Wiki MCCM
Exemplos de KPI para pilotos de AI
Um piloto de AI funciona quando um KPI principal melhora em 6–10 semanas com responsável nomeado: horas devolvidas, tempo de ciclo, taxa de erro ou volume de saídas revistas. Métricas secundárias informam, mas não decidem go/no-go.
Metas vagas como «ser mais AI-ready» não podem falhar nem ter sucesso. A MCCM escreve a métrica antes do stack de ferramentas.
Pacotes de reporting
Primário KPI : horas gastas construindo o pacote semanal ou mensal. Base de um ou dois ciclos por cronômetro ou estimativa honesta. Alvo: cortar o tempo de reconstrução por um terço ou mais, mantendo uma etapa de revisão humana. Secundário: número de passos manuais de copy-paste removidos.
Triagem de caixa de entrada ou tickets
Primário KPI : tempo mediano da chegada para corrigir a primeira fila ou proprietário. Secundário: taxa de desvio capturada na revisão. Um piloto falha se a velocidade subir enquanto os desvios sobem.
Geração de primeiro rascunho
Primário KPI : tempo de breve a revisado rascunho sendable. Secundário: partilha de rascunhos aceites com apenas edições leves.. Se cada rascunho precisa de uma reescrita completa, o fluxo de trabalho imediato está errado, não "o modelo é ruim" no resumo.
Apoios de análise de dados
Primário KPI : tempo da pergunta para o gráfico pronto para a decisão ou resumo o proprietário confia. Secundário: número de perguntas recorrentes respondidas sem uma nova planilha de caça. Amarre isto a uma cadência de decisão real, não ao turismo de painéis. Ver análise de dados sem uma equipe de ciência de dados .
Como fixar a linha de base sem drama
Escolha um ciclo. Escreva hora de início, hora de fim e quem tocou no arquivo. Não optimize a semana de base para parecer pior. Grave o método ao lado do KPI .
Regra de go/no-go
Na semana 6-10, mantenha o piloto apenas se o KPI primário se mover e o proprietário quiser manter o fluxo de trabalho. Caso contrário, redesenhe o escopo. Não expandir enquanto ainda não está claro.