Trabajo que se repite todo el día, hecho por un pequeño programa que Duplex ha probado.
Paso 1 de 4: Trabajo repetido
Un programa pequeño, demostrado con casos conocidos.
El trabajo repetitivo y bien definido lo hace un programa probado, casi sin coste por ejecución.
Habilidades reutilizables. Se ejecuta A petición.
Solo se encarga de los paquetes en los que ha demostrado acertar.
El programa responde a los tipos de paquete que cubren sus casos conocidos. Un paquete en el que nunca ha demostrado acertar va a tu IA, como siempre.
Paso 1 de 3: Un paquete pequeño
Un paquete de 2 kg a Francia es el tipo de caso en el que el programa ha demostrado acertar, así que responde.
Ejecución tras ejecución, casi sin coste.
Una vez en uso, el programa asigna a cada paquete su tramo de la misma manera, sin llamada al modelo, lleguen los que lleguen.
Paso 1 de 5: Un paquete
Se pesa un paquete en la mesa de embalaje.
Solo se pone a trabajar cuando supera las pruebas.
Un programa solo llega a tu trabajo cuando la tarea está bien definida, hay casos conocidos con los que probarlo, los supera todos y se mantiene dentro de tus reglas.
Paso 1 de 5: Bien definida
La tarea tiene una única respuesta correcta para cada paquete.
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.