حلول الذكاء الاصطناعي

معظم المؤسسات رأت ما تستطيع النماذج اللغوية فعله في عرض تجريبي، ولا تعرف ما الذي ينبغي أن تفعله في الإنتاج. تتكاثر التجارب، وقليل منها يصل إلى المستخدمين، وما يصل يصعب الوثوق به: الإجابات متفاوتة، والتكاليف غير متوقعة، ولا أحد يستطيع القول أي بيانات خرجت من المؤسسة. التقنية قادرة؛ الجزء الناقص هو الهندسة.

في مكاتب الدعم والخدمة التي تعالج أسئلة متكررة، والفرق التي تقضي ساعات في تلخيص المستندات أو تصنيفها، والإجراءات التي تحتاج إلى استخراج معلومات من النماذج والرسائل، والمعرفة الموجودة في ملفات لا يستطيع أحد البحث فيها. ويظهر أيضاً في موظفين يلصقون بيانات الشركة في أدوات عامة لأن لا بديل داخلياً.

نبدأ من المشكلة ونقرر بصدق ما إذا كان النموذج اللغوي هو الأداة المناسبة؛ فأحياناً تكون قاعدة أو فهرس بحث أفضل. وحين يكون مناسباً، ندمج نماذج تجارية أو مفتوحة عبر واجهاتها البرمجية، ونُسند الإجابات إلى بياناتك من خلال الاسترجاع، ونحيط النظام كله بالتقييم والضوابط والمراقبة. وحدود البيانات صريحة: ما الذي يُرسل إلى أي مزوّد، وما الذي يُخزَّن، ولأي مدة.

يحدد تقييم قصير حالة استخدام أو اثنتين بقيمة واضحة ومعايير نجاح قابلة للقياس. نبني نسخة أولى على بيانات حقيقية خلال بضعة أسابيع، ونقيّمها مقابل مجموعة اختبار يساعد فريقك في تحديدها، وبعد ذلك فقط نوسّع الإطلاق. وتُقاس التكاليف وزمن الاستجابة منذ الأسبوع الأول حتى لا تكون هناك مفاجآت حين يزداد الاستخدام.

ميزة عاملة، والدليل على أنها تعمل.

• تقييم لحالة الاستخدام بمعايير نجاح وحدود بيانات وتقدير للتكلفة
• ميزة ذكاء اصطناعي مدمجة مع استرجاع وضوابط ومراقبة
• مجموعة تقييم ونتائجها، ودليل تشغيل لفريقك

ساعات تعود إلى فريقك من العمل الذي كان يستهلكه، وإجابات مبنية على معلوماتك أنت، وقدرة ذكاء اصطناعي تستطيع شرحها لعميل أو جهة رقابية: ماذا تفعل، وماذا ترى، وما مستوى أدائها.