Практика Ontid
Какие метрики выбрать для AI-проекта
Точность модели сама по себе не отвечает на вопрос, стал ли бизнес-процесс лучше. Для этого нужен набор связанных технических и операционных метрик.
- Рубрика
- Управление
- Опубликовано
- Время чтения
- 5 минут
01Зафиксируйте исходную точку
До пилота измерьте текущее время операции, стоимость, долю ошибок и пропускную способность команды. Без базовой линии эффект внедрения останется субъективным.
02Используйте три уровня показателей
Метрики должны дополнять друг друга, а не конкурировать. Улучшение одного показателя не должно скрывать ухудшение всего процесса.
- Качество AI: корректность, полнота, доля уверенных ответов
- Операции: время, ручные исправления, автоматически завершённые случаи
- Бизнес: стоимость процесса, скорость обслуживания, влияние на выручку
03Смотрите на распределение, а не только на среднее
Средняя точность может скрывать регулярные ошибки в важном сегменте. Разделяйте результаты по типам обращений, источникам данных и критичности сценариев.
Главные выводы
Связываем качество модели с операционными показателями и экономикой процесса.
- Зафиксируйте исходную точку
- Используйте три уровня показателей
- Смотрите на распределение, а не только на среднее