أب يصنع عدّاد وحدات الخبز مجانًا من الصور: 3000 مستخدم خلال 17 يومًا

قبل كل وجبة، يحتاج المصاب بالسكري من النوع الأول إلى تقدير كمية الكربوهيدرات في طبقه، وتحويلها إلى وحدات خبز، ثم حساب جرعة الإنسولين انطلاقًا من ذلك. في البيت تساعد الموازين والجداول. أما في المدرسة وعند الأصدقاء وفي المقهى فلا وجود لها، ويضطر المرء إلى تقدير المعكرونة مع كفتة اللحم بالعين. ومن هذه المعاناة اليومية بدأت القصة التي رواها المؤلف على موقع هابر.

ما المشكلة التي يحلّها التطبيق

عدّادات وحدات الخبز الجاهزة موجودة، لكن أهم ما فيها، أي التعرّف على الطعام من الصورة ومسح الباركود، يكون عادةً مدفوعًا. والخدمات الغربية تتطلب بطاقة مصرفية أجنبية ولا تكاد تعرف المنتجات الروسية: لا أنواع الخبز عندنا ولا السلع المعتادة في المتاجر. قرر المؤلف أن يصنع تطبيقه الخاص: مجانيًا، بلا تسجيل، مع سجل محفوظ على الهاتف فقط. وفي موضوع طبي، هذا خيار مهم في تصميم المنتج: فالمستخدم لا يحتاج إلى تسليم بياناته الصحية إلى خادم.

المسار بسيط للمستخدم: يصوّر الطبق، فيحصل على تقدير للكربوهيدرات ووحدات الخبز، ثم يسجّله في السجل. يحدد النموذج الأطباق من الصورة ويقدّر الحصص، وبعد ذلك تعمل حسابات عادية.

ماذا تقول الأرقام

نُشرت النسخة الأولى في 20 أكتوبر. وخلال 17 يومًا فُتح التطبيق على نحو 11800 جهاز، أي نحو 700 في اليوم. وحسب شيئًا ما مرة واحدة على الأقل نحو 3000 شخص. وهذا يقارب ربع من فتحوا التطبيق، وبالنسبة لأداة متخصصة بلا إعلانات تبدو نسبة التحويل هذه جيدة.

في اليوم العادي يستخدم التطبيق نحو 400 شخص ويتم التعرّف على نحو 800 صورة، أي صورتان لكل شخص. وهذا يشبه سيناريو حقيقيًا: الفطور والغداء، لا فضولًا عابرًا. وهذا التكرار بالذات يجعل تكلفة عملية التعرّف الواحدة السؤال الرئيسي لأي منتج مجاني. فإذا كان كل استدعاء للنموذج يكلّف مالًا، والمستخدم لا يجب أن يدفع، فيجب حساب المعادلة قبل الإطلاق لا بعده. ويعد المؤلف بأن يوضّح كم يكلّف ذلك عمليًا. أما الأرقام نفسها فلم ترد في الإعلان، وهي موجودة في المقال الكامل.

أين المشكلة

يحذّر المؤلف بصراحة من أن الذكاء الاصطناعي يخطئ، ويحلل هذه الحالات بشكل منفصل. وبالنسبة لمهمة مرتبطة بالإنسولين فهذه نقطة حاسمة. فمن صورة واحدة لا يمكن تحديد ما بداخل الطبق بدقة: كم زيتًا في الطبق الجانبي، وهل في الصلصة سكر، وما سماكة الكفتة، وما المخفي تحت الجبن. خطأ بنسبة 20–30% في الحصة مقبول في عدّاد سعرات عادي. أما في حساب جرعة الإنسولين فقد يكون خطيرًا.

النقطة الصريحة الثانية: كُتبت الشيفرة بمساعدة مساعد ذكاء اصطناعي، وبعض القرارات اتُّخذت بروح «بسرعة وتعمل». وهذا النهج مبرَّر للنسخة الأولى، لكن له حدودًا في السياق الطبي، ويعد المؤلف بالحديث عن ذلك أيضًا.

ما الذي يمكن استخلاصه

استنتاجات عملية لمن يصنعون منتجات مشابهة على نماذج متعددة الوسائط:

• ابدأوا بمشكلة ضيقة وواضحة، كما هنا: المشكلة مألوفة للمؤلف شخصيًا، والمنافسون يعالجونها بمقابل مادي ولا يعرفون المنتجات المحلية.
• التخزين المحلي للبيانات وغياب التسجيل يخفضان عتبة الدخول ويزيلان جزءًا من المخاطر القانونية.
• احسبوا تكلفة كل استدعاء للنموذج مع التكرار المتوقع للاستخدام. صورتان لكل شخص يوميًا مع آلاف المستخدمين تتحولان سريعًا إلى فاتورة ملحوظة.
• في المنتجات القريبة من الصحة، اعرضوا النتيجة كتقدير لا كدليل للعمل. يجب أن يفهم المستخدم أن قرار الجرعة يبقى له وللطبيب.

الخلاصة: هذا ليس اختراقًا علميًا، بل مثال جيد على كيف يصنع مطوّر واحد مع مساعد ذكاء اصطناعي خلال أسبوعين منتجًا متخصصًا مفيدًا ويحصل على آلاف المستخدمين. وأهم التفاصيل، أي تكلفة التعرّف والأخطاء النموذجية للنموذج، تستحق القراءة في المقال الأصلي. فهي التي تبيّن هل يصمد مثل هذا النموذج أمام الحمل الحقيقي.