بالنسبة لمدير المنتج، الهدف ليس أن تصبح مهندس تعلم آلي، بل أن تحدد حالات الاستخدام والمخاطر وتقيس الجودة.
خطة 4 أسابيع: أساسيات المنتج → برومبت وتجربة المستخدم → RAG → تقييم (مجموعة اختبار/عتبات/مراقبة). استخدم PRD والمستندات كمواد، وحوّلها إلى اختبارات وبطاقات عبر Lernix AI.
بطاقة تقييم سريعة لميزات الذكاء الاصطناعي (للـ PM)
قبل قول “نضيف AI”، اسأل:
- قيمة المستخدم: ما المهمة التي ستصبح أسهل/أسرع؟
- المخاطر: خصوصية، أمان، امتثال، هلوسة، إساءة استخدام
- مصادر الحقيقة: من أين تأتي المعلومات (Docs/DB/Policies)؟
- تعريف الجودة: أمثلة واضحة على الجيد والسيئ
- التكلفة/الزمن: حدود مقبولة في الإنتاج
- خطة بديلة: ماذا يحدث عند عدم اليقين؟
مؤشرات قياس مفيدة
- الفائدة (Helpfulness): هل تحل نية المستخدم وتقدم خطوات؟
- الصحة (Correctness): هل المعلومات صحيحة؟
- الاستناد (Groundedness): هل تعتمد على مصادر مسموحة؟
- الثبات (Consistency): هل السلوك مستقر؟
- الوقت للقيمة: كم يحتاج المستخدم لنتيجة مفيدة؟
- معدل التصعيد: كم حالة تحتاج بشر؟
- تكلفة المهمة: تكلفة الطلب الواحد
قالب تقييم بسيط (جدول)
- Prompt
- السياق/المصدر (RAG)
- توقعات (خصائص، لا نص حرفي)
- أنماط فشل (هلوسة/نقص خطوات/مخالفة سياسة)
- درجة 1–5 + ملاحظات
20 مثالًا كافية للمقارنة بين الإصدارات وتقليل “القرار بالشعور”.
تعلّم أسرع باستخدام مستنداتك
خذ PRD أو سياسة داخلية:
- أنشئ ملخصًا منظمًا
- أنشئ 15 سؤال اختبار للفهم
- اصنع بطاقات للمصطلحات والمؤشرات والقيود
- اختبر “الاعتماد على المصادر فقط”: هل يجيب بدون اختلاق؟
FAQ
هل يجب أن أفهم تدريب النماذج كـ PM؟
ليس ضروريًا في البداية. ركّز على grounding وUX والتقييم.
أكبر خطأ لمدير المنتج مع AI؟
تجاهل التقييم. بدون قياس لا يمكنك التحسين أو التحكم بالمخاطر.