A munkafolyamattal kezdjük, ne a technológiával

Jó kiindulópont egy feladat, amelyet ma nehéz elvégezni: információkeresés, anyagok ellenőrzése vagy egymástól elszakadó lépések közötti váltás. Az első kérdés az, hogy segítene-e az AI, és hol lenne elegendő egy egyszerűbb termék- vagy webes megoldás.

Norbert Barna vagyok, Product VP. Termékvezetői tapasztalattal, emberi felülvizsgálatra épülő AI-munkafolyamatok ismeretével és saját platformfejlesztési munkával kapcsolódom a projekthez. Az együttműködés lehet feltárás, közös munka a meglévő csapatotokkal vagy egy körülhatárolt termék fejlesztése. A felelősségeket a megvalósítás vállalása előtt érdemes tisztázni.

Miben tudok közreműködni?

Feltárás és prioritások. A felhasználói feladat, az üzleti igény, a meglévő korlátok és a sikerkritérium feltérképezése. Annak eldöntése, hogy egy látványos bemutató mögött van-e valóban megoldandó probléma.
AI-termék és integrációs együttműködés. Annak megtervezése, hogyan illeszkedjen az AI a munkába, mit kell a felhasználónak ellenőriznie, és mi történjen hibás vagy bizonytalan válasz esetén. A javasolt integráció értékelése a rendszerekért és adatokért felelős munkatársakkal együtt.
Egyedi termék- és webfejlesztés. A felület és az azt kiszolgáló termékélmény megtervezése és fejlesztése. A tartalomkezelés, a hozzáférési igények és az üzemeltetési átadás tisztázása is a feladat része lehet; a weboldal nem önálló látványtervként készül.

Releváns projektek, pontosan elválasztva

Az Instructure esettanulmánya megmagyarázható javaslatokat, szerkeszthető eredményeket és emberi felülvizsgálatot alkalmazó AI-termékmunkát mutat be. A leírás termék-, fejlesztői, jogi és adattudományi csapatok együttműködésére épül.

A Raiffeisen projektje szabályozott banki környezetben végzett termékvezetői és designrendszer-munkát mutat, fejlesztői és megfelelőségi együttműködéssel. Ez szabályozott termékfejlesztési tapasztalat, nem háttérrendszeri AI-integrációs referencia.

A Kineticare egy magyar nyelvű digitális egészségplatform, amelyet én terveztem és fejlesztettem, tartalomkezeléssel és tagsági felülettel együtt. A fejlesztési képességet szemlélteti, nem AI-bevezetést. A három projekt különböző releváns tapasztalatot mutat; nem három azonos integrációs megvalósításként szerepel.

Egy lehetséges együttműködési menet

A döntés keretezése. A munkafolyamat, a felhasználók, a felelős és a kívánt eredmény meghatározása. Megnézzük, mi vizsgálható nem érzékeny példákból.
Körülhatárolt megközelítés kipróbálása. Feltárási vagy prototípuskészítési feladat, értékelési szempontok és az embernél maradó döntések egyeztetése. A feltételezéseket a munka bővítése előtt ellenőrizzük.
A következő vállalás meghatározása. A tanulságok alapján rögzítjük a megvalósítás határait, a felelősségeket, az értékelést és az átadást. Ez javasolt munkamenet, nem előre rögzített csomag, határidő vagy szolgáltatási garancia.

Mivel érdemes készülni?

Melyik munkafolyamatot szeretnétek javítani, és kik használják?
Milyen meglévő rendszerek érintettek, és ki felel értük?
Milyen adatokra lenne szükség, mennyire érzékenyek, és ki férhet hozzájuk?
Mi lenne a siker gyakorlati mércéje, és van-e már kiinduló mérés?
Ki dönthet a feladat határairól, és ki fogja ellenőrizni az eredményt?

Az első beszélgetéshez egy rövid, anonimizált leírás elegendő. Jelszavakat, ügyféladatokat vagy bizalmas adatállományokat ne küldjetek, amíg nem egyeztettük a megosztás megfelelő módját.

Beszéljünk a projektről

Írd meg, hol akad el a munkafolyamat, és mit szeretne elérni a csapat. Ebből kiindulva megbeszélhetjük, hogy feltárás, AI-termékhez kapcsolódó együttműködés vagy egyedi termék- és webfejlesztés legyen a következő lépés.