في المنتجات التقليدية، يمكن اختبار الوظيفة بصورة مباشرة: هل أُرسل الطلب؟ هل تم حفظ البيانات؟ هل ظهرت النتيجة الصحيحة؟
أما في منتجات الذكاء الاصطناعي، فقد لا تكون الإجابة صحيحة أو خاطئة بصورة مطلقة. قد تكون النتيجة مفيدة جزئيًا، أو صحيحة لكنها غير واضحة، أو مناسبة لمستخدم وغير مناسبة لآخر.
لذلك لا يكفي قياس الدقة التقنية وحدها.
جودة النتيجة
هل يقدم المنتج نتيجة صحيحة ومرتبطة بطلب المستخدم؟
في منتج للتلخيص، لا يكفي أن يكون النص سليمًا لغويًا. يجب ألا يحذف معلومات مهمة أو يضيف معلومات غير موجودة.
قابلية الاستخدام
هل يعرف المستخدم كيف يتعامل مع المنتج؟ وهل يفهم ما الذي يستطيع النظام تنفيذه وما الذي لا يستطيع؟
قد يكون النموذج قويًا، لكن المستخدم لا يعرف كيف يكتب طلبه أو كيف يتحقق من النتيجة.
الثقة
هل يستطيع المستخدم الاعتماد على المخرج؟
يمكن رفع الثقة من خلال عرض المصادر، وتوضيح مستوى اليقين، والسماح بمراجعة النتيجة وتعديلها.
السرعة
قد تكون الإجابة ممتازة، لكنها تصل بعد وقت طويل. يجب أن يتناسب زمن الاستجابة مع المهمة وتوقعات المستخدم.
التكلفة
لكل عملية توليد أو تحليل تكلفة. وقد يبدو المنتج ناجحًا في التجربة المحدودة، ثم تصبح تكلفته مرتفعة عند التوسع.
أثر المنتج
المؤشر الأهم هو النتيجة التي حققها المنتج، مثل:
- تقليل الوقت.
- رفع نسبة إكمال المهمة.
- خفض الأخطاء.
- تقليل التدخل اليدوي.
- تحسين رضا المستخدم.
- رفع الإنتاجية.
من المفيد إنشاء مجموعة حالات اختبار تمثل الاستخدام الفعلي، ثم مراجعتها دوريًا، خصوصًا بعد تغيير النموذج أو مصادر البيانات أو التعليمات.
منتج الذكاء الاصطناعي لا يُقاس فقط بذكاء النموذج، بل بمدى فائدته وموثوقيته واستدامته داخل تجربة المستخدم.
إطلاق 