AI 遇到分析工程：AI 成熟度对于流程

各种行业和专业的公司都感到有必要全身心地投入到 AI 的世界，这也包括分析工程。机会是真实的，令人兴奋的，但希望充分利用这些机会的组织应该以深思熟虑和现实的方式实施其流程结构，基于其 AI 成熟度。让我们探索如何做到这一点。

AI 成熟度级别

当描述您使用的 AI 的复杂性时，AI 成熟度级别作为一个简单、明确的框架是有帮助的。

级别 1： 辅助智能（自动化）：基本的重复任务和工作流自动化。示例：具有固定回复的聊天机器人，网站爬虫，内部搜索工具。

级别 2： 增强智能（引导分析）：您告诉 AI 方法/模型和要分析的内容，它会完成其余的工作。示例：广告竞价算法，内容摘要器。

级别 3： 自主智能（自学习 AI）：AI 选择方法，找到模式，并提供推荐。示例：自动驾驶汽车，自动 股票交易机器人。

“AI” 的压力

当然，今天有很多压力要“达到 3”。但这在很大程度上取决于您的公司资源、资产、核心能力、知识和人员。最好的方法是从有意义的地方开始，即使它是从级别 1 开始。

目前，网上有数百万篇文章向您轰炸式地提供 AI 的想法。但是，想法并不能带来成果。根据 Adobe 的说法，只有 12% 的公司目前拥有展示明显 ROI 的工作 AI 解决方案。大多数这些解决方案仍处于试点阶段，评估有效性，或面临扩大 AI 计划的挑战。许多团队难以确定在哪里可以有意义地将 AI 集成到其工作流中，即使在确定了用例时，许多组织也缺乏内部能力来构建自定义 AI 工具或找到可靠的外部解决方案。

让我们坚持现实的应用。对于准备好负责地扩大规模的领导者来说，有很好的方法来逐渐将 AI 用于工作的现实元素。

当您为电子商务/SaaS 产品构建分析时，可以自动化什么

在我看来，成功的分析工程团队中有两个常见的流程是构建 AI 成熟度的良好候选者：

1. 用于知识管理和入职的 AI
2. 用于 QA 和审计自动化的 AI

1. 用于知识管理和入职的 AI

文档是跟踪复杂系统的关键工具。根据流程框架，解决方案设计参考（SDR）需要记录五个步骤中的每一个。它可能看起来像这样：

• 流程 #1：记录预期结果。
• 流程 #2：跟踪定期检查的关键数据收集故事。
• 流程 #3：记录第三方技术利益相关者的数据需求历史。
• 流程 #4：详细说明数据层，涵盖所有应用程序和界面。
• 流程 #5：描述和详细说明带有图表、层次和要求的工程架构。

现在，让我们在此添加一些 AI。

级别 1

在级别 1，您可以开始使用内部 AI 聊天机器人进行文档检索。

许多公司现在都有可以在专有文档上进行训练的内部聊天机器人。如果您没有内部聊天机器人，可以使用隐身模式或在将文档输入机器人之前编辑文档。

将您的 SDR、QA 手册、命名约定和实施标准输入机器人。

在成功发布后，将 AI 项目笔记或实施计划输入文档，以补充文档。然后，向 AI 提出以下问题：

• “如果我想使用与 Y 相同的逻辑来实现 X，什么是最佳方法？”
• “为了跟踪购买，需要收集什么数据？”
• “这个新产品页面缺少哪些标签？”

该过程的结果是您花费的时间更少，用于浏览文档或向同事询问，新团队成员可以自行获取答案，部落知识变得可扩展。

这里有一些注意事项。这种方法只有在您做好维护文档的工作时才有效，而且它只有在您训练和要求人员使用该工具时才变得可扩展。

级别 2

如果这种方法对您的部门有效，请考虑将聊天机器人直接连接到您的技术上。您可以自动化自动化。

级别 3

我相信这里的天空是极限。我的追求方向将是构建一个主动的 AI，它标记不一致性并提供改进。然而，现实是，很少有公司达到这一级别，我正在为我们中的大多数人撰写这篇文章，他们仍在学习基础知识。

2. 用于 QA 和审计自动化的 AI

定期审计您的数据收集方法是流程框架的最佳实践之一。通常，审计员将是 QA 团队，或者可以使用审计工具。例如，ObservePoint 是一个功能齐全且高度可定制的工具，允许您构建复杂的审计流程。即使使用机器人，您也可以使用更多的 AI，对吧？

级别 1

让我们从自动化技术开始。使用 ObservePoint 等机器人审计工具构建旅程通常需要技术支持。为了自动化构建审计旅程中的一些重复技术任务，您可以再次要求 AI 聊天机器人的帮助。向 AI 提出以下问题：

“给我‘下一步’按钮的 CSS 选择器。”

“编写自定义代码以自动选择所有 cookie。”

这应该带来更大的易用性，当您使用高度技术化的工具时，更快的故障排除和故障排除，并且对支持和前端开发人员的依赖性更小。

这里有一些注意事项。如果您不使用机器人爬虫进行数据审计，您可能正在使用 QA 团队。QA 团队可以采用自动化常见步骤。从小开始，一旦准备好，就可以扩大规模；您的下一步只有在您采取第一步之后才会变得明确。

级别 2

对于级别 2 的 AI 使用，请研究将聊天机器人与工具直接集成，同时避免手动提示聊天机器人。

级别 3

最后，对于级别 3 的使用，天空是极限。发现如何使您的自动化更主动地发现改进并推荐解决方案。只有当您感到舒适地在级别 2 中导航时，才应走这条路。

什么不应自动化（暂时）

让我们考虑最佳实践 #3：与第三方技术利益相关者合作。这是人类仍然擅长的事情。您可以使用 AI 来准备供应商电话，总结合同或草拟集成大纲。但就目前而言，关系建立仍然是人类的任务。

最后的想法

即使您没有定制 AI 开发的预算，您也可以从您已经拥有的工具开始。良好的流程和良好的聊天机器人可以走很远。

从简单开始，使用级别 1 或 2，让您的团队感到舒适。一旦您看到 AI 在哪里节省时间和提高一致性，您就会知道在哪里投资更高级的工具。AI 采用的最困难的部分通常是弄清楚您需要它的位置。一旦您建立了这个基准，就尝试将事情提升到下一个级别，并看看 AI 驱动的分析工程可以变得多么顺畅。

您想了解更多关于分析工程中的 AI 以及更具体地，关于清洁数据收集的最佳流程的信息吗？请查看我的关于创建 清洁电子商务数据框架 的文章。