إضافة الذكاء الاصطناعي إلى برمجيات الأعمال: أين يفيد

نحن نبني ميزات الذكاء الاصطناعي داخل برمجيات الأعمال، وجزء معتبر من محادثاتنا حولها ينتهي بتوصية بعدم بنائها. وليس هذا تواضعًا. فالنموذج أداة جيدة لنوع محدد من العمل، وأداة مكلفة وغير متوقعة لكل ما عداه. ومعرفة أيهما قبل بناء أي شيء هي معظم القيمة.

النمط الذي يسوء مألوف. تُختار ميزة لأنها تبدو جيدة في العرض، وغالبًا ما تكون نافذة دردشة، وتُضاف حيث تُرى لا حيث يوجد العمل اليدوي. لا أحد يحدد شكل الإجابة الصحيحة، فلا أحد يستطيع القول إنها تعمل. وبعد ستة أشهر تبقى في مكانها ولا يستخدمها أحد.

أربع مهام يجيدها

تكاد كل ميزة ذكاء اصطناعي تستحق مكانها في برمجيات الأعمال تكون واحدة من هذه الأربع، وكل واحدة منها تحل محل شخص يقرأ نصًا ويكتب ما وجده.

1. قراءة المستنداتفواتير الموردين وأوامر الشراء وكشوف الحسابات المصرفية وإيصالات التسليم تُقرأ إلى حقول منظمة. النموذج يقرأ، ثم يتحقق كود عادي مما قرأه - أن مجاميع البنود متطابقة، وأن رقم GSTIN بالشكل الصحيح، وأن المورد موجود. وتُكتشف معظم أخطاء الاستخراج بهذه الفحوص قبل أن يراها أحد.
2. فرز ما يصلالاستفسارات والتذاكر والرسائل تُوجَّه إلى الطابور الصحيح، أو تُوسم بحسب الإلحاح، أو تُعلَّم حين تحتاج إلى شخص أقدم. وتكلفة التخمين الخاطئ مجرد إعادة توجيه، وهذا ما يجعلها مهمة أولى جيدة.
3. البحث في سجلاتك أنتإجابات عن الأسئلة من مستنداتك وسياساتك وسجلاتك السابقة، مع ذكر المصدر بجوار الإجابة. بلا المصدر تكون إعادة صياغة واثقة لا يستطيع أحد التحقق منها؛ ومعه تكون بحثًا أسرع.
4. الصياغة لشخصالردود وخطابات تغطية عروض الأسعار ووصف المنتجات وملخصات المراسلات الطويلة، تُعد ليصححها شخص ويعتمدها. والتوفير حقيقي حين يكون تصحيح المسودة أسرع من الكتابة من الصفر، وعندها فقط.

حيث يجب ألا يقرر

كل ما هو حساب أو قاعدة مكانه الكود. للرواتب وضريبة السلع والخدمات وتقييم المخزون والفوائد والخصومات والأهلية إجابة صحيحة واحدة يستطيع المدقق إعادة تتبعها، بينما ينتج النموذج إجابة معقولة تكون صحيحة في الغالب. و«في الغالب» ليس معيارًا يمكن لأحد أن يقدم عليه إقرارًا ضريبيًا.

• الحسابات الضريبية والنظامية، حتى حين يستطيع النموذج شرح القاعدة شرحًا ممتازًا.
• الموافقات ذات الأثر المالي أو القانوني، مثل حدود الائتمان والمبالغ المستردة والشطب.
• أي شيء يجب أن يعطي فيه المدخل نفسه المخرج نفسه دائمًا.
• الحقائق غير الموجودة في البيانات التي أُعطيت له. حين يُسأل عن شيء لا يراه، يملأ النموذج الفراغ بشيء يبدو صحيحًا.

قِس قبل الإطلاق

العادة الوحيدة التي تميز ميزات الذكاء الاصطناعي التي تدوم عن تلك التي تُطفأ هي مجموعة التقييم، تُبنى قبل الميزة لا بعد الشكاوى.

1. اجمع حالات حقيقيةمن مستنداتك ورسائلك أنت، بما فيها الحالات الصعبة - المسح الرديء، والخط اليدوي، واللغات المختلطة، والمورد الذي يتغير تنسيق فاتورته كل ربع سنة.
2. اكتب الإجابة الصحيحةلكل حالة، ما كان سينتجه شخص حريص. هذا ممل، وهو الخطوة التي تجعل كل ما بعدها ممكنًا.
3. قِس لكل حقل لا للمجموعقارئ الفواتير الذي يصيب المجاميع ويخطئ التواريخ لديه مشكلة محددة قابلة للإصلاح. ورقم دقة واحد يخفيها.
4. حدد عتبةما يقل عن درجة ثقة متفق عليها يذهب إلى شخص بدلًا من أن يمر. والعتبة قرار تجاري، ويجب أن يكون قرارك.
5. أعد التشغيل عند كل تغييريصبح الموجّه الجديد أو النموذج الجديد مقارنة مقيسة على المجموعة نفسها، لا تغييرًا لا يجرؤ أحد على إجرائه.

البوابة البشرية

كل ميزة ذكاء اصطناعي تحتاج إلى قرار بشأن ما يحدث دون شخص. ولمعظم مهام الأعمال تكون البداية الصحيحة إعداد مسودة للاعتماد وعدم التصرف دون إشراف أبدًا، ثم توسيع ذلك فقط بقدر ما تبرره الأرقام المقيسة.

لا توفر البوابة وقتًا إلا إذا كان التحقق أسرع من الإنجاز. وهذا يعني عرض المصدر بجوار المخرج - صورة الفاتورة بجوار الحقول المستخرجة، والفقرة المستشهد بها بجوار الإجابة - حتى يؤكد الشخص بدلًا من أن يعيد العمل. وشاشة المراجعة التي تجبر أحدًا على البحث عن الأصل قد ألغت التوفير بصمت.

التكلفة والسرعة والبيانات

• التسعير لكل استدعاء، فتكبر الفاتورة مع الحجم. قدّر الحجم الشهري وحجم كل طلب قبل البناء، لا بعد أول فاتورة.
• خزّن مؤقتًا العمل المتكرر، ووجّه الحالات السهلة إلى نماذج أصغر وأرخص. فمعظم الحجم حالات سهلة.
• حدد ميزانية لزمن الاستجابة. الميزة التي تستغرق ثواني كثيرة داخل شاشة مزدحمة لن تُستخدم، مهما كانت إجاباتها جيدة.
• قرر أي البيانات يمكن أن تغادر بنيتك التحتية، واحذف ما لا داعي لإرساله. فالبيانات الشخصية داخل الموجّه تبقى بيانات شخصية بموجب قانون DPDP الهندي.
• راجع شروط المزوّد بشأن الاحتفاظ بالبيانات والتدريب. شروط واجهات API للمؤسسات تستثني عمومًا التدريب على البيانات المرسلة؛ وحيث لا يكفي ذلك، يمكن تشغيل نموذج مفتوح الأوزان على خوادمك أنت.

مشروع أول معقول

اختر مهمة واحدة متكررة ومنخفضة المخاطر وسهلة التحقق. قراءة فواتير الموردين إلى قيد شراء يعتمده شخص مثال جيد: الحجم حقيقي، والخطأ يُكتشف عند الاعتماد، والوقت الموفر سهل القياس. ابنِ مجموعة التقييم، وأطلقها خلف البوابة، وانظر إلى الأرقام بعد شهر.

إن كانت جيدة، فالمهمة التالية أسهل في التبرير وأسرع في البناء، لأن عادة التقييم وشاشة المراجعة موجودتان بالفعل. وإن لم تكن، فقد تعلمت ذلك بتكلفة زهيدة - وأحيانًا يكون ما تتعلمه أن المشكلة كانت نموذجًا ورقيًا سيئ التصميم، لم يكن يحتاج إلى أي نموذج ذكاء اصطناعي أصلًا.