Wanneer je AI-projecten aanpakt, is het cruciaal om een duidelijk begrip te hebben van de gegevens, inputs en outputs die erbij betrokken zijn. Deze kennis stelt je in staat om de verschillende onderdelen van het project met elkaar te verbinden en ervoor te zorgen dat de uiteindelijke uitkomst voldoet aan de verwachtingen van de klant.

De eerste sleutelvraag die je moet stellen, gaat over de gegevens die het systeem zal gebruiken of integreren. Het begrijpen van de aard en het formaat van de gegevens is essentieel, aangezien dit zal bepalen hoe je ermee kunt manipuleren en ermee kunt werken. Of het nu gaat om CSV-bestanden, PDF's of een andere gegevensbron, het kennen van de details helpt je om het project effectief te plannen.

Vervolgens is het belangrijk om de verwachte inputs van het systeem te begrijpen. Dit kan in de vorm van e-mails, chatberichten of andere door gebruikers gegenereerde inhoud zijn. Kennis van de verwachte inputs helpt je om het systeem zo te ontwerpen dat het deze op de juiste manier kan verwerken en de gewenste outputs kan leveren.

Tot slot is de derde vraag die je moet stellen, over de verwachte outputs. Wat zijn de gewenste resultaten van de klant? Zijn ze op zoek naar tekstgebaseerde antwoorden, visualisaties of een andere vorm van output? Inzicht in de verwachte outputs stelt je in staat om de mogelijkheden van het systeem af te stemmen op de eisen van de klant.

Cosinus-similariteitstests zijn een cruciaal hulpmiddel voor het beheren van klantenverwachtingen bij het bouwen van AI-projecten. Na de initiële ontdekkingsfase, waarin je informatie verzamelt over de gegevens, inputs en verwachte outputs, biedt de exploratieve fase je de mogelijkheid om een prototype te maken en de mogelijkheden van het systeem te testen.

Tijdens de exploratieve fase kun je cosinus-similariteit gebruiken om de outputs die door je prototype worden gegenereerd, te vergelijken met de verwachte outputs die door de klant zijn verstrekt. Hiermee kun je objectief beoordelen hoe nauw het prototype aansluit bij de eisen van de klant en realistische verwachtingen stellen voor het uiteindelijke eindproduct.

Door de resultaten van de cosinus-similariteitstest aan de klant voor te leggen, kun je duidelijk aantonen in welke mate het prototype overeenkomt met hun gewenste outputs. Deze transparantie helpt bij het beheren van hun verwachtingen en zorgt ervoor dat er geen verrassingen zijn wanneer het uiteindelijke project wordt opgeleverd.

Het verstrekken van mockups aan klanten is een cruciale stap in het beheren van hun verwachtingen en het waarborgen van een succesvol projectresultaat. Door visuele representaties van het eindproduct te presenteren, kun je effectief communiceren over de look en feel van het AI-aangedreven systeem, waarbij eventuele misverstanden tussen de visie van de klant en het daadwerkelijke eindproduct worden aangepakt.

Mockups bieden verschillende belangrijke voordelen:

1. Duidelijkheid en afstemming: Mockups helpen klanten de eindresultaten te visualiseren, waardoor ze feedback kunnen geven en ervoor kunnen zorgen dat het ontwerp en de functionaliteit overeenkomen met hun verwachtingen. Deze proactieve aanpak voorkomt verrassingen en teleurstellingen later in het ontwikkelingsproces.

2. Verwachtingsmanagement: Door de grafische gebruikersinterface (UI) en de algehele esthetiek van het systeem te tonen, stellen mockups duidelijke verwachtingen voor de klant. Dit voorkomt situaties waarin de klant ontevreden is over het uiterlijk van het eindproduct, zelfs als de onderliggende functionaliteit aan hun eisen voldoet.

3. Iteratief verfijnen: Mockups maken een iteratief ontwerpproces mogelijk, waarbij klanten wijzigingen kunnen voorstellen en input kunnen geven voordat de daadwerkelijke ontwikkeling begint. Deze samenwerkende aanpak zorgt ervoor dat het eindproduct nauw aansluit bij de gewenste visie van de klant.