هذا بالضبط ما أعنيه عندما أقول الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى سياق. نفس الانضباط الذي يحول مشكلة معقدة إلى قائمة تحقق واضحة هو ما يجعل الشخص فعالا مع الذكاء الاصطناعي، وفي النهاية الأمر يتعلق بالتحديد. أتحدث مع فرق تؤكد أنهم أعطوا النموذج "سياقا قويا جدا"، لكن الأمر يبدو وكأن شخصا يعطي التعليمات بقوله: "اتجه نحو الجبال وانعطف يسارا عندما تشعر أنه صحيح." هذا هو شكل ذلك عمليا: "نحن علامة تجارية للملابس، لدينا حوالي 10 وحدات SKU، والمشتريات المتكررة ليست في المكان الذي نريد، ماذا نفعل؟" هذا يبدو محددا حتى تفصله. أي نوع من الملابس؟ أي وحدات SKU أقل أداء من حقها؟ ما هو معدل التكرار الحالي؟ ما الذي جربته بالفعل؟ عندما تجبر نفسك على الإجابة على هذه الأسئلة، ينتهي بك الأمر مع: "نحن علامة تجارية للملابس بسبعة أرقام نعرض 7 عروض في فئتين من الملاءات، جميعها تركز على القمصان ذات الأكمام القصيرة والطويلة. معدل الشراء المتكرر لدينا يصل إلى 18٪، ومعظمها يأتي من خط إنتاج واحد (قمصان بأكمام قصيرة)، وأفضل بريدنا الإلكتروني في الربع الماضي سحب X من إيرادات العملاء الذين اشتروا مرتين خلال 90 يوما." الآن الذكاء الاصطناعي لديه شيء يعمل به. وبصراحة، أنت أيضا تعرف، لأن الوقت الذي يقضيه في التحليل يكشف الإجابة قبل أن يرد النموذج حتى.