אני מטמיע AI לפרנסתי, ודווקא לכן חשוב לי להגיד: לא כל בעיה היא בעיה של AI. הטמעה במקום הלא נכון מבזבזת משאבים.
מתי עדיף לוותר
- אין מספיק נתונים או ידע להזין את המערכת.
- התהליך לא יציב, קודם מסדרים אותו, אז מאוטמטים.
- הנפח קטן מאוד, לפעמים פתרון ידני פשוט מספיק.
- רגישות גבוהה שדורשת שיקול דעת אנושי בלעדי.
הכלל
AI מגביר תהליך טוב, אבל מגביר גם בלגן. מתחילים מהמקום שבו יש כאב אמיתי ותשתית מתאימה.
איך יודעים
בשיחת אפיון קצרה אפשר לזהות אם AI מתאים, או שעדיף פתרון אחר. אני אומר את האמת, גם כשהיא "לא צריך".