Enten du er en produktsjef som prøver å implementere AI uten katastrofe, eller en teknologileder som vil innovere uten å brenne budsjettet på mislykkede eksperimenter, har du sannsynligvis innsett at AI er både spennende og skremmende på samme tid.
Visst, AI er kraftfull, men den er også uforutsigbar og av og til helt på villspor.
Og når den skinnende nye AI-funksjonen din begynner å hallusinere fakta eller komme med bisarre anbefalinger, legger brukerne dine merke til det og forsvinner raskere enn du rekker å si «prompt engineering».
Men Feature Experimentation kan hjelpe deg med å balansere AI-ens utrolige potensial uten den svært reelle risikoen for at det går galt.
Slik gjør du det.
Bedrifter er med rette forsiktige med de mulige fallgruvene og risikoene knyttet til å distribuere AI. Løsningen? Feature Experimentation.
Hvorfor AI trenger Feature Experimentation (sårt)
Dagene da man brukte måneder på utviklingssykluser eller lanserte funksjoner og krysset fingrene, er kanskje bak oss. AI er imidlertid fortsatt ikke særlig god på konsistens, pålitelighet eller å vite når den er i ferd med å sette merkevaren din i forlegenhet foran millioner av brukere.
Det er nettopp her Feature Experimentation kommer inn for å redde AI i produktutvikling.
Den tradisjonelle prosessen for funksjonslevering har alltid vært en flaskehals:
Idémyldring av testidéer (også kjent som å stirre på analysedata til inspirasjonen slår til)
Bygge varianter (også kjent som å trygle utviklere om kodeendringer)
Analysere resultater (også kjent som å diskutere hva i all verden de buktende grafkurvene betyr)
Slik fjerner AI disse hindringene.
Bildekilde: Optimizely
For å komme i gang …
Optimizely Opal fungerer nå som en eksperimenteringsmedpilot for eksperimenteringsteamene dine og akselererer testoppretting, -implementering og -analyse dramatisk.
Bruksområder:
Lage omfattende testplaner med hypoteser, måltall og kjøretidsestimater
Oppsummere eksperimentresultater umiddelbart
Identifisere optimale målgruppesegmenter for målretting
Generere varianter og variantbeskrivelser
Anbefale neste eksperimenter basert på gjeldende resultater
Få tilgang til Optimizelys beste praksis for eksperimentering via Opal-chat
Målbar effekt:
5,72 % av testene opprettet med AI
66,55 % av resultatene oppsummert med AI
Bildekilde: Optimizely
Du kan akselerere utviklingssykluser for funksjoner som ellers ville ha stoppet opp eller blitt nedprioritert på grunn av mangel på tid eller bevis, og dermed gjøre det mulig for team å kjøre flere tester, lære raskere og bruke tiden sin på strategisk iterasjon.
Optimalisere generative AI-algoritmer
AI for AI-ens egen skyld betyr ingenting uten konkrete resultater, så når det gjelder implementering må du sørge for å gjøre det riktig og øke hastigheten. Ved å utnytte Feature Experimentation kan organisasjoner:
1
Redusere tid til verdi: Ved raskt å teste ulike funksjoner og konfigurasjoner mot spesifikke bruksområder kan team identifisere vinnende varianter som gir bedre brukeropplevelser, øker kundetilfredsheten og forbedrer forretningsresultatene. Denne iterative prosessen lar produktteam ta datadrevne beslutninger som kontinuerlig finjusterer AI-modellene deres, og reduserer betydelig tiden det tar å se konkrete resultater.
2
Redusere distribusjonskostnader: Kostnadseffektivitet er en avgjørende faktor for enhver virksomhet, og tradisjonelle metoder for AI-distribusjon innebærer ofte betydelige forhåndsinvesteringer eller kostbare prøve-og-feile-tilnærminger. Men Feature Experimentation lar organisasjoner identifisere de mest effektive konfigurasjonene og variablene uten å distribuere utestede algoritmer i stor skala. Bedrifter kan minimere utviklingskostnader og optimalisere ressursallokeringen ved å konsentrere ressursene om velprøvde AI-modeller med høy verdi.
Redusere risikoen ved AI-investeringer
En av de viktigste bekymringene rundt AI-distribusjoner er potensialet for uforutsette risikoer. Feature Experimentation fungerer som et avgjørende sikkerhetsgjerde og gir bedrifter den kontrollen, styringen og målingen de trenger for å redusere disse risikoene. Ved å bruke Feature Experimentation kan organisasjoner:
1
Teste og optimalisere AI-distribusjoner: I stedet for å frigi AI-funksjoner til hele brukerbasen kan organisasjoner rulle dem ut til en undergruppe av brukere. Denne kontrollerte lanseringen muliggjør sanntidsovervåking og justering basert på brukertilbakemeldinger, sikrer optimal ytelse og minimerer effekten av eventuelle potensielle problemer.
2
Rulle ut og rulle tilbake funksjoner trygt: Ved å gjennomføre eksperimenter i et kontrollert miljø kan organisasjoner trygt rulle ut den valgte AI-modellen sin, kvantifisere effekten og rulle den tilbake om nødvendig. Dette sikrer at distribusjonen samsvarer med forventningene, samtidig som man unngår betydelige forstyrrelser eller mulige negative konsekvenser.
3
Bruke data til å kvantifisere ROI: Feature Experimentation gjør det mulig for team å samle inn og analysere data under eksperimenter, noe som gir verdifull innsikt i effekten på forretningsresultatene. Ved å måle viktige måltall og sammenligne eksperimentresultater kan organisasjoner få en dyp forståelse av verdien som skapes av investeringen deres.
Du kan raskt forstå resultatene av testene dine og «Hva så?».
Bildekilde: Optimizely
Eksempel på bruksområde
Et fintech-selskap kan bruke AI-eksperimenteringsfunksjoner til å simulere tusenvis av transaksjonsscenarier og oppdage UI-feil, krasj eller ytelsesproblemer på forhånd som ville vært nesten umulig å finne manuelt.
AI-sikkerhet og virkelighetssjekk
Når AI-en din løper løpsk, er feature flags nødbremsen din. AI er utmerket til å finne kreative måter å være upassende på, og Feature Experimentation lar deg løse problemer før de blir PR-katastrofer.
Slik bruker vårt eget team feature flags.
I mellomtiden er AI-washing overalt. Hvert produkt hevder å være «AI-drevet», selv om det bare er fancy hvis/så-setninger. Skepsisen er berettiget, men det finnes et svar.
AI-agenter som forutser behovene dine.
Bildekilde: Optimizely
Tenk deg at du logger inn mandag morgen og finner:
- Testidéer for AI-chatboten din, allerede generert og klare
- Flere varianter klare til bruk, komplett med kode
- Forslag skreddersydd til dine spesifikke mål
Tenk på det som en oppgradering til en AI-partner som ser hva som må gjøres og håndterer det. Mens dagens AI hjelper når du ber den om det, vil AI-agenter jobbe i bakgrunnen, finne muligheter og gjøre forarbeidet før du i det hele tatt spør.
Spesialiserte agenter kan snart komme til å jobbe sammen på tvers av hele AI-implementeringen din:
En som skanner kundestøttesaker for å finne smertepunkter som AI kan løse
En annen som designer ulike varianter av AI-grensesnitt som skal testes
En tredje som oppretter og kjører tester av AI-funksjonene dine
En fjerde som foreslår nye eksperimentidéer basert på resultatene
Likevel kommer ikke AI til å erstatte hjernen din med det første. AI kan foreslå eksperimentidéer, men hvis den ikke har tilgang til produktets analysedata, vil den være begrenset i hva den kan gjøre. De beste idéene vil fortsatt være forankret i de faktiske analysedataene du har.
Bruk AI uten å bli en AI-skrekkhistorie
AI byr på fantastiske muligheter, men medfører også alvorlige risikoer. For å navigere disse utfordringene uten å bli neste «AI gikk galt»-overskrift er Feature Experimentation din beste venn. Du kan:
Teste og optimalisere AI-algoritmer før de setter deg i forlegenhet offentlig
Distribuere AI med nødbrytere som lar deg trekke i kontakten når ting blir rart
Måle om AI-en din hjelper eller bare brenner gjennom budsjettet ditt
Finjustere AI-modeller uten konstant avhengighet av utviklere