مُقدِّر تكاليف بلا ذكاء اصطناعي: قواعد برمجية رصدت 310 ملاحظات في خمسة تقديرات تكلفة

يحمل المنتج اسم «مُقدِّر التكاليف بالذكاء الاصطناعي»، لكن الشبكة العصبية فيه لم تحتسب حتى الآن أي روبل. سلّمت شركة موسكوية لترميم الشقق وتشطيبها المطوّر خمسة تقديرات تكلفة عمل، وأصدر النظام بشأنها 310 ملاحظات. وأغلى ما وجده أن الإجمالي في أحد التقديرات منخفض بمقدار 515 786 ₽. جميع الملاحظات جاءت من كود قائم على القواعد. وروى المؤلف تفاصيل المشروع على Habr.

ما الذي رصده النظام

جرت التشغيلات في الفترة من 16 إلى 21 أغسطس 2026. ويستدرك المؤلف فورًا بشأن أكبر الاكتشافات: فقد اكتُشف النقص البالغ 515 786 ₽ أثناء فحص التقديرات قبل إعداد المواصفات الفنية، أما القاعدة الخاصة به فكتبها لاحقًا. وبحسب قوله، لم يكن الكود هو ما كشفه هنا، بل القراءة المتأنية.

لكن هناك رقمًا آخر أكثر إثارة للاهتمام. فقد أعدّ المؤلف أثناء الفحص قائمة مرجعية بالأخطاء، وأصدر النظام 51 ملاحظة مؤكدة لم تكن في هذه القائمة. وهذه نتيجة لافتة لمجموعة قواعد حتمية (deterministic): اكتُشفت الأخطاء أولًا يدويًا، ثم أعادت القواعد إنتاجها، وعثرت على جزء مما فاتَ الإنسان.

أين تقع الشبكة العصبية في المشروع

طبقة الذكاء الاصطناعي مكتوبة ومغطاة بالاختبارات، لكن على بديل تجريبي (stub) فقط. ولم تُشغَّل على نموذج حي لسببين: لا يوجد مفتاح وصول، والعميل هو من يختار المنصة. وقد سلّم المؤلف النسخة العاملة بالفعل، وهي تعمل دون اتصال بالإنترنت.

وهذه النقطة الأخيرة تستحق الانتباه. فتقديرات الشركة تبقى داخل نطاقها الداخلي، ولا يُطرح بعدُ سؤال نقل البيانات إلى خدمة خارجية. هذا استنتاجنا نحن، ولم يصغه المؤلف صراحةً.

أما المشروع الثاني للمؤلف فهو أكثر صرامة. إنه مُهيّئ قياسات (configurator) لخدمة تُعدّ مخططات لكبائن الاستحمام الزجاجية حسب الطلب، وليس فيه شبكة عصبية على الإطلاق.

ومع ذلك عمل النموذج في المشروعين، لكن في مرحلة التطوير. فقد كتب الكود، وحلّل ملف Excel الخاص بالعميل، وطابق الملاحظات مع بنود التقديرات. ولا يُدخله المؤلف في المنتج نفسه إلا حيث لا غنى عنه.

أرقام المشروع

• 5 تقديرات تكلفة عمل لشركة موسكوية لترميم الشقق وتشطيبها
• 310 ملاحظات خلال تشغيلات 16–21 أغسطس 2026
• 515 786 ₽ — أكبر نقص مكتشف في إجمالي تقدير تكلفة واحد
• 51 ملاحظة مؤكدة إضافية خارج القائمة المرجعية
• 0 ملاحظات من الشبكة العصبية: كلها صادرة عن كود قائم على القواعد
• طبقة الذكاء الاصطناعي اختُبرت على بديل تجريبي (stub) فقط

ما الذي يمكن الاستفادة منه عمليًا

تسلسل الخطوات هنا قابل للتكرار. ابدأ بفحص المستندات الفعلية للعميل يدويًا وأعدّ قائمة مرجعية بالأخطاء. ثم اكتب القواعد وتحقّق منها بالمقارنة مع هذه القائمة. واستعن بالنموذج حيث يتعذّر صياغة قاعدة. وبهذا يحصل العميل على نتيجة قابلة للتحقق، ولا تظهر تكاليف الرموز (tokens) ومخاطر تسرّب البيانات إلا عند وجود حاجة حقيقية.

والقيود واضحة أيضًا. العينة صغيرة: خمسة تقديرات لشركة واحدة. والأرقام أوردها المؤلف نفسه، ولا يوجد تحقق مستقل. ولا يوجد نموذج حي في المنتج حتى الآن، ولذلك يتعذّر مقارنة النسخة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بتلك التي لا تستخدمه. وحين يختار العميل المنصة ويتوافر المفتاح، سيصبح السؤال الرئيسي مختلفًا: هل سيجد النموذج شيئًا يتجاوز الـ310 ملاحظات، أم سيضيف إنذارات كاذبة فحسب.