Hur LLM:er hanterar affärsregler och resonemang i arbetsflöden

Varför resonemang kring affärsregler är mer än kodgenerering

När folk frågar om en LLM kan "resonera kring affärsregler" menar de ofta något mer krävande än "kan den skriva ett if/else-uttryck." Resonemang kring affärsregler är förmågan att tillämpa policyer konsekvent, förklara beslut, hantera undantag och hålla sig i linje med aktuellt arbetsflödessteg—särskilt när ingångar är ofullständiga, röriga eller föränderliga.

Resonemang kontra att generera kod

Kodgenerering handlar mest om att producera giltig syntax i ett målspråk. Regelresonemang handlar om att bevara avsikten.

En modell kan generera perfekt giltig kod som ändå ger fel affärsresultat eftersom:

• Policytexten är tvetydig ("sen kund", "hög risk", "godkänd dokumentation").
• Regler korsar varandra och prioritet är oklar.
• Edgecases nämns inte (delvisa återbetalningar, dubbletter, helger/helgdagar).
• Arbetsflödets tillstånd ändrar vad som bör hända härnäst (intag vs. granskning vs. slutligt godkännande).

Med andra ord, korrekthet är inte "kompilerar det?" utan "stämmer det överens med vad verksamheten skulle besluta, varje gång, och kan vi bevisa det?"

Vad man kan förvänta sig av LLM:er

LLM:er kan hjälpa till att översätta policyer till strukturerade regler, föreslå beslutsvägar och utarbeta förklaringar för människor. Men de vet inte automatiskt vilken regel som är auktoritativ, vilken datakälla som är betrodd eller i vilket steg ärendet befinner sig. Utan begränsningar kan de självsäkert välja ett plau­sibelt svar istället för det styrda.

Målet är alltså inte att "låta modellen bestämma", utan att ge den struktur och kontroller så att den kan assistera pålitligt.

Vad resten av det här inlägget kommer att göra

Ett praktiskt angreppssätt ser ut som en pipeline:

1. Konvertera policytext till användbara regelrepresentationer.
2. Spåra arbetsflödets tillstånd så att beslut förblir konsekventa över steg.
3. Använd promptmönster för att upprätthålla prioriteringar, undantag och förklaringar.
4. Förankra beslut med verktyg och retrieval (endast godkända data).
5. Begränsa utdata med scheman för att minska tvetydighet.
6. Validera, testa och övervaka så att misstag fångas innan release.

Det är skillnaden mellan ett smart kodexempel och ett system som kan stödja verkliga affärsbeslut.

Affärsregler och arbetsflöden: en snabb, vardaglig uppfräschning

Innan vi pratar om hur en LLM hanterar "resonemang" hjälper det att skilja på två saker som team ofta blandar ihop: affärsregler och arbetsflöden.

Vad är affärsregler?

Affärsregler är de beslutspåståenden organisationen vill upprätthålla konsekvent. De dyker upp som policyer och logik som:

• Behörighet: Vem kvalificerar sig för en förmån, plan eller funktion?
• Prissättning: Vilken rabatt gäller, och när?
• Godkännanden: När krävs chefsgodkännande?
• Efterlevnad: Vad måste loggas, maskas eller blockeras?

Regler är oftast formulerade som "IF X, THEN Y" (ibland med undantag) och ska ge ett tydligt utfall: godkänn/avvisa, pris A/pris B, begär mer info osv.

Vad är arbetsflöden?

Ett arbetsflöde är processen som för arbetet från start till mål. Det handlar mindre om att avgöra vad som är tillåtet och mer om vad som händer härnäst. Arbetsflöden inkluderar ofta:

• Tillstånd: inskickat → under granskning → godkänt/avvisat → slutfört
• Steg och överlämningar: kundsupport → ekonomi → kund
• Tidsbaserade händelser: påminnelser, SLA:er, autokansellering efter 14 dagar
• Artefakter: formulär, bilagor, koder för anledning, revisionsanteckningar

Ett litet exempel: återbetalningsförfrågningar

Föreställ dig en återbetalningsbegäran.

Regelutdrag: "Återbetalningar tillåts inom 30 dagar efter köp. Undantag: digitala nedladdningar är icke-återbetalningsbara när de väl har öppnats. Undantag: chargebacks måste eskaleras."

Arbetsflödesutdrag:

1. Kunden skickar in begäran (tillstånd: inskickat).
2. Systemet kontrollerar köpdato och produkttyp (tillstånd: under granskning).
3. Om berättigad, utför återbetalning och meddela kunden (tillstånd: slutfört).
4. Vid chargeback, routa till ekonomi för utredning (tillstånd: escalated).

Varför regler är svårare än de ser ut

Regler blir knepiga när de krockar ("VIP-kunder får alltid återbetalning" vs. "digitala nedladdningar gör det aldrig"), förlitar sig på saknad kontext (har nedladdningen öppnats?) eller gömmer edgecases (bundles, delåterbetalningar, regional lagstiftning). Arbetsflöden lägger ett extra lager: beslut måste vara konsekventa med aktuellt tillstånd, tidigare åtgärder och deadlines.

Hur LLM:er "resonerar": mönsterigenkänning med hjälpsam struktur

LLM:er "förstår" inte affärsregler som en människa. De genererar nästa mest sannolika ord baserat på mönster i stora textmängder. Därför kan en LLM låta övertygande även när den gissar—eller fyller i saknade detaljer som inte gavs.

Denna begränsning har betydelse för arbetsflöden och beslutslogik. En modell kan tillämpa en regel som låter rimlig ("anställda behöver alltid chefens godkännande") även om den verkliga policyn har undantag ("endast över $500" eller "endast för kontraktörer"). Detta är ett vanligt felmönster: självsäker men felaktig tillämpning.

Varför de ändå är användbara för affärsregler

Även utan verklig "förståelse" kan LLM:er hjälpa om du behandlar dem som strukturerade assistenter:

• Sammanfatta långa policyer till tydligare språk för granskning
• Kartlägga rörig text till konsekventa fält (vem, vad, tröskel, undantag, ikraftträdandedatum)
• Kontrollera ett föreslaget beslut mot angivna regler ("vilken klausul stödjer detta?")

Nyckeln är att placera modellen i en position där den inte lätt kan vandra iväg i improvisation.

Begränsa modellen så den inte vandrar

Ett praktiskt sätt att minska tvetydighet är begränsade utdata: kräva att LLM:en svarar i ett fast schema eller mall (t.ex. JSON med specifika fält eller en tabell med obligatoriska kolumner). När modellen måste fylla i rule_id, conditions, exceptions och decision blir det enklare att upptäcka luckor och validera automatiskt.

Begränsade format gör det också tydligare när modellen inte vet något. Om ett obligatoriskt fält saknas kan du tvinga fram en följdfråga istället för att acceptera ett osäkert svar.

Slutsatsen: LLM-resonemang är bäst att se som mönsterbaserad generering vägledd av struktur—användbart för att organisera och korsa-reglera regler, men riskabelt om du behandlar det som en ofelbar beslutsfattare.

Att förvandla rörig policytext till användbara regelrepresentationer

Policy-dokument är skrivna för människor: de blandar mål, undantag och "sunt förnuft" i samma stycke. En LLM kan sammanfatta texten, men den följer regler mer tillförlitligt när du gör policyn till explicita, testbara indata.

Hur "användbara" regler ser ut

Bra regelrepresentationer delar två egenskaper: de är entydiga och kan kontrolleras.

Skriv regler som uttalanden du kan testa:

• IF/THEN för beslut (behörighet, routing, godkännanden)
• MÅSTE / FÅR INTE för bindande begränsningar
• FÅR för tillåtna optioner (kräver ofta tiebreaker)

Regler kan ges till modellen i flera former:

• Punktlistor i klarspråk (snabbast, fortfarande strukturerat)
• En tabell (bra för tröskelbaserade policyer)
• YAML/JSON (bäst när du också vill ha begränsade utdata och automatisk validering)

Hantera konflikter och prioritet

Verkliga policyer krockar. När två regler är oense behöver modellen en tydlig prioriteringsordning. Vanliga angreppssätt:

• Specifikt slår generellt (ett undantag åsidosätter standarden)
• Högre auktoritet vinner (juridik/efterlevnad slår teampreferenser)
• Senast vinner (nyare policyversion ersätter äldre)
• Explicit prioriteringsnummer (mest pålitligt)

Ange konfliktregeln direkt eller koda den (t.ex. priority: 100). Annars kan LLM:en "medelvärdesbilda" reglerna.

Exempel: omvandla ett stycke till en regelista

Original policytext:

"Refunds are available within 30 days for annual plans. Monthly plans are non-refundable after 7 days. If the account shows fraud or excessive chargebacks, do not issue a refund. Enterprise customers need Finance approval for refunds over $5,000."

Strukturerade regler (YAML):

rules:
  - id: R1
    statement: "IF plan_type = annual AND days_since_purchase <= 30 THEN refund MAY be issued"
    priority: 10
  - id: R2
    statement: "IF plan_type = monthly AND days_since_purchase > 7 THEN refund MUST NOT be issued"
    priority: 20
  - id: R3
    statement: "IF fraud_flag = true OR chargeback_rate = excessive THEN refund MUST NOT be issued"
    priority: 100
  - id: R4
    statement: "IF customer_tier = enterprise AND refund_amount > 5000 THEN finance_approval MUST be obtained"
    priority: 50
conflict_resolution: "Higher priority wins; MUST NOT overrides MAY"

Nu gissar inte modellen vad som är viktigt—den tillämpar en regeluppsättning du kan granska, testa och versionera.

Spåra arbetsflödets tillstånd så modellen håller sig konsekvent

Ett arbetsflöde är inte bara en uppsättning regler; det är en sekvens händelser där tidigare steg ändrar vad som bör hända härnäst. Det "minne" är tillståndet: aktuella fakta om ärendet (vem skickade vad, vad är redan godkänt, vad väntar och vilka deadlines gäller). Om du inte spårar tillstånd explicit går arbetsflöden sönder på förutsägbara sätt—dubblettgodkännanden, hoppande över obligatoriska kontroller, omvända beslut eller att fel policy tillämpas för att modellen inte kan härleda vad som redan hänt.

Vad "tillstånd" betyder i klarspråk

Tänk på tillstånd som arbetsflödets resultattavla. Det svarar: Var är vi nu? Vad har gjorts? Vad är tillåtet härnäst? För en LLM förhindrar en tydlig tillståndssammanfattning att den omprövar tidigare steg eller gissar.

Hur du skickar tillstånd till modellen

När du anropar modellen, inkludera en kompakt tillståndspayload tillsammans med användarens förfrågan. Användbara fält är:

• Stegnamn och status (t.ex. manager_review: approved, finance_review: pending)
• Stabila ID:n (request ID, employee ID) så modellen inte blandar ärenden
• Tidsstämplar (submitted at, last updated) för att lösa "senast vinner"
• Flaggor (policyundantag, saknade dokument, eskalering krävs)

Undvik att dumpa hela historiken av meddelanden. Ge istället aktuellt tillstånd plus en kort revisionslogg över nyckelövergångar.

Håll en enda sanningskälla

Behandla arbetsflödesmotorn (databas, ticketsystem eller orkestrator) som sanningskällan. LLM:en bör läsa tillstånd från det systemet och föreslå nästa åtgärd, men systemet ska vara auktoriteten som registrerar övergångar. Det minskar "state drift" där modellens berättelse och verkligheten skiljer sig.

Exempel: snapshot av approvals-flöde

{
  "request_id": "TRV-10482",
  "workflow": "travel_reimbursement_v3",
  "current_step": "finance_review",
  "step_status": {
    "submission": "complete",
    "manager_review": "approved",
    "finance_review": "pending",
    "payment": "not_started"
  },
  "actors": {
    "employee_id": "E-2291",
    "manager_id": "M-104",
    "finance_queue": "FIN-AP"
  },
  "amount": 842.15,
  "currency": "USD",
  "submitted_at": "2025-12-12T14:03:22Z",
  "last_state_update": "2025-12-13T09:18:05Z",
  "flags": {
    "receipt_missing": false,
    "policy_exception_requested": true,
    "needs_escalation": false
  }
}

Med en sådan snapshot kan modellen förbli konsekvent: den kommer inte be om chefsgodkännande igen, den kommer att fokusera på finanskontroller och kan förklara beslut baserat på aktuella flaggor och steg.

Promptmönster som förbättrar regelefterlevnad och beslut

En bra prompt ber inte bara om ett svar—den sätter förväntningar för hur modellen ska tillämpa dina regler och hur den ska rapportera resultatet. Målet är repeterbara beslut, inte skicklig prosa.

1) Rollprompting: tilldela en uppgift, inte en känsla

Ge modellen en konkret roll kopplad till din process. Tre roller fungerar bra tillsammans:

• Policyanalytiker: tolkar regeltext och mappning till aktuellt ärende.
• Validator: kontrollerar beslutet mot krav och flaggar saknade indata.
• Agent: utför nästa arbetsflödesåtgärd (skapa ticket, utforma mail, sätt status).

Du kan köra dem sekventiellt ("analytiker → validator → agent") eller begära alla tre utdata i ett strukturerat svar.

2) Steg-för-steg-instruktioner (utan att begära dolt resonemang)

Istället för att begära "chain-of-thought", specificera synliga steg och artefakter:

1. Identifiera relevanta regler.
2. Extrahera nödvändiga indata från ärendet.
3. Tillämpa regler i prioriteringsordning.
4. Ge ett beslut och nästa steg.

Det håller modellen organiserad och fokuserad på leverabler: vilka regler som användes och vilket utfall som följer.

3) Begär strukturerad motivering: regel-ID + bevis

Fri-form förklaringar driver iväg. Kräv en kompakt motivering som pekar på källor:

• Använda regel-ID:n (t.ex. R-12, R-18)
• Bevis (citerade utdrag från policytext och specifika ärendefält)
• Antaganden (endast om en indata saknas)

Det gör granskningar snabbare och hjälper dig felsöka tvister.

4) Checklista-mönster: indata, beslut, undantag, nästa steg

Använd en fast mall varje gång:

• Mottagna indata: …
• Saknade indata: …
• Beslut: approve/deny/needs-review
• Regelreferenser: [R-…]
• Övervägda undantag: …
• Nästa arbetsflödessteg: uppdatera status / begär info / eskalera

Mallen minskar tvetydighet och tvingar modellen att visa luckor innan den slutför ett eventuellt felaktigt beslut.

Att använda verktyg och retrieval för att förankra beslut i verklig data

En LLM kan skriva ett övertygande svar även när den saknar nyckelfakta. Det är användbart för utkast, men riskabelt för affärsbeslut. Om modellen måste gissa konto status, kundnivå, regional skatt eller om en gräns redan nåtts, får du självsäkra fel.

Verktyg löser det genom att göra "resonemang" till en tvåstegsprocess: hämta bevis först, besluta sedan.

Vanliga verktyg som håller modellen ärlig

I system med mycket regler och arbetsflöden gör några enkla verktyg det mesta av jobbet:

• Databasuppslag (kundprofil, kontostatus, rättigheter, användningssummor)
• Policy-/regelbutik (godkänd regeltext, versionerade rutiner, undantagslistor)
• Kalkylator (avgifter, proportionering, skatter, tidsfönster, trösklar)
• Ticketing-/workflow-API (öppna ärenden, SLA-timers, godkännanden, stegslyckningar)

Nyckeln är att modellen inte "hittar på" operationella fakta—den begär dem.

Retrieval: hämta bara de regler som är relevanta

Även om du håller alla policyer i ett centralt lager vill du sällan klistra in allt i prompten. Retrieval hjälper genom att välja ut endast de mest relevanta fragmenten för ärendet, till exempel:

• Avbokningspolicyn för kundens plan
• Den regionala efterlevnadsklausulen baserat på land/region
• Undantagsregeln som gäller vid en pågående chargeback

Det minskar motsägelser och förhindrar att modellen följer en föråldrad regel bara för att den råkade finnas längre upp i kontexten.

Göra verktygsutdata till beslutande bevis

Ett pålitligt mönster är att behandla verktygsresultat som bevis som modellen måste citera i sitt beslut. Exempel:

1. Verktyg: get_account(account_id) → status="past_due", plan="Business", usage_this_month=12000
2. Verktyg: retrieve_policies(query="overage fee Business plan") → returns rule: "Overage fee applies above 10,000 units at $0.02/unit."
3. Verktyg: calculate_overage(usage=12000, threshold=10000, rate=0.02) → $40.00

Nu är beslutet ingen gissning: det är en slutsats förankrad i specifika indata ("past_due", "12,000 units", "$0.02/unit"). Vid revision kan du se exakt vilka fakta och vilken regelversion som användes—och rätta den del som behövde ändras.

Begränsade utdata: scheman som minskar tvetydighet

Fri-form text är flexibel, men också det enklaste sättet för ett arbetsflöde att gå sönder. Modellen kan ge ett "rimligt" svar som är omöjligt att automatisera ("ser bra ut") eller vara inkonsekvent över steg ("approve" vs. "approved"). Begränsade utdata löser det genom att tvinga varje beslut till en förutsägbar form.

Returnera beslut som JSON

Ett praktiskt mönster är att kräva att modellen svarar med ett enda JSON-objekt som ditt system kan parsa och routa:

{
  "decision": "needs_review",
  "reasons": [
    "Applicant provided proof of income, but the document is expired"
  ],
  "next_action": "request_updated_document",
  "missing_info": [
    "Income statement dated within the last 90 days"
  ],
  "assumptions": [
    "Applicant name matches across documents"
  ]
}

Denna struktur gör utdata användbar även när modellen inte kan fatta ett fullt beslut. missing_info och assumptions förvandlar osäkerhet till åtgärdspunkter istället för dold gissning.

Använd uppräkningsvärden för att begränsa utfall

För att minska variabilitet, definiera tillåtna värden (enums) för nyckelfält. Exempel:

• decision: approved | denied | needs_review
• next_action: approve_case | deny_case | request_more_info | escalate_to_human

Med enums behöver downstream-system inte tolka synonymer, skiljetecken eller ton. De branchar helt enkelt på kända värden.

Varför scheman gör arbetsflöden säkrare

Scheman fungerar som räcken. De:

• Förhindrar "delvis svar" genom att kräva obligatoriska fält.
• Gör det enklare att revidera varför ett beslut togs (via reasons).
• Möjliggör pålitlig automation: köer, notifieringar och uppgiftskapning kan triggas direkt från decision och next_action.
• Stöder validering: du kan avvisa utdata som inte matchar schemat och be modellen försöka igen.

Resultatet är mindre tvetydighet, färre edge-case-fel och beslut som kan röra sig genom ett arbetsflöde konsekvent.

Valideringsstrategier: fånga fel innan de släpps

Även en välpromptad modell kan "låta rätt" samtidigt som den tyst bryter mot en regel, hoppar över ett obligatoriskt steg eller hittar på ett värde. Validering är säkerhetsnätet som förvandlar ett plausibelt svar till ett pålitligt beslut.

Förkontroller: validera indata innan resonemang

Börja med att verifiera att du har minimalt med information som behövs för att tillämpa reglerna. Förkontroller ska köras innan modellen fattar något beslut.

Typiska förkontroller inkluderar obligatoriska fält (t.ex. kundtyp, ordertotal, region), grundläggande format (datum, ID:n, valuta) och tillåtna intervall (icke-negativa belopp, procent upp till 100%). Om något misslyckas, returnera ett tydligt, åtgärdbart fel ("Saknar 'region'; kan inte välja skatteregler") istället för att låta modellen gissa.

Efterkontroller: validera beslutet mot reglerna

Efter att modellen producerat ett utfall, validera att det är konsekvent med din regelsamling.

Fokusera på:

• Regeltäckning: Refererade eller kartlagda applicerbara regler, eller hoppade modellen över en obligatorisk policy?
• Kontradiktionskontroller: Krockar utdatan med angivna indata (t.ex. "approved" när ett hårt block är sant)?
• Gränsfall: Testa trösklar (exakt $10,000), tomma tillstånd ("inga tidigare överträdelser") och "precis över"-scenarier.

Andra genomgången: ett avsiktligt granskningssteg

Lägg till en "andra pass" som omprövar första svaret. Detta kan vara ett nytt modellanrop eller samma modell med en validator-prompt som endast kontrollerar efterlevnad, inte kreativitet.

Ett enkelt mönster: första passet producerar beslut + motivering; andra passet returnerar antingen valid eller en strukturerad lista över fel (saknade fält, brutna begränsningar, tvetydig tolkning).

Loggning: gör beslut reviderbara

För varje beslut, logga använda indata, regel-/policyversion och valideringsresultat (inklusive andra passets fynd). När något går fel kan du reproducera exakta förhållanden, rätta regelkartläggningen och bekräfta korrigeringen—utan att gissa vad modellen "måste ha menat."

Testning och övervakning för regel- och arbetsflödespålitlighet

Att testa LLM-funktioner som styrs av regler och arbetsflöden handlar mindre om "genererade något?" och mer om "tog den samma beslut en noggrann människa skulle tagit, av rätt skäl, varje gång?" Det goda är: du kan testa det med samma disciplin som för traditionell beslutlogik.

Enhetstester för affärsregler (små, förutsägbara kontroller)

Behandla varje regel som en funktion: givna indata ska den returnera ett utfall du kan assert:a.

Exempel: om du har en återbetalningsregel som "återbetalningar tillåts inom 30 dagar för oöppnade varor", skriv fokuserade fall med förväntade resultat:

• Orderålder = 10 dagar, oöppnad = true → approve
• Orderålder = 10 dagar, oöppnad = false → deny
• Orderålder = 45 dagar, oöppnad = true → deny
• Edgecases: exakt 30 dagar, saknat "oöppnad"-fält, motstridiga signaler

Dessa enhetstester fångar off-by-one-fel, saknade fält och "hjälpsam" modellbeteende där den försöker fylla i okända värden.

Scenariotester för arbetsflöden (flersteg, tidsmedvetna vägar)

Arbetsflöden misslyckas när tillstånd blir inkonsekvent över steg. Scenariotester simulerar verkliga resor:

• Path-tester: skicka in krav → begär dokument → dokument mottagna → beslut
• Tidsbaserade kanter: "om inget svar inom 7 dagar, skicka påminnelse", "om 30 dagar går, stäng ärende"
• Förgreningar: kund eskalerar, policyundantag begärs, duplicerat ärende upptäcks

Målet är att verifiera att modellen respekterar aktuellt tillstånd och bara gör tillåtna övergångar.

Bygg en "gold set" av kända goda fall

Skapa en kuraterad dataset av verkliga, anonymiserade exempel med överenskomna utfall (och korta motiveringar). Versionera den och granska när policyer ändras. En liten gold set (även 100–500 fall) är kraftfull eftersom den speglar rörig verklighet—saknade data, ovanliga formuleringar, gränsbeslut.

Övervakning i produktion (fånga drift innan kunder gör det)

Följ beslutsmönster och kvalitetsindikatorer över tid:

• Drift: godkännande/avvisningsfrekvens förändras utan policyändring
• Spikar i needs_review eller handover till människor (ofta ett prompt-, retrieval- eller upstream-data-problem)
• Felkluster per produkt, region eller policykategori

Para övervakning med säkra rollback-mekanismer: behåll tidigare prompt/regelpaket, feature flagga nya versioner och var redo att rulla tillbaka snabbt när mått försämras. För operativa playbooks och release-gating, se /blog/validation-strategies.

Var Koder.ai passar in i denna pipeline

Om du implementerar mönstren ovan kommer du vanligtvis bygga ett litet system runt modellen: tillståndslagring, verktygsanrop, retrieval, schema-validering och en orkestrator för arbetsflödet. Koder.ai är ett praktiskt sätt att prototypa och leverera den typen av arbetsflödesstödda assistent snabbare: du kan beskriva arbetsflödet i chatten, generera en fungerande webapp (React) plus backendtjänster (Go med PostgreSQL) och iterera säkert med snapshots och rollback.

Det spelar roll för resonemang kring affärsregler eftersom "räckena" ofta bor i applikationen, inte i prompten:

• Planning mode hjälper dig designa flödet (tillstånd, tillåtna övergångar, eskaleringar) innan exekvering.
• Schema-begränsade svar kan tvingas vid API-gränsen, så att du bara accepterar parsbar logik.
• Tooling hooks (DB-läsningar, policyhämtning, kalkylatorer, ticketupdates) kan implementeras som explicita endpoints och göra "hämta bevis först, besluta sedan" till standard.
• Källkodsexport hindrar vendor lock-in när prototypen blir produktionskritisk.

Begränsningar, säker användning och när en människa bör vara med

LLM:er kan vara förvånansvärt bra på att tillämpa vardagliga policyer, men de är inte samma sak som en deterministisk regelmotor. Behandla dem som en beslutassistent som behöver räcken, inte som slutgiltig auktoritet.

Var LLM:er tenderar att ha problem

Tre feltyper återkommer i regeltunga arbetsflöden:

• Sällsynta undantag och edgecases: Om ett undantag händer en gång per år kan det vara underrepresenterat i träningsdata och lätt att missa om det inte explicit finns i prompten eller retrieved från policy.
• Långa kontexter och "gömda" begränsningar: När viktiga detaljer sprids över många sidor eller meddelanden kan modellen överbetona det senaste eller mest minnesvärda textutdraget och underanvända tidigare begränsningar.
• Numerisk precision och strikt beräkning: Totalsummor, proportionering, trösklar och avrundningsregler kan glida. Använd verktyg för matematik och kräv att modellen citerar exakta siffror den använde.

När man ska kräva manuell granskning

Lägg in obligatorisk granskning när:

• Utfallet är hög risk (pengar flyttas, efterlevnad, säkerhet, juridiska förpliktelser, kundkredit/behörighet).
• Modellen signalerar låg förtroendegrad (den ber om att gissa saknade indata, hittar ingen policybas eller producerar motsägelsefull motivering).
• Ärendet är nytt (ny produkt, ny region, policy nyligen ändrad) eller ovanligt känsligt.

Eskaleringsvägar som håller flödet i rörelse

Istället för att låta modellen "hitta på" definiera tydliga nästa steg:

1. Ställ klargörande frågor (saknade datum, kundnivå, jurisdiktion, godkännandestatus).
2. Routa till en agent med extraherade fakta, föreslaget beslut och citationer.
3. Skapa en ticket när policyn är tvetydig eller motsägelsefull, så den kan åtgärdas vid källan (och senare hämtas automatiskt).

Ett enkelt införanderamverk

Använd LLM:er i regelintensiva arbetsflöden när du kan svara "ja" på de flesta av dessa:

• Kan vi förankra beslut i godkänd policytext eller systemdata?
• Kan vi begränsa utdata (schema, tillåtna åtgärder, obligatoriska citationer)?
• Kan vi validera (kontroller, trösklar, enhetstester, sampling) innan exekvering?
• Har vi en mänsklig eskaleringsväg för riskfyllda eller osäkra ärenden?

Om inte, håll LLM:en i ett utkast-/assistentläge tills dessa kontroller finns.