Dobry kandydat do pilotażu to zadanie wykonywane regularnie, z wyraźnym początkiem i wynikiem, który można ocenić. Może nim być klasyfikowanie zgłoszeń, przygotowanie roboczego podsumowania dokumentów albo wyszukiwanie informacji w kontrolowanym zbiorze wiedzy. Trudnym początkiem jest proces oparty na wyjątkach, niejawnych regułach lub decyzjach o dużych konsekwencjach.
Proces zamiast efektownej demonstracji
Demo pokazuje, że model potrafi wygenerować odpowiedź. Pilotaż ma odpowiedzieć, czy rozwiązanie działa wystarczająco dobrze w konkretnym środowisku: korzysta z właściwych danych, respektuje uprawnienia, mieści się w akceptowalnym koszcie i pozostawia człowiekowi kontrolę tam, gdzie błąd ma znaczenie.
Pilotaż powinien prowadzić do decyzji
Przed testem warto ustalić kilka kryteriów: jakość rezultatu, pełny czas obsługi wraz z weryfikacją, koszt pojedynczego przypadku i liczbę sytuacji wymagających eskalacji. Dzięki temu kilka udanych odpowiedzi nie zostanie pomylonych z gotowością do produkcji.
Wartościowym wynikiem pilotażu może być także decyzja, aby nie wdrażać AI. Czasem problem lepiej rozwiązuje prostsza automatyzacja, uporządkowanie danych albo zmiana samego procesu. Celem jest zmniejszenie niepewności, nie potwierdzenie wcześniej wybranej technologii.