来自档案
年中人工智能回顾应该欢迎诚实的答案。
根据作品实际表现的内容继续、调整或停止。
回顾专栏准备此存档于 版本日期确定了它在每周系列中的位置。
在年中，我宁愿听到对我们学到的东西的精确描述，也不愿听到对我们推出的一切的自信描述。人工智能程序应该能够区分有用的进展、未完成的工作和不再值得同样投资的想法。
返回原问题
针对每一项计划要解决的困难进行审查。任务更容易完成吗？决策是否得到更好的支持？改进是否达到了预期用户的要求？高使用率可能令人鼓舞，但它本身并不能证明业务问题已经变小。
包括容易被忽略的努力
询问审核时间、支持请求、更正、数据准 备和持续运营成本。与承担这项工作的人交谈。一个项目可能在一份报告中显得高效，但同时在其他地方造成额外负担。诚实的评论让这些影响在讨论中占有一席之地。
做出明确的下一步决定
对于每项举措，同意是否继续、调整范围或停止。列出该选择背后的证据以及下一步的负责人。我希望 Genellipse 的合作伙伴能够支持这种坦诚。有充分理由改变路线是负责任交付的一部分。年中审查的价值在于对未来几个月做出更明确的承诺，并将资源用于已赢得这些承诺的工作。
Genellipse如何提供帮助
Genellipse 可以支持组合审查，将每个人工智能计划与其最初目的、运营工作和可用证据联系起来。我们可以帮助识别依赖性、澄清下一步决策并制定优先改进计划。这为继续有用的工作、调整不完整的方法或重新调整投资提供了实际基础。
从思考到实践
与 Genellipse 讨论这个问题
