AI och Feature Experimentation: Minska risken och maximera värdet av AI-drivna lösningar

På bara några månader har artificiell intelligens (AI) tagit världen med storm och blivit (utan tvekan) årets mest framträdande modeord. Och i takt med att organisationer försöker förbättra sina produkter, processer och kundupplevelser har potentialen i AI fått stor uppmärksamhet.

Men med stor potential kommer också berättigad oro, och företag är med rätta försiktiga när det gäller de möjliga fallgropar och risker som är förknippade med att använda AI, till exempel tekniska begränsningar, brist på mänsklig kontakt, feltolkningar och implementeringsutmaningar för att nämna några.

Lösningen: Feature Experimentation. Det är det perfekta verktyget för företag att:

1. Snabbt optimera generativa AI-algoritmer
2. Få kontroll, styrning och mätning av AI-investeringar

Låt oss dyka in .

Optimizely generativa AI-algoritmer

AI för AI:s skull betyder ingenting utan konkreta resultat, så när det gäller implementering måste du se till att du gör det rätt. Genom att utnyttja Feature Experimentation kan organisationer

1. Minska tiden till värde
   Genom att snabbt testa olika funktioner och konfigurationer mot specifika användningsfall kan team identifiera vinnande variationer som ger bättre användarupplevelser, ökar kundnöjdheten och förbättrar affärsresultaten. Den här iterativa processen gör det möjligt för produktteam att fatta datadrivna beslut som kontinuerligt finjusterar deras AI-modeller, vilket avsevärt minskar den tid det tar att se konkreta resultat.
2. Minska kostnaderna för driftsättning
   Kostnadseffektivitet är en avgörande faktor för alla företag, och traditionella metoder för AI-driftsättning innebär ofta betydande investeringar i förväg eller kostsamma försök och misstag. Men Feature Experimentation gör det möjligt för organisationer att identifiera de mest effektiva konfigurationerna och variablerna utan att distribuera otestade algoritmer i stor skala. Företag kan minimera utvecklingskostnaderna och optimera resursallokeringen genom att fokusera resurserna på beprövade AI-modeller med högt värde.

Minska risken för AI-investeringar

En av de främsta farhågorna kring AI-driftsättningar är potentialen för oförutsedda risker. Feature Experimentation fungerar som ett viktigt skyddsräcke och ger företag den kontroll, styrning och mätning de behöver för att mildra dessa risker. Genom att använda Feature Experimentation kan organisationer

1. Testa och optimera AI-distributioner
   Istället för att släppa AI-funktioner till hela användarbasen kan organisationer rulla ut dem till en delmängd av användarna. Denna kontrollerade lansering möjliggör övervakning och justering i realtid baserat på användarnas feedback, vilket säkerställer optimal prestanda och minimerar effekterna av eventuella problem.
2. Säker utrullning och tillbakarullning av funktioner
   Genom att utföra experiment i en kontrollerad miljö kan organisationer på ett säkert sätt rulla ut sin valda AI-modell, kvantifiera effekten och rulla tillbaka den vid behov. Detta säkerställer att utrullningen överensstämmer med förväntningarna samtidigt som man undviker betydande störningar eller potentiella negativa effekter.
3. Använd data för att kvantifiera ROI
   Feature Experimentation gör det möjligt för team att samla in och analysera data under experiment, vilket ger värdefulla insikter om påverkan på affärsresultat. Genom att mäta nyckeltal och jämföra resultat från experimentering kan organisationer få en djup förståelse för det värde som genereras av deras investering.

Exempel på användningsfall

Låt oss tänka oss ett praktiskt scenario där du är en stor återförsäljare som vill lansera en ny generativ AI-chatbot. Du har en hel del frågor att ta ställning till :

Ska vi använda GPT-3 eller GPT-4 ?

Ska vi träna och finjustera den med ytterligare kontext från till exempel supportbasen?

Hur kan vi testa olika modeller, variabler och parametrar före driftsättning?

Hur mäter vi värdet av att införliva generativ AI i vår kundupplevelse?

Skulle antalet supportärenden minska? Skulle bot-svar faktiskt vara till hjälp för våra kunder ?

Med Feature Experimentation kan din organisation

1. Testa olika GPT-algoritmer mot varandra samt specifika konfigurationer inom algoritmen.
   
   
   
2. Kvantifiera olika utrullningar och mäta effekten mot affärsmått som skapade supportärenden, användarkänsla etc.
   
   

Slutsats

Generativ AI innebär enorma möjligheter för organisationer, men det medför också inneboende risker. För att navigera i dessa utmaningar effektivt fungerar Feature Experimentation som ett säkert par händer. Genom att utnyttja experimentering kan organisationer optimera sina generativa AI-algoritmer, minska risken för sina investeringar och mäta resultat för att fatta säkra, datadrivna beslut.