Kort fortalt: Variation i AI-svar er forskellen mellem resultater, der opnås for den samme eller en sammenlignelig prompt på tværs af forskellige gentagelser, tidspunkter eller miljøer.
Sådan bruger jeg variation i AI-svar i praksis
I praksis bruger jeg ikke begrebet variation i AI-svar som endnu et tal til en præsentation. Først fastslår jeg, hvilken beslutning det skal gøre mere præcis, hvilke data eller observationer det bygger på, og hvem der vil ændre noget som følge heraf. For vigtige prompts kører jeg flere gentagelser og viser ud over gennemsnittet også spredning, stabilitet i kildehenvisninger og hvor ofte forskellige svartyper forekommer. Jeg registrerer også baseline, måledato og fortolkningsbegrænsninger. På den måde bliver det senere muligt at skelne et reelt skift fra en ændring i værktøjet, stikprøven eller formuleringen af forespørgslen.
Hvad skal du være opmærksom på
Den største risiko er en præcision, der kun ser reel ud. En enkelt før-og-efter-måling kan forveksle tilfældig variation med effekten af en indholdsændring eller kampagne. Derfor sammenligner jeg resultatet over tid, på en stabil stikprøve og sammen med forretningskonteksten. Hvis begrebet ikke fører til et konkret næste skridt, er resultatet ikke analyse, men blot en ny betegnelse.
Spørgsmål til beslutningstagning
- Hvor mange gentagelser svarer til beslutningens risiko?
- Er det brandet, kildehenvisningerne eller kun ordrækkefølgen, der ændrer sig?
- Er ændringen større end den normale variation?
- Forblev modellen og betingelserne de samme?