北京
在当今的科技趋势中，人工智能无疑是一个热门话题。然而，随着人工智能的普及，如何有效地检验其效用成为了一个关键的问题。尽管人工智能的引入可能会因追求创新或展示先进性而受到欢迎，但关键在于拥有明确的战略和期望设定。
人工智能的非确定性特性意味着在使用过程中会有学习曲线，并且需要持续评估其是否正朝着预期方向发展。为了解决这个问题，本文将探讨三种方法来检验人工智能的有效性，包括将其游戏化、设定和衡量关键绩效指标（KPI），以及以直接和透明的方式处理工具的运行状态和发展进程。这些方法不仅可以确保战略目标的实现，还可以帮助用户积极地接受新的工作方式。1、使用流程挖掘软件
流程挖掘软件是一种强大的工具，可以帮助我们理解人工智能解决方案如何以及在何处提高工作效率。这就像一台可以深入工作流程的X光机，使我们能够清楚地看到效率的改进领域。
实际上，流程挖掘软件在监控工作流程效率和识别改进领域方面非常有效。例如，我们可以通过它来比较员工在核心运营平台上与在Excel等其他解决方案上投入的时间。同样，了解团队在执行特定任务，如数据分析和报告生成所需的时间，也是非常有价值的。这样，我们就可以识别出那些耗时的步骤或过程，从而进行优化和改进。
当然，如果对整个用户群的监控看起来有些过于干扰，我们可以选择仅对一部分用户样本进行操作。关键在于，我们需要通过明确定义的KPI来了解人工智能解决方案在实施前后的效果。这种方式可以让我们有数据证明人工智能解决方案在何处以及如何提高效率。
这种证据不仅有助于推动人工智能解决方案的采用，而且也可以帮助我们更深入地理解和完善这个工具，从而更好地服务于我们的工作流程。
2、游戏化采用要确保人工智能的有效性，关键在于持续改进，并且这需要大量的输入。因此，鼓励员工采用并积极利用新工具是至关重要的。一种有效的方法是通过游戏化的方式激发员工的积极性，将人工智能的使用置于一种竞争环境中，这样可以激发人们的竞争精神，并可能更热情地接受人工智能的采用。
以市场分析团队为例，他们可以通过向有权使用新工具（如AI驱动的数据分析工具）的团队提供大量的销售数据，以此来测试人工智能的有效性。与此同时，他们可以向没有使用新工具的团队提供一组类似的销售数据。在初期，许多用户可能会抱着打败人工智能的目标去参与。然而，随着时间的推移，可能会有越来越多的人希望加入这个由新技术驱动的分析团队。
通过这种游戏化的体验，内部团队可以引发对新工具的热烈讨论，让人们对尝试新工具产生兴趣，并最终推动其购买和采用。3、在后台运行AI
尽管已经做出了极力努力，但对AI（人工智能）软件的怀疑可能仍然存在。这主要是因为AI并不是完全确定性的，而是基于概率的。当习惯了输出结果明确的软件，往往会过度关注AI的错误。为了避免这种问题，可以试着先让AI在后台默默运行。
例如，可以让AI复审一些已经由人工审核过的律师事务所的发票。然后，比较AI驱动的过程和手动过程在速度和准确性上的表现。结果可能显示AI的效率更高，甚至可能发现初次审核时未能注意到的计费错误。
这种方法很有效，因为它改变了原有的角色定位：不再是人工检查AI的工作，反而是AI去检查人工的工作。在后台运行AI可以验证AI的实际效果，然后将这些结果分享给流程的负责人。这样，当AI被介绍时，可以更快地理解其价值，并可能更愿意尝试使用。
尽管人工智能的讨论颇为热烈，但引入人工智能解决方案不应仅为了追求时尚或者展示先进性。更重要的是要有明确的战略和期望设定。考虑到人工智能的非确定性特性，使用它时会有一个学习曲线。在这个过程中，持续的检查和评估解决方案是否正朝着预期的方向发展变得尤为重要。
值得注意的是，有许多策略可以检验新工具的效能，同时也能提高用户的接受度，但最重要的是，要坦诚面对工具的运行情况和进展。这些方法不仅能确保战略目标的实现，还能帮助用户积极地接受新的工作方式。
作者 | Jitendra Gupta
文章由RPA中国编译发布，如有侵权，请联系删除。
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