Konfigurácia a optimalizácia Copilota pre lokálne pracovné postupy

Spôsob, akým pracujeme s lokálnymi údajmi a procesmi, sa mení závratnou rýchlosťou. Vďaka umelá inteligencia nástroje ako Microsoft CopilotStále viac spoločností chce túto moc priamo začleniť do svojich každodenných pracovných postupov a integrovať... IA so svojimi dokumentmi, aplikáciami a internými systémami bez straty kontroly nad bezpečnosťou alebo dodržiavaním predpisov.

Konfigurácia a optimalizácia Copilotu pre lokálne pracovné postupy nie je len o „zapnutí“ funkcieale skôr v kombinácii automatizácie, proprietárnych údajov, riadenia a dobrých návykov používania. Pri správnej implementácii sa Copilot stáva ďalším členom tímu: navrhuje dokumenty, odpovedá na zložité otázky týkajúce sa interných informácií, sumarizuje obsiahle správy a navrhuje riešenia prevádzkových problémov, pričom vždy rešpektuje povolenia a pravidlá vašej organizácie.

Inteligentná automatizácia a úloha systému Copilot v lokálnych tokoch

Automatizácia už nie je len o dodržiavaní prísneho scenáraUmelá inteligencia integrovaná do systému Copilot umožňuje lokálnym pracovným postupom učiť sa z údajov, zisťovať vzory a prispôsobovať sa zmene kontextu. To priamo ovplyvňuje spôsob riadenia úloh, ako je vytváranie dokumentov, plánovanie kapacít a reakcia na problémy s kvalitou alebo dodávkami.

Kombinácia umelej inteligencie, RPA, platforiem s nízkym/žiadnym kódom a dolovania procesov vedie k tomu, čo sa nazýva hyperautomatizácia.kde takmer akákoľvek opakujúca sa alebo na informáciách založená činnosť môže byť čiastočne alebo úplne automatizovaná. Copilot funguje ako inteligentná vrstva nad týmito systémami: rozumie textu, generuje obsah a pomáha rýchlo sa rozhodovať bez toho, aby používateľ musel poznať základnú technickú zložitosť.

Low-code a no-code platformy radikálne zjednodušujú vytváranie lokálnych pracovných postupovčo umožňuje obchodným pracovníkom bez technického zázemia konfigurovať procesy, formuláre a agentov umelej inteligencie. Copilot Studio sa tu hodí ako „dielňa“, kde odborníci na danú problematiku (marketing, financie, právo, prevádzka atď.) môžu doladiť modely a vytvoriť agentov bez písania kódu, spoliehajúc sa na vizuálne asistenty a šablóny (pozri Akcie a agenti Copilota).

Dolovanie procesov a úloh je kľúčovým prvkom pri rozhodovaní o tom, čo automatizovaťUkazuje, kde sa pracovné postupy zasekávajú, ktoré aktivity sú časovo najnáročnejšie a kde majú zmysel používať agentov založených na platforme Copilot. S týmito údajmi sa uprednostňujú automatizácie, ktoré skutočne ovplyvňujú efektivitu, kvalitu služieb alebo dodržiavanie predpisov, a vývoj výsledkov je možné sledovať v priebehu času. Okrem toho sú tieto techniky doplnené prístupmi k sémantické vyhľadávanie s Copilotom nájsť relevantné znalosti u nájomcu.

Tento kontext pokročilej automatizácie otvára cestu pre lokálnu prevádzku systému Copilot. na vašich vlastných dátach, kombinujúc to najlepšie z modelov veľkých jazykov (LLM) s vedomosťami, ktoré už existujú SharePoint, Microsoft 365ERP, výrobné systémy alebo interné aplikácie.

Čo je optimalizácia Copilot a prečo je kľúčová pre lokálne prostredia?

Optimalizácia Microsoft 365 Copilot je funkcia, ktorá vám umožňuje „doladiť“ LLM s údajmi z vášho vlastného nájomníka.bez toho, aby sa informácie preniesli mimo zabezpečeného prostredia služby Microsoft 365. Cieľom je, aby model rozumel tónu, šablónam, postupom a špecifickej slovnej zásobe vašej organizácie, aby jeho odpovede mali rovnaký štýl, aký by použil interný expert.

Všetko strojové učenie a spracovanie umelej inteligencie sa vykonáva v rámci nájomníka služby Microsoft 365.Optimalizovaný model rešpektuje existujúce zásady zabezpečenia a dodržiavania predpisov a dedí povolenia z tréningových údajov, čím zabezpečuje, že „nevidí“ ani nepoužíva informácie, ku ktorým nemajú prístup nakonfigurované skupiny. To je nevyhnutné pre lokálne pracovné postupy, ktoré spracovávajú citlivé, regulované alebo auditovateľné údaje.

Na základe týchto optimalizovaných modelov je možné vytvoriť špecifických deklaratívnych agentov.ktoré sú integrované priamo do Microsoft 365 Copilot a zobrazujú sa v aplikáciách ako napríklad slovoOutlook, Teams alebo Excel. Títo agenti nie sú len generické chatboty: sú určené pre špecifické úlohy, ako je napríklad navrhovanie právnych doložiek, sumarizovanie správ o incidentoch, príprava obchodných návrhov alebo presné vysvetľovanie interných politík.

Veľkou výhodou je, že úprava modelu sa vykonáva cez rozhranie bez kódu v Copilot Studio.Preto môžu proces viesť obchodní analytici alebo funkční experti s obmedzenou IT podporou. Nemusia byť dátoví vedci; stačí, ak dobre rozumejú danej oblasti, typu dokumentov a očakávanému výsledku.

V praxi Copilot Optimization transformuje Copilot z generického nástroja na hlboko prispôsobeného asistenta. k vašim lokálnym pracovným postupom: hovorte „ako vaša spoločnosť“, používajte správne šablóny, aplikujte správne zdôvodnenie a dodržiavajte pravidlá, ktoré už vo vašej organizácii existujú.

Predpoklady a základné riadenie pre aktiváciu optimalizácie Copilot

Pred konfiguráciou a správou optimalizácie Copilot musíte splniť určité technické požiadavky a požiadavky na danú rolu.Služba je pôvodne určená pre organizácie s významným objemom licencií a jasne definovaným správcom umelej inteligencie.

Najprv musí byť nájomca zaregistrovaný v programe skorého prístupu (EAP) spoločnosti Copilot Optimization.To si okrem iného vyžaduje minimálny počet aktívnych doplnkových licencií Microsoft 365 Copilot v nájomcovi. Okrem toho musí osoba s rolou správcu AI akceptovať podmienky programu v mene organizácie.

Je nevyhnutné, aby bola v centre spravovania služby Microsoft 365 povolená rozšíriteľnosť služby Copilot.V sekcii nastavení Copilot môžete spravovať povolenie optimalizačnej služby aj možnosti publikovania a prístupu agentov. Ak vaša organizácia používa politiky DLP, ktoré blokujú nové konektory Power Platform, budete musieť preklasifikovať konektor „Tenant Copilot“ pomocou [vhodnej metódy/spôsobu]. PowerShell aby sa dal použiť s príslušnou klasifikáciou.

Ovládacie prvky riadenia optimalizácie Copilot môžu spravovať iba ľudia s rolou správcu AI.Kto môže vytvárať modely, ktorí používatelia alebo skupiny k nim majú prístup, ktoré modely zostanú publikované a ktoré sa odstránia. Toto všetko sa ovláda zo samotného Centra administrácie v špecifickej sekcii Optimalizácia Copilota.

Povolením optimalizácie Copilot môžete explicitne obmedziť službu na konkrétnych používateľov alebo skupiny.Je dobrou praxou začať s malou skupinou (napr. právnym, výskumným a vývojovým alebo dodávateľským reťazcom) a postupne ju rozširovať, ako sa budú overovať výsledky a upevňovať sa pravidlá zodpovedného používania umelej inteligencie.

Návrh rolí: administrátori, tvorcovia modelov a koncoví používatelia

Robustné nastavenie Copilota pre lokálne pracovné postupy vyžaduje jasne definované role. ktoré zasahujú, bránia „všetkým robiť všetko“ a zabezpečujú sledovateľnosť toho, kto môže vytvárať a publikovať modely.

Za vrstvu riadenia sú zodpovední administrátori umelej inteligencie.Aktivujú alebo deaktivujú optimalizáciu Copilot, rozhodujú o tom, ktoré oddelenia sa zúčastnia, riadia životný cyklus modelu a kontrolujú súlad so zásadami zabezpečenia a ochrany osobných údajov. Môžu tiež odstrániť publikované modely, keď sa stanú zastaranými alebo už nie sú v súlade s internými predpismi.

Tvorcovia modelov sú odborníkmi v danej oblasti – napríklad ľudia z marketingu, financií, právneho oddelenia alebo prevádzky – s možnosťou výberu zdrojov údajov, konfigurácie úloh a kontroly výsledkov. Povolenie na používanie optimalizácie Copilot majú udelené v centre spravovania a zvyčajne predstavujú obmedzenú skupinu (predvolene až desať používateľov na organizáciu, v prípade potreby rozšíriteľnú prostredníctvom podpory spoločnosti Microsoft).

Keď sa pripojí nový tvorca modelu, dostane e-mail s pokynmi. Ak chcete začať s Copilot Studio: kde nájsť sekciu Copilot Optimization, aké typy úloh môžete vytvoriť, ako vybrať zdroje znalostí a ako poskytnúť ostatným používateľom prístup k výsledným agentom.

Koncoví používatelia interagujú s optimalizovanými agentmi priamo v aplikáciách Microsoft 365. (Word, Teams, Outlook atď.), rovnako ako by to robili so štandardným Copilotom, ale s využitím špecifických znalostí trénovaného modelu. Nepotrebujú poznať podrobnosti konfigurácie; potrebujú len mať jasno v rozsahu pôsobnosti agenta a v tom, ako formulovať efektívne pokyny.

Tvorba optimalizovaných modelov: úlohy otázok a odpovedí, generovanie a sumarizácia

Optimalizácia Copilot v súčasnosti podporuje tri hlavné typy úloh ktoré pokrývajú väčšinu lokálnych pracovných postupov založených na dokumentoch: otázky a odpovede odborníkov (Q&A), generovanie dokumentov a sumarizáciu dokumentov.

V prípade otázok a odpovedí je cieľom, aby agent konal ako špecialista Dokáže vysvetliť predpisy, porovnať politiky, odôvodniť ustanovenia alebo objasniť postupy pomocou obsahu uloženého vo formátoch ako .docx, .pdf alebo .html. Ideálne pre témy s hustým a stabilným textom: predpisy, daňové predpisy, technické manuály, vedecká dokumentácia alebo interné politiky.

Úloha generovania dokumentov je navrhnutá tak, aby vytvárala vysokokvalitné prvé návrhy Toto je založené na referenčných dokumentoch a štruktúrovaných zmenách. Napríklad opakujúce sa zmluvy, obchodné ponuky, popisy pracovných miest, formuláre o zhode alebo produktová dokumentácia. V tomto prípade je kľúčové mať dobre zosúladené dvojice „pôvodný dokument + finálna upravená verzia“.

Stručne povedané, model sa učí zhrňovať zložité dokumenty rešpektujúc tón, formát a priority obsahu organizácie. Je to veľmi užitočné v kontextoch s vysokým rizikom alebo veľkým objemom (regulačné správy, súhrny pre manažérov, správy o kvalite alebo audity), kde sú konzistentnosť a presnosť rovnako dôležité ako úspora času.

Výber správneho typu úlohy je prvým kritickým rozhodnutím Pri konfigurácii optimalizovaného modelu: nie je to isté požiadať Copilota o vygenerovanie zmluvy od nuly ako o vyžiadanie si súhrnov existujúcich zmlúv alebo o zodpovedanie zložitých otázok týkajúcich sa ich obsahu. Jasné definovanie obchodnej úlohy pomáha upraviť údaje, pokyny a hodnotenia.

Prispôsobenie modelu v Copilot Studio krok za krokom

Pracovný postup prispôsobovania modelu je riadený výlučne zo štúdia Copilot Studio.prístupné z prehliadača. Odtiaľ tvorcovia modelov postupujú podľa série krokov, ktoré štruktúrujú proces od začiatku do konca.

Najprv sa vytvorí nový model, ktorému sa priradí jasný názov a popis. Mali by presne vysvetliť, čo robí a na čo sa bude používať. Je vhodné používať jazyk, ktorý je zrozumiteľný pre koncových používateľov, a vyhýbať sa čisto technickým názvom, ktoré nikto nerozpozná.

Následne sa vyberú zdroje poznatkov.Zvyčajne ide o kolekcie dokumentov nachádzajúcich sa v SharePointe. Tieto súbory údajov tvoria základ, na ktorom sa model učí: schválené šablóny, vyplnené správy, podpísané zmluvy, platné formuláre na dodržiavanie predpisov atď. Kvalita a aktuálnosť týchto údajov bude mať priamy vplyv na kvalitu modelu.

Sekcia povolení definuje bezpečnostné skupiny alebo osoby, ktoré môžu model používať.Optimalizácia Copilot filtruje školiace dokumenty, ktoré nie sú prístupné týmto skupinám, a môže navrhnúť ďalšie skupiny s cieľom maximalizovať dosah vedomostí, pričom vždy rešpektuje zoznamy ACL každého súboru.

Ďalej sa vyberie typ úlohy (Q&A, generovanie alebo súhrn) a zapíšu sa inštrukcie k modelu.Tieto pokyny usmerňujú systém tónom („formálny tón“, „priateľský, ale profesionálny jazyk“), kritériami kvality („nevymýšľajte si predpisy“, „vždy uveďte referenčný dokument“) a očakávaniami výstupu. Čím presnejšie a realistickejšie sú tieto pokyny, tým lepšie bude správanie modelu zodpovedať potrebám podniku.

Po nakonfigurovaní týchto prvkov sa začne príprava údajov na označovanie.Copilot analyzuje zoznamy riadenia prístupu k dokumentom a organizuje súbor údajov na neskoršie použitie pri školení. Tento krok môže trvať niekoľko hodín (až 24 v závislosti od objemu) a systém vás upozorní e-mailom, keď bude pripravený pokračovať.

Označovanie, trénovanie a vyhodnocovanie optimalizovaných modelov

Fáza označovania údajov sa snaží identifikovať, ktoré príklady sú skutočne dobré. naučiť model, ako by mal vyzerať kvalitný výstup. Namiesto toho, aby od začiatku vyžadovala masívnu manuálnu prácu, Copilot Optimization automaticky vyberá páry alebo príklady, ktoré považuje za relevantné, a požiada experta, aby ich označil ako dobré alebo nie až tak dobré.

Formulár na označovanie zobrazuje kandidátske dokumenty alebo koncepty Tvorca modelu potom určí, či dáta presne zodpovedajú požadovanému štandardu. Tento proces sa môže opakovať v niekoľkých kolách v závislosti od zložitosti úlohy, kým systém nebude mať dostatok referenčných dát na spoľahlivé trénovanie.

Po pripravení údajov sa v Azure AI Foundry spustí trénovanie modelu.Toto všetko sa spravuje prostredníctvom rozhrania Copilot Studio. Proces jemného doladenia môže trvať aj niekoľko hodín v závislosti od objemu údajov. Po dokončení nástroj vygeneruje výsledky testov, ktoré si môžete pred publikovaním skontrolovať.

Hodnotenie je kritický krok: nestačí, aby model „fungoval viac-menej“Je dôležité overiť, či je tón konzistentný, či nie sú citlivé údaje vymyslené, či sa dodržiavajú šablóny, či sa uplatňujú rozumné obchodné kritériá a či nie sú vynechané kľúčové informácie. Ak niečo nesedí, môžete sa vrátiť späť: pridať ďalšie zdroje údajov, upraviť pokyny, zahrnúť ďalšie príklady alebo vylepšiť mapovací súbor.

Voliteľne je možné pripraviť súbor mapping.csv. s pármi dokumentov „precedent-cieľ“, ktoré označujú, ktorý pôvodný súbor zodpovedá ktorému finálnemu návrhu. Tento súbor CSV sa ukladá do koreňového adresára zdroja znalostí a pomáha modelu lepšie pochopiť vzťah medzi vstupmi a výstupmi, najmä pri úlohách generovania a sumarizácie.

Pokročilé využitie generovania dokumentov s optimalizáciou Copilot

Jednou z najvýkonnejších aplikácií Copilotu v lokálnych pracovných postupoch je generovanie dokumentov. Na základe šablón a historických príkladov sa umelá inteligencia používa na vytváranie počiatočných návrhov, ktoré sa veľmi blížia finálnej verzii, čím sa proces drasticky skracuje. čas manuálne kreslenie.

Tento prístup funguje obzvlášť dobre, keď dokumenty sledujú rozpoznateľné vzory Menia sa iba určité detaily alebo ustanovenia: popisy pracovných pozícií, zmluvy o poskytovaní služieb, objednávky, formuláre o zhode alebo dokumentácia k produktu. Model identifikuje štruktúru a štýl organizácie a aplikuje konzistentné zmeny na základe špecifikácií, ktoré poskytnete.

Pre dosiahnutie čo najväčšieho využitia je vhodné mať viac ako 20 dobre zoradených párov referenčných dokumentov a ich cieľových verzií.Tieto páry uložené v SharePointe by mali pokrývať rozsah variácií, ktoré systém podľa vás zvládne: rôzne typy zmlúv, odlišné produktové rady, bežné regulačné zmeny atď.

Potrebné zmeny sú uvedené v štruktúrovanom poli v rámci optimalizácie Copilot.Vďaka tomu model ľahšie pochopí, ktoré časti je potrebné upraviť a ako. Vygenerované návrhy tak už obsahujú nové informácie a zároveň zachovávajú existujúci formát, terminológiu a interný štýl.

Výsledkom sú oveľa agilnejšie lokálne pracovné postupy.Oddelenie ľudských zdrojov generuje pracovné ponuky v súlade s firemnou kultúrou, právne predpisy navrhujú pravidelné zmluvy s minimálnou kontrolou, oddelenie dodržiavania predpisov vytvára nové formuláre zo schválených šablón a oddelenie nákupu pripravuje návrhy objednávok, ktoré vyžadujú iba konečné overenie.

Kopilot na stretnutiach a pri spoločnej práci v Teams

Na úrovni spolupráce je Copilot integrovaný do Tímy spoločnosti Microsoft stal sa kľúčovým spojencom riadiť kratšie, cielenejšie a akčnejšie stretnutia. Hoci nejde o „lokálne pracovné postupy“ v klasickom zmysle interných dátových procesov, ich používanie na stretnutiach predstavuje vysoko relevantný každodenný pracovný postup.

Na používanie aplikácie Copilot v aplikácii Teams potrebujete kompatibilnú licenciu na Microsoft 365. (napríklad E3, E5 alebo Business Premium) a umožňujú prepis alebo nahrávanie stretnutí. Bez prepisu alebo nahrávania sú možnosti aplikácie Copilot obmedzené, pretože jej chýbajú základné materiály na generovanie podrobných súhrnov alebo spoľahlivých zoznamov akcií.

Počas schôdze používateľ aktivuje Copilota z panela s nástrojmi aplikácie Teams. A môžete si vyžiadať súhrny v reálnom čase, zoznamy úloh, body nezhody alebo otvorené otázky. Toto je obzvlášť užitočné pre tých, ktorí sa pripájajú neskoro: môžu sa zorientovať za menej ako minútu bez prerušenia toku konverzácie.

Na konci Copilot pomáha jasne uzavrieť reláciu.Identifikácia úloh, zodpovedných strán a ďalších krokov. Všetky tieto prvky sú prístupné na karte súhrnu schôdze v aplikácii Teams, čím sa zabráni strate dohôd v nekonečnom chate alebo roztrúsených osobných poznámkach.

Existujú doplnkové nástroje ako Noota, ktoré tieto možnosti rozširujú.Ponúkajú štruktúrovanejšie zápisnice, rozšírené vyhľadávateľné súbory a špecifické nastavenia pre každý typ stretnutia. Vďaka integrácii s aplikáciou Teams vám umožňujú zaznamenávať, prepisovať a generovať vlastné súhrny, čím sa zlepšuje následná kontrola a spolupráca.

Copilot v prehliadači: prvý krok k prijatiu umelej inteligencie v každodennom živote

Pre mnohé organizácie je zavedenie Copilota prostredníctvom Microsoft hrán Ide o stratégiu mäkkého prijatiaUmožňuje ľuďom oboznámiť sa s umelou inteligenciou v prostredí, ktoré už denne používajú (prehliadač), predtým, ako rozšíria pokročilé funkcie Copilotu na celý Microsoft 365.

Školenia zamerané na Copilot v Edge ukazujú, ako tento nástroj zjednodušuje úlohy ako je vytváranie tabuliek, písanie e-mailov, sumarizovanie dlhých webových stránok alebo rýchlejšie vyhľadávanie relevantných informácií. To všetko navyše s integráciou OneDrive pre automatické ukladanie súborov a zabezpečenie toho, aby sa nič nestratilo.

Tento typ školenia má silnú praktickú zložkuÚčastníci v reálnom čase zažijú, ako umelá inteligencia odstraňuje opakujúcu sa prácu, ako môžu automatizovať malé procesy a ako môže Copilot navrhnúť konkrétne kroky na riešenie každodenných problémov s riadením projektov.

Dopad nie je len individuálny, ale aj organizačný.Uvoľnením času od opakujúcich sa úloh môžu tímy venovať viac času kreativite, stratégii a rozhodovaniu na vysokej úrovni. To následne posilňuje konkurencieschopnosť malých a stredných podnikov a spoločností na čoraz viac digitálnych trhoch.

S rastúcou zrelosťou je bežné organizovať pokročilé a personalizované stretnutia Pre konkrétne oddelenia to zahŕňa prepojenie Copilotu v Edge s Copilotom v Microsoft 365 a s optimalizovanými modelmi v lokálnych pracovných postupoch. Týmto spôsobom AI prestáva byť novinkou a stáva sa štrukturálnou súčasťou každodenných operácií.

Bezpečnosť, dodržiavanie predpisov a administrácia v Copilot Optimization

Bezpečnosť a riadenie sú základnými piliermi pri optimalizácii Copilota s lokálnymi údajmiNejde len o to, aby to „fungovalo dobre“, ale o to, aby to rešpektovalo predpisy o ochrane údajov, duševné vlastníctvo a interné politiky spoločnosti.

Optimalizácia Copilot beží v izolovanom prostredí v rámci nájomníka Microsoft 365.Trénovaný model dedí povolenia zo základných dokumentov. Počas trénovania sa žiadne údaje o zákazníkoch neodosielajú externým službám mimo zabezpečeného cloudu nájomníka, čo pomáha dodržiavať normy, ako sú GDPR alebo CCPA.

Administrátori môžu kontrolovať prístup k modelom aj agentom Toto sa dosahuje prostredníctvom bezpečnostných skupín, ktoré povoľujú službu iba pre konkrétne tímy (napr. výskum a vývoj alebo právne oddelenie) a presne kontrolujú, kto môže vytvárať, používať a zobrazovať jednotlivých agentov. Centrum správy vám umožňuje monitorovať projekty, kontrolovať aktívne vlastné šablóny a odstraňovať tie, ktoré už nie sú vhodné.

Zásady dodržiavania predpisov sa vzťahujú aj na odpovede, ktoré Copilot generuje na základe Microsoft Graphu.Systém nezobrazí dokumenty ani úryvky používateľom bez povolení, rovnako ako by sa to stalo pri štandardnom vyhľadávaní v Microsoft 365. Okrem toho optimalizácia Copilot vylučuje z trénovania súbory, ku ktorým príslušné skupiny nemajú prístup.

Je dôležité pamätať na to, že organizácia zostáva zodpovedná za používanie údajov a modelov.Správca umelej inteligencie musí zabezpečiť, aby trénovacie súbory rešpektovali autorské práva, aby boli jednotlivci riadne informovaní o spracovaní ich údajov a aby boli riešené platné žiadosti o vymazanie. Ak bol model trénovaný s použitím údajov od jednotlivca, ktorý uplatňuje svoje právo na vymazanie, môže byť potrebné optimalizovaný model pretrénovať alebo vymazať a skontrolovať, ako aktivácia alebo deaktivácia pamäte Copilota.

Nakoniec je vhodné zaviesť postupy pre ľudské preskúmanie výstupov.najmä v citlivých oblastiach (právne, regulačné, finančné). UI môže urýchliť prácu, ale odborné overenie zostáva nevyhnutné na zabezpečenie presnosti, vhodnosti a súladu s predpismi.

Najlepšie postupy pre nastavenie a používanie Copilota v lokálnych pracovných postupoch

Aby Copilot skutočne priniesol pridanú hodnotu v lokálnom prostredí, je vhodné dodržiavať súbor osvedčených postupov. ktoré zosúlaďujú očakávania, údaje, procesy a bezpečnosť. Nie je to len technický problém; zahŕňa to aj kultúru a spôsoby práce.

Začnite s jasnými obchodnými cieľmi Pomáha to stanoviť priority prípadov použitia: Chceme skrátiť čas potrebný na vypracovanie zmluvy? Zrýchliť generovanie správ? Zlepšiť reakciu na incidenty v dodávkach? Štandardizovať súhrny pre manažérov? Jasné zameranie uľahčuje meranie návratnosti investícií a úpravu konfigurácie.

Vyberte si kvalitné a dobre udržiavané tréningové údaje Toto je základ. Modely sa učia z toho, čo vidia: ak sú dokumenty zastarané, zle naformátované alebo nekonzistentné, výstupy budú tieto problémy odrážať. Menšia, ale vysoko reprezentatívna množina je vhodnejšia ako obrovská, neorganizovaná kolekcia.

Definovanie špecifických pokynov pre model a výziev pri spustení Výrazne to zlepšuje správanie agentov. Pokyny ako „používajte priateľský, ale profesionálny tón“, „nevymýšľajte si pravidlá, ktoré neexistujú“ alebo „vždy uveďte referenčné číslo a dátum pôvodného dokumentu“ majú v praxi významný vplyv.

Povzbudzujte používateľov, aby formulovali jasné pokyny a kládli doplňujúce otázky Je to tiež súčasť nastavenia, aj keď je nehmotná. Copilot podporuje viacstranné konverzácie, takže spresnenie otázky, vyžiadanie si ďalších príkladov alebo žiadosť o použitie iného dokumentu ako referencie sú stratégie, ktoré zlepšujú kvalitu výsledku.

Nakoniec, osvojte si iteratívny spôsob myslenia založený na spätnej väzbe. Vďaka tomu sa Copilot môže v priebehu času zlepšovať. Analyzuje, ktoré reakcie fungujú, ktoré chyby sa opakujú, aké nové údaje je potrebné zahrnúť a kedy má zmysel model preškoliť. Copilot nie je jednorazový projekt, ale živá funkcia, ktorá sa vyvíja spolu s procesmi vašej organizácie.

Integrácia systému Copilot a jeho optimalizácia s lokálnymi dátami predstavuje kvalitatívnu zmenu v spôsobe, akým pracujeme.Pracovné postupy sa stávajú agilnejšími, kritické informácie sú dostupnejšie, rozhodnutia sú lepšie zdokumentované a spolupráca získava na hĺbke. Vďaka solídnemu základu riadenia, starostlivo spravovaným údajom a dobre zvoleným prípadom použitia prestáva byť umelá inteligencia abstraktným prísľubom a stáva sa každodenným spojencom, ktorý zvyšuje produktivitu, kvalitu a prispôsobivosť vašej organizácie.