Основний•6–10 годин

AI Use-Case Scoring Board

Побудуйте портфель AI use cases із доказовим scoring: value, frequency, data readiness, capability fit, automation potential, failure impact, controls і experimentability.

use-case discoveryportfolio scoringevidence analysisrisk framingprioritization

Сценарій

Задача

Після воркшопів команда має 20–40 AI-ідей: summarization, document extraction, support, recommendations, agentic actions, forecasting. Список швидко перетворився на конкурс найхаризматичнішого слайда. Потрібно створити scoring board, який відділяє evidence від припущень, штрафує невідомий failure impact і не дозволяє vendor demo підміняти власний business case.

Покрокове виконання

1. Нормалізуйте use cases до одного контракту

Результат: Ідеї порівнюються як задачі, а не як назви моделей або продуктів.

Завдання

→Опишіть user/job і measurable pain
→Зафіксуйте current workflow і non-AI baseline
→Визначте frequency/volume та source of truth
→Розділіть model task, workflow automation і consequential action

Перевірки

✓Use case не починається з назви provider/model
✓Value має business signal, а не “економить час” без baseline
✓Action scope і failure impact видимі до scoring

2. Побудуйте scoring, який не винагороджує невідомість

Результат: Непідтверджені припущення не отримують максимальний бал лише тому, що даних немає.

Завдання

→Задайте шкали 1–5 із anchor definitions
→Додайте evidence confidence і uncertainty penalty
→Окремо оцініть capability fit та control burden
→Визначте hard blockers: prohibited data/action, unavailable ground truth, unacceptable failure impact

Перевірки

✓Unknown ≠ high score
✓Risk не компенсується арифметично високим value score при hard blocker
✓Vendor metric позначений як external context, а не internal evidence

3. Проведіть adversarial review top candidates

Результат: Пріоритети пережили контраргументи й transfer-risk check.

Завдання

→Для top-5 сформуйте failure pre-mortem
→Знайдіть простішу deterministic альтернативу
→Перевірте data/permission dependencies
→Оцініть evaluation feasibility та time-to-evidence

Перевірки

✓Для кожного top candidate є причина, чому AI кращий за простішу автоматизацію
✓Немає прихованого dependency на недоступні дані/permissions
✓Є testable forbidden outcomes

4. Перетворіть ranking на experiment queue

Результат: Пріоритетний список має наступну дію, owner і stop condition.

Завдання

→Визначте smallest valid experiment
→Сформуйте representative sample
→Запишіть baseline і target
→Додайте go/iterate/kill критерії та дату re-score

Перевірки

✓Кожний top candidate має next evidence request
✓Kill criterion заданий до результату experiment
✓Re-score trigger включає нові дані, incident або provider/model change

Критерії приймання

Усі use cases описані через однаковий problem/workflow/action contract
Кожен score має evidence source або explicit assumption label
Hard blockers не маскуються weighted average
Top candidates мають non-AI baseline, failure pre-mortem і evaluation plan
Experiment queue містить owner, sample, target і go/iterate/kill criteria

Матеріали перед виконанням

Product discovery для AI-продуктів

AI product discovery перевіряє не демонстрацію моделі, а цінність робочого процесу: потребу користувача, доступність evidence, допустимі помилки, людський контроль, baseline, економіку та шлях безпечного впровадження.

Економіка AI-продукту

Економіка AI-продукту рахує не лише токени, а повну вартість успішної задачі: retrieval, tools, retries, review, інфраструктуру, підтримку, ризик і correction, порівнюючи її з вимірюваною цінністю та baseline.

Оцінювання LLM-систем у production

Як побудувати evaluation set, автоматичні та людські метрики, regression gates і спостережуваність для промптів, RAG та агентів.