Phát triển năng lực lựa chọn bài toán phù hợp và thiết kế quy trình người–AI có tiêu chí chất lượng, điểm kiểm soát và cơ chế cải tiến dựa trên dữ liệu.
Ứng dụng AI hiệu quả bắt đầu từ một vấn đề công việc cụ thể thay vì từ mong muốn sử dụng một công nghệ mới. Người học thực hành mô tả quy trình hiện tại, xác định điểm nghẽn, đánh giá mức độ phù hợp của AI theo giá trị, dữ liệu, rủi ro và nguồn lực, sau đó xác lập mục tiêu cùng tiêu chí thành công có thể đo lường.
Trong quy trình người–AI, trách nhiệm ra quyết định và kiểm soát chất lượng vẫn cần được phân định rõ. Người học thiết kế các bước chuẩn bị đầu vào, tạo kết quả, rà soát của con người và xử lý ngoại lệ; đồng thời thử nghiệm trên phạm vi phù hợp, thu thập phản hồi và theo dõi chất lượng để cải tiến mà không mặc định AI luôn chính xác hoặc phù hợp với mọi tình huống.
Phù hợp với
Chuyên viên giàu kinh nghiệm cần đánh giá cơ hội ứng dụng AI trong một quy trình công việc.
Người phụ trách thiết kế hoặc cải tiến cách phối hợp giữa con người và công cụ AI.
Nhân sự cần xây dựng tiêu chí chất lượng và cơ chế kiểm soát cho đầu ra có AI hỗ trợ.
Chuyên viên muốn thử nghiệm, đo lường và mở rộng ứng dụng AI một cách có trách nhiệm.
Kết quả đầu ra
Lựa chọn được bài toán ứng dụng AI dựa trên giá trị kỳ vọng, dữ liệu, rủi ro và tính khả thi.
Mô tả được quy trình hiện tại, điểm nghẽn và vai trò phù hợp của AI trong quy trình mục tiêu.
Thiết kế được quy trình người–AI với trách nhiệm, điểm kiểm soát và cách xử lý ngoại lệ rõ ràng.
Xây dựng được tiêu chí đánh giá chất lượng, hiệu quả và mức độ an toàn của đầu ra.
Thực hiện được thử nghiệm có phạm vi, dữ liệu, thời hạn và nguyên tắc dừng hoặc điều chỉnh cụ thể.
Cải tiến được quy trình dựa trên kết quả đo lường, phản hồi của người dùng và các sự cố ghi nhận được.
