AI 遇到分析工程：AI 成熟度对于流程的重要性

各种行业和专业的公司都感到有必要全身心地投入到 AI 的世界中，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其 AI 成熟度为基础，采取周密和现实的方式来实施流程结构。让我们探讨如何做到这一点。

AI 成熟度等级

当描述您使用的 AI 的复杂性时，AI 成熟度等级是一个有用的简单框架。

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

第 2 级： 增强智能（指导分析）：您告诉 AI 方法/模型和要分析的内容，它会完成其余工作。例如：广告竞价算法，内容摘要器。

第 3 级： 自主智能（自学习 AI）：AI 选择方法，发现模式，并提供推荐。例如：自动驾驶汽车，自主 股票交易机器人。

压力“AI”

当然，如今有很多压力要“达到 3”。但这在很大程度上取决于贵公司的资源，资产，核心能力，知识和人员。最佳方法是从有意义的地方开始，即使是从第 1 级开始。

目前，网上有数百万篇文章向您提供 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确 ROI 的工作 AI 解决方案。其中大多数仍处于试验阶段，评估有效性，或面临扩大 AI 计划的挑战。许多团队难以确定 AI 可以在哪些地方被有意义地集成到工作流中，即使找到了用例，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。对于那些准备好负责任地扩大规模的领导者，有很好的方法来逐渐将 AI 应用到工作中。

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，分析工程团队中有两个常见的流程是构建 AI 成熟度的绝佳候选者：

1. AI 用于知识管理和入职培训
2. AI 用于 QA 和审计自动化

1. AI 用于知识管理和入职培训

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

• 流程 #1：记录预期结果。
• 流程 #2：跟踪正在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要求历史。
• 流程 #4：详细描述所有应用程序和界面的数据层。
• 流程 #5：描述和详细描述带有图表、层次结构和要求的工程架构。

现在，让我们在此基础上添加一些 AI。

第 1 级

在第 1 级，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，将您的 AI 项目笔记或实施计划输入文档，以添加到文档中。然后，向 AI 提出以下问题：

• “如果我想使用 Y 的相同逻辑来实施 X，什么是最好的方法？”
• “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？”

此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，而且只有当您训练和要求您的员工使用该工具时，它才会变得可扩展。

第 2 级

如果这种方法适用于您的部门，请考虑将您的聊天机器人直接连接到您的技术上。您可以自动化自动化。

第 3 级

我相信这里的可能性是无限的。我的方向将是构建一个主动的 AI，用于标记不一致性并提供改进建议。事实是，很少有公司能够达到这一水平，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. AI 用于 QA 和审计自动化

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。

第 1 级

让我们从自动化技术开始。使用像 ObservePoint 这样的机器人审计工具构建审计流程通常需要技术支持。为了自动化这些重复的技术任务，同时构建审计流程，您可以再次请求 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。”

此过程的结果应该是使用高度技术化的工具时更容易使用，故障排除和故障诊断更快，依赖支持和前端开发人员的程度更低。

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，准备好后再扩大规模；您的下一步只有在采取第一步后才会变得明确。

第 2 级

对于第 2 级 AI 使用，请研究如何将您的聊天机器人直接与工具集成，同时避免手动提示聊天机器人。

第 3 级

最后，对于第 3 级使用，可能性是无限的。发现如何使您的自动化更主动地发现改进和推荐解决方案。只有在您感到舒适地导航第 2 级时，才走这条路。

什么不应该自动化（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工作。

最后的想法

即使您没有自定义 AI 开发的预算，您也可以从现有的工具开始。良好的流程和良好的聊天机器人可以走很远。

从简单开始，使用第 1 级或第 2 级，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在哪里需要它。 一旦您建立了这个基准，尝试将事情提升到一个新的水平与您的团队一起，看看 AI 驱动的分析工程可以变得多么顺畅。

如果您想了解更多关于分析工程中的 AI 以及清洁数据收集的最佳流程，请查看我的关于创建 清洁电子商务数据框架 的文章。