بناء الذكاء الاصطناعي في استراتيجية منتجك
كتابة متطلبات منتج الذكاء الاصطناعي
مستندات PRD التقليدية لا تعمل لميزات AI. الذكاء الاصطناعي احتمالي، ليس حتمياً—تحتاج متطلبات مختلفة.
لماذا PRDs الذكاء الاصطناعي مختلفة
| PRD تقليدي | PRD ذكاء اصطناعي |
|---|---|
| "أظهر اسم المستخدم" | "توقع تفضيل المستخدم بدقة 85%+" |
| "نقر زر → إجراء" | "مدخل → نموذج → مخرج احتمالي" |
| "نفس المدخل = نفس المخرج" | "نفس المدخل يمكن = مخرجات مختلفة" |
| "اختبر مرة، أطلق" | "راقب باستمرار، أعد التدريب" |
قالب PRD للذكاء الاصطناعي
القسم 1: بيان المشكلة
ما تحله:
نحن نبني [قدرة AI] لحل [مشكلة المستخدم]
لأن [دليل على المشكلة] والحلول الحالية
[تفشل بسبب X].
مثال:
نحن نبني إشراف محتوى آلي لحل مشكلة توسيع فريق المراجعة. حالياً، المشرفون يراجعون 5,000 منشور/يوم يدوياً، مما يخلق تراكماً لمدة 6 ساعات. 80% من المحتوى المُعلَّم هو انتهاكات واضحة لا تحتاج حكم بشري.
القسم 2: مقاييس النجاح
حدد عتبات قابلة للقياس:
| المقياس | الهدف | المنطق |
|---|---|---|
| الدقة | ≥90% | معيار الصناعة لإشراف المحتوى |
| الضبط | ≥95% | الإيجابيات الخاطئة تضر بثقة المستخدم |
| الاستدعاء | ≥85% | بعض الانتهاكات يمكن أن تمر |
| زمن الاستجابة | <500ms | تجربة مستخدم في الوقت الفعلي |
| التكلفة | <$0.01/توقع | البقاء ضمن الميزانية |
حاسم: حدد ما يعني "صحيح"
لمهام التصنيف:
- ما هي كل الفئات الممكنة؟
- كيف تتعامل مع الحالات الحدية؟
- ما هو "المعيار الذهبي" للمقارنة؟
القسم 3: مواصفات المدخلات/المخرجات
المدخل:
ماذا: منشورات نص من إنشاء المستخدم
التنسيق: سلاسل UTF-8، 1-5000 حرف
اللغات: الإنجليزية، الإسبانية
الحجم: 50,000 منشور/يوم
المصدر: نقطة نهاية Posts API
المخرج:
ماذا: قرار الإشراف
التنسيق:
{
"decision": "approve" | "flag" | "reject",
"confidence": 0.0-1.0,
"reason_code": "spam" | "hate" | "violence" | ...,
"requires_human_review": boolean
}
القسم 4: الحالات الحدية ومعالجة الأخطاء
حدد كيفية التعامل مع:
| السيناريو | السلوك المتوقع |
|---|---|
| ثقة النموذج <70% | التوجيه للمراجعة البشرية |
| المدخل طويل جداً | اقطع + عالج أول 5000 حرف |
| لغة غير مدعومة | افتراضي للمراجعة البشرية |
| انتهاء وقت النموذج | أعد المحاولة مرة، ثم ضع في قائمة انتظار غير متزامنة |
| النموذج يرجع خطأ | سجّل، نبّه، وجّه للمراجعة البشرية |
القسم 5: متطلبات البيانات
بيانات التدريب:
- الحد الأدنى للحجم المطلوب
- مصادر البيانات
- متطلبات التوسيم
- تكرار التحديث
مثال:
نحتاج 50,000 مثال موسوم (موافق/معلّم/مرفوض) من الـ 12 شهر الماضية. التسميات يجب أن تطابق السياسة الحالية. إعادة تدريب ربع سنوية مع تحديثات السياسة الجديدة.
القسم 6: تصميم الإنسان في الحلقة
أين يبقى البشر مشاركين؟
| نقطة اللمس | المحفز | الإجراء |
|---|---|---|
| ثقة منخفضة | <70% ثقة | إنسان يراجع القرار |
| الطعون | المستخدم يعترض | إنسان يعيد المراجعة |
| التدقيق | عينة عشوائية 5% | فحص الجودة |
| اكتشاف الانجراف | انخفاض الدقة الأسبوعي >2% | تنبيه فريق ML |
القسم 7: خطة الطرح
ميزات AI تحتاج طرح تدريجي:
| المرحلة | الحركة | المدة | البوابة للتالي |
|---|---|---|---|
| الظل | 0% (تسجيل فقط) | أسبوعان | الدقة ≥85% |
| Canary | 5% | أسبوع | لا مشاكل كبيرة |
| Beta | 25% | أسبوعان | الدقة ≥88% |
| GA | 100% | مستمر | مراقبة مستمرة |
القسم 8: المراقبة والتنبيهات
ما تتتبعه بعد الإطلاق:
| المقياس | عتبة التنبيه | التصعيد |
|---|---|---|
| الدقة | <85% | استدعاء المناوب |
| زمن الاستجابة p99 | >1000ms | استدعاء المناوب |
| معدل الخطأ | >1% | تنبيه Slack |
| طعون المستخدمين | زيادة >5% | مراجعة أسبوعية |
أخطاء PRD الشائعة
1. التعامل مع AI كبرمجيات تقليدية
- سيء: "النموذج سيصنف كل السبام بشكل صحيح"
- جيد: "النموذج سيصنف السبام بضبط ≥92%"
2. تجاهل الحالات الحدية
- سيء: لا ذكر لما يحدث عندما تكون الثقة منخفضة
- جيد: احتياطي صريح للمراجعة البشرية تحت 70% ثقة
3. لا مقارنة مع خط الأساس
- سيء: "نريد دقة عالية"
- جيد: "نريد دقة 90% مقابل النظام الحالي القائم على القواعد 75%"
4. متطلبات مراقبة مفقودة
- سيء: PRD ينتهي عند الإطلاق
- جيد: PRD يتضمن مقاييس مستمرة، تنبيهات، ومحفزات إعادة التدريب
قائمة فحص القالب
قبل إنهاء PRD الخاص بـ AI:
- المشكلة محددة بوضوح مع دليل
- مقاييس النجاح لها أرقام محددة
- تنسيقات المدخلات/المخرجات محددة
- الحالات الحدية موثقة
- نقاط لمس الإنسان في الحلقة محددة
- خطة الطرح لها بوابات بين المراحل
- متطلبات المراقبة والتنبيه مضمنة
- مقارنة خط الأساس مُنشأة
الخلاصة الرئيسية
PRDs الذكاء الاصطناعي يجب أن تعترف بعدم اليقين. حدد النجاح بنطاقات وعتبات، ليس مطلقات. خطط للأخطاء والمراقبة والتحسين المستمر.
التالي: هل يجب أن تبني AI داخلياً أو تشتري من الموردين؟ لنستكشف إطار القرار. :::