Construire ou ne pas construire
Traiter l'adéquation de l'IA comme une décision conditionnelle
Un flux de travail convient à l'IA lorsque le langage ou le contexte varie suffisamment pour nécessiter un jugement, le travail se répète assez souvent pour justifier un système, des cas représentatifs existent, le succès peut être évalué, l'action est limitée et un repli sûr est abordable. Une valeur élevée seule n'est pas suffisante. Une décision rare, non testable et à forte conséquence peut être un mauvais candidat, même lorsque la hausse potentielle est importante.
Utilisez un tableau de bord pour exposer les compromis, puis appliquez des arrêts durs. Un total élevé n'annule pas l'absence d'un responsable responsable, de preuves utilisables, d'un repli acceptable ou d'une limite d'autorité sûre. Le résultat peut être "pas d'IA", "jugement de modèle dans un flux de travail" ou "pilote après que les conditions préalables soient fixées".
Outil de décision
Marquez les preuves sur sept dimensions, puis appliquez les arrêts durs
Utilisez 0 pour les preuves absentes ou contradictoires, 1 pour les preuves partielles et 2 pour les preuves fortes. Le total lance une discussion ; il n'approuve pas le projet.
| Dimension | Des preuves solides ressemblent à | Question qui peut arrêter le projet |
|---|---|---|
| Valeur opérationnelle | Une contrainte mesurée et un responsable qui peut utiliser l'amélioration. | Le résultat serait-il important si le modèle était parfait ? |
| Fréquence | Assez de cas récurrents pour apprendre, tester et récupérer le coût fixe. | Le travail est-il trop rare pour un système entretenu ? |
| Variabilité utile | Les entrées varient dans la langue ou le contexte, mais le travail reste limité. | Des règles explicites couvriraient-elles presque tous les cas ? |
| Qualité du contexte | Les faits requis ont des sources, des responsables et des règles de mise à jour. | Le système est-il invité à inventer une politique manquante ? |
| Évaluation | Il existe des cas représentatifs et des critères d'acceptation observables. | L'équipe peut-elle obtenir une réponse plausible à partir d'un résultat correct ? |
| Limite d'action | Les outils et les autorisations peuvent être limités au travail. | Une mauvaise action pourrait-elle créer un préjudice matériel avant l'examen ? |
| Retour en arrière | Une personne ou un chemin déterministe peut recevoir des échecs sans perdre le cas. | Que se passe-t-il lorsque le modèle, l'outil ou la source n'est pas disponible ? |
Décision illustrative
Northline peut utiliser le jugement du modèle pour l'apport limité
Le problème d'admission marque fortement sur la fréquence, la variabilité de la langue, les demandes historiques disponibles et le repli. Il obtient un score modéré sur la qualité du contexte parce que les identifiants d'équipement sont souvent manquants. Il obtient un mauvais score pour le risque d'action autonome, car une priorité erronée ou un engagement d'expédition peut affecter la sécurité, les contrats et les relations avec les clients. Ce faible score d'action est une contrainte de conception, pas une raison d'ignorer le reste des preuves.
La décision est un flux de travail fixe avec deux tâches modèles : extraire des champs et proposer une catégorie. Contrôles de validation déterministes, champs obligatoires et dossiers clients. Un coordinateur possède l'urgence et l'horaire. Avant un pilote, Northline compare deux configurations de modèles viables sur 100 cas historiques non identifiés, y compris des formulations ambiguës et contradictoires. Il enregistre le succès de la tâche, les résultats structurés invalides, l'escalade à haut risque, le taux de correction, la latence et le coût estimé. Les seuils ci-dessous appartiennent à cette décision illustrative du client ; ce ne sont pas des normes universelles.
- Extraction de champ obligatoire
- ≥95 % de précision par rapport aux étiquettes gelées pour chaque champ requis ; les valeurs non prises en charge comptent comme des échecs
- Escalade à haut risque prédéfinie
- 100 % des cas étiquetés à haut risque ; tout cas manqué bloque la mise en production
- Correction de la catégorie de routine
- <5 % des cas de routine acheminés par le modèle nécessitent une correction de catégorie après validation déterministe
- Retour en arrière
- Conservez la demande et placez-la dans la file d'attente du coordinateur avec la raison de l'échec
Analyse des échecs
Ne laissez pas l'arithmétique cacher un prérequis manquant
Un total élevé annule un arrêt difficile
Signal : Une forte valeur et un volume sont utilisés pour excuser une action illimitée.
Correction : Enregistrez des arrêts difficiles en dehors du total pondéré et exigez une résolution explicite.
L'équipe marque l'avenir
Signal : Le contexte, l'évaluation et le repli reçoivent des notes élevées parce que quelqu'un prévoit de les construire plus tard.
Correction : Marquez les preuves actuelles. Mettez les conditions préalables dans un plan de préparation distinct.
Un benchmark générique choisit le modèle
Signal : Le modèle préféré gagne sur un classement public, mais échoue à l'outil ou aux cas de langue du client.
Correction : Comparez les modèles viables sur les tâches représentatives, y compris les entrées hostiles et défaillantes.
Le repli est une étiquette
Signal : La conception dit "humain dans la boucle" sans file d'attente, responsable, cible de réponse ou contexte préservé.
Correction : Testez le transfert en tant que résultat de flux de travail de première classe.
livrable d'atelier
Rédigez une décision d'ajustement de l'IA qu'une autre équipe peut auditer
Modèle de travail
Workflow and accepted outcome:
Evidence period and case sample:
Value: 0 | 1 | 2 — evidence
Frequency: 0 | 1 | 2 — evidence
Useful variability: 0 | 1 | 2 — evidence
Context quality: 0 | 1 | 2 — evidence
Evaluation readiness: 0 | 1 | 2 — evidence
Action boundary: 0 | 1 | 2 — evidence
Fallback: 0 | 1 | 2 — evidence
Hard stops:
Simpler alternative:
Model comparison cases and measures:
Decision: no build | prerequisite | bounded pilot
Owner and review date:Porte d'achèvement
Gagner le droit d'exécuter un pilote limité
- Chaque score cite des preuves actuelles, et non un état futur souhaité.
- L'enregistrement comprend une règle conventionnelle ou une alternative de flux de travail et explique pourquoi le jugement du modèle est nécessaire.
- Chaque arrêt difficile est absent ou a un prérequis nommé, le responsable et la date d'échéance ; un score total ne peut pas l'annuler.
- Au moins deux configurations de modèles viables sont comparées sur le succès représentatif, l'ambiguïté, l'échec et les cas hostiles.
- Le pilote a des seuils d'acceptation spécifiques au client, un repli testé, une décision d'arrêt et un responsable responsable nommé.
Sources primaires pour cette décision
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