P: Quais são os principais fatores para a preparação da IA?
A: Existem dois núcleo principal. O primeiro é uma capacidade de engenharia que pode ser purificada e abstraída para que os dados sejam completamente identificados e usados para modelagem. De fato, metade disso é bem -sucedida. O segundo é formar um vínculo entre departamentos de tecnologia, operação, segurança e jurídicos para estabelecer um sistema de conformidade para a introdução da IA segura. As organizações de gerenciamento de riscos entre departamentos também são muito importantes. Isso ocorre porque um projeto piloto de IA não pode colocar em risco todo o negócio.
P: Apresente o caso real da IA gerada.
R: Temos a principal prioridade no investimento de IA a se comunicar em idiomas claros e transparentes aos nossos clientes. Antes da IA gerada, houve um programa chamado ‘Todo voo tem uma história’. Em um dia com muito cancelamento, uma equipe chamada Storyteller coletou dados operacionais, conversou com funcionários e escreveu uma mensagem para transmitir aos clientes. Esse método foi muito eficaz, mas havia uma falta de recursos para escrever uma mensagem. Por isso, superamos as limitações escrevendo mensagens apenas nas situações mais importantes. Desde então, a introdução da IA gerada conseguiu expandir esse processo de mensagens.
P: Como você gerenciou os dados?
A: Os dados em si eram simples. Os dados principais foram as informações básicas dos voos e as conversas entre equipes, pilotos, agentes de portão e equipes operacionais. Além disso, se você adicionar informações climáticas e entrar no modelo de IA, poderá criar automaticamente mensagens de cliente apropriadas. A parte importante era fazer da IA entender o estilo de comunicação da United Airlines e o que eles queriam enfatizar. Para fazer isso, usei engenharia imediata. O modelo não está simplesmente entendendo dados do ar, mas seguir o método de expressão que o United prefere.