Studi kasus solusiAIP233
Desain human-in-the-loop untuk keputusan berbantuan AI di Fleet rental
Studi kasus solusi adalah skenario berbasis pola masalah umum di industri. Isinya tidak merujuk klien tertentu dan bukan portofolio proyek MarkasDev. Portofolio proyek klien dipublikasikan terpisah.
Konteks industri
Sewa kendaraan dengan kontrak dan maintenance. Pimpinan membutuhkan satu versi kebenaran tanpa menunggu rekap akhir bulan.
Batasan
- Regulasi/sektor sensitif
- SLA vs ketelitian
- Change management staf
- Kebutuhan jejak audit
Pendekatan
Diagnose
Menyusun diagnosis: Kelas keputusan, dampak salah, dan kapasitas reviewer.
Deliver
Merilis: Confidence routing, queue review, dual control untuk aksi kritis.
Operate
Memantau: Calibration reviewer, dispute workflow, continuous training signal.
Arsitektur tingkat tinggi
Model scorerouter (auto/assist/reject)HITL UIfinal action log.
Outcome tipikal
Kesalahan berisiko tinggi tertangkap di review; throughput tetap terjaga.
Outcome tipikal atau yang diharapkan, bukan klaim hasil proyek MarkasDev.Pertanyaan umum
Auto penuh setelah akurat?
Hanya untuk kelas dampak rendah dengan monitoring ketat.
Bagaimana audit regulator?
Simpan alasan, versi model/prompt, dan identitas reviewer.