Chọn một công việc có đầu ra rõ ràng

Tóm tắt tài liệu nội bộ, phân loại yêu cầu hỗ trợ hay gợi ý bản nháp là những ví dụ dễ đặt tiêu chí đánh giá. Trước khi chọn công cụ, hãy mô tả đầu vào, đầu ra mong muốn và trường hợp bắt buộc có người kiểm tra.

Một thử nghiệm nhỏ cần có tập tình huống mẫu đại diện cho công việc thực tế. Đưa vào cả những dữ liệu thiếu, mâu thuẫn hoặc khó hiểu. Kết quả tốt ở vài ví dụ đẹp chưa đủ để quyết định sử dụng rộng rãi.

Giữ con người ở điểm quyết định

Nội dung do AI tạo ra có thể sai, dù cách diễn đạt rất tự tin. Các hành động gửi ra ngoài, cập nhật thông tin quan trọng hoặc tác động tới khách hàng nên có bước kiểm tra phù hợp. Quyền truy cập dữ liệu cần giới hạn theo đúng nhiệm vụ của công cụ.

Không đưa tài liệu nhạy cảm vào một dịch vụ bên ngoài trước khi hiểu điều khoản, cách xử lý dữ liệu và quyền truy cập. Phần tích hợp cũng cần ghi lại trạng thái xử lý mà không ghi lộ bí mật.

Đo giá trị thay vì số lần sử dụng

So sánh thời gian hoàn thành, tỷ lệ phải sửa và chất lượng đầu ra với quy trình cũ. Nếu người kiểm tra mất nhiều thời gian hơn phần được tiết kiệm, cần thu hẹp phạm vi hoặc thay cách làm. Mở rộng từng bước khi đã chứng minh được lợi ích trong bối cảnh thực tế của nhóm.