وكلاء الذكاء الاصطناعي: لماذا تنجح المهمة الصغيرة
طلبت من الذكاء الاصطناعي "تنظيم عملية إعداد عروض الأسعار في الشركة" فعاد إليك بوحش من اثنتي عشرة خطوة لا يفهمه أحد. ثم جرّبته، فأخفق في ثلاثة أماكن مختلفة، والآن لا تعرف أي جزء تصلحه. هذه أكثر مشكلة شائعة مع وكلاء الذكاء الاصطناعي اليوم، ونادرًا ما يكون النموذج هو السبب. السبب هو حجم الطلب.
أرى هذا كل أسبوع في مشاريع العملاء. الشخص لا يستخدم الأداة الخطأ. هو يقدّم طلبًا كبيرًا جدًا لدرجة أن أحدًا لن ينجح فيه من أول مرة، إنسانًا كان أو آلة.
لماذا يخطئ وكلاء الذكاء الاصطناعي في المهام الكبيرة
تخيّل موظفًا جديدًا في يومه الأول. تقول له: "اهتم بالشؤون المالية". سيفعل شيئًا ما. غالبًا خطأ. ليس لأنه غبي، بل لأن "اهتم بالشؤون المالية" ليست تعليمة، بل أمنية.
وكلاء الذكاء الاصطناعي يعملون بنفس الطريقة، مع فارق مهم: هم لا يقولون أبدًا "لم أفهم". هم يسلّمون دائمًا. وبثقة. حتى حين يخترعون.
وهناك الجانب الحسابي، وهو ما لا يذكره أحد. إذا كانت كل خطوة في مهمة لديها احتمال 95% للنجاح، والمهمة فيها 10 خطوات، فاحتمال نجاح كل شيء هو 0.95 مرفوعًا للأس 10. النتيجة 60%. مع 20 خطوة، ينزل إلى 36%.
بعبارة أخرى: ذكاء اصطناعي ينجح تقريبًا دائمًا في كل خطوة منفردة يخطئ في أغلب المرات حين تربط خطوات كثيرة معًا. النموذج لم يسوء. هذه مجرد حسابات.
وكيل الذكاء الاصطناعي لا يفشل لأنه غبي. يفشل لأنه تلقّى طلبًا كبيرًا جدًا لدرجة أن أحدًا لن ينجح فيه من أول مرة.
ما الذي يتغير عندما تقسّم العمل إلى أجزاء
سأعطيك حالة واقعية، من عميل يعمل في صيانة المباني.
الطلب الأصلي كان: "ابنِ وكيلًا يستقبل طلب العميل على واتساب ويحلّه". وداخل كلمة "يحلّه" كان هناك: فهم المشكلة، تصنيف درجة الاستعجال، التحقق من وجود عقد نشط للعميل، معرفة أي فني متاح، الجدولة، إبلاغ العميل، والتسجيل في النظام.
سبعة أشياء. النسخة الأولى كانت تعمل في حوالي 40% من الطلبات. في الـ 60% الباقية، كانت تحدد الفني الخطأ، أو تحجز موعدًا لعميل متأخر عن السداد، أو ببساطة لا ترد.
قسّمناها إلى ثلاث مراحل منفصلة، لكل واحدة مدخل ومخرج محددان:
- المرحلة 1: قراءة الرسالة وإعادة ملخص منظّم (نوع المشكلة، العنوان، درجة الاستعجال من 1 إلى 3). هذا فقط.
- المرحلة 2: بهذا الملخص الجاهز، مراجعة العقد والتوفر. تعيد قائمة بالمواعيد الممكنة، أو سببًا يمنع ذلك.
- المرحلة 3: التأكيد مع العميل والتسجيل.
كل مرحلة تصبح طلبًا صغيرًا، بإجابة يمكن فحصها. إذا صنّفت المرحلة 1 درجة الاستعجال بشكل خاطئ، ترى ذلك فورًا في الملخص، قبل أن يُستدعى أي فني.
نسبة النجاح بعد التغيير: 89% من الطلبات تسير دون تدخل. الـ 11% الباقية تتوقف عند المرحلة التي فشلت، والخطأ ظاهر، وشخص ما يحلّه في دقيقتين.
المكسب لم يكن نموذجًا أفضل. كان نفس النموذج يتلقى طلبات يستطيع تنفيذها.
كيف تعرف أن مهمتك كبيرة أكثر من اللازم
هناك اختبار بسيط. اكتب ما تريد من الوكيل أن يفعله. ثم احسب كم قرارًا عليه أن يتخذ.
إذا كانت أكثر من قرارين أو ثلاثة، فهي كبيرة. قسّمها.
اختبار آخر، أكثر مباشرة: هل تستطيع النظر إلى المخرج وتقول خلال خمس ثوانٍ إنه صحيح أم خطأ؟ إذا كانت الإجابة "أحتاج إلى التحقق"، فالجزء كبير. المخرج الجيد يمكن فحصه فورًا.
علامات تدل على أنك تجاوزت الحد:
- التعليمة فيها "ثم بعد ذلك" أكثر من مرتين.
- لا تستطيع وصف النتيجة المتوقعة في جملة واحدة.
- حين يخفق، لا تعرف أين بدأ الخلل.
- أعدت كتابة الطلب أربع مرات وكل نسخة تنهار في مكان جديد.
الأخيرة هي الأخطر. تظل تعدّل نص الطلب ظنًا منك أنها مسألة كلمات. ليست كذلك. إنها مسألة بنية.
خطوات عملية لتطبيق هذا في عملك
لا تحتاج إلى أداة جديدة. تحتاج إلى منهج. افعل هكذا:
1. اكتب العملية كما تحدث اليوم، بالبشر. دون التفكير في الذكاء الاصطناعي. فقط الخطوات الحقيقية. من يفعل ماذا، وبأي ترتيب، وبأي معلومة في يده.
2. حدد أين يحتاج أحدهم إلى اتخاذ قرار. كل قرار هو حدّ طبيعي. هناك تقطع.
3. عرّف ما يدخل وما يخرج من كل جزء. هذا الأهم وهو ما يتخطاه أغلب الناس. "يدخل: رسالة العميل. يخرج: JSON فيه النوع والعنوان ودرجة الاستعجال." ملموس. قابل للفحص.
4. أتمِت جزءًا واحدًا فقط. الأكثر إزعاجًا وتكرارًا، يُفضّل. شغّله لأسبوعين مع شخص يراقب.
5. بعد ذلك فقط شغّل التالي. وهكذا.
الخطوة الخامسة هي حيث يتعثر الجميع تقريبًا. إغراء تشغيل كل شيء دفعة واحدة هائل، خصوصًا بعد أن يعمل الجزء الأول بشكل جميل. تمهّل. كلفة اكتشاف خطأ في المرحلة 4 بعد أن تكون المراحل 1 إلى 3 قد نُفذت أكبر بكثير من صبر انتظار أسبوعين.
"لكن ألا أفقد بذلك سحر الذكاء الاصطناعي؟"
هذا الاعتراض يظهر دائمًا، وهو منطقي. الوعد الذي يُباع في كل مكان هو العكس تمامًا: قل ما تريد، والذكاء الاصطناعي يحل كل شيء وحده.
لكن عمليًا أنت لا تريد سحرًا. تريد قابلية تنبؤ. السحر ممتاز في فيديو العرض التقديمي وسيئ جدًا صباح الثلاثاء حين يتصل العميل سائلًا لماذا لم يحضر الفني.
ما تخسره بالتقسيم إلى أجزاء: الشعور بامتلاك خادم آلي.
ما تكسبه: أن تعرف بالضبط أين توقف حين يتوقف، وأن تستطيع تبديل مرحلة دون المساس بالباقي، وأن تشرح لفريقك كيف يعمل الأمر.
وهناك أيضًا ميزة عملية تتعلق بالتكلفة. المهام الصغيرة تستهلك معالجة أقل لكل استدعاء وتسمح باستخدام نماذج أرخص حيث لا حاجة إلى ذكاء زائد. تصنيف درجة استعجال طلب لا يتطلب أغلى نموذج في السوق. كتابة العرض التجاري ربما تتطلبه. حين يكون كل شيء كتلة واحدة، فأنت تدفع سعر الجزء الأصعب في كل الأجزاء.
الجزء الذي لا يحب أحد سماعه
تقسيم العمل إلى أجزاء يتطلب جهدًا أكبر في البداية. وقت أطول في رسم العملية، ونقاش أكثر حول ما تعيده كل مرحلة بالضبط، و"انظر كم هذا رائع" أقل في الأسبوع الأول.
في المقابل، يتوقف العمل عن الاعتماد على الحظ.
أفضّل تسليم وكيل يفعل ثلاثة أشياء جيدًا ويتوقف بوضوح عند الرابع، على وكيل يعد بسبعة وينجح في أربعة دون أن يخبرك أيها. الثاني يبهر أكثر في الاجتماع. الأول هو الذي يظل يعمل بعد ستة أشهر.
وهذا ما يفصل الأتمتة عن مسرح الأتمتة: الثاني يعمل في العرض التقديمي، والأول يعمل حين لا تكون تراقب.
إذا كانت لديك عملية متكررة سئمت من تنفيذها يدويًا وتريد تقييم من أين تبدأ التقسيم، أخبرني بما تفعله اليوم. عادةً أعطي رأيًا صريحًا عمّا يستحق الأتمتة وما لا يستحق.
ملخّص لـ LinkedIn
طلبت من الذكاء الاصطناعي "تنظيم العملية بالكامل" فعاد إليك بوحش من اثنتي عشرة خطوة ينهار في ثلاثة أماكن مختلفة. المشكلة نادرًا ما تكون في النموذج. المشكلة في حجم الطلب. إذا كانت كل خطوة تنجح 95% من المرات والمهمة فيها 10 خطوات، فاحتمال نجاح كل شيء هو 60%. مع 20 خطوة، ينزل إلى 36%. الذكاء الاصطناعي لم يسوء، هذه مجرد حسابات. عند عميل يعمل في صيانة المباني، قسّمنا وكيلًا من 7 خطوات إلى 3 أجزاء صغيرة، كل جزء بمدخل ومخرج قابلين للفحص. ارتفعت نسبة النجاح من 40% إلى 89%. نفس النموذج، طلب أصغر. اختبار سريع: إذا لم تستطع النظر إلى المخرج وتقول خلال 5 ثوانٍ إنه صحيح، فالجزء كبير أكثر من اللازم. هل لديك عملية متكررة سئمت من تنفيذها يدويًا؟ أخبرني ما هي وسأعطيك رأيي الصريح عمّا يستحق الأتمتة. #الذكاء_الاصطناعي #الأتمتة #وكلاء_الذكاء_الاصطناعي #الإنتاجية #التكنولوجيا