Tekoälyvalmiuden arviointi ja käyttötapausten suunnittelu
Autamme organisaatioita ymmärtämään, miten tekoälyn käyttökohteita arvioidaan realistisesti ilman ylimääräistä hypetystä.
Mistä tekoälyn käyttöönotto alkaa?
Monet UK:n konsultointi- ja palveluyritykset harkitsevat suurten kielimallien (LLM) ja RAG-arkkitehtuurien (Retrieval-Augmented Generation) hyödyntämistä sisäiseen tiedonhakuun. Suosittelemme aina lähtemään liikkeelle liiketoimintaongelman määrittelystä teknologian sijaan.
Mitä arvioimme?
- Datan laatu: Onko olemassa oleva teksti- tai numerodata riittävän jäsenneltyä koneluettavaksi?
- Käyttöoikeudet ja yksityisyys: Sisältääkö data arkaluonteista tietoa tai PII (Personally Identifiable Information) -dataa?
- Käyttötapausten priorisointi: Mitkä prosessit hyötyvät eniten tekoälyn avustuksesta?
- Pilotin suunnittelu: Miten ratkaisu voidaan testata rajatussa ympäristössä?
Tärkeä huomautus tekoälyn rajoituksista
Tekoälymallit ovat alttiita virheille ja ns. hallusinaatioille (keksityille faktoille). Tekoälyn tuottamat tulokset edellyttävät aina ihmisen arviointia. Laadun tarkistus ja ihmisen tekemä arviointi ("human-in-the-loop") on sisäänrakennettava jokaiseen prosessiin.
feedoryquarry ei tarjoa juridista, tietoturva- tai sertifiointiarviointia. Asiakkaan vastuulla on varmistaa, että tekoälyratkaisut ovat UK GDPR:n ja Data Protection Act 2018 -vaatimusten mukaisia.
Mitä tulee tarkistaa ennen toteutusta?
Tekoälyhanke tulee arvioida tapauskohtaisesti. Organisaation on linjattava datan omistajuus ja käytännöt arkaluonteisen tiedon suodattamiseksi ennen kuin yrityksen dokumentteja syötetään kielimalleille.
