Testa AI-verktyget mot ett svar ni redan kan innan ni litar på det
Låt verktyget lösa en uppgift där svaret redan finns. Avvikelsen visar vad ni kan lita på, och vad ni måste kontrollera, bättre än en demonstration.
En demonstration visar verktyget på dess bästa dag. Uppgiften är oftast vald av leverantören, underlaget är rent och resultatet ser övertygande ut. Det säger lite om hur verktyget klarar era egna ärenden, med deras luckor, undantag och ofullständiga underlag.
Ett enklare sätt att ta reda på det är att låta verktyget lösa en uppgift där ni redan kan svaret.
Välj ett avslutat fall och lås undan facit
Ta ett ärende som redan är färdigt, till exempel en offert som lämnats, ett avtal som granskats eller en bokföring som godkänts. Lägg det färdiga resultatet åt sidan innan testet startar, så att verktyget inte kan kopiera svaret och ingen finjusterar instruktionerna efter det. Kontrollera också att facit är rätt. Ett lämnat eller godkänt ärende kan ha fel i sig, och då ska avvikelserna granskas åt båda hållen.
Använd underlag som liknar vardagens och ta inte det finaste ni har. Verktyget kommer att möta ofullständiga underlag i skarp drift, och då är det bättre att veta hur det hanterar dem nu.
Totalen kan stämma medan raderna är fel
Ett svar kan landa nära facit i summan och ändå vara fel på många ställen. Ett fel åt ena hållet tar ut ett lika stort fel åt det andra. Tänk en kalkyl på hundra rader. Totalen kan ligga en procent från rätt och ändå innehålla femton rader som är tydligt fel. Därför bör avvikelsen mätas per delmoment, alltså varje rad i kalkylen, varje klausul i avtalet och varje konto i bokföringen.
Bestäm gränserna innan ni kör. Hur stor avvikelse är acceptabel för en enskild rad, och vilka fel får aldrig förekomma alls? Gränser som sätts efter att resultatet setts tenderar att hamna så att verktyget klarar dem. Gränser som är satta i förväg går inte att anpassa efter utfallet.
Låt den som kan jobbet läsa svaret
Ett verktyg som skriver svar som låter säkra kräver en läsare som kan avgöra om de stämmer. Bäst lämpad är den som har gjort jobbet för hand i många år och ser när något är fel utan att behöva räkna om allt. Saknas en sådan person i testet får ni en bedömning som bara ser noggrann ut.
Det är också ett skäl att fråga vem som ska granska resultaten när verktyget används skarpt. Ett verktyg som ingen i organisationen kan granska går inte att använda, hur bra det än är.
Ett ärende räcker inte
Ett enda ärende är ett stickprov. Verktyg som bygger på språkmodeller kan dessutom ge olika svar när samma uppgift körs flera gånger. I en studie körde forskare åtta uppgifter tio gånger vardera på fem modeller som nås via leverantörernas API:er. Träffsäkerheten varierade med upp till 15 procentenheter mellan körningarna, trots inställningar som var avsedda att vara deterministiska. Kör därför helst två eller tre olika ärenden, och samma ärende mer än en gång. Ett godkänt test är nödvändigt men räcker inte.
Upprepa när något ändras
Ett godkänt test gäller för den modell, de instruktioner och de data som användes. Byter leverantören modell, ändras instruktionerna eller kommer en ny typ av underlag behöver samma test köras om. Behåll därför facit och metoden, så att nästa körning går fort.
Hur ett verktyg tar steget från prov till drift beskrivs i artikeln om vägen från prototyp till drift. Mått som sätts i förväg, tillsammans med ett datum för beslutet, behandlas i Piloten som aldrig tog slut.
Välj det första ärendet den här veckan och lås undan facit.
Källor och underlag
Äger någon frågan hos er?
21 frågor ger svaret på fem minuter.
Om ni känner igen er i det här
Om situationen stämmer in på ert bolag går det att prata igenom den utan förpliktelser, med Daniel Kjellgren, som räddar AI-initiativ och IT-projekt som kört i diket.
Läs vidare i samma tema
Från prototyp till drift
Det går att bygga en fungerande applikation med AI utan hjälp från IT. Det svåra är att avgöra när den får röra riktiga data, och vem som bestämmer det.
Piloten som aldrig tog slut
De flesta AI-piloter avbryts sällan och skalas sällan upp. De bara fortsätter. Orsaken är nästan alltid att ingen bestämde i förväg vad som skulle räknas som framgång, eller när beslutet skulle fattas.
AI utan mätbar effekt
Många bolag har använt AI i över ett år utan att någon i ledningen kan svara på vad det faktiskt gett tillbaka. Det beror sällan på ovilja. Mätning blev bara aldrig någons uppgift.