Kasus penggunaan

Pertanyaan	Contoh respon
Apa tujuan utama atau kriteria keberhasilan kasus penggunaan?	Untuk meningkatkan waktu respons dukungan pelanggan, meningkatkan konversi penjualan, meningkatkan rekomendasi produk. Juga: Untuk meningkatkan kepuasan pengguna, tingkat penyelesaian tugas, kualitas respons, dan sebagainya.
Bagaimana kasus penggunaan ini selaras dengan tujuan strategis organisasi Anda?	Ini sejalan dengan tujuan strategis kami untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dengan mengurangi waktu respons dalam layanan pelanggan.
Berapa volume data atau permintaan yang diharapkan untuk kasus penggunaan?	500 transaksi per detik (TPS).
Jenis sumber data apa yang diperlukan untuk mendukung beban kerja AI generatif Anda?	Database terstruktur internal (catatan pelanggan, data penjualan, dan sebagainya); data teks tidak terstruktur dari dokumen, email, dan media sosial; file audio dan video untuk tugas pengenalan ucapan dan gambar; data streaming waktu nyata dari perangkat dan sensor IoT; kumpulan data publik dan untuk pengayaan. APIs
Seberapa sering Anda perlu memperbarui atau menyegarkan data dari sumber-sumber ini?	Database transaksional: hampir pembaruan waktu nyata; repositori dokumen: pembaruan batch harian; umpan media sosial: pembaruan per jam; Data sensor IoT: streaming real-time berkelanjutan; kumpulan data publik: pembaruan bulanan atau triwulanan.
Format data apa yang dibutuhkan model AI generatif Anda sebagai input?	Data terstruktur: tabel database CSV, JSON, dan SQL; data teks: teks biasa, PDF, dan HTML; data gambar: JPEG, PNG, dan TIFF; data audio: WAV dan; data video: dan AVI MP3. MP4
Apa masalah kualitas data utama Anda untuk beban kerja AI generatif?	Kelengkapan: memastikan bahwa tidak ada bidang kritis yang hilang; akurasi: memverifikasi kebenaran data dan menghilangkan kesalahan; konsistensi: mempertahankan format dan nilai yang seragam di seluruh sumber; ketepatan waktu: memastikan bahwa data mutakhir untuk inferensi waktu nyata; relevansi: mengonfirmasi bahwa data selaras dengan tugas AI generatif tertentu.
Apa persyaratan kinerja utama (misalnya, waktu respons, throughput, akurasi)?	Akurasi 95%; < 500 ms waktu respons; kemampuan untuk menangani 1000 permintaan/detik. Akurasi tinggi (95% +), akurasi sedang (80-90%), upaya terbaik, dan sebagainya.
Apakah Anda memiliki yang lain KPIs untuk mengukur keberhasilan kasus penggunaan ini?	Kunci KPIs termasuk pengurangan tingkat kesalahan, penghematan waktu per transaksi, dan skor kepuasan pelanggan.
Berapa akurasi model yang diinginkan, dan bagaimana menyeimbangkannya dengan biaya?	Akurasi tinggi (> 90%) dengan biaya sedang, akurasi sedang (70-80%) dengan biaya rendah, dan sebagainya.
Apa kasus penggunaan utama atau skenario untuk solusi AI generatif?	Chatbot layanan pelanggan, pembuatan konten, rekomendasi produk, dan sebagainya.
Apa target pengguna atau persona untuk sistem AI generatif?	Agen layanan pelanggan, tim pemasaran, karyawan, pengguna akhir, dan sebagainya.
Berapa volume permintaan atau pengguna yang diharapkan?	1.000 permintaan per hari; 10.000 pengguna aktif bulanan.
Apakah ada batasan atau persyaratan kasus penggunaan khusus?	Respons real-time, dukungan multi-bahasa, privasi data, dan sebagainya.
Apakah Anda memiliki anggaran yang dialokasikan untuk mengembangkan dan memelihara solusi AI generatif?	Biaya pengembangan awal diperkirakan $200.000, dengan biaya pemeliharaan tahunan $50.000.
Berapa proyeksi pengembalian investasi (ROI) dan periode pengembalian modal untuk kasus penggunaan ini?	ROI yang diharapkan sebesar 150% selama tiga tahun, dengan periode pengembalian modal 18 bulan.
Apakah ada biaya tersembunyi atau potensi penghematan yang harus dipertimbangkan?	Penghematan potensial termasuk pengurangan biaya lembur. Biaya tersembunyi mungkin melibatkan pelatihan tambahan untuk staf.
Apa skalabilitas dan kemungkinan ekspansi masa depan dari solusi AI generatif ini?	Solusi ini dirancang untuk skala dengan operasi kami, dengan kemungkinan memperluas ke departemen lain di masa depan.
Bagaimana Anda memastikan keadilan dan mengurangi bias dalam model AI generatif Anda?	Kami berencana untuk mengurangi bias melalui pengumpulan data yang beragam, audit bias reguler, dan implementasi teknik mitigasi bias.
Proses apa yang Anda miliki untuk mengatasi masalah etika atau konsekuensi yang tidak diinginkan?	Kami akan mengelola masalah etika melalui rencana respons insiden AI yang mapan, penilaian risiko etis reguler, sistem pelaporan anonim untuk karyawan, kolaborasi dengan pakar etika eksternal, dan pemantauan dan penyesuaian berkelanjutan dari model yang diterapkan berdasarkan umpan balik.
Bagaimana Anda mendekati memprioritaskan dan mengurutkan penilaian beban kerja AI generatif di berbagai proyek dan departemen di organisasi Anda?	Dengan melakukan survei tingkat tinggi di semua departemen untuk mengidentifikasi potensi kasus penggunaan AI generatif dan mengevaluasinya berdasarkan tiga kriteria utama: dampak bisnis, kelayakan teknis, dan pertimbangan etis. Proyek dengan dampak potensial tinggi, hambatan teknis yang lebih rendah, dan masalah etika minimal diberikan prioritas.