Konfigurasi dan optimalkan Copilot untuk alur kerja lokal.

Cara kita bekerja dengan data dan proses lokal berubah dengan kecepatan luar biasa. Terima kasih kepada kecerdasan buatan alat seperti Kopilot MicrosoftSemakin banyak perusahaan ingin membawa kekuatan itu langsung ke dalam alur kerja sehari-hari mereka, dengan mengintegrasikannya. IA beserta dokumen, aplikasi, dan sistem internalnya tanpa kehilangan kendali atas keamanan atau kepatuhan.

Mengkonfigurasi dan mengoptimalkan Copilot untuk alur kerja lokal bukan hanya tentang "mengaktifkan" sebuah fitur.Namun, lebih tepatnya adalah menggabungkan otomatisasi, data kepemilikan, tata kelola, dan kebiasaan penggunaan yang baik. Jika diimplementasikan dengan benar, Copilot menjadi anggota tim lainnya: ia menyusun dokumen, menjawab pertanyaan kompleks tentang informasi internal, meringkas laporan yang padat, dan mengusulkan solusi untuk masalah operasional, selalu dengan menghormati izin dan aturan organisasi Anda.

Otomatisasi cerdas dan peran Copilot dalam alur kerja lokal

Otomatisasi bukan lagi sekadar mengikuti skrip yang kaku.AI yang terintegrasi dalam Copilot memungkinkan alur kerja lokal untuk belajar dari data, mendeteksi pola, dan beradaptasi ketika konteks berubah. Hal ini secara langsung memengaruhi cara pengelolaan tugas-tugas seperti pembuatan dokumen, perencanaan kapasitas, dan penanganan masalah kualitas atau pasokan.

Kombinasi AI, RPA, platform low-code/no-code, dan process mining menghasilkan apa yang disebut hiperotomasi.Di mana hampir semua aktivitas berulang atau berbasis informasi dapat diotomatisasi sebagian atau seluruhnya. Copilot bertindak sebagai lapisan kecerdasan di atas sistem ini: ia memahami teks, menghasilkan konten, dan membantu pengambilan keputusan dengan cepat, tanpa pengguna perlu mengetahui kompleksitas teknis yang mendasarinya.

Platform low-code dan no-code secara radikal menyederhanakan pembuatan alur kerja lokal.Memungkinkan personel bisnis tanpa latar belakang teknis untuk mengkonfigurasi proses, formulir, dan agen AI. Copilot Studio cocok di sini sebagai "lokakarya" di mana para ahli bidang (pemasaran, keuangan, hukum, operasional, dll.) dapat menyempurnakan model dan membuat agen tanpa menulis kode, dengan mengandalkan asisten visual dan templat (lihat Tindakan dan Agen Kopilot).

Penambangan proses dan tugas memberikan bagian penting dalam memutuskan apa yang perlu diotomatisasi.Ini menunjukkan di mana alur kerja terhambat, aktivitas mana yang paling memakan waktu, dan di mana agen berbasis Copilot masuk akal. Dengan data ini, otomatisasi yang benar-benar berdampak pada efisiensi, kualitas layanan, atau kepatuhan diprioritaskan, dan evolusi hasilnya dapat dilacak dari waktu ke waktu. Lebih lanjut, teknik-teknik ini dilengkapi dengan pendekatan untuk Pencarian semantik dengan Copilot untuk menemukan pengetahuan yang relevan di dalam lingkungan penyewa.

Konteks otomatisasi tingkat lanjut ini membuka jalan bagi Copilot untuk beroperasi secara lokal. pada data Anda sendiri, menggabungkan yang terbaik dari model bahasa besar (LLM) dengan pengetahuan yang sudah ada di dalamnya. SharePoint, Microsoft 365ERP, sistem produksi, atau aplikasi internal.

Apa itu Optimasi Copilot dan mengapa hal ini penting untuk lingkungan lokal?

Optimasi Microsoft 365 Copilot adalah fungsi yang memungkinkan Anda untuk "menyempurnakan" LLM dengan data dari penyewa Anda sendiri.tanpa membawa informasi tersebut keluar dari lingkungan aman Microsoft 365. Tujuannya adalah agar model tersebut memahami nada, templat, prosedur, dan kosakata spesifik organisasi Anda, sehingga responsnya memiliki gaya yang sama seperti yang akan digunakan oleh pakar internal.

Semua pemrosesan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan dilakukan di dalam penyewa Microsoft 365.Sembari menghormati kebijakan keamanan dan kepatuhan yang ada, model yang dioptimalkan mewarisi izin dari data pelatihan, memastikan bahwa model tersebut tidak "melihat" atau menggunakan informasi yang tidak dapat diakses oleh grup yang dikonfigurasi. Hal ini penting untuk alur kerja lokal yang menangani data sensitif, teregulasi, atau yang dapat diaudit.

Berdasarkan model yang dioptimalkan ini, agen deklaratif spesifik dapat dibuat.yang terintegrasi langsung ke dalam Microsoft 365 Copilot dan muncul di aplikasi seperti WordOutlook, Teams, atau Excel. Agen-agen ini bukan sekadar chatbot generik: mereka dirancang untuk tugas-tugas spesifik seperti menyusun klausul hukum, meringkas laporan insiden, menyiapkan proposal bisnis, atau menjelaskan kebijakan internal secara akurat.

Keunggulan utamanya adalah penyesuaian model dilakukan melalui antarmuka tanpa kode di Copilot Studio.Oleh karena itu, analis bisnis atau pakar fungsional dapat memimpin proses dengan dukungan TI yang terbatas. Mereka tidak perlu menjadi ilmuwan data; mereka hanya perlu memiliki pemahaman yang baik tentang domain, jenis dokumen, dan hasil yang diharapkan.

Dalam praktiknya, Copilot Optimization mengubah Copilot dari alat generik menjadi asisten yang sangat disesuaikan. Sesuaikan dengan alur kerja lokal Anda: gunakan bahasa yang sesuai dengan perusahaan Anda, terapkan templat yang tepat, terapkan penalaran yang benar, dan selaraskan dengan aturan yang sudah ada di organisasi Anda.

Prasyarat dan tata kelola dasar untuk mengaktifkan Optimasi Copilot

Sebelum Anda dapat mengkonfigurasi dan mengatur Optimasi Copilot, Anda harus memenuhi persyaratan teknis dan peran tertentu.Layanan ini dirancang, pada awalnya, untuk organisasi dengan volume lisensi yang signifikan dan manajer AI yang terdefinisi dengan jelas.

Pertama, penyewa harus terdaftar dalam Program Akses Awal (EAP) Copilot Optimization.Hal ini mensyaratkan, antara lain, memiliki jumlah minimum lisensi tambahan Microsoft 365 Copilot yang aktif di penyewa. Selain itu, seseorang dengan peran Administrator AI harus menerima persyaratan program atas nama organisasi.

Penting untuk mengaktifkan ekstensibilitas Copilot di pusat admin Microsoft 365.Di bagian pengaturan Copilot, Anda dapat mengelola pengaktifan layanan optimasi serta opsi penerbitan dan akses agen. Jika organisasi Anda menerapkan kebijakan DLP yang memblokir konektor Power Platform baru, Anda perlu mengklasifikasi ulang konektor "Tenant Copilot" menggunakan [metode/cara yang sesuai]. PowerShell sehingga dapat digunakan dengan klasifikasi yang sesuai.

Hanya orang yang memiliki peran Administrasi AI yang dapat mengelola kontrol tata kelola Optimasi Copilot.Siapa yang dapat membuat model, pengguna atau grup mana yang memiliki akses ke model tersebut, model mana yang tetap dipublikasikan, dan model mana yang dihapus. Semua ini dikendalikan dari Pusat Admin itu sendiri, di bagian Optimasi Copilot.

Dengan mengaktifkan Optimasi Copilot, Anda dapat secara eksplisit membatasi layanan hanya untuk pengguna atau grup tertentu.Sebaiknya dimulai dengan kelompok kecil (misalnya, tim Hukum, Litbang, atau Rantai Pasokan) dan secara bertahap diperluas seiring dengan validasi hasil dan penguatan disiplin penggunaan AI yang bertanggung jawab.

Desain peran: administrator, pembuat model, dan pengguna akhir

Pengaturan Copilot yang andal untuk alur kerja lokal memerlukan peran yang didefinisikan dengan jelas. yang melakukan intervensi, mencegah "semua orang melakukan segalanya" dan memastikan keterlacakan siapa yang dapat membuat dan menerbitkan model.

Administrator kecerdasan buatan bertanggung jawab atas lapisan tata kelola.Mereka mengaktifkan atau menonaktifkan Optimasi Copilot, memutuskan departemen mana yang berpartisipasi, mengontrol siklus hidup model, dan meninjau kepatuhan terhadap kebijakan keamanan dan privasi. Mereka juga dapat menghapus model yang telah dipublikasikan ketika model tersebut menjadi usang atau tidak lagi sesuai dengan peraturan internal.

Para pembuat model adalah pakar di bidang masing-masing. —misalnya, orang-orang dari bagian pemasaran, keuangan, hukum, atau operasional— dengan kemampuan untuk memilih sumber data, mengkonfigurasi tugas, dan meninjau hasilnya. Mereka diberikan izin untuk menggunakan Copilot Optimization dari Pusat Admin, dan biasanya merupakan kelompok terbatas (secara default, hingga sepuluh pengguna per organisasi, dapat diperluas melalui dukungan Microsoft jika diperlukan).

Saat pembuat model baru bergabung, mereka akan menerima email berisi petunjuk. Untuk memulai di Copilot Studio: di mana menemukan bagian Optimasi Copilot, jenis tugas apa yang dapat Anda buat, cara memilih sumber pengetahuan, dan cara memberikan akses kepada pengguna lain ke agen yang dihasilkan.

Pengguna akhir berinteraksi dengan agen yang dioptimalkan secara langsung di dalam aplikasi Microsoft 365. (Word, Teams, Outlook, dll.), sama seperti yang mereka lakukan dengan Copilot standar, tetapi mendapatkan manfaat dari pengetahuan spesifik model yang terlatih. Mereka tidak perlu mengetahui detail konfigurasi; mereka hanya perlu memahami ruang lingkup agen dan cara merumuskan instruksi yang efektif.

Pembuatan model yang dioptimalkan: tugas tanya jawab, pembuatan, dan peringkasan.

Optimasi Copilot saat ini mendukung tiga jenis tugas utama. yang mencakup sebagian besar alur kerja berbasis dokumen lokal: tanya jawab ahli (Q&A), pembuatan dokumen, dan ringkasan dokumen.

Dalam kasus tanya jawab, tujuannya adalah agar agen bertindak sebagai spesialis. Mampu menjelaskan peraturan, membandingkan kebijakan, membenarkan klausul, atau mengklarifikasi prosedur menggunakan konten yang disimpan dalam format seperti .docx, .pdf, atau .html. Ideal untuk topik dengan teks yang padat dan stabil: peraturan, kode pajak, manual teknis, dokumentasi ilmiah, atau kebijakan internal.

Tugas pembuatan dokumen dirancang untuk menghasilkan draf pertama berkualitas tinggi. Hal ini didasarkan pada dokumen referensi dan perubahan terstruktur. Misalnya, kontrak berulang, penawaran komersial, deskripsi pekerjaan, formulir kepatuhan, atau dokumentasi produk. Di sini, kuncinya adalah memiliki pasangan yang selaras antara "dokumen asli + versi modifikasi akhir".

Singkatnya, model ini belajar untuk meringkas dokumen-dokumen kompleks. Dengan menghormati nada, format, dan prioritas konten organisasi. Ini sangat berguna dalam konteks berisiko tinggi atau bervolume tinggi (laporan regulasi, ringkasan eksekutif, laporan mutu, atau audit), di mana konsistensi dan akurasi sama pentingnya dengan penghematan waktu.

Memilih jenis tugas yang tepat adalah keputusan penting pertama. Saat mengkonfigurasi model yang dioptimalkan: meminta Copilot untuk membuat kontrak dari awal tidak sama dengan meminta ringkasan kontrak yang sudah ada atau menjawab pertanyaan kompleks tentang isinya. Mendefinisikan tugas bisnis dengan jelas membantu menyesuaikan data, instruksi, dan evaluasi.

Mengkustomisasi model di Copilot Studio langkah demi langkah

Alur kerja kustomisasi model dikelola sepenuhnya dari Copilot Studio.Dapat diakses melalui browser. Dari sana, pembuat model mengikuti serangkaian langkah terpandu yang menyusun proses dari awal hingga akhir.

Pertama, model baru dibuat, diberi nama dan deskripsi yang jelas. Mereka harus menjelaskan secara tepat apa fungsinya dan untuk apa alat itu akan digunakan. Disarankan untuk menggunakan bahasa yang mudah dipahami oleh pengguna akhir, menghindari nama-nama teknis yang tidak akan dikenali siapa pun.

Kemudian, sumber-sumber pengetahuan dipilih.Ini biasanya berupa kumpulan dokumen yang terletak di SharePoint. Kumpulan data ini adalah fondasi yang akan digunakan model untuk belajar: templat yang disetujui, laporan yang telah selesai, kontrak yang ditandatangani, formulir kepatuhan yang valid, dll. Kualitas dan kemutakhiran data ini akan secara langsung memengaruhi kualitas model.

Bagian izin menentukan grup keamanan atau orang-orang yang dapat menggunakan model tersebut.Copilot Optimization menyaring dokumen pelatihan yang tidak dapat diakses oleh kelompok-kelompok tersebut, dan dapat menyarankan kelompok tambahan untuk memaksimalkan jangkauan pengetahuan, selalu dengan menghormati ACL (Access Control List) dari setiap file.

Selanjutnya, jenis tugas (Tanya Jawab, pembuatan, atau ringkasan) dipilih, dan instruksi model ditulis.Instruksi ini memandu sistem mengenai nada ("nada formal," "bahasa yang ramah namun profesional"), kriteria kualitas ("jangan mengarang peraturan," "selalu cantumkan referensi dokumen"), dan ekspektasi keluaran. Semakin tepat dan realistis instruksi ini, semakin baik perilaku model akan selaras dengan kebutuhan bisnis.

Setelah elemen-elemen ini dikonfigurasi, persiapan data untuk pelabelan dimulai.Copilot menganalisis daftar kontrol akses dokumen dan mengatur kumpulan data untuk digunakan nanti dalam pelatihan. Langkah ini dapat memakan waktu beberapa jam (hingga 24 jam, tergantung pada volume), dan sistem akan memberi tahu Anda melalui email ketika siap untuk melanjutkan.

Pelabelan, pelatihan, dan evaluasi model yang dioptimalkan.

Fase pelabelan data bertujuan untuk mengidentifikasi contoh mana yang benar-benar baik. untuk mengajarkan model seperti apa seharusnya output yang berkualitas. Alih-alih membutuhkan pekerjaan manual besar-besaran dari awal, Copilot Optimization secara otomatis memilih pasangan atau contoh yang dianggap relevan dan meminta ahli untuk memberi label sebagai baik atau tidak begitu baik.

Formulir pelabelan menampilkan dokumen atau draf kandidat. Pembuat model kemudian menunjukkan apakah data tersebut secara akurat mewakili standar yang diinginkan. Proses ini dapat diulang dalam beberapa putaran, tergantung pada kompleksitas tugas, hingga sistem memiliki cukup data referensi untuk dilatih secara andal.

Setelah data disiapkan, pelatihan model diluncurkan di Azure AI Foundry.Semua ini dikelola melalui antarmuka Copilot Studio. Proses penyempurnaan dapat memakan waktu beberapa jam lagi, tergantung pada volume data. Setelah selesai, alat ini menghasilkan hasil pengujian untuk Anda tinjau sebelum mempublikasikan apa pun.

Evaluasi adalah langkah penting: tidak cukup jika model tersebut "berfungsi kurang lebih".Penting untuk memverifikasi bahwa nada yang digunakan konsisten, bahwa data sensitif tidak dipalsukan, bahwa templat diikuti, bahwa kriteria bisnis yang tepat diterapkan, dan bahwa informasi kunci tidak dihilangkan. Jika ada yang tidak sesuai, Anda dapat kembali: menambahkan lebih banyak sumber data, menyesuaikan instruksi, memasukkan lebih banyak contoh, atau memperbaiki file pemetaan.

Secara opsional, file mapping.csv dapat disiapkan. dengan pasangan dokumen “pendahulu-target”, yang menunjukkan file asli mana yang sesuai dengan draf akhir mana. CSV ini disimpan di root sumber pengetahuan dan membantu model untuk lebih memahami hubungan antara input dan output, terutama dalam tugas pembuatan dan peringkasan.

Penggunaan lanjutan pembuatan dokumen dengan Optimasi Copilot

Salah satu aplikasi Copilot yang paling ampuh dalam alur kerja lokal adalah pembuatan dokumen. Berdasarkan templat dan contoh historis, AI digunakan untuk menghasilkan draf awal yang sangat mirip dengan versi final, sehingga secara drastis mengurangi proses. el tiempo penyusunan manual.

Pendekatan ini sangat efektif terutama ketika dokumen-dokumen tersebut mengikuti pola yang mudah dikenali. Hanya detail atau klausul tertentu yang berubah: deskripsi pekerjaan, kontrak layanan, pesanan pembelian, formulir kepatuhan, atau dokumentasi produk. Model ini mengidentifikasi struktur dan gaya organisasi serta menerapkan perubahan yang konsisten berdasarkan spesifikasi yang Anda berikan.

Untuk mendapatkan hasil maksimal, disarankan untuk memiliki lebih dari 20 pasang dokumen referensi dan versi targetnya yang selaras dengan baik.Pasangan data ini, yang tersimpan di SharePoint, harus mencakup berbagai variasi yang Anda harapkan dapat ditangani oleh sistem: berbagai jenis kontrak, keluarga produk yang berbeda, perubahan peraturan rutin, dan lain sebagainya.

Perubahan yang diperlukan disediakan dalam bidang terstruktur di dalam Copilot Optimization.Hal ini memudahkan model untuk memahami bagian mana yang perlu dimodifikasi dan bagaimana caranya. Dengan cara ini, draf yang dihasilkan sudah menggabungkan informasi baru, sambil mempertahankan format, terminologi, dan gaya internal yang ada.

Hasilnya adalah alur kerja lokal yang jauh lebih gesit.Departemen sumber daya manusia menghasilkan tawaran pekerjaan yang sesuai dengan budaya perusahaan, departemen hukum menyusun kontrak berkala dengan peninjauan minimal, departemen kepatuhan membuat formulir baru dari templat yang disetujui, dan departemen pembelian menyiapkan draf pesanan yang hanya memerlukan validasi akhir.

Bertindak sebagai asisten dalam rapat dan kerja kolaboratif di Teams.

Pada tingkat kolaboratif, Copilot terintegrasi ke dalam Microsoft Tim telah menjadi sekutu kunci untuk mengelola rapat yang lebih singkat, lebih terfokus, dan lebih berorientasi pada tindakan. Meskipun ini bukan "alur kerja lokal" dalam pengertian klasik proses data internal, penggunaannya dalam rapat merupakan alur kerja harian yang sangat relevan.

Untuk menggunakan Copilot di Teams, Anda memerlukan lisensi Microsoft 365 yang kompatibel. (misalnya, E3, E5, atau Business Premium) dan mengaktifkan transkripsi atau perekaman rapat. Tanpa transkripsi atau perekaman, kemampuan Copilot akan berkurang, karena kekurangan bahan baku untuk menghasilkan ringkasan terperinci atau daftar tindakan yang andal.

Selama rapat, pengguna mengaktifkan Copilot dari toolbar Teams. Anda juga dapat meminta ringkasan secara langsung, daftar tugas, poin-poin perbedaan pendapat, atau pertanyaan terbuka. Ini sangat berguna bagi mereka yang bergabung terlambat: mereka dapat memahami situasi dalam waktu kurang dari satu menit tanpa mengganggu alur percakapan.

Pada akhirnya, Copilot membantu menutup sesi dengan jelas.Mengidentifikasi tugas, pihak yang bertanggung jawab, dan langkah selanjutnya. Semua elemen ini dapat diakses dari tab ringkasan rapat di Teams, mencegah kesepakatan hilang dalam obrolan yang tak berujung atau catatan pribadi yang tersebar.

Terdapat alat pelengkap seperti Noota yang memperluas kemampuan ini.Menawarkan notulen yang lebih terstruktur, file yang dapat dicari dengan lebih canggih, dan pengaturan khusus untuk setiap jenis rapat. Terintegrasi dengan Teams, fitur ini memungkinkan Anda untuk merekam, mentranskripsikan, dan membuat ringkasan khusus, sehingga meningkatkan tindak lanjut dan kolaborasi selanjutnya.

Copilot di peramban: langkah pertama menuju penerapan AI dalam kehidupan sehari-hari

Bagi banyak organisasi, memperkenalkan Copilot melalui Microsoft Edge Ini adalah strategi adopsi bertahap.Hal ini memungkinkan orang untuk mengenal AI di lingkungan yang sudah mereka gunakan setiap hari (browser) sebelum memperluas kemampuan canggih Copilot ke seluruh Microsoft 365.

Sesi pelatihan yang berfokus pada Copilot di Edge menunjukkan bagaimana alat ini menyederhanakan tugas. Seperti membuat spreadsheet, menyusun email, meringkas halaman web yang panjang, atau menemukan informasi yang relevan dengan lebih cepat. Semua ini, ditambah dengan integrasi OneDrive untuk menyimpan file secara otomatis dan memastikan tidak ada yang hilang.

Jenis pelatihan ini memiliki komponen praktis yang kuat.Para peserta dapat merasakan secara langsung bagaimana AI menghilangkan pekerjaan yang berulang, bagaimana mereka dapat mengotomatiskan proses kecil, dan bagaimana Copilot dapat mengusulkan langkah-langkah konkret untuk menyelesaikan masalah manajemen proyek sehari-hari.

Dampaknya tidak hanya bersifat individual tetapi juga organisasi.Dengan membebaskan waktu dari tugas-tugas berulang, tim dapat mencurahkan lebih banyak waktu untuk kreativitas, strategi, dan pengambilan keputusan tingkat tinggi. Hal ini, pada gilirannya, memperkuat daya saing UKM dan perusahaan di pasar yang semakin digital.

Seiring bertambahnya kedewasaan, mengadakan sesi lanjutan dan personalisasi adalah hal yang umum. Untuk departemen tertentu, ini melibatkan menghubungkan Copilot di Edge dengan Copilot di Microsoft 365 dan dengan model yang dioptimalkan dalam alur kerja lokal. Dengan cara ini, AI tidak lagi menjadi hal baru dan menjadi bagian struktural dari operasional sehari-hari.

Keamanan, kepatuhan, dan administrasi di Copilot Optimization

Keamanan dan tata kelola merupakan pilar penting dalam mengoptimalkan Copilot dengan data lokal.Ini bukan hanya tentang "membuatnya berfungsi dengan baik," tetapi juga tentang memastikan bahwa hal itu menghormati peraturan perlindungan data, kekayaan intelektual, dan kebijakan internal perusahaan.

Optimasi Copilot berjalan di lingkungan terisolasi di dalam penyewa Microsoft 365.Model yang dilatih mewarisi izin dari dokumen yang mendasarinya. Selama pelatihan, tidak ada data pelanggan yang dikirim ke layanan eksternal di luar cloud aman penyewa, yang membantu mematuhi standar seperti GDPR atau CCPA.

Administrator dapat mengontrol akses ke model dan agen. Hal ini dicapai melalui grup keamanan, yang hanya mengaktifkan layanan untuk tim tertentu (misalnya, Litbang atau Hukum) dan mengontrol secara tepat siapa yang dapat membuat, menggunakan, dan melihat setiap agen. Pusat Administrasi memungkinkan Anda untuk memantau proyek, meninjau templat kustom yang aktif, dan menghapus templat yang tidak lagi sesuai.

Kebijakan kepatuhan juga berlaku untuk respons yang dihasilkan Copilot berdasarkan Microsoft Graph.Sistem tidak akan menampilkan dokumen atau cuplikan kepada pengguna yang tidak memiliki izin, sama seperti yang terjadi pada pencarian standar di Microsoft 365. Selain itu, Copilot Optimization mengecualikan file dari pelatihan yang tidak dapat diakses oleh grup terkait.

Penting untuk diingat bahwa organisasi tetap bertanggung jawab atas penggunaan data dan model tersebut.Administrator AI harus memastikan bahwa set data pelatihan menghormati hak cipta, bahwa individu diberi informasi yang tepat tentang pemrosesan data mereka, dan bahwa permintaan penghapusan yang sah ditangani. Jika model dilatih menggunakan data dari individu yang menggunakan haknya untuk penghapusan, mungkin perlu untuk melatih ulang atau menghapus model yang dioptimalkan dan meninjau bagaimana mengaktifkan atau menonaktifkan memori Copilot.

Terakhir, disarankan untuk menetapkan prosedur peninjauan manusia terhadap hasil keluaran.khususnya di bidang-bidang sensitif (hukum, peraturan, keuangan). AI dapat mempercepat pekerjaan, tetapi verifikasi ahli tetap diperlukan untuk memastikan keakuratan, kesesuaian, dan kepatuhan terhadap peraturan.

Praktik terbaik untuk menyiapkan dan menggunakan Copilot dalam alur kerja lokal

Agar Copilot benar-benar memberikan nilai tambah di lingkungan lokal, disarankan untuk mengikuti serangkaian praktik terbaik. yang menyelaraskan harapan, data, proses, dan keamanan. Ini bukan hanya masalah teknis; ini juga melibatkan budaya dan cara kerja.

Mulailah dengan tujuan bisnis yang jelas. Hal ini membantu memprioritaskan kasus penggunaan: Apakah kita ingin mengurangi waktu penyusunan kontrak? Mempercepat pembuatan laporan? Meningkatkan respons terhadap insiden pasokan? Menstandarisasi ringkasan eksekutif? Fokus yang jelas memudahkan pengukuran pengembalian investasi dan penyesuaian konfigurasi.

Pilih data pelatihan berkualitas tinggi dan terawat dengan baik. Ini sangat mendasar. Model belajar dari apa yang mereka lihat: jika dokumen sudah usang, formatnya buruk, atau tidak konsisten, outputnya akan mencerminkan masalah tersebut. Kumpulan data yang lebih kecil namun sangat representatif lebih disukai daripada koleksi yang besar dan tidak terorganisir.

Tentukan instruksi model spesifik dan perintah memulai. Hal ini secara signifikan meningkatkan perilaku agen. Instruksi seperti “gunakan nada yang ramah namun profesional,” “jangan mengarang kebijakan yang tidak ada,” atau “selalu cantumkan referensi dan tanggal dokumen asli” membuat perbedaan yang signifikan dalam praktiknya.

Dorong pengguna untuk merumuskan instruksi yang jelas dan mengajukan pertanyaan lanjutan. Ini juga merupakan bagian dari pengaturan, meskipun tidak berwujud. Copilot mendukung percakapan multi-giliran, jadi menyempurnakan pertanyaan, meminta contoh tambahan, atau meminta penggunaan dokumen lain sebagai referensi adalah strategi yang meningkatkan kualitas hasilnya.

Terakhir, terapkan pola pikir iteratif dan berbasis umpan balik. Hal ini memungkinkan Copilot untuk terus berkembang dari waktu ke waktu. Copilot menganalisis respons mana yang efektif, kesalahan mana yang berulang, data baru apa yang perlu dimasukkan, dan kapan sebaiknya model dilatih ulang. Copilot bukanlah proyek sekali jadi, melainkan kemampuan yang terus berkembang seiring dengan proses organisasi Anda.

Mengintegrasikan Copilot dan optimalisasinya dengan data lokal merupakan perubahan kualitatif dalam cara kami bekerja.Alur kerja menjadi lebih lincah, informasi penting lebih mudah diakses, keputusan terdokumentasi dengan lebih baik, dan kolaborasi menjadi lebih mendalam. Dengan fondasi tata kelola yang solid, data yang dikelola dengan cermat, dan kasus penggunaan yang dipilih dengan baik, AI berhenti menjadi janji abstrak dan menjadi sekutu sehari-hari yang meningkatkan produktivitas, kualitas, dan kemampuan adaptasi organisasi Anda.