Quando si intraprendono progetti di intelligenza artificiale, è fondamentale avere una chiara comprensione dei dati, degli input e degli output coinvolti. Questa conoscenza consente di collegare i diversi elementi del progetto e garantire che il risultato finale soddisfi le aspettative del cliente.

La prima domanda chiave da porsi riguarda i dati che il sistema utilizzerà o integrerà. Comprendere la natura e il formato dei dati è essenziale, in quanto determinerà come è possibile manipolarli e lavorarci. Che si tratti di file CSV, PDF o di qualsiasi altra fonte di dati, conoscere i dettagli aiuta a pianificare il progetto in modo efficace.

Successivamente, è importante comprendere gli input previsti del sistema. Potrebbero essere in forma di e-mail, messaggi di chat o qualsiasi altro contenuto generato dall'utente. Conoscere gli input previsti aiuta a progettare il sistema in modo da gestirli adeguatamente e fornire gli output desiderati.

Infine, la terza domanda da porsi riguarda gli output previsti. Quali sono i risultati desiderati dal cliente? Stanno cercando risposte basate sul testo, visualizzazioni o qualche altra forma di output? Comprendere gli output previsti consente di allineare le capacità del sistema con i requisiti del cliente.

Triangolando i dati, gli input e gli output, è possibile acquisire una comprensione completa del progetto e garantire che la soluzione finale soddisfi le esigenze del cliente. Questo approccio aiuta anche nella gestione delle aspettative, in quanto è possibile comunicare chiaramente le capacità e i limiti del sistema durante l'intero ciclo di vita del progetto.

Il test di similarità del coseno è uno strumento cruciale per la gestione delle aspettative del cliente nella costruzione di progetti di intelligenza artificiale. Dopo la fase iniziale di scoperta, in cui si raccolgono informazioni sui dati, gli input e gli output previsti, la fase di esplorazione consente di creare un prototipo e testare le capacità del sistema.

Durante la fase di esplorazione, è possibile utilizzare la similarità del coseno per confrontare gli output generati dal prototipo con gli output previsti forniti dal cliente. Ciò consente di valutare oggettivamente quanto il prototipo si avvicini ai requisiti del cliente e di impostare aspettative realistiche per il prodotto finale.

Presentando i risultati della similarità del coseno al cliente, è possibile dimostrare chiaramente il livello di allineamento tra il prototipo e i loro output desiderati. Questa trasparenza aiuta a gestire le loro aspettative e garantisce che non ci siano sorprese quando viene consegnato il progetto finale.

Inoltre, la fornitura di mockup grafici dell'interfaccia utente finale può ulteriormente migliorare il processo di gestione delle aspettative. Mostrare al cliente come verranno presentati visivamente gli output li aiuta a immaginare il prodotto finale e ad allineare di conseguenza le loro aspettative.

La fornitura di mockup ai clienti è un passaggio cruciale nella gestione delle loro aspettative e per garantire un esito positivo del progetto. Presentando rappresentazioni visive del prodotto finale, è possibile comunicare efficacemente l'aspetto e la funzionalità del sistema alimentato dall'intelligenza artificiale, affrontando eventuali potenziali disallineamenti tra la visione del cliente e il prodotto effettivo.

I mockup offrono diversi vantaggi chiave:

1. Chiarezza e allineamento: i mockup aiutano i clienti a visualizzare il risultato finale, consentendo loro di fornire feedback e assicurarsi che il design e la funzionalità siano allineati con le loro aspettative. Questo approccio proattivo evita sorprese e delusioni successive nel processo di sviluppo.

2. Gestione delle aspettative: mostrando l'interfaccia grafica utente (UI) e l'estetica complessiva del sistema, i mockup stabiliscono aspettative chiare per il cliente. Ciò aiuta a evitare situazioni in cui il cliente è insoddisfatto dell'aspetto del prodotto finale, anche se la funzionalità di base soddisfa i suoi requisiti.

3. Raffinamento iterativo: i mockup consentono un processo di progettazione iterativo, in cui i clienti possono suggerire modifiche e fornire input prima dell'inizio dello sviluppo effettivo. Questo approccio collaborativo garantisce che il prodotto finale corrisponda il più possibile alla visione desiderata dal cliente.

4. Riduzione del rework: affrontare le preoccupazioni relative al design in anticipo, attraverso l'uso di mockup, può ridurre significativamente la necessità di rework e modifiche successive nel ciclo di sviluppo. Ciò consente di risparmiare tempo, risorse e, in definitiva, migliora l'efficienza complessiva del progetto.

5. Maggiore soddisfazione del cliente: coinvolgendo il cliente nel processo di progettazione e affrontando le sue preferenze fin dall'inizio, i mockup contribuiscono a costruire fiducia e a promuovere una relazione di lavoro collaborativa. Ciò a sua volta porta a una maggiore soddisfazione del cliente e alla possibilità di ottenere ulteriori incarichi o referenze.