AIワークフローをマスター：徹底的な準備による1回の完遂

この記事は、AIをワークフローにうまく統合するには、事前の徹底的な準備が重要であると提唱しています。 AIとのやり取りをコストとして捉え直すことで、著者は、仕様を綿密に定義し、観察を活用してAIのパフォーマンスを最適化し、効率性を最大化することの重要性を強調しています。 このアプローチは、生成AIアプリケーションの生産性を最大化するためのフレームワークを提供します。

• •AIを実行する前に「仕込み」（準備）段階に焦点を当てることが、ワークフローを合理化するための鍵となります。
• •この記事では、観測、準備、自律運用の3つのステップのプロセスを提案しています。
• •人間による介入をコストとして扱い、1回の完了を目指すことを提唱しています。