מה השאלה שנשאלת לפני שבונים מוצר AI
פראניט דוטה בנה מודלים של AI ב-Google DeepMind, וכיום הוא מייסד שותף ומנכ"ל של Pomo, חברה שבונה סוכני AI לצמיחה עבור מותגים. יובל פסוב אירח אותו בפרק השלישי של הפודקאסט שלו, והשאלה המרכזית שעלתה שם פשוטה בצורה מטעה.
לפני שבונים משהו, שואלים: האם המודל הבא יחזק אותנו. אם התשובה חיובית, כל שחרור חדש של מודל עובד לטובת המוצר, וכל קפיצה טכנולוגית היא רוח גבית. אם התשובה שלילית, זו לא בשורה רעה אלא מפה: היא מצביעה בדיוק על המקום שדורש מיקוד.
איך הופכים AI למבקר האישי שלכם
דוטה מתאר שימוש נוסף, מעשי ומיידי. הוא מזין למודל תמלילים של הפגישות שלו, ומבקש ניתוח של מה שהיה אפשר לעשות טוב יותר.
הפרט שקובע כאן הוא ההוראה. הוא מנחה את המודל להיות חד ובונה, ולא מנומס. בלי ההנחיה הזו התשובות נוטות להיות מאשרות ומרגיעות, ולכן חסרות ערך. זה תרגול שכל אחד יכול להתחיל היום בלי תשתית מיוחדת.
למה גם מהנדס DeepMind מחליט לפי אינטואיציה
ההפתעה בשיחה לא היתה טכנולוגית. אדם שבנה מודלים באחת ממעבדות המחקר המובילות בעולם מקבל חלק ניכר מההחלטות שלו על בסיס תחושת בטן.
זו נקודה שכדאי לשים לב אליה, במיוחד בארגונים שמצפים מ-AI לספק ודאות מלאה. בשלבים מוקדמים אין מספיק נתונים, וניסיון מצטבר עדיין מכריע. הכלים משנים את קצב העבודה, לא את הצורך בשיפוט אנושי.
מה זה אומר לארגונים שבונים על AI
שלוש המסקנות מתחברות לעמדה אחת. ראשית, כדאי לבנות במקומות שבהם התקדמות המודלים מגדילה את הערך שלכם במקום לצמצם אותו. שנית, פידבק איכותי כבר זמין לכל מי שמוכן לבקש אותו בצורה נכונה. ושלישית, שיפוט אנושי נשאר חלק מהמשוואה גם אצל מי שמבין את הטכנולוגיה לעומק.