أصبحت إضافة الذكاء الاصطناعي إلى المنتجات هدفًا لدى كثير من المؤسسات، لكن وجود التقنية لا يعني بالضرورة وجود مشكلة تستحق استخدامها.
قبل أن تقرر بناء منتج يعتمد على الذكاء الاصطناعي، اسأل:
- هل المشكلة تحتاج إلى فهم نصوص أو صور أو صوت؟
- هل تعتمد على اكتشاف أنماط يصعب تحديدها بالقواعد؟
- هل توجد كمية كبيرة من البيانات يصعب معالجتها يدويًا؟
- هل تختلف الإجابة حسب السياق؟
- هل يمكن للحل التقليدي أن يؤدي المهمة بصورة أبسط؟
قد تطلب إحدى الإدارات إنشاء مساعد ذكي للإجابة عن أسئلة الموظفين، بينما تكون المشكلة الحقيقية أن السياسات غير منظمة أو قديمة. في هذه الحالة، لن يحل الذكاء الاصطناعي المشكلة، بل سيعرض المحتوى غير المنظم بطريقة جديدة.
وفي حالات أخرى، قد تكون القواعد التقليدية كافية. فإذا كان القرار يعتمد على شروط واضحة وثابتة، فقد يكون بناء منطق برمجي مباشر أقل تكلفة وأكثر دقة وأسهل في المراجعة.
يكون الذكاء الاصطناعي مناسبًا عندما يتعامل المنتج مع درجة من الغموض، مثل التلخيص، والتصنيف، والتوصية، والتنبؤ، وفهم اللغة، واستخراج المعلومات من المحتوى غير المنظم.
لكن حتى في هذه الحالات، يجب تحديد القيمة بوضوح.
لا تقل:
نريد استخدام نموذج لغوي داخل المنتج.
قل:
نريد تقليل الوقت الذي يستغرقه الموظف في مراجعة المستند من ثلاثين دقيقة إلى خمس دقائق.
بهذه الصياغة، تستطيع مقارنة الذكاء الاصطناعي بالحلول الأخرى، وقياس مدى نجاحه بعد الإطلاق.
الذكاء الاصطناعي ليس استراتيجية منتج، بل وسيلة قد تساعد على تحقيق نتيجة محددة.
ابدأ بالمشكلة، ثم قرر ما إذا كان الذكاء الاصطناعي هو أفضل أداة لحلها.
إطلاق 