Cada resultado real mueve la confianza en un programa: sube si acierta, baja si falla.
Paso 1 de 6: El programa
La confianza en un programa sigue a sus resultados.
Los resultados reales suben o bajan la confianza en cada programa.
Aprendizaje y personalización. Se ejecuta Tras un resultado confirmado.
Cuando el mundo real cambia, la confianza lo sigue.
Un script sigue haciendo lo que se le dijo mucho después de que el mundo haya cambiado. Con Duplex, los resultados reales muestran el fallo, y la confianza baja con ellos.
Paso 1 de 3: Un buen mes
Durante un mes, todos los pedidos son correctos.
El historial que respalda su confianza.
Tu equipo puede ver cada resultado que movió la confianza, confirmado o corregido, semana a semana.
Paso 1 de 4: Primera semana
Semana uno: todas las cafeterías abastecidas, nada desperdiciado.
Solo los resultados reales mueven la confianza.
La confianza se mueve cuando un resultado se confirma o se corrige, nunca por una suposición. Si los resultados siguen fallando, tu política de salud puede pausar el programa.
Paso 1 de 5: Confirmado
Un resultado confirmado la sube.
Escribe y prueba programas pequeños.
Para una tarea bien definida, Duplex escribe un programa pequeño, lo prueba con casos conocidos y solo lo usa cuando los supera.
- Un programa pequeño, demostrado con casos conocidosEl trabajo repetitivo y bien definido lo hace un programa probado, casi sin coste por ejecución.
- Tu modelo ayuda una vez y Duplex lo compruebaEn un caso difícil se consulta a tu modelo una vez, y el resultado demostrado se reutiliza a partir de entonces.
- Un problema resuelto, respondido con su soluciónUn problema resuelto una vez no se vuelve a pagar nunca.
- La confianza en un programa sigue a sus resultadosLos resultados reales suben o bajan la confianza en cada programa.
- Cada método demostrado, por estado y responsableTu equipo ve cada método en el que se apoya Duplex, quién es su responsable y dónde se aplica.
- Un método, con sus pruebas y su historialCualquier método se puede inspeccionar, hasta sus pruebas y su trayectoria.
- Las piezas reutilizables detrás de sus programasLas piezas que se repiten una y otra vez están a la vista, así que tu equipo sabe sobre qué se apoya el trabajo nuevo.
- Las comprobaciones que respaldan un programaAntes de que tu equipo confíe en un programa, puede ver las pruebas que superó.
- Un método demostrado pasa a ser el preferidoEl método con mejor historial es el que se usa por defecto.
- Un método dudoso, pausado al instanteUn método que podría ser inseguro deja de usarse al instante.
- Un método arreglado vuelve a usarseCuando la causa se arregla y vuelve a superar las pruebas, un método vuelve a usarse.
- Un método erróneo, retirado para siempreUn método que resulta erróneo se retira, y nunca vuelve a usarse.
- Un programa borrado cuando la ley lo exigeUn programa y sus datos se borran cuando lo exige la ley o su responsable.
- Una pieza defectuosa, retirada allí donde se usóUna pieza defectuosa se retira, junto con cada método que la usaba.
- Las piezas que no dejan de repetirseLo que se repite en programas demostrados se convierte en una pieza compartida, así que los programas nuevos empiezan con ventaja.
- Cada método nuevo, probado antes de usarseUn método solo llega a tu trabajo cuando ha superado sus pruebas, tanto si es nuevo como si ha cambiado.
- Un área nueva empieza con métodos demostradosUn área de trabajo nueva puede empezar con una biblioteca de métodos demostrados, cada uno comprobado de nuevo en local.
- Lo que resuelven y ahorran sus programasTu equipo puede ver cuánto trabajo le quitan los programas a tu IA, y cuánto ahorra eso.
Compruébalo con tu propio trabajo.
De tu propio asistente a cada agente que ejecuta tu empresa, un piloto pone Duplex en tu propio trabajo, con las métricas acordadas antes de empezar.