أنشأت @cartainc مطالبة النظام لوكيلها باستخدام Lucidchart لرسم سير العمل الكامل لخبير المجال. ثم قام مولد موجه داخلي بتحويل ذلك إلى JSON ، والذي تم إدخاله في العامل برمجيا. يقول @JayantTikmani: "تساهم الفرق التي تفهم المجال بشكل أفضل بشكل مباشر في التصميم الفوري والسياق ، وتحسين السرعة والملاءمة دون الحاجة إلى تدريب النماذج أو تعلم التعلم الآلي". إليك تقنيات الحث القياسية الذهبية ، والتي تعتمد بشكل كبير على التعلم في السياق. للحصول على القصة الكاملة لكيفية قيام Carta ببناء وكيل وفر للفرق الداخلية 3,500+ ساعة شهريا ، اتبع الرابط الموجود في التعليقات.

في مقالتنا الثانية عن الذكاء التطبيقي ، قمنا بتفصيل كيفية بناء @cartainc وكيل داخلي يوفر لفريقهم 3,500+ ساعة شهريا. يشارك @artshali CPO ومدير التعلم الآلي @JayantTikmani التفاصيل الدقيقة لتحويل مهمة مدتها 11 دقيقة إلى مهمة يمكن أن تكتمل في ثوان: - التركيز على سير العمل حيث يكون الحكم البشري ضروريا ولكنه غير فعال - رسم رسم سير عمل في Lucidchart وتحويله إلى JSON ليكون بمثابة مطالبة نظام الوكيل - فصل سلوك النموذج عن تجربة المستخدم وتكامل سير العمل للتكرار السريع - وأكثر من ذلك بكثير اقرأ القصة الكاملة في الردود أدناه:

"المجموعات الأسرع نموا باستخدام المؤشر ليست هندسية. إنه الدعم والإيرادات ، "يقول @fnthawar ، نائب الرئيس ورئيس الهندسة في Shopify. إليك ما قاموا ببنائه عندما Shopify أتاح للجميع الوصول إلى نماذج باهظة الثمن (وليس فقط الفرق الفنية): - تخلى مهندس مبيعات عن GSuite Drive و Slack و Salesforce وأدوات أخرى لأنه أنشأ صفحة رئيسية شخصية "ماذا علي أن أفعل اليوم؟" في المؤشر. - استخدم مندوب مبيعات المؤشر لإنشاء أداة تنشئ مقارنات مفصلة لأداء الموقع تلقائيا ، مما يساعدهم على إعادة التفكير في كيفية بيعهم. - قام فريق أدوات الإيرادات ببناء وكيل طلب تقديم العروض يجيب على طلبات تقديم العروض المتعددة في وقت واحد ويتعرف على الإجابات التي تعمل بشكل أفضل. يهدف منشورنا الجديد ، "الذكاء التطبيقي" ، إلى التركيز على كيفية استخدام البناة لنظام الذكاء الاصطناعي في شركاتهم والتأثير الذي يخلقونه. في مقالتنا الأولى ، جلسنا مع ثوار لمعرفة الرؤى والتكتيكات وسير العمل غير الواضحة التي استخدمها Shopify لإحياء مذكرة المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي توبي لوتكي. اتبع الرابط أدناه لقراءة المزيد.

يتم إطلاق الشركات الناشئة في مجال وكيل الذكاء الاصطناعي يوميا. لكن مزودي الخدمات السحابية الحاليين (AWS و Azure وما إلى ذلك) الذين تبني عليهم الشركات الناشئة كانوا مخصصين للبشر ، وليس مليارات الوكلاء المستقلين. لهذا السبب أنا فخور للغاية بالشراكة مع @blaxelAI ، "AWS للشركات الذكاء الاصطناعي".

لقد قمنا للتو بتحرير المستندات بدون مربعات رسم. نحن متحمسون لإطلاق Edit - نقطة نهاية جديدة تملأ أي مستند تلقائيا. يحدث التحرير ثورة في أتمتة المستندات من خلال العثور تلقائيا على جميع الحقول والجداول ومربعات الاختيار الفارغة في النماذج، ثم تعبئتها ببياناتك بذكاء. لتجربته ، قم بالتسجيل في قائمة الانتظار أو شاهدها أثناء العمل أدناه 🧵

Shopify تباعد بوعي عن مذكرة @tobi في مكان واحد. المذكرة: "قبل طلب المزيد من عدد الموظفين والموارد ، يجب على الفرق توضيح سبب عدم تمكنهم من تحقيق ما يريدون القيام به باستخدام الذكاء الاصطناعي". التحويل: "أظهر أنه يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي أكثر وبعد ذلك ستحصل على المزيد من الموارد." تقوم الشركة بتوظيف 1,000 متدرب هندسي ، يسمونه "قنطور الذكاء الاصطناعي": الذكاء الاصطناعي الأصلي + تقديم أكثر الطرق إبداعا لاستخدام أحدث الأدوات. هؤلاء المتدربون لديهم "عقلية المبتدئين" ، والتي يعتقد Shopify أنها تساعدك في العثور على طريقك من خلال المشاكل. تعرف على المزيد حول Shopify رؤى وتكتيكات ومهام سير عمل الذكاء الاصطناعي غير الواضحة في القصة المرتبطة في الردود.

أحب رؤية التطبيقات الحقيقية مقابل البرامج التجريبية سريعة الضرب. جزء كبير من ذلك هو أنه من السهل عمل كود جديد. يعد الاتصال بقاعدة تعليمات برمجية موجودة ، قد يكون عمر أجزاء منها 10 سنوات ، أصعب بكثير. (أو ، في حالة العديد من الأنظمة الحكومية أو المؤسسية ، COBOL.)

المستقبل موجود بالفعل. وهي تعمل في الإنتاج. الذكاء التطبيقي هو منشور جديد من @firstround حول كيفية بناء الفرق الحقيقية مع الذكاء الاصطناعي. أولا: Shopify. عندما @tobi باستخدام الذكاء الاصطناعي توقع ، أعاد الفريق بناء كيفية عملهم. يشاركون سير العمل ومقاطع الفيديو التجريبية الداخلية والنصائح التكتيكية حول ما تعلموه حتى الآن. المتابعة التالية: Carta و Atlassian وغيرها الكثير توضح كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي وبناؤه بالفعل.

لقد أطلقنا للتو شيئا جديدا في @firstround - الذكاء التطبيقي ، وهو منشور جديد يشارك كيف تستخدم الشركات بالفعل الذكاء الاصطناعي في الإنتاج في الوقت الحالي. ليس نظريا. ليس برامج تجريبية. سير عمل حقيقي بنتائج حقيقية. أول قطعة لدينا مع @Shopify وهي 🔥👇

بعد أن نشر @tobi مذكرته الذكاء الاصطناعي الشهيرة الآن ، ربما رأيت منشورات مماثلة من مؤسسين ومديرين تنفيذيين آخرين تغمر هذه المنصة. لكن معظم الشركات لا تزال في مرحلة "المذكرات والعروض التوضيحية" - الخطط والتفويضات الطموحة ، وخرائط طريق "الذكاء الاصطناعي أولا" على الطوابق ، والميزات البراقة والبرامج التجريبية. ومع ذلك ، تظل التطبيقات القابلة للتطوير والنتائج الحقيقية غامضة. لذلك اليوم ، نطلق منشورا جديدا لسد الفجوة: الذكاء التطبيقي. يهدف إلى مشاركة كيفية استخدام البناة لنظام الذكاء الاصطناعي في شركاتهم والتأثير الهادف الذي يرونه. مقالنا الافتتاحي مع لا شيء آخر سوى Shopify ، متابعة مذكرة توبي لوتكي. نتعلم من نائب الرئيس ورئيس @fnthawar الهندسة حول الرؤى والتكتيكات وسير العمل غير الواضحة التي استخدمتها Shopify لإضفاء الحيوية على مذكرة طموحة. اقرأ المقال أدناه.