Nauczyciel jest nowym inżynierem: o rozwoju AI i PromptOps

Ponieważ coraz więcej firm szybko zaczyna korzystać z gen AI, ważne jest, aby unikać poważnego błędu, który mógłby mieć wpływ na jego skuteczność: prawidłowego działania. Firmy poświęcają czas i pieniądze na szkolenie nowych pracowników, aby odnieśli sukces, ale gdy korzystają z asystentów z dużym modelem językowym (LLM), wiele osób traktuje ich jako proste narzędzia, które nie wymagają wyjaśnień.

Nie jest to tylko marnowanie zasobów; to ryzykowne. Badania pokazują, że sztuczna inteligencja szybko przeszła od testów do faktycznego wykorzystania w latach 2024–2025, przy czym prawie jedna trzecia firm zgłaszając duży wzrost wykorzystania i przyjęcia w porównaniu z rokiem poprzednim.

Systemy probabilistyczne wymagają zarządzania, a nie tylko myślenia życzeniowego

W przeciwieństwie do tradycyjnego oprogramowania, Gen AI ma charakter probabilistyczny i adaptacyjny. Uczy się na podstawie interakcji, może zmieniać się wraz ze zmianami danych lub użytkowania i działa w szarej strefie pomiędzy automatyzacją a agencją. Traktowanie go jako oprogramowania statycznego ignoruje rzeczywistość: Bez monitorowania i aktualizacji modele ulegają degradacji i dają nieprawidłowe wyniki: Zjawisko powszechnie znane jako model dryfu. Gen AI również nie ma wbudowanego inteligencja organizacyjna. Model wyszkolony na danych internetowych może napisać sonet szekspirowski, ale nie będzie znał ścieżek eskalacji i ograniczeń związanych z przestrzeganiem przepisów, chyba że go tego nauczysz. Organy regulacyjne i organy normalizacyjne zaczęły nalegać na wytyczne właśnie dlatego, że systemy te zachowują się dynamicznie i mogą powodować halucynacje, wprowadzać w błąd lub powodować wyciek danych, jeśli nie zostaną poddane kontroli.

Prawdziwe koszty pominięcia onboardingu

Kiedy LLM mają halucynacje, błędnie interpretują ton, ujawniają poufne informacje lub wzmacniają stronniczość, koszty są namacalne.

• Dezinformacja i odpowiedzialność: Kanadyjski sąd uznał odpowiedzialność Air Canada po tym, jak chatbot na jego stronie internetowej podał pasażerowi nieprawidłowe informacje dotyczące zasad. W orzeczeniu jasno określono, że firmy ponoszą odpowiedzialność za oświadczenia swoich agentów AI.

• Żenujące halucynacje: W 2025 r. opublikowana przez niego konsorcjalna „letnia lista lektur”. Chicago Sun-Times I Pytający z Filadelfii polecane książki, które nie istniały; autor użył sztucznej inteligencji bez odpowiedniej weryfikacji, co doprowadziło do wycofania się i zwolnienia.

• Odchylenie skali: Pierwsza ugoda Komisji ds. Równych Szans Zatrudnienia (EEOC) dotycząca dyskryminacji w zakresie sztucznej inteligencji obejmowała algorytm zatrudniania, który automatycznie odrzucał starszych kandydatów, podkreślając, jak niemonitorowane systemy mogą zwiększać stronniczość i stwarzać ryzyko prawne.

• Wyciek danych: Po tym, jak pracownicy wkleili wrażliwy kod do ChatGPT, firma Samsung tymczasowo zakazała korzystania z publicznych narzędzi do generowania sztucznej inteligencji na urządzeniach korporacyjnych — tego błędu można było uniknąć dzięki lepszym zasadom i szkoleniom.

Przesłanie jest proste: niezabudowana sztuczna inteligencja i niekontrolowane użycie stwarzają ryzyko prawne, zagrażające bezpieczeństwu i reputacji.

Traktuj agentów AI jak nowych pracowników

Firmy powinny wdrażać agentów AI równie przemyślanie, jak wdrażają ludzi – korzystając z opisów stanowisk, programów szkoleń, informacji zwrotnych i ocen wyników. Jest to wielofunkcyjne przedsięwzięcie obejmujące analizę danych, bezpieczeństwo, zgodność, projektowanie, zasoby ludzkie i użytkowników końcowych, którzy będą na co dzień pracować z systemem.

1. Definicja roli. Określ zakres, wejścia/wyjścia, ścieżki eskalacji i akceptowalne tryby awarii. Drugi pilot prawny może na przykład podsumowywać umowy i przedstawiać klauzule dotyczące ryzyka, powinien jednak unikać ostatecznych wyroków prawnych i musi eskalować trudne sprawy.

2. Szkolenie kontekstowe. Dostrajanie ma swoje miejsce, ale dla wielu zespołów technologia Augmented Generation (RAG) i adaptery narzędzi są bezpieczniejsze, tańsze i łatwiejsze do kontrolowania. RAG utrzymuje modele oparte na najnowszej, sprawdzonej wiedzy (dokumenty, zasady, bazy wiedzy), redukując halucynacje i poprawiając identyfikowalność. Integracje z protokołem Emerging Model Context Protocol (MCP) ułatwiają łączenie drugich pilotów z systemami korporacyjnymi w kontrolowany sposób — łącząc modele z narzędziami i danymi, zachowując jednocześnie separację problemów. Warstwa zaufania Einsteina w Salesforce ilustruje, w jaki sposób dostawcy formalizują bezpieczne uziemianie, maskowanie i kontrole audytu sztucznej inteligencji przedsiębiorstwa.

3. Symulacja przed produkcją. Nie pozwól, aby pierwsze „szkolenie” Twojej sztucznej inteligencji odbyło się z prawdziwymi klientami. Twórz piaskownice o wysokiej wierności i testuj ton stresu, rozumowanie i przypadki brzegowe, a następnie oceniaj z udziałem ludzi. Morgan Stanley opracował system oceny swojego asystenta GPT-4, w ramach którego doradcy i inżynierowie szybkiej ścieżki oceniają odpowiedzi i udoskonalają zapytania przed szerszym wdrożeniem. Wynik: > 98% adopcji wśród zespołów konsultantów po osiągnięciu progów jakościowych. Dostawcy również przechodzą na symulację: Salesforce niedawno zwrócił uwagę na testowanie cyfrowych bliźniaków, aby bezpiecznie testować agentów pod kątem rzeczywistych scenariuszy.

4. 4) Mentoring interdyscyplinarny. Traktuj wczesne użycie jako: dwukierunkowa pętla uczenia się: eksperci dziedzinowi i pierwsi użytkownicy przekazują informacje zwrotne na temat tonu, poprawności i użyteczności; zespoły ds. bezpieczeństwa i zgodności egzekwują granice i czerwone linie; projektanci tworzą beztarciowe interfejsy, które zachęcają do prawidłowego użytkowania.

Informacje zwrotne i recenzje wydajności — na zawsze

Włączenie nie kończy się wraz z wprowadzeniem do obrotu. Rozpoczyna się najważniejsza nauka Po zastosowanie.

• Monitorowanie i obserwacja: Rejestruj wyniki, monitoruj KPI (dokładność, satysfakcja, wskaźniki eskalacji) i obserwuj degradację. Dostawcy usług w chmurze dostarczają obecnie narzędzia do obserwacji/oceny, które pomagają zespołom wykrywać zmiany i regresje w produkcji, szczególnie w przypadku systemów RAG, których wiedza zmienia się z biegiem czasu.

• Kanały opinii użytkowników. Włącz znaczniki w produkcie i uporządkowane kolejki recenzji, aby ludzie mogli uczyć modelu, a następnie zamknij pętlę, przekazując te sygnały do ​​zapytań, źródeł RAG lub zestawów dostrajających.

• Regularne rewizje. Zaplanuj kontrole zgodności, audyty merytoryczne i oceny bezpieczeństwa. Na przykład książki Microsoftu na temat odpowiedzialnej inteligencji przedsiębiorstwa kładą nacisk na zarządzanie i etapowe wdrażanie z przejrzystością dla kadry kierowniczej i wyraźnymi barierami ochronnymi.

• Planowanie sukcesji modeli. W miarę ewolucji przepisów, produktów i modeli planuj aktualizacje i przechodzenia na emeryturę w taki sam sposób, w jaki planujesz przejścia pracowników — przeprowadzaj testy nakładkowe i przekazuj wiedzę instytucjonalną (instrukcje, zestawy ocen, źródła wyszukiwania).

Dlaczego jest to teraz pilne?

Gen AI nie jest już projektem „półki innowacji” — jest osadzony w systemach CRM, centrach pomocy technicznej, procesach analitycznych i przepływach pracy kadry kierowniczej. Banki takie jak Morgan Stanley i Bank of America koncentrują sztuczną inteligencję na przypadkach użycia wewnętrznych pilotów, aby zwiększyć wydajność pracowników przy jednoczesnym ograniczeniu ryzyka natkniętego na klienta, a podejście to zależy od zorganizowanego wdrożenia i dokładnego określenia zakresu. Tymczasem liderzy ds. bezpieczeństwa twierdzą, że sztuczna inteligencja jest nadal wszędzie jedna trzecia osób adoptujących nie wdrożyła podstawowych środków ograniczających ryzykoluka wymagająca cieniowej sztucznej inteligencji i ujawniania danych.

Natywni pracownicy AI również oczekują czegoś lepszego: przejrzystości, identyfikowalności i możliwości kształtowania używanych przez nich narzędzi. Organizacje, które to zapewniają – poprzez szkolenia, przejrzyste możliwości UX i responsywne zespoły ds. produktów – zauważają szybsze wdrożenie i mniej rozwiązań. Kiedy użytkownicy ufają drugiemu pilotowi, używać To; gdy tego nie mają, omijają to.

Spodziewaj się, że w miarę dojrzewania onboardingu Menedżerowie ds. włączania sztucznej inteligencji I Eksperci PromptOps w wielu schematach organizacyjnych, przygotowywanie zapytań, zarządzanie źródłami wyszukiwania, uruchamianie pakietów eval i koordynowanie aktualizacji międzyfunkcyjnych. Wewnętrzna prezentacja Copilot firmy Microsoft wskazuje na tę dyscyplinę operacyjną: centra doskonałości, szablony zarządzania i gotowe podręczniki wdrożeniowe dla kadry kierowniczej. Ci praktycy to „nauczyciele”, którzy dostosowują sztuczną inteligencję do szybko zmieniających się celów biznesowych.

Praktyczna lista kontrolna wprowadzenia

Jeśli reprezentujesz (lub ratujesz) drugiego pilota biznesowego, zacznij tutaj:

1. Napisz opis stanowiska. Zasięg, wejścia/wyjścia, ton, czerwone linie, zasady eskalacji.

2. Uziemić model. Zaimplementuj RAG (i/lub adaptery w stylu MCP), aby połączyć się z autorytatywnymi źródłami z kontrolą dostępu; tam, gdzie to możliwe, preferuj dynamiczne uziemianie zamiast szerokiego dostrajania.

3. Zbuduj symulator. Twórz skrypty i scenariusze; mierzyć dokładność, zasięg, ton, bezpieczeństwo; wymagać wylogowania się człowieka w celu uzyskania stopni magisterskich.

4. Statek z barierkami. DLP, maskowanie danych, filtry treści i ścieżki audytu (patrz Warstwy zaufania dostawców i Standardy odpowiedzialnej sztucznej inteligencji).

5. Informacja zwrotna z instrumentu. Tagowanie, analizy i dashboardy w produkcie; zaplanuj cotygodniową segregację.

6. Przejrzyj i przekwalifikuj się. Comiesięczne kontrole zgodności, kwartalne audyty merytoryczne i zaplanowane aktualizacje modeli – z równoległą A/B, aby zapobiec regresji.

W przyszłości, w której każdy pracownik ma członka zespołu AI, organizacje, które poważnie podchodzą do wdrażania nowych pracowników, będą działać szybciej, pewniej i z większym celem. Sztuczna inteligencja generacji potrzebuje nie tylko danych i obliczeń; potrzebuje przywództwa, celów i planów rozwoju. Traktowanie systemów AI jako możliwych do nauczenia, ulepszeń i odpowiedzialnych członków zespołu sprawia, że ​​szum medialny staje się powszechną wartością.

Dhyey Mavani przyspiesza generatywną sztuczną inteligencję na LinkedIn.

Enlace de origen