Konfigurirajte i optimizirajte Copilot za lokalne tijekove rada

Način na koji radimo s lokalnim podacima i procesima mijenja se vrtoglavom brzinom Zahvaljujući umjetna inteligencija alati poput Microsoftov kopilotSve više tvrtki želi tu moć izravno unijeti u svoje svakodnevne tijekove rada, integrirajući IA sa svojim dokumentima, aplikacijama i internim sustavima bez gubitka kontrole nad sigurnošću ili usklađenošću.

Konfiguriranje i optimizacija Copilota za lokalne tijekove rada nije samo "uključivanje" značajkeveć u kombiniranju automatizacije, vlasničkih podataka, upravljanja i dobrih navika korištenja. Kada se pravilno implementira, Copilot postaje još jedan član tima: izrađuje dokumente, odgovara na složena pitanja o internim informacijama, sažima gusta izvješća i predlaže rješenja za operativne probleme, uvijek poštujući dopuštenja i pravila vaše organizacije.

Inteligentna automatizacija i uloga Copilota u lokalnim tokovima

Automatizacija više nije samo praćenje krutog scenarijaUmjetna inteligencija integrirana u Copilot omogućuje lokalnim tijekovima rada učenje iz podataka, otkrivanje obrazaca i prilagođavanje kada se kontekst promijeni. To izravno utječe na način upravljanja zadacima poput izrade dokumenata, planiranja kapaciteta i reagiranja na probleme s kvalitetom ili opskrbom.

Kombinacija umjetne inteligencije, RPA, platformi s niskim kodom/bez koda i rudarenja procesa dovodi do onoga što se naziva hiperautomatizacija.gdje gotovo svaka repetitivna ili informacijski utemeljena aktivnost može biti djelomično ili potpuno automatizirana. Copilot djeluje kao inteligentni sloj na vrhu ovih sustava: razumije tekst, generira sadržaj i pomaže u brzom donošenju odluka, bez potrebe da korisnik poznaje temeljnu tehničku složenost.

Platforme s niskim kodom i bez koda radikalno pojednostavljuju stvaranje lokalnih tijekova radaomogućujući poslovnom osoblju bez tehničkog obrazovanja konfiguriranje procesa, obrazaca i AI agenata. Copilot Studio ovdje pristaje kao „radionica“ gdje stručnjaci za predmetnu materiju (marketing, financije, pravni poslovi, operacije itd.) mogu fino podesiti modele i stvoriti agente bez pisanja koda, oslanjajući se na vizualne asistente i predloške (vidi Akcije i agenti kopilota).

Rudarenje procesa i zadataka ključni je dio odlučivanja što automatiziratiPokazuje gdje se tijekovi rada zaglavljuju, koje aktivnosti oduzimaju najviše vremena i gdje agenti temeljeni na Copilotu imaju smisla. S ovim podacima, automatizacije koje stvarno utječu na učinkovitost, kvalitetu usluge ili usklađenost dobivaju prioritet, a razvoj rezultata može se pratiti tijekom vremena. Nadalje, ove tehnike nadopunjuju se pristupima za semantičko pretraživanje s Copilotom pronaći relevantno znanje unutar najmoprimca.

Ovaj kontekst napredne automatizacije otvara put lokalnom radu Copilota. na vlastitim podacima, kombinirajući najbolje od modela velikih jezičnih jezika (LLM) sa znanjem koje se već nalazi u SharePoint, Microsoft 365ERP, proizvodni sustavi ili interne aplikacije.

Što je Copilot optimizacija i zašto je ključna za lokalna okruženja?

Optimizacija Microsoft 365 Copilota je funkcionalnost koja vam omogućuje "fino podešavanje" LLM-ova s ​​podacima iz vašeg vlastitog zakupnika.bez iznošenja informacija izvan sigurnog okruženja sustava Microsoft 365. Cilj je da model razumije ton, predloške, postupke i specifični vokabular vaše organizacije, tako da njegovi odgovori imaju isti stil koji bi koristio interni stručnjak.

Sva strojna nastava i obrada umjetne inteligencije obavljaju se unutar klijenta sustava Microsoft 365.Uz poštivanje postojećih sigurnosnih i usklađenih pravila, optimizirani model nasljeđuje dopuštenja iz podataka za obuku, osiguravajući da ne "vidi" ili ne koristi informacije kojima konfigurirane grupe nemaju pristup. To je ključno za lokalne tijekove rada koji rukuju osjetljivim, reguliranim ili podacima koji se mogu revidirati.

Na temelju ovih optimiziranih modela mogu se kreirati specifični deklarativni agenti.koji su izravno integrirani u Microsoft 365 Copilot i pojavljuju se u aplikacijama kao što su riječOutlook, Teams ili Excel. Ovi agenti nisu samo generički chatbotovi: oni su dizajnirani za specifične zadatke kao što su izrada pravnih klauzula, sažimanje izvješća o incidentima, priprema poslovnih prijedloga ili točno objašnjavanje internih politika.

Velika prednost je što se podešavanje modela vrši putem sučelja bez koda u Copilot Studiju.Stoga poslovni analitičari ili funkcionalni stručnjaci mogu voditi proces uz ograničenu IT podršku. Ne moraju biti znanstvenici podataka; jednostavno moraju dobro razumjeti domenu, vrstu dokumenata i očekivani ishod.

U praksi, Copilot Optimization transformira Copilot iz generičkog alata u duboko prilagođenog asistenta. vašim lokalnim tijekovima rada: govorite „kao vaša tvrtka“, koristite prave predloške, primijenite ispravno razmišljanje i uskladite se s pravilima koja već postoje u vašoj organizaciji.

Preduvjeti i osnovno upravljanje za omogućavanje optimizacije Copilota

Prije nego što možete konfigurirati i upravljati Copilot Optimizationom, morate ispuniti određene tehničke zahtjeve i zahtjeve za uloge.Usluga je, u početku, namijenjena organizacijama sa značajnim brojem licenci i jasno definiranim upraviteljem umjetne inteligencije.

Prvo, najmoprimac mora biti upisan u Program ranog pristupa (EAP) tvrtke Copilot Optimization.To zahtijeva, između ostalog, minimalan broj aktivnih licenci za Microsoft 365 Copilot dodatak u zakupniku. Osim toga, osoba s ulogom administratora umjetne inteligencije mora prihvatiti uvjete programa u ime organizacije.

Bitno je da je proširivost Copilota omogućena u administratorskom centru sustava Microsoft 365.U odjeljku postavki Copilota možete upravljati omogućavanjem usluge optimizacije i opcijama objavljivanja i pristupa agenata. Ako vaša organizacija primjenjuje DLP pravila koja blokiraju nove Power Platform konektore, morat ćete reklasificirati konektor "Tenant Copilot" pomoću [odgovarajuće metode/metode]. PowerShell kako bi se mogao koristiti s odgovarajućom klasifikacijom.

Samo osobe s ulogom administratora umjetne inteligencije mogu upravljati kontrolama upravljanja Copilot Optimizacijom.Tko može stvarati modele, koji korisnici ili grupe imaju pristup njima, koji modeli ostaju objavljeni, a koji se uklanjaju. Sve se to kontrolira iz samog Administracijskog centra, u odjeljku Copilot Optimization.

Omogućavanjem Copilot optimizacije možete eksplicitno ograničiti uslugu na određene korisnike ili grupe.Dobra je praksa započeti s malom grupom (npr. pravnim, istraživačko-razvojnim ili timom za opskrbni lanac) i postupno širiti kako se rezultati potvrđuju i disciplina odgovorne upotrebe umjetne inteligencije konsolidira.

Dizajn uloga: administratori, kreatori modela i krajnji korisnici

Robusna postavka Copilota za lokalne tijekove rada zahtijeva jasno definirane uloge. koji interveniraju, sprječavajući "svatko da radi sve" i osiguravajući sljedivost tko može stvarati i objavljivati ​​modele.

Administratori umjetne inteligencije odgovorni su za sloj upravljanja.Oni aktiviraju ili deaktiviraju Copilot Optimization, odlučuju koji odjeli sudjeluju, kontroliraju životni ciklus modela i pregledavaju usklađenost sa sigurnosnim i privatnostnim pravilima. Također mogu ukloniti objavljene modele kada postanu zastarjeli ili više nisu u skladu s internim propisima.

Modelari su stručnjaci u svakom području —na primjer, ljudi iz marketinga, financija, pravnog odjela ili operacija — s mogućnošću odabira izvora podataka, konfiguriranja zadataka i pregleda rezultata. Dozvola za korištenje Copilot Optimizationa dodjeljuje im se iz Administratorskog centra i obično su ograničena grupa (prema zadanim postavkama, do deset korisnika po organizaciji, što se po potrebi može proširiti putem Microsoftove podrške).

Kada se pridruži novi kreator modela, primit će e-poruku s uputama. Za početak rada u Copilot Studiju: gdje pronaći odjeljak Copilot Optimization, koje vrste zadataka možete stvoriti, kako odabrati izvore znanja i kako drugim korisnicima dati pristup rezultirajućim agentima.

Krajnji korisnici komuniciraju s optimiziranim agentima izravno unutar Microsoft 365 aplikacija. (Word, Teams, Outlook itd.), baš kao što bi to učinili sa standardnim Copilotom, ali uz korištenje specifičnog znanja o obučenom modelu. Ne moraju znati detalje konfiguracije; samo im treba biti jasno što agent radi i kako formulirati učinkovite upute.

Izrada optimiziranih modela: zadaci pitanja i odgovora, generiranje i sažimanje

Copilot Optimization trenutno podržava tri glavne vrste zadataka koji pokrivaju većinu lokalnih radnih procesa temeljenih na dokumentima: stručna pitanja i odgovori (Q&A), generiranje dokumenata i sažimanje dokumenata.

U slučaju pitanja i odgovora, cilj je da agent djeluje kao stručnjak Sposoban za objašnjavanje propisa, uspoređivanje politika, opravdavanje klauzula ili pojašnjenje postupaka korištenjem sadržaja pohranjenog u formatima kao što su .docx, .pdf ili .html. Idealno za teme s gustim i stabilnim tekstom: propisi, porezni zakoni, tehnički priručnici, znanstvena dokumentacija ili interne politike.

Zadatak generiranja dokumenata osmišljen je za izradu visokokvalitetnih prvih nacrta To se temelji na referentnim dokumentima i strukturiranim promjenama. Na primjer, ponavljajući ugovori, komercijalne ponude, opisi poslova, obrasci za usklađenost ili dokumentacija proizvoda. Ovdje je ključno imati dobro usklađene parove "izvorni dokument + konačna izmijenjena verzija".

Ukratko, model uči sažimati složene dokumente poštujući ton, format i prioritete sadržaja organizacije. Vrlo je koristan u kontekstima visokog rizika ili velikog obujma (regulatorna izvješća, sažeci za rukovoditelje, izvješća o kvaliteti ili revizije), gdje su dosljednost i točnost jednako važne kao i ušteda vremena.

Odabir prave vrste zadatka je prva ključna odluka Prilikom konfiguriranja optimiziranog modela: nije isto tražiti od Copilota da generira ugovor od nule kao što je tražiti sažetke postojećih ugovora ili odgovarati na složena pitanja o njihovom sadržaju. Jasno definiranje poslovnog zadatka pomaže u prilagodbi podataka, uputa i evaluacija.

Prilagođavanje modela u Copilot Studiju korak po korak

Tijek rada za prilagodbu modela u potpunosti se upravlja iz Copilot Studijadostupno iz preglednika. Nakon toga, kreatori modela slijede niz vođenih koraka koji strukturiraju proces od početka do kraja.

Prvo se stvara novi model, dajući mu jasno ime i opis. Trebali bi točno objasniti što radi i za što će se koristiti. Preporučljivo je koristiti jezik koji je razumljiv krajnjim korisnicima, izbjegavajući isključivo tehničke nazive koje nitko neće prepoznati.

Zatim se odabiru izvori znanja.To su obično zbirke dokumenata smještenih u SharePointu. Ovi skupovi podataka temelj su na kojem će model učiti: odobreni predlošci, dovršena izvješća, potpisani ugovori, valjani obrasci za usklađenost itd. Kvaliteta i ažurnost ovih podataka izravno će utjecati na kvalitetu modela.

Odjeljak s dozvolama definira sigurnosne grupe ili osobe koje mogu koristiti modelCopilot Optimization filtrira dokumente za obuku koji nisu dostupni tim grupama i može predložiti dodatne grupe kako bi se maksimizirao doseg znanja, uvijek poštujući ACL-ove svake datoteke.

Zatim se odabire vrsta zadatka (Pitanja i odgovori, generiranje ili sažetak) i pišu se upute za model.Ove upute vode sustav po tonu („formalni ton“, „prijateljski, ali profesionalan jezik“), kriterijima kvalitete („ne izmišljajte propise“, „uvijek navedite referencu dokumenta“) i očekivanjima u pogledu rezultata. Što su ove upute preciznije i realnije, to će se ponašanje modela bolje uskladiti s potrebama poslovanja.

Nakon što su ovi elementi konfigurirani, započinje priprema podataka za označavanje.Copilot analizira popise kontrole pristupa dokumentima i organizira skup podataka za kasniju upotrebu u obuci. Ovaj korak može trajati nekoliko sati (do 24, ovisno o količini), a sustav vas obavještava e-poštom kada je spreman za nastavak.

Označavanje, treniranje i evaluacija optimiziranih modela

Faza označavanja podataka nastoji identificirati koji su primjeri zaista dobri. kako bi se model naučio kako bi trebao izgledati kvalitetan izlaz. Umjesto da od samog početka zahtijeva ogroman ručni rad, Copilot Optimization automatski odabire parove ili primjere koje smatra relevantnima i traži od stručnjaka da ih označi kao dobre ili ne tako dobre.

Obrazac za označavanje prikazuje kandidate za dokumente ili nacrte Kreator modela zatim pokazuje predstavljaju li podaci točno željeni standard. Ovaj se postupak može ponoviti u nekoliko krugova, ovisno o složenosti zadatka, sve dok sustav ne prikupi dovoljno referentnih podataka za pouzdano treniranje.

Nakon što su podaci pripremljeni, obuka modela se pokreće u Azure AI Foundryju.Sve se to upravlja putem sučelja Copilot Studio. Proces finog podešavanja može potrajati još nekoliko sati, ovisno o količini podataka. Nakon završetka, alat generira rezultate testiranja koje možete pregledati prije objave.

Evaluacija je ključni korak: nije dovoljno da model "radi više ili manje"Važno je provjeriti je li ton dosljedan, nisu li osjetljivi podaci izmišljeni, slijede li se predlošci, primjenjuju li se ispravni poslovni kriteriji i nisu li ključne informacije izostavljene. Ako nešto ne odgovara, možete se vratiti: dodati više izvora podataka, prilagoditi upute, uključiti više primjera ili poboljšati datoteku za mapiranje.

Opcionalno se može pripremiti datoteka mapping.csv. s parovima dokumenata „precedent-cilj“, što ukazuje koja izvorna datoteka odgovara kojem konačnom nacrtu. Ovaj CSV se sprema u korijenu izvora znanja i pomaže modelu da bolje razumije odnos između ulaza i izlaza, posebno u zadacima generiranja i sažimanja.

Napredno korištenje generiranja dokumenata s Copilot Optimizationom

Jedna od najmoćnijih Copilotovih aplikacija u lokalnim tijekovima rada je generiranje dokumenata. Na temelju predložaka i povijesnih primjera, umjetna inteligencija se koristi za izradu početnih nacrta vrlo bliskih konačnoj verziji, drastično skraćujući proces. el tiempo ručno crtanje.

Ovaj pristup posebno dobro funkcionira kada dokumenti slijede prepoznatljive obrasce Mijenjaju se samo određeni detalji ili klauzule: opisi poslova, ugovori o uslugama, narudžbenice, obrasci za usklađenost ili dokumentacija proizvoda. Model identificira strukturu i stil organizacije te primjenjuje dosljedne promjene na temelju specifikacija koje navedete.

Kako biste iz toga izvukli maksimum, preporučljivo je imati više od 20 dobro usklađenih parova referentnih dokumenata i njihovih ciljnih verzija.Ti parovi, pohranjeni u SharePointu, trebali bi pokrivati ​​raspon varijacija koje očekujete da će sustav obraditi: različite vrste ugovora, različite obitelji proizvoda, rutinske regulatorne promjene itd.

Potrebne promjene navedene su u strukturiranom polju unutar Copilot Optimizationa.To modelu olakšava razumijevanje koje dijelove treba modificirati i kako. Na taj način, generirani nacrti već uključuju nove informacije, a istovremeno zadržavaju postojeći format, terminologiju i interni stil.

Rezultat su puno agilniji lokalni tijekovi rada.Odjel ljudskih resursa generira ponude za posao u skladu s kulturom tvrtke, pravni sastavlja periodične ugovore uz minimalan pregled, odjel za usklađenost izrađuje nove obrasce iz odobrenih predložaka, a nabava priprema nacrte naloga koji zahtijevaju samo konačnu validaciju.

Kopilot na sastancima i kolaborativni rad u Teamsu

Na razini suradnje, Copilot je integriran u Microsoftovi timovi postao je ključni saveznik za upravljanje kraćim, usmjerenijim i praktičnijim sastancima. Iako se ne radi o "lokalnim tijekovima rada" u klasičnom smislu internih procesa obrade podataka, njihova upotreba na sastancima predstavlja vrlo relevantan dnevni tijek rada.

Za korištenje Copilota u Teamsu potrebna vam je kompatibilna licenca za Microsoft 365. (na primjer, E3, E5 ili Business Premium) i omogućiti transkripciju ili snimanje sastanka. Bez transkripcije ili snimanja, mogućnosti Copilota su smanjene jer mu nedostaje sirovina za generiranje detaljnih sažetaka ili pouzdanih popisa radnji.

Tijekom sastanka korisnik aktivira Copilot s alatne trake Teamsa. Možete zatražiti sažetke u stvarnom vremenu, popise obaveza, točke neslaganja ili otvorena pitanja. To je posebno korisno za one koji se kasno pridružuju: mogu se uključiti za manje od minute bez prekidanja tijeka razgovora.

Na kraju, Copilot pomaže u jasnom zatvaranju sesije.Identificiranje zadataka, odgovornih strana i sljedećih koraka. Svim tim elementima možete pristupiti s kartice sažetka sastanka u Teamsu, što sprječava da se dogovori izgube u beskrajnom čavrljanju ili raspršenim osobnim bilješkama.

Postoje komplementarni alati poput Noote koji proširuju te mogućnostiNude strukturiranije zapisnike, napredne datoteke s mogućnošću pretraživanja i specifične postavke za svaku vrstu sastanka. Integrirani s Teamsom, omogućuju vam snimanje, transkribiranje i generiranje prilagođenih sažetaka, poboljšavajući praćenje i naknadnu suradnju.

Kopilot u pregledniku: prvi korak prema primjeni umjetne inteligencije u svakodnevnom životu

Za mnoge organizacije, uvođenje Copilota putem Microsoft Edge To je strategija mekog usvajanjaOmogućuje ljudima da se upoznaju s umjetnom inteligencijom u okruženju koje već svakodnevno koriste (preglednik) prije nego što prošire napredne mogućnosti Copilota na cijeli Microsoft 365.

Treninzi usmjereni na Copilot u Edgeu pokazuju kako ovaj alat pojednostavljuje zadatke kao što su izrada proračunskih tablica, pisanje e-poruka, sažimanje dugih web stranica ili brže pronalaženje relevantnih informacija. Sve to, uz integraciju s OneDriveom za automatsko spremanje datoteka i osiguravanje da se ništa ne izgubi.

Ova vrsta obuke ima snažnu praktičnu komponentuSudionici u stvarnom vremenu doživljavaju kako umjetna inteligencija uklanja repetitivan rad, kako mogu automatizirati male procese i kako Copilot može predložiti konkretne korake za rješavanje svakodnevnih problema u upravljanju projektima.

Utjecaj nije samo individualan, već i organizacijski.Oslobađanjem vremena od repetitivnih zadataka, timovi mogu posvetiti više vremena kreativnosti, strategiji i donošenju odluka na visokoj razini. To zauzvrat jača konkurentnost malih i srednjih poduzeća i tvrtki na sve digitalnijim tržištima.

Kako se povećava zrelost, uobičajeno je organizirati napredne i personalizirane sesije Za određene odjele to uključuje povezivanje Copilota u Edgeu s Copilotom u Microsoftu 365 i s optimiziranim modelima u lokalnim tijekovima rada. Na taj način, umjetna inteligencija prestaje biti novost i postaje strukturni dio svakodnevnog poslovanja.

Sigurnost, usklađenost i administracija u Copilot Optimizationu

Sigurnost i upravljanje ključni su stupovi pri optimizaciji Copilota s lokalnim podacimaNe radi se samo o tome da "dobro funkcionira", već o tome da se osigura da se poštuju propisi o zaštiti podataka, intelektualno vlasništvo i interne politike tvrtke.

Optimizacija Copilota izvodi se u izoliranom okruženju unutar klijenta sustava Microsoft 365.Obučeni model nasljeđuje dopuštenja iz temeljnih dokumenata. Tijekom obuke, nikakvi podaci o korisnicima ne šalju se vanjskim uslugama izvan sigurnog oblaka zakupnika, što pomaže u usklađivanju sa standardima kao što su GDPR ili CCPA.

Administratori mogu kontrolirati pristup i modelima i agentima To se postiže sigurnosnim grupama, omogućujući uslugu samo određenim timovima (npr. istraživanje i razvoj ili pravni odjel) i precizno kontrolirajući tko može stvarati, koristiti i pregledavati svakog agenta. Administracijski centar omogućuje vam praćenje projekata, pregled aktivnih prilagođenih predložaka i uklanjanje onih koji više nisu prikladni.

Pravila o usklađenosti primjenjuju se i na odgovore koje Copilot generira na temelju Microsoft GraphaSustav neće prikazivati ​​dokumente ili isječke korisnicima koji nemaju dopuštenja, baš kao što bi se dogodilo kod standardnog pretraživanja u sustavu Microsoft 365. Nadalje, Copilot Optimization isključuje datoteke iz obuke kojima relevantne grupe nemaju pristup.

Važno je zapamtiti da organizacija ostaje odgovorna za korištenje podataka i modela.Administrator umjetne inteligencije mora osigurati da se u skupovima za obuku poštuju autorska prava, da su pojedinci pravilno informirani o obradi njihovih podataka i da se rješavaju valjani zahtjevi za brisanje. Ako je model obučen korištenjem podataka pojedinca koji ostvaruje svoje pravo na brisanje, možda će biti potrebno ponovno obučiti ili izbrisati optimizirani model i pregledati kako aktiviranje ili deaktiviranje memorije Copilota.

Konačno, preporučljivo je uspostaviti postupke za ljudsku provjeru rezultata.posebno u osjetljivim područjima (pravnim, regulatornim, financijskim). Umjetna inteligencija može ubrzati rad, ali stručna provjera i dalje je potrebna kako bi se osigurala točnost, prikladnost i usklađenost s propisima.

Najbolje prakse za postavljanje i korištenje Copilota u lokalnim tijekovima rada

Da bi Copilot zaista dodao vrijednost u lokalnim okruženjima, preporučljivo je slijediti niz najboljih praksi. koji usklađuju očekivanja, podatke, procese i sigurnost. To nije samo tehničko pitanje; uključuje i kulturu i načine rada.

Započnite s jasnim poslovnim ciljevima Pomaže u određivanju prioriteta slučajeva upotrebe: Želimo li smanjiti vrijeme izrade ugovora? Ubrzati generiranje izvješća? Poboljšati odgovor na incidente u opskrbi? Standardizirati sažetke za rukovoditelje? Jasan fokus olakšava mjerenje povrata ulaganja i prilagodbu konfiguracije.

Odaberite visokokvalitetne, dobro održavane podatke za obuku Ovo je temeljno. Modeli uče iz onoga što vide: ako su dokumenti zastarjeli, loše formatirani ili nekonzistentni, rezultati će odražavati te probleme. Manji, ali vrlo reprezentativan skup je bolji od ogromne, neorganizirane kolekcije.

Definirajte specifične upute modela i upute za pokretanje Značajno poboljšava ponašanje agenata. Upute poput „koristite prijateljski, ali profesionalan ton“, „ne izmišljajte pravila koja ne postoje“ ili „uvijek navedite referencu i datum izvornog dokumenta“ čine značajnu razliku u praksi.

Potaknite korisnike da formuliraju jasne upute i postavljaju dodatna pitanja To je također dio postavke, čak i ako je nematerijalan. Copilot podržava razgovore u više smjerova, pa su preciziranje pitanja, traženje dodatnih primjera ili traženje korištenja drugog dokumenta kao reference strategije koje poboljšavaju kvalitetu rezultata.

Konačno, usvojite iterativni način razmišljanja temeljen na povratnim informacijama. To omogućuje Copilotu da se s vremenom poboljšava. Analizira koji odgovori funkcioniraju, koje se pogreške ponavljaju, koje nove podatke treba uključiti i kada ima smisla ponovno obučiti model. Copilot nije jednokratni projekt, već živa sposobnost koja se razvija zajedno s procesima vaše organizacije.

Integracija Copilota i njegova optimizacija s lokalnim podacima predstavlja kvalitativnu promjenu u načinu na koji radimoTijekovi rada postaju agilniji, ključne informacije dostupnije, odluke bolje dokumentirane, a suradnja dobiva na dubini. S čvrstim temeljem upravljanja, pažljivo odabranim podacima i dobro odabranim slučajevima upotrebe, umjetna inteligencija prestaje biti apstraktno obećanje i postaje svakodnevni saveznik koji poboljšava produktivnost, kvalitetu i prilagodljivost vaše organizacije.