Vymezit pracovní rozhodnutí
Co přesně má systém připravit, komu pomáhá a co nesmí dělat.
MADAI / PILOT METHOD
AI pilot, který má jasné rozhodnutí na konci.
Pilot není demonstrace modelu. Je to omezený experiment s vlastníkem, datovou hranicí, evaluační sadou, provozními kontrolami a kritérii pro pokračování.
V kostce
Metodika odděluje šest rozhodnutí: účel, data, baseline, kvalitu, kontrolní mechanismy a provozní připravenost. Každé má konkrétní důkaz.
01 / RÁMEC
Nejdříve měřitelný systém. Potom škálování.
Architekturu, data, modely i automatizaci navrhujeme kolem konkrétních pracovních scénářů a testů, ne kolem obecného dojmu z chatu.
Postavit evaluační sadu
Reálné úlohy, správné zdroje, očekávané výstupy a bezpečnostní testy.
Ověřit provozní připravenost
Identity, logy, schvalování, monitoring, fallback a incident postup.
02 / REALIZACE
Co musí být připravené před produkcí
Pilot není demonstrace modelu. Je to omezený experiment s vlastníkem, datovou hranicí, evaluační sadou, provozními kontrolami a kritérii pro pokračování.
Výsledek musí být opakovatelný, dohledatelný a provozně zvládnutelný. Proto oddělujeme kvalitu modelu, retrieval, nástrojové akce, bezpečnost a lidské rozhodování.
- 01Baseline před AI
Čas, chybovost, kvalita a náklady současného procesu.
- 02Datová hranice
Povolené zdroje, citlivost, oprávnění a retenční pravidla.
- 03Exit criteria
Minimální kvalita, maximální riziko a ekonomický limit pilotu.
- 04Change control
Kdo schvaluje změnu modelu, promptu, nástroje nebo datového zdroje.
03 / ROZHODNUTÍ
Otázky, které mají přímý vliv na architekturu.
Odpovědi určují rozsah pilotu, úroveň autonomie, výběr modelů a provozní náklady.
Jak dlouhý má být pilot?+
Tak dlouhý, aby pokryl reprezentativní scénáře a reálné uživatele; délku neurčuje počet týdnů, ale dosažení rozhodovacích důkazů.
Co je nejčastější chyba?+
Začít modelem bez baseline, evaluační sady a vlastníka pracovního procesu.
Kdy přejít do produkce?+
Až když jsou splněna kritéria kvality, bezpečnosti, provozu a odpovědnosti a existuje plán regresních testů.
Začněte úlohou, kterou lze otestovat.
Společně vymezíme data, očekávaný výstup, rizika a evaluační sadu. Teprve potom rozhodneme o modelu a integracích.