شرح Habr AI لماذا لا ينبغي لـ ChatGPT كتابة المواصفات الفنية لشركة من أجل تطبيق AI

الإغراء بإسناد الذكاء الاصطناعي ليس فقط تنفيذ الذكاء الاصطناعي، بل أيضا إعداد مواصفات تقنية يبدو منطقياً: سريع ورخيص وبدون مقابلات طويلة. لكن في هذه الخطوة بالذات، يحصل العمل غالباً على وثيقة جميلة الشكل لا ترتبط بشكل جيد بالمهمة الفعلية والعمليات وقيود الفريق.

لماذا النموذج لا يعمل

عندما يطلب المدير أو العميل من ChatGPT كتابة مواصفات لتنفيذ الذكاء الاصطناعي، يجمع النموذج عادة قالباً عاماً معقولاً. يحتوي على الكثير من الكلمات الصحيحة: تحليل البيانات، اختيار النموذج، الأمان، التكامل، مقاييس الجودة. المشكلة أن هذا النص يُبنى على الاحتمالية وليس على معرفة الشركة المحددة. لا يعرف كيف تُهيكل الموافقات، أين تقع البيانات، من يتحمل مسؤولية الدعم، وأي الحلول فشلت بالفعل داخل العمل. لهذا السبب، قد تبدو الوثيقة ناضجة لكنها تبقى فارغة على مستوى التنفيذ. غالباً ما تفتقد إلى الأولويات وحدود المشروع ومعايير القبول ووصف الاستثناءات. والأسوأ إذا كانت المواصفات مكتوبة من قبل شخص لا يفهم بالكامل المجال، والذكاء الاصطناعي يُغلّف هذه الثغرات بأسلوب رسمي فقط. النتيجة ليست وثيقة هندسية بل محاكاة مقنعة. هذا خطير منذ بداية المشروع.

ما المشاكل التي تظهر

تناقش المادة كيف أن توليد الذكاء الاصطناعي خطير بشكل خاص لمشاريع تنفيذ الذكاء الاصطناعي. هناك الكثير جداً من الاعتماديات هنا: جودة البيانات المصدر، القيود القانونية، تكاليف البنية التحتية، التكامل مع الأنظمة الداخلية، متطلبات قابلية تفسير النتائج. يُسهّل النص العام الزوايا الحادة تقريباً بشكل حتمي ويخلق وهماً بأن المهمة مأسسة بالفعل. هذا يعني أن المخاطر الحقيقية للمشروع تظهر متأخرة جداً، عندما تكون الأموال قد أُنفقت بالفعل جزئياً.

• تبقى الصيغ عامة جداً وتسمح بعشرات التفسيرات
• متطلبات البيانات وجودتها موصوفة بشكل سطحي
• مقاييس النجاح تُستبدل بمؤشرات أداء رئيسية مجردة بدون ربط بالعمل
• الجداول الزمنية والميزانية تبدو واقعية فقط على الورق
• مقارنة المقاولين بمثل هذه المواصفات تشوه الصورة، لأن الجميع يجيبون على طلب غامض

يؤثر هذا ليس فقط على مرحلة اختيار المقاول. إذا وزعت مواصفات ضعيفة على عدة فرق ثم طلبت من الذكاء الاصطناعي تقييم مقترحاتهم، تتسع الأخطاء. سيقارن النظام الإجابات بنفس القالب السطحي ويكافئ من التقطوا الكلمات الرسمية بشكل أفضل، وليس من فهموا المشكلة أعمق. في النتيجة، قد تختار مقاولاً بعرض تقديمي جميل وعمارة ضعيفة.

أين الذكاء الاصطناعي مفيد

هذا لا يعني إزالة الذكاء الاصطناعي من عملية إعداد المواصفات. له دور مفيد، لكنه دور مساعد. يمكن استخدام النموذج لتنظيم المعلومات المجمعة بالفعل: تحويل المقابلات مع العميل إلى مسودات أقسام، واقتراح قائمة بأسئلة التوضيح، المساعدة في فحص الثغرات المنطقية، توحيد المصطلحات.

أي أن الذكاء الاصطناعي جيد حيث تحتاج إلى معجل للعمل التحريري والتحليلي، وليس بديلاً عن التحقيق في المشروع. المنهج الفعال يبدو هكذا: أولاً، توثق الفريق يدوياً الهدف التجاري والعملية الحالية والقيود والبيانات المتاحة ومالكي الحل ومعايير النجاح. ثم يساعد الذكاء الاصطناعي في وضع هذا في شكل مفهوم، لكنه لا يحل محل خبرة خبراء المجال والمحللين والقائد التقني.

كلما كانت أخطاء التنفيذ أكثر تكلفة، زاد الخطر من إسناد النموذج صياغة المتطلبات الأولية دون مراجعة بشرية. وفقط بعد هذا يسلم النص إلى النموذج للمراجعة والتحرير.

ماذا يعني هذا

الاستنتاج الرئيسي بسيط: الذكاء الاصطناعي يمكنه تسريع إعداد المواصفات، لكنه لا يستطيع بمفرده أن يحدد بشكل موثوق ما الذي يجب تنفيذه وكيف سيعمل داخل منظمة معينة. إذا استخدمت النموذج كمؤلف للمتطلبات، يخاطر العمل بشراء ليس حلاً بل عدم يقين مُنسق بشكل جميل. خاصة في المشاريع حيث ستحتاج لاحقاً لتغيير العمليات والميزانيات ومسؤوليات الأشخاص. هذا هو ما يجعل مثل هذه الوثائق مكلفة بشكل خاص.