Verificabilitate și încredere

AI pentru analiști de date

Andy Cotgreave

Author and Speaker, Former Technical Evangelist at Tableau

Aproape...

Aproape...

AI-ul emană încredere

 

• Rezultatele greșite arată la fel de convingător ca cele corecte
• Niciun semnal vizual care să spună "Aici aș putea greși"
• Dacă nu verifici, _tu_ trimiți eroarea mai departe

Verificarea nu înseamnă să repeți munca

 

• Instinct greșit: refă munca într-un instrument BI
• Tratează rezultatul AI ca pe un analist junior rapid — puternic, dar nu neapărat de încredere
• Sarcina ta: testează-l riguros, nu îl reface

Fluxul de verificare

Fluxul de verificare

 

1. Alege un punct de date specific
2. Filtrează manual datele brute până la acel punct
3. Verifică calculul pentru acel punct

Fluxul de verificare

 

1. Copiază codul sau rezultatul generat de AI
2. Lipește într-un alt asistent sau altă conversație
3. Cere-i să găsească erori de logică

Fluxul de verificare

 

1. Fă o verificare de bun-simț la nivel de business
2. Întreabă-te: se potrivește această concluzie cu experiența ta?

Fluxul de verificare

 

1. Cere-i AI-ului să ruleze propriul cod pe cazuri limită (valori null, duplicate, zerouri)

Adaptează rigoarea la miză

• Munca exploratorie sau ad-hoc → aplicare mai ușoară
• Dashboard de producție, prezentare pentru board etc. → aplicare mai riguroasă

Supravegherea umană este meseria ta

Lingușirea AI-ului

 

• AI-ul tinde să fie de acord cu tine
• Dai un indiciu, te opui sau sugerezi o ipoteză → AI-ul urmează semnalul
• Apărare la nivel de prompt: păstrează un limbaj neutru
• Apărare la nivel de verificare: fii cel mai exigent cu descoperirile care confirmă ce voiai să găsești

Hai să exersăm!

AI pentru analiști de date