अच्छे Use Cases खोजना

AI कहाँ ठीक बैठता है

अच्छे उम्मीदवारों में समान गुण होते हैं: काम बार-बार और दोहराव वाला हो, भाषा या डेटा के patterns से जुड़ा हो, उसकी गुणवत्ता जाँचने का स्पष्ट तरीक़ा हो, और ग़लतियाँ पकड़ने व सुधारने में सस्ती हों (इंसान मसौदा जाँचता है)। उदाहरण: उत्तरों का मसौदा, बैठक का सार, tickets का वर्गीकरण, दस्तावेज़ों से fields निकालना, आंतरिक ज्ञान खोजना, code सहायता। कमज़ोर उम्मीदवार हैं: एक बार के काम, ऐसे निर्णय जहाँ ग़लती गंभीर और पकड़ने में कठिन हो, और वह सब जहाँ कोई नहीं बता सकता कि "सही" क्या है।

Use-case canvas

हर विचार के लिए एक भरें। यह वे सवाल उठाता है जो तय करते हैं कि pilot शुरू करना सार्थक है या नहीं।

Problem        Support agents spend 3 min per ticket finding policy text
Users          40 support agents, 1,200 tickets/day
AI role        draft a reply from policy + ticket; agent edits and sends
Success metric handle time -25%, customer satisfaction not lower than today
Data           policy wiki (clean), 2 years of resolved tickets (needs PII removal)
Risk           wrong policy quoted -> human review mandatory; no auto-send
Owner          Head of Customer Care

पहले "बदलना" नहीं, "सहायता" चुनें

इंसान द्वारा जाँचे गए मसौदे पूर्ण स्वचालित निर्णयों से सुरक्षित, जल्दी शिप होने वाले और मापने में आसान हैं। स्वचालन की ओर तभी बढ़ें जब डेटा दिखाए कि गुणवत्ता लगातार ऊँची है।

त्वरित जाँच: कौन-सा काम पहला मज़बूत AI use case है?

• सामान्य support उत्तरों का मसौदा जिसे इंसान जाँचता है
• बड़े ऋणों की पूर्ण स्वचालित अंतिम मंज़ूरी
• एक बार का, दोहराया न जा सकने वाला निर्णय
• ऐसा काम जिसकी गुणवत्ता जाँचने का तरीक़ा नहीं