Betrouwbaarheid na wijziging

Hoe controleert u of een AI-assistent betrouwbaar blijft na een wijziging?

  • ChatGPT
  • Claude
  • Gemini

1960 € per sessie, excl. btw

Samengevat

AI-aanspreekpunten en eigenaars van assistenten leren een assistent na elke wijziging te controleren: een referentieset met randgevallen opbouwen, twee versies vergelijken op een vast corpus, fouten indelen en beslissen over behoud of terugdraaien. Resultaat: een set regressietests, een beoordelingsrooster en een rapport met versiebeslissing.

Waarom deze opleiding?

Het probleem
Gewijzigde AI-assistenten kunnen bestaande prestaties verslechteren zonder snelle detectie door het team.
Wat het vandaag kost
Onverwachte fouten treden op, gebruikers verliezen vertrouwen en beslissingen gebaseerd op AI-output zijn kwetsbaar.
Waarom deze vaardigheid
Deze vaardigheid is nu noodzakelijk om de kwaliteit en relevantie van AI-assistenten na elke evolutie te handhaven.
Wat u ermee wint
De deelnemer en het bedrijf zorgen ervoor dat wijzigingen aan AI-assistenten de kwaliteitsresultaten of operationele betrouwbaarheid niet in gevaar brengen.

De doelstellingen van deze opleiding

  • Definiëren wat een betrouwbare assistent betekent in zijn zakelijke context met duidelijke criteria.
  • Een referentie set bouwen inclusief grensgevallen om de prestaties van de assistent te evalueren.
  • Een beoordelingsraster ontwerpen en gebruiken om de antwoorden van de AI consistent te evalueren.
  • Twee versies van de AI-assistent vergelijken om regressies en verbeteringen te identificeren.
  • Een weloverwogen beslissing nemen om een nieuwe versie van de AI-assistent te behouden of terug te draaien.

Voor wie en met welke voorkennis?

Betrokken rollen en taken

  • AI-referentiepersonen
  • Eigenaars van interne assistenten
  • Productkwaliteitsteams

Vereiste voorkennis

  • AI Fundamentals en AI Prompting gevolgd, of gelijkwaardige ervaring (pedagogische voorkennis, geen inschrijvingsvoorwaarde).
  • Beschikken over een bestaande assistent of prototype
  • Kennis van de basisprincipes van prompting
  • Kennis van de bedrijfscases van de assistent
  • Een betaald abonnement op een AI-oplossing met de gebruikte functies, toestemming van de organisatie voor externe tools en de effectieve accounts en toegangsrechten.

Voor te bereiden vóór de sessie

  • Beschikken over een bestaande AI-assistent of prototype
  • De primaire tool (ChatGPT, Claude of Gemini) selecteren tijdens de briefing
  • De belangrijkste zakelijke use cases van de te testen assistent voorbereiden

Waaraan u werkt

  1. Betrouwbaarheid definiëren

    De deelnemer definieert nauwkeurig de betrouwbaarheidsverwachtingen van een AI-assistent in zijn zakelijke context.

  2. Een referentie set bouwen

    De deelnemer beschikt over een reeks representatieve testgevallen, inclusief grensgevallen, om de assistent te evalueren.

  3. Beoordelen met een raster

    De deelnemer past een gestandaardiseerde en reproduceerbare methode toe om de kwaliteit van de assistentantwoorden te evalueren.

  4. Twee versies vergelijken

    De deelnemer kan objectief de prestatieverschillen tussen twee versies van een AI-assistent evalueren.

  5. Beslissen en versioneren

    De deelnemer stelt een duidelijke procedure op voor het nemen van beslissingen over updates van de AI-assistent.

Wat u meeneemt

  • Non-regressietestset
  • Beoordelingsraster
  • Vergelijkingsrapport en versiebesluit

Methode en evaluatie

  • Werken op een bestaande assistent of een aangeleverd prototype
  • Vast corpus dat bij elke versie opnieuw wordt afgespeeld
  • Gekalibreerde menselijke beoordeling, met een beoordelend model hooguit als nagelezen hulp

De opzet wordt beoordeeld op de dekking van de referentieset, de duidelijkheid van de verwachte resultaten, de reproduceerbaarheid van het rooster, de nauwkeurigheid van de vergelijking op een vast corpus en de onderbouwing van de versiebeslissing.

Veelgestelde vragen

Welk concreet resultaat levert deze opleiding op?

Het team beschikt over een herbruikbare regressieopzet om elke nieuwe versie op basis van bewijs te beoordelen. Resultaten: set regressietests, beoordelingsrooster, vergelijkingsrapport en versiebeslissing.

Voor wie is deze opleiding bedoeld en wat zijn de voorkennisvereisten?

Ze is bedoeld voor: interne ai-aanspreekpunten, eigenaars van assistenten of interne gpt's, kwaliteits- en productteams. Beschikken over een bestaande assistent of prototype, de basis van prompting en de businesscases van de assistent kennen. Bij de intake wordt één hoofdtool gekozen (ChatGPT, Claude of Gemini); de drie tegelijk beheersen is niet het doel.

Welke gegevens en toegang moeten worden voorzien?

De testgevallen zijn fictief of geanonimiseerd. De gebruikte assistent moet in de organisatie toegestaan zijn; de toegang wordt vooraf gecontroleerd. De nodige tools en licenties worden vóór de sessie gecontroleerd; er is geen abonnement in de prijs inbegrepen.

Welke praktische oefening wordt uitgevoerd?

Deelnemers ontwerpen een referentieset met randgevallen, verwachte resultaten en criteria, vergelijken twee versies op een vast corpus, delen fouten in, meten correctiekost en stabiliteit en beslissen over behoud of terugdraaien.

Wat zijn de grenzen en wie valideert de resultaten?

Een testset verkleint het risico op regressie zonder het weg te nemen. De cursus bouwt de assistent niet en laat de volledige beoordeling niet over aan een ander LLM: de versiebeslissing blijft bij de eigenaar van de assistent.

Kan de opleiding worden aangepast aan ons vakgebied?

Bij de intake worden de hoofdtool en de werkassistent gekozen: documentassistent, interne GPT, schrijfagent of supportassistent.

Hoe is de sessie georganiseerd en wat kost ze?

Volledige dag, privésessie op locatie voor maximaal 12 deelnemers. Het tarief bedraagt € 1.960 excl. btw per sessie. Datum en locatie worden bij de intake afgesproken; elke sessie verloopt in één taal: Frans, Nederlands of Engels.

Aanvullende opleidingen

Laatst bijgewerkt: