مقال · ابدأ بالقرار

ابدأ بالقرار، ثم ابنِ الذكاء الاصطناعي

يستحق منتج الذكاء الاصطناعي مكانه عندما يساعد شخصاً على اتخاذ قرار مفيد والتصرف بناءً عليه.

بقلم أحمدرضا صمدي · ٢٥ سبتمبر ٢٠٢٦ · تحديث ١٠ أكتوبر ٢٠٢٦

عندما أقيّم فكرة منتج للذكاء الاصطناعي، أبدأ بسؤال تجاري: ما القرار الصعب اليوم، وما الذي يجعله أسهل؟

يمنح هذا السؤال نقطة انطلاق عملية لاستراتيجية المنتج وللهندسة معاً. فهو يحدد من يحتاج إلى النتيجة، وأي المعلومات مهمة، وما الذي يجب أن يفعله النظام إلى جانب تقديم إجابة.

ما القرار الذي ينبغي أن يساعد منتج الذكاء الاصطناعي شخصًا على اتخاذه؟

لنأخذ أداة افتراضية للبحث العقاري. عبارة «تحليل العقارات بالذكاء الاصطناعي» تترك كثيراً من خيارات المنتج دون حسم. أما «مساعدة المستثمر على تحديد العقارات التي تستحق مزيداً من الفحص» فهي أكثر تحديداً، إذ تحدد إجراءً ونقطة في سير العمل يمكن أن تساعد فيها معلومات أفضل.

يهم هذا التمييز لأن أداة البحث المفيدة قد تحتاج إلى عرض الأدلة الداعمة، وتسهيل المقارنة، وتحديد المعلومات الناقصة. أما الدرجة الواحدة فلا تغطي إلا جزءاً من هذه المهمة.

انطلق من القرار عائداً إلى الأدلة

بعد أن يتضح القرار، اسأل عن الأدلة التي يحتاجها الشخص لاتخاذه بمسؤولية. في هذا المثال قد تشمل الصور وتاريخ التقاطها وخصائص العقار ذات الصلة وحدود ما يمكن استنتاجه منها.

ثم اسأل هل البيانات اللازمة متاحة، وحديثة بما يكفي، ومناسبة لحالة الاستخدام. تنتمي هذه الأسئلة إلى المراحل المبكرة من تطوير المنتج، لأن إجاباتها قد تغيّر ما ينبغي أن يعد به المنتج.

صمّم الإجراء الذي يلي الإجابة

تصبح المخرجات مفيدة عندما تناسب الخطوة التالية. هل يضيف العميل الفرصة إلى قائمة مختصرة، أم يطلب معلومات إضافية، أم يرسل الحالة إلى مراجعة بشرية؟

هذا الإجراء يشكّل الواجهة والبنية التقنية. فهو يحدد المعلومات التي يجب الاحتفاظ بها، والتكاملات المهمة، والمواضع التي يحتاج فيها الشخص إلى مساءلة النظام أو تصحيحه.

كيف أقيّم سير العمل بأكمله في هذا المثال الافتراضي؟

بالنسبة لهذه الأداة الافتراضية، سأقيّم عدة أسئلة معاً:

• هل تعرض معلومات ذات صلة بقرار البحث؟
• هل يستطيع المستخدم فهم الأدلة وحدودها؟
• ما مقدار المراجعة المطلوب قبل الخطوة التالية؟
• ماذا يحدث عندما تكون المعلومات ناقصة أو يخطئ النظام؟
• هل تستحق قيمة هذه المساعدة تكلفة تقديمها؟

يمكن لمقياس أداء النموذج أن يساعد في الإجابة عن هذه الأسئلة، لكنه لا يجيب عنها كلها. يحتاج تقييم المنتج أيضاً إلى فحص تجربة الشخص الذي يستخدم النتيجة.

اختر أصغر التزام مفيد

أفضّل أن أعرّف المنتج الأولي حول قرار واحد نستطيع دعمه جيداً، بدلاً من تقديم وعد واسع يصعب تقييمه. يمنح النطاق المركّز الفريق طريقاً أوضح للتعلم من العملاء وتحديد ما سيُبنى بعد ذلك.

منهجي هو ربط قرار العميل والأدلة الداعمة وسير عمل المنتج والجهد الهندسي. وفي هذا الربط تتحول القدرة التقنية إلى عرض تجاري.

ضع المنهج موضع التطبيق

يحوّل الدليل التفاعلي قبل بناء الذكاء الاصطناعي هذه الأسئلة إلى موجز قرار تفاعلي. ولتطبيقات مرتبطة، اقرأ تكلفة الذكاء الاصطناعي لكل نتيجة مُتحقَّق منها وJev، نموذج القرار بالذكاء الاصطناعي.

للاطلاع على السياق المهني لاهتمامي بسير عمل البحث العقاري، انظر عملي في Appraiva. يظل المثال في هذا المقال افتراضيًا.

هذا المقال ترجمة للنسخة الإنجليزية المنشورة في ١٣ سبتمبر ٢٠٢٦.