Integrazione dell'intelligenza artificiale nel software esistente: una guida pratica per i team di prodotto

Cosa significa l'integrazione dell'intelligenza artificiale per un prodotto esistente

L’integrazione dell’intelligenza artificiale è il lavoro di connessione di un modello o di un servizio di intelligenza artificiale al software che le persone già utilizzano. Può aggiungere ricerca semantica, estrazione di documenti, consigli, un assistente di supporto o una funzionalità di generazione di bozze a un sito Web esistente, una piattaforma SaaS o un'app Web interna. L’obiettivo è migliorare l’attività di un utente reale mantenendo intatti i conti correnti, i dati e i flussi di lavoro del prodotto.

L'aggiunta dell'intelligenza artificiale non richiede la sostituzione dell'intera applicazione. Un'integrazione mirata consiste solitamente in un'interfaccia utente, una connessione lato server a un modello di intelligenza artificiale, l'accesso ai dati di prodotto approvati e controlli che mantengono il risultato utile e sicuro.

Scegli un problema di prodotto prima di scegliere un modello

Inizia con un'attività frequente, lenta e facile da valutare. Ad esempio, un team di assistenza clienti potrebbe aver bisogno di trovare la risposta giusta nella documentazione del prodotto; un team operativo potrebbe dover estrarre campi dai PDF in arrivo; oppure gli utenti potrebbero dover cercare in un ampio catalogo in base al significato invece che alla formulazione esatta.

Annota i passaggi attuali, il miglioramento atteso e quanto costerebbe una risposta sbagliata. Ciò mantiene lo sviluppo dei prodotti AI legato a un risultato come un minor numero di escalation di supporto o una minore immissione manuale di dati, piuttosto che aggiungere un chatbot semplicemente perché la tecnologia è disponibile.

Un'architettura affidabile per aggiungere l'intelligenza artificiale a un'app Web

• Conserva le credenziali del modello e le regole aziendali sul server. Il browser non dovrebbe mai ricevere una chiave API privata.
• Fornisci al modello solo i dati necessari per l'attività. Per conoscere meglio il prodotto, recupera i record approvati pertinenti invece di inviare l'intero database.
• Convalida l'output del modello prima di salvarlo o attivare un'azione. Utilizzare ove possibile formati strutturati e verifiche ordinarie delle candidature.
• Mostra agli utenti la fonte o consenti loro di rivedere e modificare i contenuti generati dall'intelligenza artificiale prima che incidano su un cliente o su un record aziendale.
• Misura la qualità della risposta, la latenza e il costo per attività completata. Aggiungi log che aiutano a indagare sugli errori senza raccogliere dati personali non necessari.

Integra attentamente un LLM con i tuoi dati

Quando una funzionalità di intelligenza artificiale necessita di documenti aziendali o record di prodotto, la generazione aumentata di recupero (RAG) è un approccio comune. L'applicazione ricerca una fonte di conoscenza controllata, seleziona i passaggi rilevanti e fornisce tali passaggi al modello come contesto. Ciò può rendere le risposte più fondate e più facili da aggiornare rispetto alla codifica della conoscenza nei prompt.

RAG non è garanzia di correttezza. Le autorizzazioni di accesso, l'aggiornamento dei documenti, la qualità del recupero e il chiaro comportamento di fallback continuano ad avere importanza. Se il sistema non riesce a trovare prove sufficienti, dovrebbe dirlo o affidare il compito a una persona.

Implementa la funzionalità AI in passaggi misurati

Un progetto pratico di integrazione dell'intelligenza artificiale inizia con un piccolo prototipo utilizzando esempi rappresentativi. Successivamente, testalo rispetto a flussi di lavoro reali e casi limite, quindi rilascialo a un gruppo limitato con un percorso di revisione umana. Espandi l'accesso solo dopo che qualità, velocità e costi operativi raggiungono gli obiettivi concordati.

Questo approccio consente a un team di verificare se l'intelligenza artificiale risolve il problema prima di impegnarsi in una ricostruzione di grandi dimensioni. Inoltre, espone lacune nei dati, problemi di autorizzazione e costi imprevisti del modello mentre la funzionalità è ancora piccola.