KI-casen din hviler på antakelser. Test den mest risikable først 🧪

En KI-case ser ofte lovende ut på papiret. Men den gir bare verdi hvis noen antakelser stemmer. Her er hvordan du finner de viktigste, og tester dem billig og i praksis.

Hva må være sant? 🤔

Før dere bygger noe, kan dere stille ett spørsmål:

Hva må være sant for at løsningen gir verdi?

Svarene er antakelsene dere bygger på. De fleste KI-caser har flere.

Eksempler på antakelser 📝

Dataene vi trenger finnes, og de er gode nok
Brukerne stoler på svarene og bruker dem
Løsningen passer inn i hvordan jobben gjøres i dag
Regelverket tillater at vi bruker den slik

Dette er bare eksempler. Din case har sine egne.

Ranger etter risiko ⚖️

Ikke alle antakelser er like viktige. Ranger dem etter risiko: Hvilke er vi minst sikre på, og hvilke ødelegger casen hvis de er feil?

Den antakelsen som er både usikker og avgjørende, er den mest risikable.

Test den mest risikable først 🎯

Test de mest risikable antakelsene først. Og gjør det på to måter:

Billig: Du trenger ikke bygge hele løsningen for å finne ut om en antakelse holder.
I reell arbeidsflyt: Test der jobben faktisk gjøres, ikke bare i et laboratorium.

Og hvis testen feiler? 🔁

Da har du lært noe billig. Gå tilbake til hvordan jobben gjøres i dag (AS-IS) eller hvordan den kan bli (TO-BE), juster og test på nytt.

Oppsummert 🧭

Spør: Hva må være sant for at løsningen gir verdi?
Ranger antakelsene etter risiko
Test de mest risikable først
Test billig og i reell arbeidsflyt
Feiler testen, gå tilbake og juster

Test den svakeste planken før du går ut på broen.