למה פרויקטי AI עובדים בדמו ונכשלים בפרודקשן

2025-02-12

בדמו מראים דוגמאות שנבחרו מראש והכל נראה מעולה. בפרודקשן נכנסים נפח, מקרי קצה, מסמכים לא ברורים, וצורך ביציבות ועלות צפויה. בלי וולידציה ובקרת איכות – המודל עלול להחזיר טעויות בשקט.

כדי להצליח: להגדיר מתי תוצאה עוברת לבדיקה אנושית (confidence נמוך), לתעד ולנטר כשלונות, ולמדוד עלות וזמן. Pipeline טוב כולל חילוץ מידע → מבנה נתונים → החלטה בקוד → הסבר אנושי – לא "תשובה שחורה" מהמודל בלבד.

קראו על ניתוח מסמכים עם AI ועל סוכני AI – איך בונים מערכות production ולא רק דמו.

שאלות נפוצות

למה דמו עובד ופרודקשן לא?

בדמו בוחרים דוגמאות יפות, אין נפח אמיתי, ולא תמיד יש וולידציה ו-fallback. בפרודקשן נכנסים מקרי קצה, עלות ומהירות.

מה חובה לפני פרודקשן?

וולידציה ו-confidence threshold, fallback לבדיקה אנושית, ניטור ועלות – ולוודא שהתהליך העסקי ברור.

כל שירותי ה-AI של CardUdis