הגדרה ואופטימיזציה של Copilot עבור זרימות עבודה מקומיות

האופן שבו אנו עובדים עם נתונים ותהליכים מקומיים משתנה במהירות מסחררת הודות ל בינה מלאכותית כלים כמו Microsoft Copilotיותר ויותר חברות רוצות להביא את הכוח הזה ישירות לתהליכי העבודה היומיומיים שלהן, ולשלב את IA עם המסמכים, היישומים והמערכות הפנימיות שלה מבלי לאבד שליטה על אבטחה או תאימות.

הגדרה ואופטימיזציה של Copilot עבור זרימות עבודה מקומיות אינה רק "הפעלת" תכונה.אלא בשילוב אוטומציה, נתונים קנייניים, ממשל והרגלי שימוש טובים. כאשר מיושם נכון, Copilot הופך לחבר נוסף בצוות: הוא מנסח מסמכים, עונה על שאלות מורכבות בנוגע למידע פנימי, מסכם דוחות צפופים ומציע פתרונות לבעיות תפעוליות, תוך כיבוד תמיד של ההרשאות והכללים של הארגון שלך.

אוטומציה חכמה ותפקידו של Copilot בזרימות מקומיות

אוטומציה כבר לא רק עוקבים אחר סקריפט נוקשההבינה המלאכותית המשולבת ב-Copilot מאפשרת לזרימות עבודה מקומיות ללמוד מנתונים, לזהות דפוסים ולהסתגל כאשר ההקשר משתנה. זה משפיע ישירות על האופן שבו משימות כגון יצירת מסמכים, תכנון קיבולת ותגובה לבעיות איכות או אספקה ​​מנוהלות.

השילוב של בינה מלאכותית, RPA, פלטפורמות low-code/no-code וכריית תהליכים מוביל למה שמכונה היפר-אוטומציה.שבה כמעט כל פעילות חוזרת או מבוססת מידע יכולה להיות אוטומטית באופן חלקי או מלא. Copilot פועלת כשכבת מודיעין על גבי מערכות אלו: היא מבינה טקסט, מייצרת תוכן ועוזרת לקבל החלטות במהירות, מבלי שהמשתמש יצטרך להכיר את המורכבות הטכנית הבסיסית.

פלטפורמות low-code וללא קוד מפשטות באופן קיצוני את יצירת זרימות העבודה המקומיותמאפשר לאנשי עסקים ללא רקע טכני להגדיר תהליכים, טפסים וסוכני בינה מלאכותית. Copilot Studio מתאים כאן כ"סדנה" שבה מומחים בתחום (שיווק, פיננסים, משפט, תפעול וכו') יכולים לכוונן מודלים וליצור סוכנים מבלי לכתוב קוד, תוך הסתמכות על עוזרים חזותיים ותבניות (ראה פעולות וסוכנים של טייס משנה).

כריית תהליכים ומשימות מספקת חלק מרכזי בהחלטה מה להפוך לאוטומטיזה מראה היכן זרימות עבודה נתקעות, אילו פעילויות גוזלות את הזמן הרב ביותר, והיכן סוכנים מבוססי Copilot הגיוניים. בעזרת נתונים אלה, אוטומציות שמשפיעות באמת על היעילות, איכות השירות או תאימות מקבלות עדיפות, וניתן לעקוב אחר התפתחות התוצאות לאורך זמן. יתר על כן, טכניקות אלו משלימות על ידי גישות ל... חיפוש סמנטי עם Copilot לאתר ידע רלוונטי בקרב השוכר.

ההקשר הזה של אוטומציה מתקדמת סולל את הדרך ל-Copilot לפעול באופן מקומי. על הנתונים שלך, תוך שילוב הטוב ביותר של מודלים לשוניים גדולים (LLM) עם הידע שכבר קיים בך SharePoint, Microsoft 365ERP, מערכות ייצור או יישומים פנימיים.

מהי אופטימיזציית Copilot ומדוע היא חיונית לסביבות מקומיות?

אופטימיזציית Copilot של Microsoft 365 היא הפונקציונליות המאפשרת לך "לכוון עדין" מערכות LLM עם נתונים מהדייר שלך.מבלי להוציא את המידע מחוץ לסביבה המאובטחת של Microsoft 365. המטרה היא שהמודל יבין את הטון, התבניות, ההליכים ואוצר המילים הספציפי של הארגון שלך, כך שלתגובותיו יהיה אותו סגנון שבו מומחה פנימי היה משתמש.

כל עיבוד למידת מכונה ובינה מלאכותית מתבצע בתוך דייר Microsoft 365.תוך כיבוד מדיניות האבטחה והתאימות הקיימת, המודל הממוטב יורש הרשאות מנתוני האימון, ומבטיח שהוא לא "יראה" או ישתמש במידע שאין לקבוצות שהוגדרו גישה אליו. זה חיוני עבור זרימות עבודה מקומיות המטפלות בנתונים רגישים, מוסדרים או ניתנים לביקורת.

בהתבסס על מודלים אופטימליים אלה, ניתן ליצור סוכנים הצהרתיים ספציפיים.אשר משולבים ישירות ב-Microsoft 365 Copilot ומופיעים ביישומים כגון WordOutlook, Teams או Excel. סוכנים אלה אינם סתם צ'אטבוטים גנריים: הם מיועדים למשימות ספציפיות כגון ניסוח סעיפים משפטיים, סיכום דוחות אירועים, הכנת הצעות עסקיות או הסבר מדויק של מדיניות פנימית.

היתרון הגדול הוא שהתאמת המודל מתבצעת דרך ממשק נטול קוד ב-Copilot Studio.לכן, אנליסטים עסקיים או מומחים פונקציונליים יכולים להוביל את התהליך עם תמיכת IT מוגבלת. הם לא צריכים להיות מדעני נתונים; הם פשוט צריכים להבין טוב את התחום, את סוג המסמכים ואת התוצאה הצפויה.

בפועל, אופטימיזציית Copilot הופכת את Copilot מכלי גנרי לעוזר מותאם אישית לעומק. לזרימות העבודה המקומיות שלכם: דברו "כמו החברה שלכם", השתמשו בתבניות הנכונות, יישמו את ההיגיון הנכון והתאימו את עצמכם לכללים שכבר קיימים בארגון שלכם.

דרישות מוקדמות וניהול בסיסי להפעלת אופטימיזציית Copilot

לפני שתוכל להגדיר ולנהל את Copilot Optimization, עליך לעמוד בדרישות טכניות ודרישות תפקיד מסוימות.השירות מיועד, בתחילה, לארגונים עם נפח רישיונות משמעותי ומנהל בינה מלאכותית מוגדר בבירור.

ראשית, על הדייר להיות רשום לתוכנית הגישה המוקדמת (EAP) של Copilot Optimization.זה דורש, בין היתר, מספר מינימלי של רישיונות פעילים לתוספות Microsoft 365 Copilot בדייר. בנוסף, אדם בעל תפקיד מנהל בינה מלאכותית חייב לקבל את תנאי התוכנית מטעם הארגון.

חיוני שהרחבת Copilot מופעלת במרכז הניהול של Microsoft 365.בתוך מקטע הגדרות Copilot, ניתן לנהל הן את הפעלת שירות האופטימיזציה והן את אפשרויות הפרסום והגישה לסוכנים. אם הארגון שלך מיישם מדיניות DLP שחוסמת מחברים חדשים של Power Platform, תצטרך לסווג מחדש את מחבר "Tenant Copilot" באמצעות [השיטה/המתאימה]. PowerShell כך שניתן יהיה להשתמש בו עם הסיווג המתאים.

רק אנשים עם תפקיד ניהול בינה מלאכותית יכולים לנהל בקרות ממשל של אופטימיזציית Copilot.מי יכול ליצור מודלים, לאילו משתמשים או קבוצות יש גישה אליהם, אילו מודלים נשארים מפורסמים ואילו מוסרים. כל זה נשלט ממרכז הניהול עצמו, במקטע Copilot Optimization הספציפי.

על ידי הפעלת Copilot Optimization, ניתן להגביל את השירות במפורש למשתמשים או קבוצות ספציפיות.מומלץ להתחיל עם קבוצה קטנה (למשל, צוותי משפט, מחקר ופיתוח או שרשרת אספקה) ולהרחיב בהדרגה ככל שהתוצאות מתאמות ומשמעת השימוש האחראי בבינה מלאכותית מתגבשת.

עיצוב תפקידים: מנהלים, יוצרי מודלים ומשתמשי קצה

הגדרה חזקה של Copilot עבור זרימות עבודה מקומיות דורשת תפקידים מוגדרים בבירור. שמתערבים, מונעים "מכולם לעשות הכל" ומבטיחים מעקב אחר מי יכול ליצור ולפרסם מודלים.

מנהלי בינה מלאכותית אחראים על שכבת הממשל.הם מפעילים או מבטלים את Copilot Optimization, מחליטים אילו מחלקות משתתפות, שולטים במחזור החיים של המודל ובודקים את העמידה במדיניות האבטחה והפרטיות. הם יכולים גם להסיר מודלים שפורסמו כאשר הם מיושנים או אינם תואמים עוד לתקנות הפנימיות.

יצרני מודלים הם מומחים בכל תחום —לדוגמה, אנשים מתחום השיווק, הכספים, המשפט או התפעול — עם היכולת לבחור מקורות נתונים, להגדיר משימות ולסקור תוצאות. הם מקבלים הרשאה להשתמש ב-Copilot Optimization ממרכז הניהול, והם בדרך כלל קבוצה מוגבלת (כברירת מחדל, עד עשרה משתמשים לכל ארגון, ניתן להרחבה דרך תמיכת מיקרוסופט במידת הצורך).

כאשר יוצר מודלים חדש מצטרף, הוא מקבל אימייל עם הוראות. כדי להתחיל ב-Copilot Studio: היכן למצוא את מדור האופטימיזציה של Copilot, אילו סוגי משימות ניתן ליצור, כיצד לבחור מקורות ידע וכיצד לתת למשתמשים אחרים גישה לסוכנים שנוצרו.

משתמשי קצה מקיימים אינטראקציה עם הסוכנים המותאמים ישירות בתוך יישומי Microsoft 365. (Word, Teams, Outlook וכו'), בדיוק כפי שהיו עושים עם Copilot סטנדרטי, אך נהנים מהידע הספציפי של המודל המאומן. הם לא צריכים לדעת את פרטי התצורה; הם רק צריכים להיות ברורים לגבי היקף הסוכן וכיצד לנסח הוראות יעילות.

יצירת מודלים אופטימליים: משימות שאלות ותשובות, יצירה וסיכום

אופטימיזציית Copilot תומכת כיום בשלושה סוגים עיקריים של משימות המכסים את רוב זרימות העבודה המקומיות מבוססות המסמכים: שאלות ותשובות של מומחים, יצירת מסמכים וסיכום מסמכים.

במקרה של שאלות ותשובות, המטרה היא שהסוכן יפעל כמומחה. מסוגל להסביר תקנות, להשוות בין מדיניות, להצדיק סעיפים או להבהיר נהלים באמצעות תוכן המאוחסן בפורמטים כגון .docx, .pdf או .html. אידיאלי לנושאים עם טקסט צפוף ויציב: תקנות, קודי מס, מדריכים טכניים, תיעוד מדעי או מדיניות פנימית.

משימת יצירת המסמך נועדה לייצר טיוטות ראשונות באיכות גבוהה זה מבוסס על מסמכי ייחוס ושינויים מובנים. לדוגמה, חוזים חוזרים, הצעות מסחריות, תיאורי תפקידים, טפסי תאימות או תיעוד מוצר. כאן, המפתח הוא שיהיו זוגות מתואמים היטב של "מסמך מקורי + גרסה סופית מתוקנת".

לסיכום, המודל לומד לצמצם מסמכים מורכבים תוך כיבוד הטון, הפורמט וסדרי העדיפויות של התוכן של הארגון. זה שימושי מאוד בהקשרים בעלי סיכון גבוה או נפח עבודה גבוה (דוחות רגולטוריים, תקצירי מנהלים, דוחות איכות או ביקורות), שבהם עקביות ודיוק חשובים לא פחות מחיסכון בזמן.

בחירת סוג המשימה הנכון היא ההחלטה החשובה הראשונה בעת הגדרת מודל אופטימלי: זה לא אותו דבר לבקש מ-Copilot ליצור חוזה מאפס כמו לבקש סיכומים של חוזים קיימים או לענות על שאלות מורכבות לגבי תוכנם. הגדרה ברורה של משימת העסק מסייעת להתאים נתונים, הוראות והערכות.

התאמה אישית של המודל ב-Copilot Studio שלב אחר שלב

תהליך העבודה של התאמה אישית של המודל מנוהל כולו מ-Copilot Studioנגיש מהדפדפן. משם, יוצרי המודלים עוקבים אחר סדרה של צעדים מודרכים הבונים את התהליך מתחילתו ועד סופו.

ראשית, נוצר מודל חדש, תוך מתן שם ותיאור ברורים. עליהם להסביר בדיוק מה זה עושה ולמה זה ישמש. מומלץ להשתמש בשפה מובנת למשתמשי הקצה, ולהימנע משמות טכניים בלבד שאף אחד לא יזהה.

לאחר מכן נבחרים מקורות הידע.אלו בדרך כלל אוספים של מסמכים הממוקמים ב-SharePoint. מערכי נתונים אלה הם הבסיס שעליו המודל ילמד: תבניות שאושרו, דוחות שהושלמו, חוזים חתומים, טפסי תאימות תקפים וכו'. האיכות והעדכניות של נתונים אלה ישפיעו ישירות על איכות המודל.

סעיף ההרשאות מגדיר את קבוצות האבטחה או האנשים שיכולים להשתמש במודלאופטימיזציית Copilot מסננת מסמכי הדרכה שאינם נגישים לקבוצות אלו, ויכולה להציע קבוצות נוספות כדי למקסם את טווח הידע, תוך כיבוד תמיד של רשימות ה-ACL של כל קובץ.

לאחר מכן, נבחר סוג המשימה (שאלות ותשובות, יצירה או סיכום), ונכתבות הוראות המודל.הוראות אלו מנחות את המערכת בנוגע לטון ("טון רשמי", "שפה ידידותית אך מקצועית"), קריטריוני איכות ("אל תמציאו תקנות", "תמיד יש לצטט את מקור המסמך") וציפיות התפוקה. ככל שהוראות אלו יהיו מדויקות וריאליסטיות יותר, כך התנהגות המודל תתאים טוב יותר לצורכי העסק.

לאחר שתצורת האלמנטים הללו מוגדרת, מתחילה הכנת הנתונים לתיוג.Copilot מנתח את רשימות בקרת הגישה למסמכים ומארגן את מערך הנתונים לשימוש מאוחר יותר באימון. שלב זה יכול להימשך מספר שעות (עד 24, תלוי בנפח), והמערכת מודיעה לך בדוא"ל כשהיא מוכנה להמשיך.

תיוג, אימון והערכה של מודלים ממוטבים

שלב תיוג הנתונים מבקש לזהות אילו דוגמאות הן באמת טובות. כדי ללמד את המודל כיצד צריכה להיראות פלט איכותי. במקום לדרוש עבודה ידנית אדירה מההתחלה, Copilot Optimization בוחר אוטומטית זוגות או דוגמאות שהוא מחשיב לרלוונטיים ומבקש מהמומחה לתייג אותם כטובים או פחות טובים.

טופס התיוג מציג מסמכי מועמדים או טיוטות לאחר מכן, יוצר המודל מציין האם הנתונים מייצגים במדויק את הסטנדרט הרצוי. ניתן לחזור על תהליך זה במספר סבבים, בהתאם למורכבות המשימה, עד שלמערכת יהיו מספיק נתוני ייחוס לאימון אמין.

לאחר שהנתונים מוכנים, אימון המודל מופעל ב-Azure AI Foundry.כל זה מנוהל דרך ממשק Copilot Studio. תהליך הכוונון העדין יכול להימשך מספר שעות נוספות, בהתאם לנפח הנתונים. לאחר סיום התהליך, הכלי מייצר תוצאות בדיקה לסקירה לפני פרסום כלשהו.

הערכה היא שלב קריטי: לא מספיק שהמודל "יעבוד פחות או יותר"חשוב לוודא שהטון עקבי, שנתונים רגישים אינם מפוברקים, שהתבניות פועלות לפיהן, שקריטריונים עסקיים נכונים מיושמים ושמידע מפתח אינו מושמט. אם משהו לא מתאים, ניתן לחזור אחורה: להוסיף מקורות נתונים נוספים, להתאים הוראות, לשלב דוגמאות נוספות או לשפר את קובץ המיפוי.

באופן אופציונלי, ניתן להכין קובץ mapping.csv. עם זוגות מסמכים מסוג "precedent-target", המציינים איזה קובץ מקורי מתאים לאיזו טיוטה סופית. קובץ CSV זה נשמר בשורש מקור הידע ועוזר למודל להבין טוב יותר את הקשר בין קלטים ופלט, במיוחד במשימות יצירה וסיכום.

שימוש מתקדם ביצירת מסמכים עם Copilot Optimization

אחת היישומים החזקים ביותר של Copilot בזרימות עבודה מקומיות היא יצירת מסמכים. בהתבסס על תבניות ודוגמאות היסטוריות, בינה מלאכותית משמשת ליצירת טיוטות ראשוניות קרוב מאוד לגרסה הסופית, מה שמקצר באופן דרסטי את התהליך. הזמן ניסוח ידני.

גישה זו עובדת במיוחד כאשר המסמכים עוקבים אחר דפוסים מוכרים רק פרטים או סעיפים מסוימים משתנים: תיאורי תפקידים, חוזי שירות, הזמנות רכש, טפסי תאימות או תיעוד מוצר. המודל מזהה את מבנה הארגון וסגנון הארגון ומיישם שינויים עקביים בהתבסס על המפרטים שאתם מספקים.

כדי להפיק מכך את המרב, מומלץ שיהיו יותר מ-20 זוגות של מסמכי ייחוס וגרסאות היעד שלהם, המסודרות היטב.זוגות אלה, המאוחסנים ב-SharePoint, צריכים לכסות את טווח הווריאציות שאתם מצפים שהמערכת תטפל בהן: סוגי חוזים שונים, משפחות מוצרים שונות, שינויים רגולטוריים שגרתיים וכו'.

השינויים הנדרשים מסופקים בשדה מובנה בתוך Copilot Optimization.זה מקל על המודל להבין אילו חלקים יש לשנות וכיצד. בדרך זו, הטיוטות שנוצרו כבר משלבות את המידע החדש, תוך שמירה על הפורמט, המינוח והסגנון הפנימי הקיימים.

התוצאה היא זרימות עבודה מקומיות גמישות הרבה יותר.משאבי אנוש מייצרים הצעות עבודה התואמות את תרבות החברה, מנסחים משפטיים חוזים תקופתיים עם סקירה מינימלית, מחלקת הציות בונה טפסים חדשים מתבניות מאושרות, ומחלקת הרכש מכינה טיוטות הזמנות הדורשות רק אימות סופי.

קוטיילוט בפגישות ובעבודה שיתופית ב-Teams

ברמה השיתופית, Copilot משולב ב- Microsoft Teams הפך לבעל ברית מרכזי לנהל פגישות קצרות, ממוקדות ובעלות ביצועים טובים יותר. למרות שאלו אינן "זרימות עבודה מקומיות" במובן הקלאסי של תהליכי נתונים פנימיים, השימוש בהן בפגישות מהווה זרימת עבודה יומיומית רלוונטית ביותר.

כדי להשתמש ב-Copilot ב-Teams, תזדקק לרישיון Microsoft 365 תואם. (לדוגמה, E3, E5 או Business Premium) ולאפשר תמלול או הקלטה של ​​פגישות. ללא תמלול או הקלטה, יכולות Copilot מצטמצמות, מכיוון שחסר לו חומר הגלם ליצירת סיכומים מפורטים או רשימות פעולות אמינות.

במהלך הפגישה, המשתמש מפעיל את Copilot מסרגל הכלים של Teams. ואתם יכולים לבקש סיכומים בזמן אמת, רשימות מטלות, נקודות מחלוקת או שאלות פתוחות. זה שימושי במיוחד עבור אלו שמצטרפים באיחור: הם יכולים להתעדכן בקצב תוך פחות מדקה מבלי להפריע לזרימה של השיחה.

בסוף, Copilot עוזר לסגור את הסשן בצורה ברורה.זיהוי משימות, גורמים אחראים והצעדים הבאים. כל האלמנטים הללו נגישים מכרטיסיית סיכום הפגישות ב-Teams, מה שמונע שהסכמות יילכו לאיבוד בצ'אט אינסופי או בהערות אישיות מפוזרות.

ישנם כלים משלימים כמו Noota שמרחיבים יכולות אלומציעים פרוטוקולים מובנים יותר, קבצים מתקדמים הניתנים לחיפוש והגדרות ספציפיות לכל סוג פגישה. שילוב עם Teams מאפשר לכם להקליט, לתמלל וליצור סיכומים מותאמים אישית, ובכך לשפר את המעקב ואת שיתוף הפעולה לאחר מכן.

קופיילוט בדפדפן: צעד ראשון לקראת אימוץ בינה מלאכותית בחיי היומיום

עבור ארגונים רבים, הטמעת Copilot באמצעות אדג מיקרוסופט זוהי אסטרטגיית אימוץ רכהזה מאפשר לאנשים להכיר את הבינה המלאכותית בסביבה שהם כבר משתמשים בה מדי יום (הדפדפן) לפני הרחבת היכולות המתקדמות של Copilot לכל Microsoft 365.

מפגשי ההדרכה המתמקדים ב-Copilot ב-Edge מראים כיצד כלי זה מפשט משימות כגון יצירת גיליונות אלקטרוניים, כתיבת מיילים, סיכום דפי אינטרנט ארוכים או מציאת מידע רלוונטי מהר יותר. כל זאת, בנוסף, עם שילוב OneDrive לשמירה אוטומטית של קבצים ומבטיחה ששום דבר לא יאבד.

לסוג זה של הכשרה יש מרכיב מעשי חזקהמשתתפים חווים בזמן אמת כיצד בינה מלאכותית מסירה עבודה חוזרת ונשנית, כיצד הם יכולים להפוך תהליכים קטנים לאוטומטיים, וכיצד Copilot יכולה להציע צעדים קונקרטיים לפתרון בעיות ניהול פרויקטים יומיומיות.

ההשפעה היא לא רק אישית אלא גם ארגונית.על ידי שחרור זמן ממשימות חוזרות ונשנות, צוותים יכולים להקדיש יותר זמן ליצירתיות, אסטרטגיה וקבלת החלטות ברמה גבוהה. דבר זה, בתורו, מחזק את התחרותיות של עסקים קטנים ובינוניים וחברות בשווקים דיגיטליים יותר ויותר.

ככל שהבגרות עולה, מקובל לארגן מפגשים מתקדמים ואישיים עבור מחלקות ספציפיות, זה כרוך בחיבור Copilot ב-Edge עם Copilot ב-Microsoft 365 ועם מודלים אופטימליים בזרימות עבודה מקומיות. בדרך זו, בינה מלאכותית מפסיקה להיות חידוש והופכת לחלק מבני מהפעילות היומיומית.

אבטחה, תאימות וניהול ב-Copilot Optimization

אבטחה וממשל הם עמודי תווך חיוניים בעת אופטימיזציה של Copilot עם נתונים מקומייםזה לא רק עניין של "לגרום לזה לעבוד כמו שצריך", אלא גם להבטיח שזה מכבד את תקנות הגנת המידע, את הקניין הרוחני ואת המדיניות הפנימית של החברה.

אופטימיזציית Copilot פועלת בסביבה מבודדת בתוך דייר Microsoft 365.המודל המאומן יורש הרשאות מהמסמכים הבסיסיים. במהלך האימון, לא נשלחים נתוני לקוח לשירותים חיצוניים מחוץ לענן המאובטח של הדייר, מה שעוזר לעמוד בתקנים כגון GDPR או CCPA.

מנהלים יכולים לשלוט בגישה הן למודלים והן לסוכנים זה מושג באמצעות קבוצות אבטחה, המאפשרות את השירות רק עבור צוותים ספציפיים (למשל, מחקר ופיתוח או משפט) ושולטות במדויק במי יכול ליצור, להשתמש ולצפות בכל סוכן. מרכז הניהול מאפשר לך לנטר פרויקטים, לסקור תבניות מותאמות אישית פעילות ולהסיר את אלו שאינן מתאימות עוד.

מדיניות תאימות חלה גם על תגובות ש-Copilot מייצר בהתבסס על Microsoft Graphהמערכת לא תציג מסמכים או קטעי טקסט למשתמשים חסרי הרשאות, בדיוק כפי שקורה בחיפוש רגיל ב-Microsoft 365. יתר על כן, Copilot Optimization אינו כולל קבצים מהדרכה שאין לקבוצות הרלוונטיות גישה אליהם.

חשוב לזכור שהארגון נשאר אחראי על השימוש בנתונים ובמודלים.מנהל הבינה המלאכותית חייב לוודא שערכות האימון מכבדות זכויות יוצרים, שאנשים מקבלים מידע כראוי על עיבוד הנתונים שלהם, ושבקשות מחיקה תקפות מטופלות. אם מודל אומן באמצעות נתונים מאדם שמממש את זכותו למחיקה, ייתכן שיהיה צורך לאמן מחדש או למחוק את המודל הממוטב ולבחון כיצד... הפעלה או ביטול של זיכרון Copilot.

לבסוף, מומלץ לקבוע נהלים לבדיקה אנושית של התפוקות.במיוחד בתחומים רגישים (משפטיים, רגולטוריים, פיננסיים). בינה מלאכותית יכולה להאיץ את העבודה, אך אימות מומחה נותר הכרחי כדי להבטיח דיוק, התאמה ועמידה בתקנות.

שיטות עבודה מומלצות להגדרה ושימוש ב-Copilot בזרימות עבודה מקומיות

כדי ש-Copilot יוסיף ערך אמיתי בסביבות מקומיות, מומלץ לפעול לפי סדרה של שיטות עבודה מומלצות. שמתאמים ציפיות, נתונים, תהליכים ואבטחה. זו לא רק בעיה טכנית; היא כוללת גם תרבות ודרכי עבודה.

התחילו עם יעדי עסק ברורים זה עוזר לתעדף מקרי שימוש: האם אנחנו רוצים להפחית את זמן ניסוח החוזים? להאיץ את יצירת הדוחות? לשפר את התגובה לאירועי אספקה? לתקנן תקצירים? מיקוד ברור מקל על מדידת החזר ההשקעה והתאמת התצורה.

בחירת נתוני אימון איכותיים ומתוחזקים היטב זה בסיסי. מודלים לומדים ממה שהם רואים: אם מסמכים מיושנים, מעוצבים בצורה גרועה או לא עקביים, התפוקות ישקפו את הבעיות הללו. קבוצה קטנה יותר אך מייצגת ביותר עדיפה על אוסף עצום ולא מאורגן.

הגדר הוראות ספציפיות למודל והנחיות הפעלה זה משפר משמעותית את התנהגות הסוכנים. הוראות כמו "השתמשו בנימה ידידותית אך מקצועית", "אל תמציאו מדיניות שאינה קיימת", או "תמיד צטטו את המקור והתאריך של המסמך המקורי" עושות הבדל משמעותי בפועל.

עודדו את המשתמשים לנסח הוראות ברורות ולשאול שאלות המשך זה גם חלק מההתקנה, גם אם זה בלתי מוחשי. Copilot תומך בשיחות מרובות תורות, כך שחידוד שאלה, בקשת דוגמאות נוספות או בקשה לשימוש במסמך אחר כמקור הן אסטרטגיות שמשפרות את איכות התוצאה.

לבסוף, אימצו חשיבה איטרטיבית ומבוססת משוב זה מאפשר ל-Copilot להשתפר עם הזמן. הוא מנתח אילו תגובות עובדות, אילו שגיאות חוזרות על עצמן, אילו נתונים חדשים יש לשלב ומתי הגיוני לאמן מחדש את המודל. Copilot אינו פרויקט חד פעמי, אלא יכולת חיה שמתפתחת לצד תהליכי הארגון שלך.

שילוב Copilot והאופטימיזציה שלו עם נתונים מקומיים מייצג שינוי איכותי באופן העבודה שלנו.זרימות עבודה הופכות גמישות יותר, מידע קריטי נגיש יותר, החלטות מתועדות טוב יותר, ושיתוף הפעולה צובר עומק. עם בסיס ממשל איתן, נתונים שנאספו בקפידה ומקרי שימוש שנבחרו בקפידה, בינה מלאכותית מפסיקה להיות הבטחה מופשטת והופכת לבעלת ברית יומיומית המשפרת את הפרודוקטיביות, האיכות והסתגלות של הארגון שלך.