Unde greșește AI-ul și cum construiești în jurul lui.
Un model de limbaj greșește altfel decât un program. Nu se blochează, nu dă eroare: răspunde frumos, convins, și uneori greșit. Așa construiesc ca să nu conteze.
Prima automatizare cu AI pe care am pus-o în producție a citit facturi o săptămână întreagă fără nicio problemă. În a doua săptămână a citit „Total: 1.250,00” ca 125000. Factura a trecut mai departe cu o sumă de o sută de ori mai mare și a ajuns într-un registru. N-a explodat nimic, pentru că cineva se uita. Dar lecția a rămas.
Un program clasic, când nu știe, se oprește. Un model, când nu știe, ghicește. Și ghicește cu aceeași voce sigură cu care răspunde corect. Nu e un defect pe care îl repari; e felul în care funcționează. Așa că nu construiesc ca să nu greșească niciodată. Construiesc ca greșeala să nu conteze.
Cum greșește, concret
- Inventează. Un număr de factură care nu există, un nume de produs apropiat de cel real, o dată plauzibilă.
- Citește strâmb. Virgula și punctul din sume, data în format american, un „1” care e de fapt „l”, a doua pagină ignorată.
- Răspunde diferit. Același text, de două ori, două rezultate ușor diferite. Pentru un rezumat e în regulă; pentru o sumă, nu.
- Se lasă dus de text. Un email care conține „ignoră instrucțiunile anterioare” chiar poate să le ignore, dacă n-ai avut grijă.
Cele patru plase de siguranță
1. Validare cu reguli. Tot ce scoate modelul trece printr-un filtru clasic. Suma trebuie să fie un număr. CUI-ul trebuie să existe în lista de furnizori. Data trebuie să fie din ultimele 90 de zile. Totalul trebuie să fie suma liniilor. Dacă orice pică, documentul merge la om, nu mai departe.
2. „Nu știu” e un răspuns valid. Îi cer modelului să spună cât de sigur e și tratez „nesigur” ca pe o cale normală, nu ca pe o excepție. Un folder „de verificat” cu trei fișiere pe săptămână e un succes, nu un eșec.
3. Omul semnează. Tot ce pleacă spre un client, spre contabil sau spre ANAF are un pas în care cineva se uită. Un clic, nu o oră. Diferența e că greșeala se oprește la tine, nu la client.
4. Jurnal. Fiecare apel: ce a intrat, ce a ieșit, cât de sigur a fost. Când ceva pare în neregulă peste trei luni, știi exact ce s-a întâmplat și poți repara instrucțiunea, nu doar factura.
Ce înseamnă pentru tine
Că o automatizare cu AI nu înlocuiește controlul, îl mută. În loc să citești 200 de facturi, verifici cinci. În loc să scrii 40 de răspunsuri, aprobi 40. Dacă cineva îți promite un sistem „complet autonom” pe date dezordonate, întreabă-l ce se întâmplă în ziua în care modelul citește 125000.
Nu ești sigur în care caz e firma ta? Exact asta aflăm în 30 de minute de audit, gratuit. Îți spun sincer, chiar dacă răspunsul e „nu ai nevoie de AI”.
Mai citește
AI sau automatizare clasică? Când folosești care.
Întrebarea pe care o primesc cel mai des anul ăsta nu e „se poate automatiza?”, ci „n-ar trebui să folosim AI?”. De cele mai multe ori, răspunsul e nu. Regula după care decid, cu un tabel și trei exemple.
CiteșteCât costă de fapt AI-ul într-o automatizare.
Vestea bună: partea de AI e aproape gratuită. Vestea mai puțin bună: nu partea de AI e scumpă. Unde se duc banii și cum calculez pentru un client.
CiteșteAI-ul și datele firmei tale: ce pleacă din firmă și ce nu.
„Dacă pun AI, datele mele ajung la americani?” E o întrebare bună. Răspunsul scurt: depinde cum construiești, iar tu alegi. Trei variante și cinci întrebări de pus oricui îți vinde AI.
CiteșteZece sarcini: cinci fără AI, cinci cu.
O listă scurtă, din proiecte reale, ca să vezi diferența dintr-o privire. Și tiparul care se repetă în toate cele zece.
Citește