Copiloto de IA para decisiones e informes más ágiles
Un flujo de trabajo propuesto de informes conversacionales que utiliza KPI, informes e historiales de servicio aprobados como base para preguntas, borradores de resúmenes y resultados de gestión que puedan revisarse.
Un escenario de la hoja de ruta basado en el caso de uso original de CIRMS GL5. No es una implementación en producción ni un resultado garantizado.
Formular una pregunta. Revisar las evidencias. Compartir el informe.
Los informes de gestión recurrentes pueden requerir un trabajo considerable de recopilación y explicación. El concepto CIRMS propone preguntas y respuestas en lenguaje natural y resúmenes automatizados, con revisión de los resultados por parte de los directivos antes de compartirlos.
Información incluida en el alcance
- Paneles
- Vistas de KPI empresariales y rendimiento.
- Tickets
- Información aprobada sobre problemas y solicitudes de servicio.
- Informes
- Informes operativos y financieros dentro del alcance acordado.
- Historial de servicio
- Interacciones anteriores, resoluciones y contexto pertinente.
Cómo podría funcionar el escenario.
Siga el recorrido propuesto desde la información aprobada hasta una revisión asistida por IA y una decisión cuya responsabilidad recae en las personas.
- 01
Incorporar datos empresariales
Identificar fuentes aprobadas de KPI, tickets, informes e historiales.
- 02
Preparar un borrador con GL5, previsto en la hoja de ruta
Explorar preguntas en lenguaje natural, resúmenes y preparación de informes.
- 03
Revisar la respuesta
Los directivos comprueban las fuentes, las fechas, los supuestos y cualquier incertidumbre pendiente.
- 04
Compartir los resultados revisados
Utilizar resúmenes aprobados en reuniones y debates operativos.
Menos trabajo de recopilación de informes
Buscar la reducción del trabajo de preparación repetitivo.
Preguntas de autoservicio
Ofrecer a los directivos una vía propuesta para explorar información aprobada.
Resultados que se pueden compartir
Preparar borradores concisos para su revisión, no informes finales sin verificar.
El concepto original del caso de uso.
Qué hay detrás del caso de uso.
Distinga la base de la plataforma de la inteligencia prevista y de los requisitos del entorno de destino.
GL3 / GL4 y arquitectura
Las funciones de informes y recopilación de GL3, junto con la preparación de documentos, chunks y vectores de GL4, constituyen la base de información propuesta para una capa de informes conversacionales.
IA y futuras extensiones
Las respuestas conversacionales, los resúmenes generados y los informes preparados con IA son capacidades previstas en la hoja de ruta de GL5. Las afirmaciones sobre velocidad y precisión del diagrama original son objetivos, no garantías de servicio medidas.
Personas, datos y permisos
Acordar las fuentes admitidas, los límites de permisos, las definiciones de los informes y las reglas de revisión. Antes de utilizar las respuestas, se deben comprobar las omisiones, las conclusiones sin respaldo y la información desactualizada.
Una evaluación delimitada
Utilizar una colección fija de informes aprobados y un conjunto de preguntas repetible. Revisar los borradores de respuestas junto con el material de origen y con los responsables previstos de los informes.
Posibles métricas: tiempo de preparación, tasa de correcciones de los revisores, cobertura de referencias a las fuentes y proporción de preguntas que requieren escalamiento en lugar de una respuesta.