3 бережливых проверки, чтобы убедиться, что вы на правильном пути
Что делает приложения ИИ особенными
Одним из основных отличий ИИ от общих разработок является необходимый объем оценки. В обычных приложениях, зная, что и как делать, подтверждая необходимость и сохраняя простоту, вы почти в безопасности. Но в приложениях с искусственным интеллектом вы можете иметь лучшие исследования, лучших разработчиков и элитную команду разработчиков и все равно сталкиваться с неудачами. Причина в более высокой неопределенности, которая возрастает во многих измерениях. Еще в 2015 году Скалли и его коллеги обсуждали уникальность приложений машинного обучения, описывая их неявный технический долг; в то время как большинство людей считают код машинного обучения своим основным компонентом, правда в том, что это лишь небольшое препятствие для разработки, необходимой для приложений ИИ. Используя треугольник успеха ИИ, состоящий из важности, выполнимости и удобства использования, мы можем отформатировать набор проверок, чтобы избежать каких-либо скрытых предостережений на нашем пути. к успеху.
Оценка неопределенности с помощью треугольника успеха
Треугольник успеха ИИ помогает отображать возможные риски, выделяя ключевые факторы, на которые следует обратить внимание; первый и непосредственный — важность (убедитесь, что разработки имеют большую ценность и важны для бизнеса), следующий — выполнимость (убедитесь, что цель достижима) и, наконец, это удобство использования (убедитесь, что его можно правильно использовать). Интуитивным примером может быть попытка угадать лотерейные номера — предсказание следующих номеров очень важно (выиграйте первый приз) с простым использованием (просто отправьте эти числа), но совершенно неосуществимо (если вы не волшебник). Предсказать предыдущие числа возможно (просто поищите в Интернете), но очень сложно использовать (если только вы не можете отправиться в прошлое). Оценка проводится на трех основных этапах жизненного цикла приложения; до (идея), во время (разработка) и после (обращение к клиентам). Каждый из них имеет разные факторы риска, но в целом все они могут быть нанесены на карту с использованием одного и того же треугольника успеха. Успешные ИИ-приложения должны быть готовы к быстрому повороту; будь то из-за того, что данных мало, бизнес передумал или алгоритм, похоже, не сходится. Мы должны постоянно следить за тем, чтобы мы были на правильном пути, задавая правильные вопросы в нужное время. Подробная информация о том, что проверять, когда и как, приведена ниже.
До — этап создания идеи приложения
На начальном этапе также проще всего ориентироваться (никаких усилий не было затрачено), и поэтому именно здесь следует выполнять большую часть проверок. Допустим, наша задача — спрогнозировать вероятность оттока клиентов. Важность (деньги, которые нужно сохранить) вполне ясна. Для многих компаний этого будет достаточно, чтобы начать заниматься этой темой. Для нас, глядя на треугольник успеха, мы должны задать еще два вопроса: данный клиент находится под угрозой оттока — как вы предотвратите это? (удобство использования), и поскольку приложения для прогнозирования оттока в основном требуют целостного представление данных насколько легко доступны данные клиентов и что нужно для того, чтобы сделать их такими? (выполнимость). Оценка юзабилити может выявить тот факт, что даже если нам удастся разработать приложение, мы не уверены, что оно сможет достичь того, что мы запланировали. Оценка осуществимости может выявить скрытую более высокую стоимость. Рассмотрение этих факторов может убедить нас сделать разворот. И даже если нет, это позволит нам исправить это заранее (в некоторых случаях будет достаточно убедиться, что приложение более действенно). Поскольку это самая дешевая опорная точка, мы должны потратить много времени на то, чтобы убедиться, что проверки установлены, прежде чем принимать решение о переходе к следующему этапу — началу разработки приложения.
На этапе разработки приложения
Как только мы начинаем разрабатывать пивот, цена со временем увеличивается (больше работы будет потрачено впустую). Поэтому мы должны заранее определить ключевые внутренние вехи и точки проверки. Глядя на треугольник успеха, важность и удобство использования уже были проверены на этапе идеи и, следовательно, менее подвержены риску. Осуществимость — это то, на что мы должны потратить большую часть нашей проверки — данные и техническая осуществимость. Данные могут быть невозможными из-за многих факторов. Например, мы могли бы обнаружить, что важная часть исторических данных не была собрана, что маркировка недоступна или что данные, необходимые для вывода, доступны только на более позднем этапе. Есть также много технических проблем, которые могут повлиять на осуществимость приложения. Например, мы можем обнаружить, что документ, на который мы полагались, не работает в реальной жизни, что для него требуется слишком много ресурсов или что мы включили библиотеку Python, которая не поддерживается на периферийных устройствах. Многие из этих проблем можно легко решить, если их определить заблаговременно. Вот почему установка внутренних точек проверки так важна. Более того, во многих случаях, имея минимальный MVP, имеет смысл прыгнуть вперед и перепроверить наши предположения об удобстве использования — как он будет обслуживаться, соответствует ли он имеющейся у нас программной экосистеме и т. д. Чтобы задать эти вопросы, может потребоваться вернуться к предыдущий этап, чтобы лучше определить потребность, которую мы пытаемся решить. Имейте в виду, что обнаружение на ранних этапах того, что приложение не совместимо с использованием периферийных устройств, — это совсем другая история, чем обнаружение этого во время крупного выпуска. Неудача в эскизной комнате гораздо удобнее, чем неудача на сцене.
После — приложение на стадии разработки
Как только мы начинаем развертывать наше приложение для клиентов, важность и осуществимость перестают беспокоить (поскольку нам удается его разрабатывать), а удобство использования становится основным препятствием для мониторинга. Общая сводка менее актуальна (переработка приложения будет очень дорогой). Более актуальными являются развороты UX/UI; как лучше привлекать клиентов, повышать ценность приложения и т. д. Удобство использования можно разделить на два основных показателя — прямые и косвенные. Вернемся к примеру с прогнозированием оттока. Прямое удобство использования измеряет основное ценностное предложение (количество ушедших клиентов должно уменьшиться), а косвенное удобство использования измеряет побочные мотивы (такие как общее использование и использование). Важно избегать искушения делать поспешные выводы после плохой прямой обратной связи (количество ушедших клиентов одинаково —> неудача). Во многих случаях для успеха требуется руководство некоторых пользователей, поэтому глубокий анализ косвенных показателей также жизненно важен. Предположим, мы решили добавить раздел обратной связи, чтобы лучше измерять наше приложение для прогнозирования оттока. Вопрос в том, какую формулировку мы выбираем. Получение отрицательного отзыва при вопросе, было ли предупреждение полезным, может быть связано с тем, что вы ошиблись, но также может быть связано с тем, что вы слишком поздно (что является совершенно другим отзывом). Простым решением может быть добавление области свободного текста в форму обратной связи. Мы должны не только отслеживать и собирать отзывы, но и делать это таким образом, чтобы мы могли извлечь из них полезные идеи. Чтобы убедиться, что решения, которые мы принимаем, основаны на реальных данных.
Наконец — будьте проще
Это будет звучать как мантра, но самое главное, что нужно помнить, — это сохранять простоту. Глядя на причудливые архитектуры, огромные наборы данных и блестящие новые библиотеки, может быть слишком легко броситься в разработку только для того, чтобы потом обнаружить, что это была ошибка. Потратив лишнюю минуту на оценки, вы сэкономите кучу минут, избегая последующих разворотов.
