AI أصبح جزءًا من العمل والحياة اليومية. بالنسبة للعديد من المستخدمين ، لم تعد مجرد أداة مؤقتة للإجابة على الأسئلة. يتم استخدامه الآن لكتابة التقارير الأسبوعية وتنظيم الوثائق وترجمتها وتلخيص المعلومات ومعالجة سير العمل ودعم اتخاذ القرار.
ولكن الاستخدام في العالم الحقيقي نادرًا ما يكون سلسًا مثل العرض التوضيحي.
يمكن أن يكون الوصول إلى الشبكة غير مستقر ، ولكن المهام لا يمكن أن تتوقف ببساطة. تظهر طلبات مماثلة بشكل متكرر ، ولكن غالبًا ما يحتاج المستخدمون إلى شرح المتطلبات نفسها مرارًا وتكرارًا. يمكن AI إكمال مهمة واحدة ، ولكنها غالبًا ما تفشل في تذكر التنسيق والنغمة وسير العمل وعادات العمل المفضلة للمستخدم بمرور الوقت.
ونتيجة لذلك ، يمكن أن يصبح التفسير المتكرر والتعديل المتكرر والسياق المفقود نوعًا جديدًا من تكلفة الإنتاجية.
لمواجهة هذه التحديات في العالم الحقيقي ، تقدم مجموعة Emdoor إيلين، مركز ذكي AI مصمم لتقديم تجربة AI أكثر استقرارًا وشخصية وطويلة الأجل.
تركز إيلين على إمكانيتين أساسيتين: أولاً ، تساعد في الحفاظ على توفر AI الأساسي عبر بيئات الشبكة المختلفة ، بحيث تكون المهام أقل عرضة للتوقف بسبب قيود الاتصال. ثانيًا ، يتعلم باستمرار من الاستخدام المتكرر ، ويحافظ على سير العمل المثبت وتفضيلات المستخدم حتى يصبح AI أكثر فائدة بمرور الوقت.
01 التوفر في وضع عدم الاتصال: حافظ على حركة المهام
دعم AI مستقر في بيئات العالم الحقيقي
أحد القيود الأكثر سهولة في التغاضي عن AI هو اعتماده على الوصول إلى الشبكة. بمجرد أن يترك المستخدم بيئة شبكة مثالية ، يمكن أن تنخفض قدرة AI بشكل حاد.
هذا الأمر مهم في العديد من السيناريوهات الحقيقية: الاتصالات غير المستقرة أثناء السفر للعمل ، الوصول المقيد في البيئات المكتبية ، مشكلات الشبكة المؤقتة أثناء المعارض ، أو الاتصال المحدود أثناء زيارات العملاء في الموقع. إذا كان AI يعتمد كليًا على السحابة ، فقد يصبح غير متاح في اللحظة التي يحتاجها المستخدمون أكثر من غيرها.
تتعامل آيلين مع هذا التحدي من خلال القدرة على طراز الجهاز. لا تحتاج المهام الأساسية عالية التردد ومحددة بوضوح إلى الاعتماد على الوصول السحابي في كل مرة. حتى في البيئات غير المتصلة بالإنترنت أو الشبكات الضعيفة أو الشبكات المقيدة ، يمكن لـ AI الاستمرار في تقديم الدعم الأساسي.
هذا ليس حول جعل AI تفعل كل شيء غير متصل. يتعلق الأمر بضمان بقاء المهام الأكثر شيوعًا والضرورية متاحة عندما لا تكون الظروف مثالية.
سيناريوهات الشبكة الضعيفة وغير المتصلة بالإنترنت
- تلخيص المستندات أثناء السفر التجاري.
- معالجة المواد الداخلية في شبكات محدودة.
- استمرار عروض المنتجات خلال المعارض.
- إكمال الكتابة الأساسية والتنظيم وتسجيل المهام عندما يكون الوصول إلى السحابة غير متوفر.
لماذا يهم
إن AI على الجهاز ذو قيمة ليس لأنه يظهر أعلى قدرة ممكنة ، ولكن لأنه يحمي الحد الأدنى من مستوى قابلية الاستخدام في بيئات العمل الحقيقية.
لا تركز إيلين فقط على الحد الأعلى لقدرة AI. كما أنها تركز على الحد الأدنى من قابلية الاستخدام في العالم الحقيقي.
عندما تكون الشبكة غير مستقرة ، تساعد القدرة على الجهاز في الحفاظ على تشغيل المهام الأساسية. عندما يكون الوصول السحابي متاحًا ، يمكن لقدرة الجانب السحابي دعم المهام الأكثر تعقيدًا وواسعة النطاق. من خلال التعاون بين الأجهزة السحابية ، لم يعد نظام الذكاء الصناعي محدودًا ببيئة تشغيل واحدة ، مما يمنح المستخدمين تجربة أكثر استقرارًا واستمرارًا عبر سيناريوهات مختلفة.
الرؤية العملية: لا ينبغي أن يعمل مساعد AI الموثوق به حقًا بشكل جيد فقط في ظل ظروف الشبكة المثالية. يجب أن تظل أيضًا مفيدة ومستقرة ومتاحة عندما يواجه المستخدمون قيودًا في العالم الحقيقي.
02 الاحتفاظ بالخبرة: إعادة استخدام ما يعمل بالفعل
AI لا ينبغي أن تبدأ من الصفر في كل مرة
لكي تتمكن AI من إنشاء قيمة طويلة الأجل ، يجب ألا تكمل مهمة واحدة فقط. يجب أن يفهم أيضًا كيف يفضل المستخدمون إكمال المهام.
في العمل اليومي ، العديد من المهام متكررة للغاية. غالبًا ما تظهر هياكل التقارير الأسبوعية ، وصيغ دقائق الاجتماعات ، ومعايير تنظيم المستندات ، ولهجة الترجمة ، ونمط الملخص ، وقواعد معالجة جدول البيانات ، وتركيز مراجعة الرموز ، وتفضيلات الإخراج مرارًا وتكرارًا.
هذه المتطلبات ليست دائمًا معقدة ، ولكن شرحها بشكل متكرر يستغرق وقتًا.
إجابة "إيلين" هي الاحتفاظ بالخبرة.
مع تفويض المستخدم ، يمكن أن تسجل إيلين مسارات تنفيذ المهام الناجحة ، بما في ذلك خطوات سير العمل وقواعد الإخراج وتفضيلات التنسيق وإجراءات المهام ومعايير المحتوى. مع استمرار المستخدمين في العمل مع إيلين ، يمكن أن تصبح هذه الأساليب المثبتة تدريجيًا مهارات شخصية قابلة لإعادة الاستخدام.
عندما يظهر طلب مماثل لاحقًا ، يمكن لـ إيلين استدعاء الطريقة الموجودة بدلاً من مطالبة المستخدم بشرح كل شيء من البداية.
سيناريوهات العمل
- تنظيم الوثائق.
- تقارير الاجتماعات.
- تجهيز جداول البيانات دفعة.
- مراجعة الرمز.
- أرشفة الملفات.
السيناريوهات اليومية و المجدولة
- تخطيط السفر.
- أرشفة الفواتير.
- الميزانية المنزلية.
- تذكير الدواء.
- عمليات فحص الأجهزة والملخصات الدورية.
يمكن أن تؤدي التعليمات البسيطة إلى تشغيل سير عمل بالكامل تم اختباره وتحسينه بالفعل.
هذا يعني أن AI لم يعد مجرد أداة تنتظر المطالبات. يمكن أن يصبح تدريجيًا مساعدًا يفهم عادات المستخدم ويحافظ على الأساليب الشخصية ويساعد على إعادة استخدام التجربة الناجحة.
03 تفضيل التعلم: الإخراج الذي يناسبك بشكل أفضل
بالإضافة إلى المهارات ، تركز إيلين أيضًا على تعلم تفضيلات المستخدم.
عند إنشاء نفس النوع من المحتوى ، قد يتوقع مستخدمون مختلفون نتائج مختلفة للغاية. يفضل البعض لهجة احترافية ورسمية ، بينما يفضل آخرون أسلوبًا أخف وزنًا وأكثر تقاربًا. يهتم البعض بالسرعة ، بينما يهتم آخرون بالتفاصيل والاستدلال وحدود السلامة. البعض يريد مخرجات موجزة ؛ آخرون بحاجة إلى هيكل أكثر اكتمالا.
يصعب تحديد هذه التفضيلات بقاعدة ثابتة واحدة ، ولكنها تؤثر بشدة على تجربة الذكاء الأصطنعي الفعلية.
تتعلم إيلين باستمرار من سلوك المستخدم وأنماط المراجعة وتعليقات المهام ، مما يساعد على أن يصبح مخرجها أقرب إلى أسلوب العمل المفضل للمستخدم بمرور الوقت. مع استمرار الاستخدام ، لم يعد فهم AI يقتصر على محادثة واحدة. يصبح جزءًا من تعاون أكثر استقرارًا واستمرارًا.
لدعم الفهم السياقي الأعمق ، تتضمن إيلين ميزات الذاكرة وقاعدة المعرفة المحلية. من خلال لقطات الشاشة المجدولة ، وتسجيل تتبع المهام ، وإدارة الملفات المحلية ، يمكن أن تساعد إيلين المستخدمين على مراجعة العمل اليومي ، وتحديد المهام غير المكتملة ، وتوفير سياق أكثر ثراءً للمهام المستقبلية.
على سبيل المثال ، عندما يرغب المستخدمون في مراجعة عمل اليوم ، يمكن أن تساعد إيلين في تنظيم المهام المكتملة والعناصر المعلقة والسجلات الرئيسية. عندما يواصل المستخدمون مهمة لم تكتمل من اليوم السابق ، يمكن أن تفهم إيلين الخلفية بسرعة أكبر من خلال السياق المحلي. عندما يقوم المستخدمون بشكل متكرر بتنفيذ مهام سير عمل مماثلة ، يمكن أن تساعد إيلين في تحويل تلك الأساليب المثبتة إلى قدرات قابلة لإعادة الاستخدام.
الغرض ليس اتخاذ كل قرار للمستخدم. الهدف هو مساعدة منظمة العفو الدولية على فهم الأساليب التي قام المستخدمون بالفعل بالتحقق منها وإعادة استخدامها في الوقت المناسب.
04 على الجهاز أولاً: آمن ويمكن التحكم فيه
كلما فهمت AI المستخدم ، كلما أصبحت حدود السلامة أكثر أهمية.
تتبع آيلين نهج التصميم الأول على الجهاز. يتم إعطاء الأولوية للسجلات التاريخية وذاكرة المستخدم وتتبع المهام وملفاتك المحلية للتخزين والمعالجة المحليين. يظل المستخدمون يتحكمون في المعلومات التي يمكن الاحتفاظ بها ، وما لا يلزم تسجيله ، وما ينبغي تعديله أو حذفه.
هذا هو أحد الاختلافات الرئيسية بين إيلين وأداة الرد على الأسئلة لمرة واحدة.
لكي تصبح AI مساعدًا طويل الأجل ، لا يمكنها التركيز فقط على قدرة أقوى. يجب أيضًا احترام تحكم المستخدم في البيانات والخصوصية والحدود. يمكن للمستخدمين تحديد ما يجب أن يتذكره AI ، ويمكنهم أيضًا تحديد ما يجب أن ينساه AI. يمكن للمستخدمين السماح لـ AI بتعلم عادات العمل ، ويمكنهم ضبط نطاق هذا التعلم في أي وقت.
هذا هو الذكاء. أنت تحدد حدوده.
لا يعمل النهج الأول على تحسين الإتاحة الأساسية في ظل ظروف الشبكة الضعيفة أو غير المتصلة بالإنترنت فحسب ، بل يوفر أيضًا أساسًا أكثر أمانًا للذاكرة الشخصية وقواعد المعرفة المحلية والتعلم التفضيلي على المدى الطويل. عندما تصبح AI أكثر دراية بالمستخدم ، يجب أن يظل الأمن والشفافية وإمكانية التحكم جزءًا من قدرة النظام.
05 الاستمرارية دون اتصال وتجربة قابلة لإعادة الاستخدام بناء الأساس ل AI على المدى الطويل
يمكن تلخيص قيمة آيلين على المدى الطويل في جملتين:
توافر غير متصل بالإنترنت
يمنع التوفر في وضع عدم الاتصال من مقاطعة المهام بسبب قيود الشبكة.
تجربة قابلة لإعادة الاستخدام
تجربة قابلة لإعادة الاستخدام تمنع AI من البدء من الصفر في كل مرة.
الأول يحل مشكلة الاستقرار. سواء كانت الشبكة مثالية أم لا ، يجب على AI الحفاظ على القدرات الأساسية كلما أمكن ذلك.
والثاني يحل مشكلة الاستمرارية. مع استمرار المستخدمين في العمل مع AI ، يجب أن تفهم عاداتهم تدريجيًا ، والاحتفاظ بالطرق الناجحة ، وإعادة استخدامها في المهام المستقبلية.
معًا ، تشكل هاتان القدراتان أساس تجربة آيلين على المدى الطويل.
مساعد AI مفيد حقا لا ينبغي أن يؤدي فقط بشكل جيد في محادثة واحدة. لا ينبغي أن تبدو قوية فقط في بيئة تجريبية. يجب أن تواجه العمل الحقيقي والحياة الحقيقية والشبكات الحقيقية والمهام الحقيقية وعادات المستخدم الحقيقية.
تم تصميم إيلين لتوفير هذا النوع من تجربة الذكاء المستخدم: يمكنه الاستمرار في تقديم الدعم الأساسي عندما تكون الشبكة غير مستقرة ، والاحتفاظ بالخبرة من خلال الاستخدام المتكرر ، وفهم تفضيلات المستخدم تدريجيا ، ويصبح مساعد AI أكثر موثوقية وشخصية داخل حدود آمنة ويمكن التحكم فيها.
الخلاصة: قدرة أقوى ، استخدام يومي أكثر موثوقية
لا تقاس قيمة AI فقط بمدى الإعجاب الذي يمكن أن تكون عليه نتيجة واحدة. يتم قياسها أيضًا بما إذا كان بإمكان AI الاندماج باستمرار في العمل والحياة اليومية.
لا تسعى إيلين فقط إلى تعزيز قدرات النموذج. كما أنه يضع حدود الاستمرارية وإعادة الاستخدام والتخصيص والسلامة في مركز تجربة المستخدم.
توافر غير متصل بالإنترنت يساعد AI في الحفاظ على القدرة الأساسية في ظل ظروف الشبكة الضعيفة أو غير المتصلة أو المقيدة.
الاحتفاظ بالخبرة يسمح بحفظ الأساليب الناجحة وإعادة استخدامها وتحسينها باستمرار.
تفضيل التعلم يساعد AI على أن يصبح أقرب إلى أسلوب عمل كل مستخدم مع مرور الوقت.
التصميم الأول على الجهاز يحافظ على البيانات والذاكرة في بيئة يمكن التحكم فيها بشكل أكبر.
هذه هي القيمة التي تهدف مجموعة Emdoor إلى تقديمها من خلال إيلين: AI التي ليست فقط قوية عند الحد الأعلى ، ولكنها موثوقة أيضًا في الاستخدام في العالم الحقيقي ، والتحسين المستمر ، وتتوافق بشكل متزايد مع الأشخاص الذين يستخدمونها.
