Tư duy sản phẩm · đo tính năng AI

Đo một
tính năng AI
chất lượng, chi phí, niềm tin

Một tính năng AI thành công không chỉ ở số lượt dùng. Đo theo ba lớp cùng lúc, và đọc tỷ lệ chấp nhận cạnh tỷ lệ đạt.

Chất lượngChi phíNiềm tinBảng một trang
chi phí cho mỗi kết quả thành công
ngưỡng chỉ là minh họa
Ba ý chính

Đo tính năng AI, nói gọn

1Lượt dùng không phải thành công. Đo kết quả của công việc.
2Ba lớp cùng lúc: chất lượng, chi phí, niềm tin. Một lớp một mình tạo điểm mù.
3Tỷ lệ chấp nhận cao có thể là tin quá mức. Đặt cạnh tỷ lệ đạt của evals.

Tóm lại: quyết trước sẽ làm gì khi một chỉ số xấu đi.
Lưu ý: nguồn thứ cấp (blog người làm nghề). Mọi ngưỡng và con số là minh họa. Cửa hàng "Hồng" là ví dụ dựng lại.

Từ khó, nói dễ

Sáu từ để theo dõi bài

Thuật ngữNói dễ hiểu
Tỷ lệ chấp nhậnTỷ lệ kết quả AI người dùng lấy và dùng nguyên
Tỷ lệ sửaTỷ lệ kết quả người dùng sửa rồi mới dùng
Tỷ lệ bỏ đi làm lạiTỷ lệ kết quả người dùng bỏ và tự làm
Độ trễ p95Thời gian mà 95% yêu cầu xong trong đó, cho thấy ca chậm nhất
TokenĐơn vị chữ mô hình xử lý và tính tiền
Chi phí mỗi kết quả thành côngTổng chi phí chia cho số lần AI thật sự giúp được
Ba lớp

Đo ở ba chỗ cùng lúc

1

Chất lượng

Kết quả có đúng và hữu ích không? Lấy từ phân tích lỗi và evals.

2

Chi phí

Mỗi kết quả thành công tốn bao nhiêu, có nhanh không? Lấy từ hóa đơn, nhật ký.

3

Niềm tin

Người dùng có tin và dùng không? Lấy từ hành vi người dùng.

Lớp chất lượng

Không chỉ một con số độ chính xác

Chỉ sốÝ nghĩa
Tỷ lệ đạt theo nhóm lỗiVí dụ hiểu nhầm ý, bịa thông tin, giọng quá cứng. Mỗi nhóm một số
Số lỗi nghiêm trọngGiá bịa khác hẳn lời lẽ hơi cứng. Đếm riêng lỗi có hậu quả thật
Tỷ lệ đạt chungCó, nhưng đừng là con số duy nhất
Chạy lại evalsMỗi khi đổi mô hình, lời nhắc hoặc dữ liệu
Lớp chi phí

Ví dụ cửa hàng "Hồng" (số minh họa)

MụcGiá trị minh họa
Câu hỏi của khách10.000
Chi phí mô hình và hạ tầng20 triệu đồng
Câu trả lời dùng nguyên6.500
Cần nhân viên sửa (3 phút mỗi câu)2.500 câu, 7,5 triệu đồng công
Chuyển hẳn cho người1.000
Chi phí mỗi kết quả thành công

Chỉ nhìn tiền mô hình sẽ bỏ sót

Chỉ nhìn tiền mô hình

20 triệu chia 10.000 lượt gọi là 2.000 đồng mỗi lượt. Bỏ sót công nhân viên sửa và 1.000 ca thất bại.

Tính đủ

Tổng 20 + 7,5 = 27,5 triệu. Kết quả thành công 6.500 + 2.500 = 9.000. Mỗi kết quả thành công khoảng 3.060 đồng.

Số liệu dựng lại để minh họa công thức.
Độ trễ

Đo p95, không chỉ trung bình

Trung bình

Trung bình che mất các ca chậm nhất, mà đó mới là lúc người dùng bỏ đi.

p95 và p99

Cho thấy ca chậm mà người dùng nhớ. Với trò chuyện, thời gian đến chữ đầu tiên quyết định cảm giác nhanh.

Ghép mỗi chỉ số tốc độ hoặc chi phí với một chỉ số chất lượng.
Lớp niềm tin

Nhìn hành vi người dùng

Chỉ sốÝ nghĩa
Tỷ lệ chấp nhậnDùng nguyên
Tỷ lệ sửaSửa rồi dùng
Tỷ lệ bỏ đi làm lạiBỏ và tự làm
Báo là saiNgười dùng chủ động nói "sai"
Chuyển cho người và mở lạiViệc "xong" mà quay lại
Cái bẫy

Chấp nhận cao, đạt thấp là tin quá mức

Tình huốngCó thể nghĩa là
Chấp nhận cao, đạt caoTính năng tốt, tin vừa phải
Chấp nhận cao, đạt thấpTin quá mức, rủi ro cao
Chấp nhận thấp, đạt caoNgười dùng chưa tin, có thể do giao diện
Chấp nhận thấp, đạt thấpTính năng chưa đạt, ít dùng là đúng
Bảng một trang

Chín chỉ số, ba lớp, ghi mỗi tuần

Q

Đạt theo nhóm lỗi

Cảnh báo khi một nhóm tụt.

Q

Số lỗi nghiêm trọng

Bất kỳ lỗi nào có hậu quả thật.

C

Chi phí mỗi kết quả

Tăng khi lượng dùng tăng.

C

Độ trễ p95

Dài ra, hoặc chữ đầu chậm.

C

Công người duyệt

Tăng nhanh hơn kết quả.

T

Chấp nhận so với đạt

Chấp nhận vượt xa đạt.

T

Tỷ lệ sửa và bỏ

Nhảy vọt đột ngột.

T

Số lần báo sai

Tăng lên.

T

Chuyển cho người

Quá ít (bỏ sót) hoặc quá nhiều.

Quyết trước

Khi chỉ số xấu đi thì làm gì

NếuThì
Lỗi nghiêm trọng (như bịa giá)Tắt phần đó trước, sửa, rồi bật lại
Một nhóm đạt thấp hơn mức đặtDừng mở rộng, xem lại lời nhắc
Chấp nhận vượt xa đạtThêm bước xác nhận, hiện nguồn
Chi phí vượt ngân sáchXem lại mô hình, cách gọi hoặc phạm vi
Cái bẫy hay gặp

Sáu cái bẫy

1

Chỉ đo lượt dùng

Dùng nhiều chưa chắc tốt.

2

Chỉ thích hoặc không thích

Ít người bấm, lệch về hai cực.

3

Quên công người duyệt

Tiền mô hình rẻ, tổng chi phí chưa chắc.

4

Trung bình che đuôi

Nhìn p95 và ca xấu nhất.

5

Đổi mô hình không chạy lại evals

Không biết chất lượng đổi thế nào.

6

Biến chỉ số thành mục tiêu

Thưởng theo tỷ lệ chấp nhận, người ta sẽ làm đẹp số.

Cân bằng

Bài này cũng có giới hạn

Điều nên nhớ
  • Nguồn thứ cấp, blog người làm nghề
  • Cách chia ba lớp là điểm khởi đầu
  • Cần đọc vài cuộc trò chuyện thật mỗi tuần
Đừng hiểu nhầm
  • Không có chuẩn cho ngưỡng
  • Thử nghiệm nhỏ chỉ cần bảng rút gọn
  • Số liệu không thay việc lắng nghe người dùng

Cửa hàng "Hồng" và mọi con số trong bài là ví dụ dựng lại để minh họa công thức.

Việc làm ngay

Chọn một tính năng AI bạn đang chạy và tính chi phí cho mỗi kết quả thành công, nhớ cộng công sửa.

So với con số bạn vẫn dùng. Khoảng cách là điều đáng biết.