Učitelj je novi inženjer: Unutar uspona omogućavanja AI i PromptOps

Kako sve više tvrtki brzo počinje koristiti gen AI, važno je izbjeći veliku pogrešku koja bi mogla utjecati na njegovu učinkovitost: Pravilno uključivanje. Tvrtke troše vrijeme i novac obučavajući nove ljudske radnike kako bi uspjele, ali kada koriste pomoćnike velikog jezičnog modela (LLM), mnogi ih tretiraju kao jednostavne alate kojima nije potrebno objašnjenje.

Ovo nije samo rasipanje resursa; to je riskantno. Istraživanja pokazuju da je umjetna inteligencija brzo napredovala od testiranja do stvarne upotrebe u 2024. do 2025., s gotovo trećina poduzeća izvješćujući o velikom porastu korištenja i prihvaćanja u odnosu na prethodnu godinu.

Probabilistički sustavi trebaju upravljanje, a ne samo želje

Za razliku od tradicionalnog softvera, gen AI je probabilistički i prilagodljiv. Uči iz interakcije, može se mijenjati s promjenama podataka ili upotrebe i djeluje u sivoj zoni između automatizacije i agencije. Tretiranje njega kao statičkog softvera zanemaruje stvarnost: Bez praćenja i ažuriranja, modeli degradiraju i proizvode neispravne rezultate: Fenomen nadaleko poznat kao model drift. Gen AI također nema ugrađen organizacijska inteligencija. Model obučen na internetskim podacima može napisati Shakespeareov sonet, ali neće znati vaše staze eskalacije i ograničenja usklađenosti osim ako ga ne naučite. Regulatori i tijela za norme počeli su forsirati smjernice upravo zato što se ti sustavi ponašaju dinamički i mogu halucinirati, obmanjivati ​​ili curiti podatke ako se ne označi.

Stvarni troškovi preskakanja onboardinga

Kada LLM-i haluciniraju, pogrešno tumače ton, cure osjetljive informacije ili pojačavaju pristranost, troškovi su opipljivi.

• Pogrešne informacije i odgovornost: Kanadski sud smatrao Air Canada odgovornim nakon njegov web chatbot dao je putniku netočne informacije o pravilima. Presuda je jasno pokazala da tvrtke ostaju odgovorne za izjave svojih agenata za umjetnu inteligenciju.

• Sramotne halucinacije: U 2025., sindicirani “popis ljetne lektire” nosio je Chicago Sun-Times i Philadelphia Inquirer preporučene knjige koje nisu postojale; pisac je koristio AI bez odgovarajuće provjere, što je dovelo do povlačenja i otpuštanja.

• Pristranost na skali: Prvo Komisija za jednake mogućnosti zapošljavanja (EEOCs). AI-diskriminacijska nagodba uključivao je algoritam zapošljavanja koji je automatski odbijao starije kandidate, naglašavajući kako nenadzirani sustavi mogu pojačati pristranost i stvoriti pravni rizik.

• Curenje podataka: Nakon što su zaposlenici zalijepili osjetljivi kod u ChatGPT, Samsung je privremeno zabranjen public gen AI alati na korporativnim uređajima — pogrešan korak koji se može izbjeći uz bolju politiku i obuku.

Poruka je jednostavna: neugrađena umjetna inteligencija i nekontrolirana uporaba stvaraju pravnu, sigurnosnu i reputacijsku izloženost.

Tretirajte AI agente kao nove zaposlenike

Poduzeća bi trebala uključiti agente umjetne inteligencije jednako promišljeno kao što uključuju ljude – s opisom poslova, nastavnim planom i programom obuke, petljama povratnih informacija i pregledom učinka. Ovo je višefunkcionalni napor u znanosti o podacima, sigurnosti, usklađenosti, dizajnu, ljudskim resursima i krajnjim korisnicima koji će svakodnevno raditi sa sustavom.

1. Definicija uloge. Navedite opseg, ulaze/izlaze, staze eskalacije i prihvatljive načine neuspjeha. Pravni kopilot, na primjer, može sažeti ugovore i iznijeti rizične klauzule, ali bi trebao izbjegavati konačne pravne presude i mora eskalirati oštre slučajeve.

2. Kontekstualni trening. Fino podešavanje ima svoje mjesto, ali za mnoge timove, generiranje s proširenim dohvaćanjem (RAG) i adapteri alata su sigurniji, jeftiniji i podložniji reviziji. RAG drži modele utemeljene na vašem najnovijem, provjerenom znanju (dokumenti, politike, baze znanja), smanjujući halucinacije i poboljšavajući sljedivost. Integracije protokola konteksta modela (MCP) u nastajanju olakšavaju povezivanje kopilota sa sustavima poduzeća na kontroliran način — premošćujući modele s alatima i podacima uz očuvanje razdvajanja briga. Salesforceov Einsteinov sloj povjerenja ilustrira kako dobavljači formaliziraju sigurno uzemljenje, maskiranje i kontrole revizije za AI poduzeća.

3. Simulacija prije proizvodnje. Ne dopustite da prvi “trening” vaše umjetne inteligencije bude sa stvarnim kupcima. Izgradite pješčane okvire visoke vjernosti i testirajte ton stresa, obrazloženje i rubne slučajeve — zatim procijenite s ljudskim ocjenjivačima. Morgan Stanley izgradio je režim evaluacije za svoje GPT-4 asistentuz pomoć savjetnika i brzih inženjera koji ocjenjuju odgovore i preciziraju upite prije šireg predstavljanja. Rezultat: >98% usvajanja među timovima savjetnika nakon što su pragovi kvalitete ispunjeni. Dobavljači također prelaze na simulaciju: Salesforce je nedavno istaknuo digital-twin testiranje za sigurno uvježbavanje agenata protiv realnih scenarija.

4. 4) Međufunkcionalno mentorstvo. Tretirajte ranu upotrebu kao a dvosmjerna petlja učenja: stručnjaci za domenu i prvi korisnici daju povratne informacije o tonu, ispravnosti i korisnosti; timovi za sigurnost i usklađenost provode granice i crvene linije; dizajneri oblikuju sučelja bez trenja koja potiču ispravnu upotrebu.

Petlje povratnih informacija i ocjene performansi—zauvijek

Uključivanje ne završava puštanjem u promet. Počinje najsmislenije učenje nakon raspoređivanje.

• Praćenje i promatranje: Bilježite rezultate, pratite KPI (točnost, zadovoljstvo, stope eskalacije) i promatrajte degradaciju. Pružatelji usluga u oblaku sada isporučuju alate za promatranje/evaluaciju kako bi pomogli timovima da otkriju pomake i regresije u proizvodnji, posebno za RAG sustave čije se znanje s vremenom mijenja.

• Kanali povratnih informacija korisnika. Omogućite označavanje unutar proizvoda i strukturirane redove pregleda kako bi ljudi mogli podučavati model — zatim zatvorite petlju unosom tih signala u upite, RAG izvore ili skupove za fino podešavanje.

• Redovite revizije. Zakažite provjere usklađivanja, činjenične revizije i sigurnosne procjene. Microsoftova priručnici za odgovorno poduzeće-AIna primjer, naglašavaju upravljanje i postupno uvođenje s vidljivošću rukovoditelja i jasnim zaštitnim ogradama.

• Planiranje sukcesije za modele. Kako se zakoni, proizvodi i modeli razvijaju, planirajte nadogradnje i odlazak u mirovinu na način na koji biste planirali tranzicije ljudi – pokrenite testove preklapanja i prenesite institucionalno znanje (upute, skupovi procjena, izvori dohvaćanja).

Zašto je ovo sada hitno

Gen AI više nije projekt “police za inovacije” — ugrađen je u CRM-ove, stolove za podršku, analitičke kanale i izvršne tijekove rada. Banke poput Morgan Stanley i Bank of America fokusiraju AI na slučajeve korištenja internog kopilota kako bi povećali učinkovitost zaposlenika uz istovremeno ograničavanje rizika koji se suočava s klijentima, pristup koji ovisi o strukturiranom uključivanju i pažljivom određivanju opsega. U međuvremenu, čelnici sigurnosti kažu da je AI još posvuda jedna trećina usvojitelja nije implementirala osnovne mjere za ublažavanje rizikapraznina koja poziva AI u sjeni i izloženost podataka.

Radna snaga izvorna AI također očekuje bolje: Transparentnost, mogućnost praćenja i sposobnost oblikovanja alata koje koriste. Organizacije koje to pružaju – kroz obuku, jasne UX mogućnosti i responzivne proizvodne timove – vide brže usvajanje i manje rješenja. Kada korisnici vjeruju kopilotu, oni koristiti to; kad nemaju, zaobilaze ga.

Kako onboarding sazrijeva, očekujte vidjeti Upravitelji za omogućavanje AI i PromptOps stručnjaci u više organizacijskih dijagrama, pripremanje upita, upravljanje izvorima dohvaćanja, pokretanje eval paketa i koordiniranje međufunkcionalnih ažuriranja. Microsoftova unutarnje uvođenje Copilota ukazuje na ovu operativnu disciplinu: Centri izvrsnosti, predlošci upravljanja i vodiči za implementaciju spremni za rukovodioce. Ovi praktičari su “učitelji” koji usklađuju AI s brzim poslovnim ciljevima.

Praktičan kontrolni popis za uvođenje

Ako predstavljate (ili spašavate) poslovnog kopilota, počnite ovdje:

1. Napišite opis posla. Opseg, ulazi/izlazi, ton, crvene linije, pravila eskalacije.

2. Uzemljite model. Implementirajte RAG (i/ili adaptere u stilu MCP-a) za povezivanje s autoritativnim izvorima s kontrolom pristupa; preferirajte dinamičko uzemljenje umjesto širokog finog podešavanja gdje je to moguće.

3. Izgradite simulator. Stvorite skriptirane i zasađene scenarije; mjeriti točnost, pokrivenost, ton, sigurnost; zahtijevaju ljudske odjave za diplomske stupnjeve.

4. Brod sa zaštitnim ogradama. DLP, maskiranje podataka, filtri sadržaja i revizijski tragovi (pogledajte slojeve povjerenja dobavljača i standarde odgovorne umjetne inteligencije).

5. Povratna informacija instrumenta. Označavanje unutar proizvoda, analitika i nadzorne ploče; rasporediti tjednu trijažu.

6. Pregledajte i prekvalificirajte. Mjesečne provjere usklađivanja, tromjesečne činjenične revizije i planirane nadogradnje modela — s paralelnim A/B za sprječavanje regresija.

U budućnosti u kojoj svaki zaposlenik ima suigrača s umjetnom inteligencijom, organizacije koje ozbiljno shvaćaju onboarding kretat će se brže, sigurnije i s većom svrhom. Gen AI ne treba samo podatke ili računanje; potrebno mu je vodstvo, ciljevi i planovi rasta. Tretiranje AI sustava kao poučljivih, poboljšanih i odgovornih članova tima pretvara hype u uobičajenu vrijednost.

Dhyey Mavani ubrzava generativnu umjetnu inteligenciju na LinkedInu.

Web izvor