AI and feature experimentation: Mitigating risk and maximizing value of AI-driven solutions

På bare noen få måneder har kunstig intelligens (AI) tatt verden med storm og blitt årets (uten tvil) mest fremtredende moteord. Og i takt med at organisasjoner søker å forbedre sine produkter, prosesser og kundeopplevelser, har potensialet i kunstig intelligens fått stor oppmerksomhet .

Men med et stort potensial følger også berettiget bekymring, og bedrifter er med rette forsiktige når det gjelder mulige fallgruver og risikoer forbundet med å ta i bruk AI, for eksempel tekniske begrensninger, mangel på menneskelig kontakt, feiltolkning og integrasjonsutfordringer, for å nevne noen .

Løsningen: funksjonseksperimentering. Det er det perfekte verktøyet for bedrifter til å

1. raskt optimalisere generative AI-algoritmer
2. Få kontroll, styring og måling av AI-investeringer

La oss dykke ned i det .

Optimalisering av generative AI-algoritmer

AI for AIs egen skyld betyr ingenting uten konkrete resultater, så når det gjelder implementering, må du sørge for at du gjør det riktig. Ved å utnytte funksjonseksperimentering kan organisasjoner

1. Redusere tiden det tar å skape verdi
   Ved å teste ulike funksjoner og konfigurasjoner mot spesifikke brukstilfeller, kan teamene raskt identifisere vinnende varianter som gir bedre brukeropplevelser, økt kundetilfredshet og bedre forretningsresultater. Denne iterative prosessen gjør det mulig for produktteamene å ta datadrevne beslutninger som kontinuerlig finjusterer AI-modellene deres, noe som reduserer tiden det tar å se konkrete resultater betydelig.
2. Reduser distribusjonskostnadene
   Kostnadseffektivitet er en avgjørende faktor for enhver bedrift, og tradisjonelle metoder for implementering av kunstig intelligens innebærer ofte betydelige forhåndsinvesteringer eller kostbare prøve-og-feile-tilnærminger. Men ved hjelp av funksjonseksperimenter kan organisasjoner identifisere de mest effektive konfigurasjonene og variablene uten å ta i bruk uprøvde algoritmer i stor skala. Virksomheter kan minimere utviklingskostnadene og optimalisere ressursallokeringen ved å fokusere ressursene på velprøvde AI-modeller med høy verdi.

Redusere risikoen ved AI-investeringer

En av de største bekymringene i forbindelse med AI-implementeringer er potensialet for uforutsette risikoer. Funksjonseksperimentering fungerer som et viktig rekkverk, og gir bedrifter den kontrollen, styringen og målingen de trenger for å redusere disse risikoene. Ved å ta i bruk funksjonseksperimentering kan organisasjoner

1. Teste og optimalisere AI-distribusjoner
   I stedet for å lansere AI-funksjoner til hele brukerbasen, kan organisasjoner rulle dem ut til en undergruppe av brukere. Denne kontrollerte lanseringen gir mulighet for overvåking og justering i sanntid basert på tilbakemeldinger fra brukerne, noe som sikrer optimal ytelse og minimerer konsekvensene av eventuelle problemer.
2. Trygg utrulling og tilbakeføring av funksjoner
   Ved å gjennomføre eksperimenter i et kontrollert miljø kan organisasjoner trygt rulle ut den valgte AI-modellen, kvantifisere effekten og rulle den tilbake om nødvendig. Dette sikrer at utrullingen er i tråd med forventningene, samtidig som man unngår betydelige forstyrrelser eller potensielle negative konsekvenser.
3. Bruk data til å kvantifisere ROI
   Ved å eksperimentere med funksjoner kan teamene samle inn og analysere data under eksperimentene, noe som gir verdifull innsikt i hvordan de påvirker forretningsresultatene. Ved å måle nøkkeltall og sammenligne eksperimentresultater kan organisasjoner få en dypere forståelse av verdien som genereres av investeringen.

Eksempel på bruk

La oss se på et praktisk scenario der du er en stor forhandler som ønsker å lansere en ny generativ AI-chatbot. Du har mange spørsmål å ta stilling til :

Skal vi bruke GPT-3 eller GPT-4 ?

Skal vi trene og finjustere den med ytterligere kontekst fra for eksempel supportbasen?

Hvordan kan vi teste ulike modeller, variabler og parametere før vi tar den i bruk?

Hvordan måler vi verdien av å innlemme generativ AI i kundeopplevelsen vår?

Vil antall supporthenvendelser gå ned? Vil bot-svarene faktisk være til hjelp for kundene våre ?

Med Feature Experimentation kan organisasjonen din

1. Teste ulike GPT-algoritmer opp mot hverandre samt spesifikke konfigurasjoner innenfor algoritmen.
   
   
   
2. Kvantifisere ulike utrullinger og måle effekten mot forretningsmessige beregninger, for eksempel antall opprettede supporthenvendelser, brukernes følelser osv.
   
   

Konklusjon

Generativ AI byr på enorme muligheter for organisasjoner, men det medfører også iboende risikoer. For å håndtere disse utfordringene på en effektiv måte kan funksjonseksperimentering fungere som et par trygge hender. Ved å utnytte eksperimentering kan organisasjoner optimalisere sine generative AI-algoritmer, redusere risikoen ved investeringene og måle resultatene for å ta trygge, datadrevne beslutninger.