Când să adăugați funcții AI în aplicația dvs. — și când să renunțați

Acum există o presiune tăcută asupra fiecărui deținător de produs să lipească AI peste orice construiește. Investitorii întreabă despre asta. Concurenții îl pun în titluri. Un membru al consiliului redirecționează un articol. Și astfel o aplicație perfect bună capătă o iconiță sclipitoare și o casetă de chat pe care nimeni nu a cerut-o și pe care aproape nimeni nu o folosește. Funcția e lansată, comunicatul de presă iese, iar peste șase luni graficele de utilizare sunt plate. Întrebarea nu a fost niciodată dacă <em>puteați</em> adăuga AI. Ci dacă ar trebui.

Îmi câștig existența construind software și funcții AI pentru întreprinderi mici și mijlocii, ceea ce înseamnă că am un stimulent financiar să vă spun să adăugați AI peste tot. Voi face exact opusul. Cel mai valoros lucru pe care vi-l pot oferi este o cale de a vă da seama — înainte de a aloca buget — dacă o funcție AI își va duce discret greutatea sau va putrezi discret. Pentru că modul de eșec aici nu e dramatic. Funcțiile AI rareori explodează. Pur și simplu stau acolo, nefolosite și neiubite, costându-vă bani la fiecare apel de API și puțină credibilitate de fiecare dată când un utilizator le atinge și pleacă.

Acest ghid este cadrul pe care îl folosesc cu adevărat în acele discuții. Fără cuvinte la modă, fără nume de modele trendy, fără a pretinde că un model de limbaj e răspunsul la o întrebare pe care nu ați pus-o încă. Doar o cale practică de a decide ce își are locul în aplicația dvs., ce își are locul în cod simplu și ce își are locul la coș.

De ce eșuează discret majoritatea funcțiilor AI lipite la grabă

Când o funcție AI cade într-un produs mic, aproape niciodată nu cade fiindcă modelul nu a fost destul de inteligent. Cade fiindcă funcția a fost aleasă din motive greșite. Cineva a vrut să aibă AI, în loc să vrea să rezolve un lucru anume și dureros care se întâmpla să aibă nevoie de AI. Tehnologia era scopul, iar problema utilizatorului o idee venită ulterior. Utilizatorii o miros instantaneu.

Al doilea eșec frecvent e mai subtil: funcția rezolvă o problemă reală, dar o problemă pe care codul simplu ar fi putut-o rezolva mai ieftin și mai fiabil. Un buton etichetat „cu AI” care doar sortează o listă după dată este o povară, nu o funcție. Ați luat ceva determinist, l-ați făcut mai lent, mai scump și uneori greșit, iar apoi ați făcut reclamă degradării. Utilizatorii observă și asta.

Al treilea eșec e încrederea. Funcțiile AI sunt probabilistice — au dreptate de cele mai multe ori și greșesc cu aplomb uneori. Dacă plasați una într-un flux în care un răspuns greșit e costisitor și utilizatorul nu are cum să-l prindă, nu ați adăugat o funcție, ați pus o mină. Vestea bună e că toate cele trei moduri de eșec sunt previzibile, ceea ce înseamnă că se pot evita. Trebuie doar să puneți întrebările corecte înainte de a începe, nu după ce lansați.

Testul sincer: e cu adevărat o problemă de AI?

Iată cel mai util filtru pe care îl cunosc. Pentru orice funcție pe care sunteți tentat să o faceți „inteligentă”, întrebați: sarcina urmează reguli fixe sau cere înțelegerea unei intrări umane, dezordonate? Dacă sarcina urmează reguli — sortează după asta, calculează aia, trimite un memento cu două ore înainte — vreți cod simplu. E mai ieftin, mai rapid, complet previzibil și nu halucinează niciodată. A-l numi AI e doar marketing scump.

AI își câștigă locul acolo unde intrarea e cu adevărat dezordonată și de formă umană: text liber pe care regulile nu îl pot anticipa, imagini, vorbire, documente în o sută de aspecte diferite, limbaj care trebuie înțeles, nu doar potrivit. Acestea sunt lucrurile care înainte erau imposibil de automatizat. Dacă funcția dvs. trăiește acolo, AI nu e un truc — e singura cale practică de a o construi. Iscusința stă în a deosebi sincer cele două categorii, mai ales când există presiune să numești totul AI.

Unde își are AI cu adevărat locul într-o aplicație

Să fim concreți. După ani de construit așa ceva, o listă scurtă de tipare continuă să-și dovedească valoarea — nu pentru că sunt la modă, ci fiindcă sarcina de bază ține cu adevărat de înțelegerea unei intrări nestructurate. Acestea sunt funcțiile la care utilizatorii chiar revin.

• Transformarea textului liber în date structurate — citirea unui e-mail divagant de la client și extragerea comenzii, a adresei, a termenului-limită.
• Schițarea unei prime versiuni — un răspuns, un rezumat, o descriere — pe care apoi o editează un om, în loc ca AI-ul să o trimită nesupravegheat.
• Căutare care înțelege sensul, nu doar cuvintele-cheie, astfel încât utilizatorii găsesc documentul potrivit chiar dacă îl formulează altfel decât l-ați arhivat.
• Clasificarea sau direcționarea unui val de elemente sosite — tichete de suport, e-mailuri, încărcări — astfel încât lucrul potrivit să ajungă la locul potrivit.
• Extragerea informațiilor din documente și imagini: facturi, bonuri, formulare, fotografii din teren.
• Asistență conversațională peste propriile date, unde un utilizator pune o întrebare simplă și primește un răspuns ancorat în conținutul dvs.

Observați tiparul. În fiecare dintre acestea, intrarea e imprevizibilă și umană, iar o mică doză de greșeală e tolerabilă fiindcă există un om în buclă sau costul unei erori e mic. Acea combinație — intrare dezordonată, mize iertătoare — e casa firească a unei funcții AI. Când găsiți o sarcină care se potrivește ambelor jumătăți, probabil ați găsit o funcție care merită construită.

Unde e bine să lăsați AI în pace

La fel de important e să știți unde să nu apelați la AI, fiindcă plasarea greșită nu doar irosește bani — erodează activ încrederea pe care produsul dvs. a câștigat-o. Unele sarcini par tentante și se dovedesc capcane.

Există și un cost mai tăcut. Fiecare funcție AI e ceva ce acum trebuie să monitorizați, să evaluați și să plătiți la fiecare apel. Trei funcții AI în care utilizatorii dvs. au încredere valorează mai mult decât zece care vă fac uneori de râs. Un model care greșește în fața unui client în momentul nepotrivit poate spulbera un an de credibilitate clădită cu grijă. Cumpătarea aici nu e timiditate — e simț al produsului.

O hartă rapidă: construiește, renunță sau fă-o mai târziu

Ca să fie mai puțin abstract, iată cum tind să iasă câteva idei comune de tip „hai să adăugăm AI” odată trecute prin testul de mai sus. Tratați-o ca pe o setare implicită rezonabilă cu care să vă contraziceți, nu ca pe literă de lege.

Forma tabelului e lecția. Da-urile se grupează acolo unde intrarea e dezordonată și mizele sunt iertătoare. Nu-urile se grupează acolo unde sarcina e de fapt bazată pe reguli sau unde un răspuns greșit doare și nimeni nu verifică. Dacă vă puteți plasa ideea sincer pe acea grilă, ați luat deja cea mai mare parte a deciziei.

Momentul: chiar și o funcție AI bună poate fi adăugată prea devreme

Uneori funcția se potrivește cu adevărat, iar răspunsul rămâne totuși nu încă. Funcțiile AI au o condiție prealabilă vicleană pe care fondatorii o subestimează: sunt la fel de bune ca datele și fluxul de lucru pe care se sprijină. O căutare semantică peste documentele dvs. e minunată — odată ce documentele sunt cu adevărat organizate. Un asistent care răspunde la întrebări despre produsul dvs. e genial — odată ce conținutul produsului nu mai e o harababură contradictorie. AI amplifică tot ce e construit dedesubt, inclusiv haosul.

Așa că, înainte de a adăuga stratul inteligent, asigurați-vă că stratul plictisitor de dedesubt e solid. Dacă aplicația de bază încă își caută echilibrul, a turna timp de inginerie într-o funcție AI înseamnă de regulă a împrumuta din contul greșit. Adevărul nespectaculos e că cel mai bun moment de a adăuga AI e adesea după ce ați pus la punct fundamentele — când aveți utilizatori reali, date reale și o durere clară și repetitivă pe care AI e unic poziționat să o înlăture.

Cum să adăugați o funcție AI fără regrete

Să zicem că ați găsit o funcție care trece testul: intrare dezordonată, mize iertătoare, fundație solidă dedesubt, o durere reală de înlăturat. Bine. Acum vine partea în care echipele fie construiesc ceva durabil, fie ceva ce vor smulge discret la anul. Tratați-o ca pe un experiment atent, nu ca pe o lansare.

1. 1
   Scrieți sarcina într-o singură propoziție

   „Asistentul citește un e-mail sosit și completează formularul de comandă, pe care un om îl confirmă.” Dacă nu puteți scrie acea propoziție, funcția nu e gata — încă sunteți îndrăgostit de tehnologie, nu de sarcină.
2. 2
   Păstrați la început un om în buclă

   Lăsați AI-ul să schițeze, să sugereze sau să precompleteze — și lăsați o persoană să aprobe. Veți afla unde e fiabil și unde nu înainte de a-i încredința vreodată să acționeze singur, dacă o faceți vreodată.
3. 3
   Decideți ce se întâmplă când greșește

   Funcțiile probabilistice au nevoie de un eșec elegant. Cum observă utilizatorul? Cum corectează? O funcție AI fără o cale vizibilă de „anulare” sau „nu e corect” e o funcție în care nu vă puteți încrede în producție.
4. 4
   Măsurați utilizarea, nu noutatea

   Urmăriți dacă oamenii chiar o folosesc după prima săptămână și dacă economisește timpul promis. O funcție care țâșnește la lansare și apoi se aplatizează vă spune ceva. Ascultați.
5. 5
   Fiți dispus să o eliminați

   Dacă cifrele spun că nu își merită locul, tăiați-o. Un produs mai mic care face câteva lucruri fiabil bate unul umflat, presărat cu funcții AI pe care nu le atinge nimeni.

Firul care străbate toate cele cinci etape e umilința față de greșeală. Codul simplu fie funcționează, fie are un bug pe care îl reparați. AI are dreptate de cele mai multe ori și greșește uneori, pentru totdeauna — asta e natura lui, nu un defect pe care îl puteți peticirepara. Proiectați funcția în jurul acestei realități și devine un atu. Pretindeți că AI are mereu dreptate și ați construit mina despre care am vorbit mai devreme.

Tabloul mai larg: AI e un instrument, nu o strategie

Faceți un pas îndărăt suficient de departe și toată întrebarea devine mai simplă. AI e un instrument, așa cum o bază de date sau o bară de căutare e un instrument. Nu construiți un produs în jurul faptului de a avea o bază de date; folosiți o bază de date acolo unde face produsul mai bun. Aceeași cumpătare vă servește bine aici. Companiile care obțin valoare reală din AI nu sunt cele care au adăugat cel mai mult — sunt cele care l-au adăugat exact în acele puține locuri unde înlătură o fricțiune autentică, și au rezistat peste tot în rest.

Acea cumpătare e, de altfel, ceea ce face ca AI-ul pe care chiar îl adăugați să pară impresionant. Când fiecare ecran are un asistent făcut pe jumătate, niciunul nu pare special. Când o singură funcție citește discret e-mailul unui client și economisește echipei dvs. zece minute de fiecare dată, oamenii și-o amintesc. Mai puține, mai ascuțite, cu adevărat utile — aceasta e versiunea de AI care merită construită și e versiunea pentru care utilizatorii dvs. chiar vă vor mulțumi.

Întrebări frecvente