentaa. Se ei vastaa kysymykseen, mikä osa asiakirjoihin nyt liittyvästä työstä on todella siirrettävissä. Se on eri kysymys, joka vaihtelee tehtävän ja asiakirjan mukaan riippuen siitä, kuinka toistettavaa työ on ja kuinka paljon kontekstia tarvitaan sen hyvin tekemiseen.
FTE TO AI:n työskannaus laskee tämän läpi: tehtäväkohtaisesti lasketaan, mikä osa työstä on AI:lla siirrettävissä, kun otetaan huomioon työn luonne ja siihen liittyvät ehdot. Siinä missä tämä sivu kuvaa organisaation valmiutta, työskannaus kartoittaa, mikä sen valmiuden ollessa olemassa todella siirtyy.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.