مع تزايد المحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي، يقع على عاتقنا نحن البشر أن نكون أكثر حرصًا على ما نقدمه. لأن Workslop الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي، حيث تبدأ مخرجات الذكاء الاصطناعي في الظهور في المسودات والتذاكر والتحديثات ورسائل العملاء، أصبح أكثر شيوعًا مما نرغب. وبمرور الوقت، يبدأ المستوى في الانخفاض. يتحرك الناس بشكل أسرع، ولكن لا أحد متأكد تمامًا مما هو صحيح ومدقق وجاهز للتسليم.
تبدأ إدارة workslop بمعاملة مخرجات الذكاء الاصطناعي كعامل مساعد، مع طبقات من معايير الجودة لضمان التحقق من النتائج وتوافقها مع الحقائق.
يوضح هذا الدليل كيفية البدء في إدارة سير العمل في فرق اليوم، مع عادات تحمي الجودة مع السماح لفريقك بالتحرك بسرعة.
ما هو Workslop ولماذا يجب أن يهتم فريقك به؟
Workslop يشير إلى العمل الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي والذي يبدو مصقولًا ومهنيًا وكاملاً من الناحية الشكلية، ولكنه يفتقر إلى المضمون والعمق والدقة أو الفائدة. يمكن العثور على Workslop في محتوى العمل مثل رسائل البريد الإلكتروني والتقارير ومجموعات الشرائح والملخصات ومقتطفات الأكواد أو ملاحظات الاجتماعات. إنه مصطلح ظهر لوصف مشكلة متنامية في أماكن العمل الحديثة التي تعتمد أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي على نطاق واسع لتقديم العمل.
يبدو الأمر وكأنه تقدم ملموس أو "عمل جيد"، ولكنه يفشل في إحراز تقدم ملموس في المهمة المطلوبة. غالبًا ما ينتهي الأمر بالمستلمين إلى قضاء وقت طويل في فك رموزه أو تصحيحه أو إعادة صياغته أو استكماله، مما يحول ما يفترض أنه توفير للوقت إلى مضيعة للوقت.
يستمد المصطلح من المفهوم السابق لـ "AI slop" (وسائط منخفضة الجودة وعديمة المعنى تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي وتغمر المنصات الاجتماعية)، ولكنه يطبق بشكل خاص على مخرجات مكان العمل.
في بعض النواحي، يعد workslop نتيجة لاستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل متهور ودون سياق. لقد اعتمد فريقك أدوات الذكاء الاصطناعي متوقعًا نتائج أسرع، ولكنك الآن تغرق في مسودات متوسطة الجودة تحتاج إلى تعديلات كثيرة. لحسن الحظ، هناك طرق لمنع ذلك.
يمكن إيقاف هذا التدفق من المحتوى منخفض الجودة الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي والذي يبدو منتجًا ولكنه يتطلب جهدًا بشريًا كبيرًا لإصلاحه أو التحقق منه أو التخلص منه باستخدام أنظمة ذكية وغنية بالسياق.
📌 أمثلة: تتضمن بعض الأمثلة الشائعة جدًا على workslop ما يلي:
- تقرير من 10 صفحات مليء بالمصطلحات المتكررة والعبارات الغامضة ويفتقر إلى الأفكار القابلة للتنفيذ
- مجموعة شرائح بتنسيق مثير للإعجاب ولكنها تحتوي على بيانات غير صحيحة أو تحليل سطحي
- سلسلة رسائل بريد إلكتروني أو ملخص يستخدم لغة منمقة ومفرطة في الثقة ولكنه لا يقول شيئًا ملموسًا
- كود يتم تجميعه ولكنه يغفل الحالات الاستثنائية أو يفتقر إلى السياق/التعليقات المناسبة
التكلفة الخفية للإنتاجية في ورشة عمل الذكاء الاصطناعي
ترى أحد أعضاء الفريق يقدم مسودة مقال مليئة بالعبارات العامة وتحتاج إلى إعادة كتابة شاملة. المشكلة الواضحة هي المحتوى السيئ، ولكن الضرر الحقيقي يصعب اكتشافه. مخاطر الأخطاء الواقعية، والوقت الضائع، والتدهور العام للجودة.
تؤدي هذه الديون النوعية إلى عواقب متتالية تقتل بهدوء زخم فريقك وتبطل أي مكاسب متوقعة من زيادة الإنتاجية في العمل.
الطريقة الأكثر فائدة للتفكير في workslop هي اعتباره دينًا معرفيًا. يجب على شخص ما سداده.
⚠️ أجرت BetterUp Labs استطلاعًا شمل 1150 موظفًا أمريكيًا يعملون بدوام كامل في مكاتب، ووجدت أن 40% منهم أفادوا بتلقيهم أعمالًا غير مكتملة في الشهر السابق. في نفس البحث، أفاد المشاركون أن التعامل مع كل حالة (التوضيح والتحقق وإعادة الكتابة وإعادة التنفيذ) يستغرق حوالي ساعتين في المتوسط، مع خسارة تقدر بـ 186 دولارًا لكل موظف شهريًا في تكاليف الإنتاجية.
بالإضافة إلى ذلك، إليك بعض التكاليف الأخرى لـ workslop:
- المراجعات تصبح إعادة صياغة: من الناحية النظرية، يجب على مراجع أي مخرجات عمل التحقق من جودتها وإما الموافقة عليها أو تقديم ملاحظات محددة لتحسين الجودة الإجمالية. مع Workslop، يتعين على المراجعين استنتاج الهدف الحقيقي، وتحديد ما ينقص، والتحقق من صحة المعلومات (التحقق من الحقائق)، ثم إعادة بناء المنطق بحيث تكون النتائج قابلة للاستخدام.
- تبديل السياق: يؤدي الملخص الغامض الذي ينتجه الذكاء الاصطناعي إلى متابعة الموضوع والبحث عن المصادر والمزامنة المصغرة لأن النتائج لم تتضمن السياق الذي كان ينبغي أن تتضمنه. يفتح شخص ما خمس علامات تبويب، ويرسل رسالة إلى شخصين، وينقلل عبر سلاسل المحادثات، ويسأل: "مهلاً، أي خيار قررنا؟"
- تآكل الثقة: بمجرد أن يصبح العمل الجماعي أمرًا شائعًا، يقرأ الناس بمزيد من الحذر، ويطلبون أدلة، ويطلبون موافقات إضافية، ويتحققون مرة أخرى من التفاصيل التي كانت تُقبل في السابق على أساس ظاهري. هذه الحذر هو أمر منطقي، ولكنه يبطئ كل شيء. يصبح التعاون أكثر صعوبة لأن الثقة في العمل أقل، وتصبح النفقات العامة هي الوضع الافتراضي الجديد.
يعد الذكاء الاصطناعي بتوفير الوقت، ولكن هذا يختفي عندما تأخذ في الاعتبار العبء المعرفي المتمثل في التقييم المستمر لما إذا كان العمل قابلاً للاستخدام أم لا. ينفق فريقك طاقة ذهنية أكبر على مراقبة الجودة أكثر من حل المشكلات الإبداعية.
👀 هل تعلم؟ وجد تقرير Kapwing's AI Slop Report أن 21٪ من أول 500 مقطع فيديو قصير على YouTube على حساب جديد تمامًا تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
⭐️ قراءة إضافية: جنون الإنتاجية
كيف يمكن لقادة الفرق تقليل Workslop
تتوقع شركة Gartner أن 30% من مشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدي سيتم التخلي عنها بعد مرحلة إثبات المفهوم بسبب عدم كفاية ضوابط الجودة.
الحل هو بناء عادات الفريق وحواجز سير العمل التي تستفيد من الذكاء الاصطناعي بشكل افتراضي.
دعونا نلقي نظرة:
ضع معايير جودة واضحة للعمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي
يحدث Workslop عندما يرسل الأشخاص مسودة يعتقدون أنها جيدة بما يكفي دون إضافة السياق والحكم البشري والدليل الذي يجعلها قابلة للاستخدام.
أنشئ قائمة مراجعة جاهزة للإرسال للمخرجات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. اجعلها تتضمن 3 إلى 5 عناصر يمكن لفريقك تطبيقها بسرعة:
- الغرض: ما هو القرار أو الإجراء الذي يهدف هذا إلى تحقيقه؟
- المدخلات: ما هي المصادر التي تم استخدامها (روابط، ملاحظات، تذاكر، بيانات)؟
- الافتراضات: ما الذي قد يكون خاطئًا أو مفقودًا؟
- التفاصيل: اجعل المالكين والتواريخ والقيود والخطوات التالية واضحة
- التحقق: ما الذي تأكدت منه شخصيًا (حقائق، أرقام، متطلبات، نبرة)؟
لتوحيد قائمة مراجعة جاهزة للإرسال يمكن لفريقك اتباعها، استخدم نموذج قائمة مراجعة مراقبة الجودة من ClickUp. يوفر لك هذا النموذج سير عمل منظم لمراقبة الجودة مع خطوات واضحة، بالإضافة إلى المرونة في تخصيص عمليات الفحص حسب المنتج أو الفريق أو نوع الإصدار.
قم بتخصيصه باستخدام حالات ClickUp المخصصة مثل موافق عليه، موافقة جديدة، في انتظار الموافقة، ومرفوض. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك أيضًا الحصول على حقول ClickUp المخصصة مثل النتائج، التقدم، حرج، إجراءات الاختبار، وثانوي، بحيث تلتقط كل مراجعة البيانات الصحيحة وتظل سهلة التدقيق.
👀 هل تعلم: اضطرت Stack Overflow إلى حظر الإجابات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي رسميًا لأن حجمها كان كبيرًا ودقتها غير موثوقة، مما أدى إلى زيادة العبء على المشرفين الذين يحاولون الحفاظ على مصداقية الموقع.
أنشئ نقاط مراجعة في سير عمل الفريق
إما أن يتخطى الناس المراجعة للتحرك بسرعة، أو يراجعوا في وقت متأخر جدًا عندما يكون الإصلاح صعبًا. النهج الأفضل هو وضع نقاط تفتيش صغيرة يمكن التنبؤ بها في النقاط التي تسبب فيها المخرجات منخفضة الجودة أكبر قدر من الضرر في المراحل اللاحقة.
استخدم ثلاث نقاط مراجعة تعكس كيفية سير العمل:
- قبل المشاركة خارجيًا: أي شيء يتم إرساله إلى القيادة أو العملاء أو أصحاب المصلحة يخضع أولاً لفحص سريع للجودة من قبل الإنسان. هذا يمنع النتائج المصقولة ولكن الغامضة من أن تصبح رسمية وتنتشر.
- قبل التسليم بين الفرق: إذا كان على فريق آخر اتخاذ إجراء بشأنه (التصميم، الهندسة، الشؤون القانونية، العمليات)، أضف نقطة تفتيش للتأكد من أن الملخص جاهز لاتخاذ القرار (أي أن الهدف والقيود والمالكين والخطوات التالية واضحة).
- قبل الانتهاء: يضمن نقطة الفحص النهائية إمكانية استخدام الناتج دون الحاجة إلى متابعة. إذا كان لا يزال يثير أسئلة أساسية، فهذا يعني أنه لا يزال غير مكتمل.
لضمان نقاط مراجعة متسقة، استخدم نموذج عملية الموافقة على المشروع من ClickUp. فهو ينشئ عملية موافقة منظمة حيث يتم تصفية كل طلب باستخدام نقاط مراجعة، مثل ملخص المشروع ومعايير النجاح وخطة العمل، بحيث لا يضطر المراجعون إلى البحث عن السياق. وهذا يعني أيضًا أن كل أصل تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي يمر بسلسلة من نقاط المراجعة حتى يتم نشره في النهاية.
يمكنك أيضًا تخصيصه ليتناسب مع سير عملك عن طريق تعيين أدوار مثل مدير المشروع والموافق، وتخصيص حقول مثل مرحلة الموافقة، والجداول الزمنية، ومتطلبات الموارد بحيث تتم الموافقات بشكل أسرع دون التضحية بالجودة.
📚 اقرأ المزيد: أتمتة سير العمل
عزز عقلية تجريبية على استخدام الذكاء الاصطناعي السلبي
هناك فرق بين استخدام الذكاء الاصطناعي واستخدامه لك. يتصرف العديد من أعضاء الفريق كركاب، يقبلون بشكل سلبي أي مخرجات يقدمها الذكاء الاصطناعي. تحتاج إلى تدريبهم ليكونوا طيارين يظلون مشاركين، ويوجهون الأداة، ويقيمون المخرجات بشكل نقدي.
تتمحور عقلية الطيار حول الإشراف النشط. وهذا يعني التعامل مع الذكاء الاصطناعي كشريك ينتج مسودة أولية تقريبية، وليس كزر سحري يقدم منتجًا نهائيًا.
بعبارة أخرى:
- اطرح الأسئلة: اسأل دائمًا "ما الخطأ في هذا؟" قبل أن تسأل "هل هذا جيد بما فيه الكفاية؟" فمن المحتمل أنه ليس جيدًا بما فيه الكفاية.
- تبنّي التكرار: قم بدمج التكرار السريع في سير العمل بدلاً من الاكتفاء بالمسودة الأولى.
- نمذجة السلوك: كقائد، إذا قبلت workslop، فأنت تشير إلى أنه مقبول. عندما ترد بردود فعل محددة، فإنك ترفع مستوى الجودة للجميع.
🚀 ميزة ClickUp: بدلاً من السماح بتداول مخرجات الذكاء الاصطناعي كمسودة أولية تقريبية، قم بإعداد ClickUp Super Agents لتعمل كبوابة جودة قبل أن يتم مراجعة أي شيء. Super Agents هي زملاء فريق الذكاء الاصطناعي في ClickUp الذين يمكنك تخصيصهم، بما في ذلك ما يمكنهم الوصول إليه والإجراءات المسموح لهم باتخاذها.
على سبيل المثال، قم بتشغيل Super Agent عندما تنتقل المهمة إلى "قيد الموافقة" للتحقق من السياق المفقود (روابط المصدر والقيود ومعايير النجاح)، وإنشاء ملخص واضح للموافق، ومطالبة المالك بملء الفجوات قبل توجيه الطلب إلى الأمام.
أنظمة سير العمل التي تمنع إنتاج المحتوى منخفض القيمة بواسطة الذكاء الاصطناعي
الاعتماد على العادات الفردية لمنع workslop ليس استراتيجية قابلة للتطوير. تحتاج إلى بناء حلول هيكلية — أنظمة سير عمل تجعل من الصعب إنتاج workslop وتسهل اكتشافه. ✨
تعمل هذه الأنظمة كبنية تحتية تدعم استراتيجيات القيادة التي تعلمتها للتو. فهي تجعل السلوك الصحيح هو السلوك السهل.
| قوالب موحدة | جودة غير متسقة | تقوم المطالبات وقوائم المراجعة المعدة مسبقًا بترميز المعايير في الأعمال المتكررة |
| نماذج الاستقبال | السياق المفقود | تلتقط الطلبات المنظمة الجمهور والغرض والقيود مسبقًا |
| التحكم في الإصدارات | ثغرات المساءلة | يتتبع سجل التدقيق المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي مقابل المحتوى الذي تم تحريره بواسطة البشر. |
| مكتبات المطالبات | إعادة اختراع العجلة | تشارك قاعدة المعرفة أنماطًا سريعة تنتج مخرجات عالية الجودة باستمرار. |
📮 ClickUp Insight: تسلط دراستنا الاستقصائية حول نضج الذكاء الاصطناعي الضوء على تحدٍ واضح: 54% من الفرق تعمل عبر أنظمة متفرقة، و49% نادرًا ما تشارك السياق بين الأدوات، و43% تكافح للعثور على المعلومات التي تحتاجها.
عندما يكون العمل مجزأً، لا تستطيع أدوات الذكاء الاصطناعي الوصول إلى السياق الكامل، مما يعني إجابات غير كاملة، واستجابات متأخرة، ونتائج تفتقر إلى العمق أو الدقة. هذا هو توسع العمل في الواقع، ويكلف الشركات الملايين من حيث فقدان الإنتاجية والوقت الضائع.
يتغلب ClickUp Brain على هذه المشكلة من خلال العمل داخل مساحة عمل موحدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، حيث تترابط المهام والمستندات والمحادثات والأهداف معًا. يظهر Enterprise Search كل التفاصيل على الفور، بينما يعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي عبر المنصة بأكملها لجمع السياق ومشاركة التحديثات والمضي قدمًا في العمل.
والنتيجة هي ذكاء اصطناعي أسرع وأكثر وضوحًا ومستمرًا في الحصول على المعلومات، وهو ما لا يمكن للأدوات المنفصلة أن تضاهيه.
كيف يساعد ClickUp الفرق في إدارة Workslop
في استطلاع أجرته Zety، قال حوالي ثلثي العاملين إنهم يقضون ما يصل إلى ست ساعات أو أكثر كل أسبوع في إصلاح الأخطاء والثغرات الناتجة عن Workslop الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. بالنسبة للموظفين، هذا يعني أن وقت تركيزهم المحدود يتم استهلاكه في التحقق وإعادة الكتابة وإعادة العمل بدلاً من التقدم.
يمكن أن يؤدي مسودة واحدة غامضة ومفرطة في الثقة إلى إحداث تأثير سلبي على سير العمل بأكمله دفعة واحدة، مما يؤدي إلى عقد المزيد من الاجتماعات، وتبادل الرسائل، والتأخير أكثر مما تتطلبه المهمة.
لإصلاح ذلك، تحتاج إلى حل يقلل من الأسباب الجذرية: السياق المتشتت، والمعايير غير المتسقة، والتنفيذ غير المترابط.
ادخل إلى ClickUp. إنه أول مساحة عمل متكاملة تعتمد على الذكاء الاصطناعي في العالم مصممة للقضاء على السبب الجذري لـ workslop.
لنرى الآن كيف.
حوّل السياق المتناثر إلى مخرجات جاهزة للمراجعة باستخدام ClickUp Brain.
لا ينشأ العمل الرديء عادةً عن "الكتابة السيئة" أو "المطالبات الكسولة". إنه يظهر عندما تعتمد على الذكاء الاصطناعي لإنتاج إجابة دون أي سياق أساسي.
ولكن ليس مع ClickUp Brain. على عكس أدوات الذكاء الاصطناعي المستقلة، فإن ClickUp Brain مدمج في مساحة العمل الخاصة بك. فهو يستخرج البيانات في الوقت الفعلي من المهام والمستندات والتعليقات والدردشات والأشخاص ومعرفة الشركة قبل إنشاء أي شيء. وهذا يقلل من الهلوسة والمصطلحات الغامضة أو المحتوى غير المترابط، وهي السمات المميزة لـ workslop.
استخدم ClickUp Brain من أجل:
- حوّل العمل إلى تحديثات الحالة تلقائيًا: أنشئ تقارير StandUp وتحديثات الفريق وتحديثات المشروع بناءً على نشاط المهام الفعلي.
- أنشئ عملاً منظمًا من مدخلات فوضوية: حوّل رسائل الدردشة وتعليقات المستندات والملاحظات إلى مهام ومهام فرعية مفصلة، بحيث تكون عمليات التسليم قابلة للتنفيذ.
- اكتب داخل سياق المهمة أو المستند: قم بصياغة الخطط وعناصر العمل وإعادة الكتابة والملخصات باستخدام سياق مساحة العمل والموارد الخاصة بك. هذا يجعل المخرجات أسهل في المراجعة ويقلل من احتمالية تفويت القيود الرئيسية.
- اطرح أسئلة واحصل على إجابات دقيقة في كل مرة: اذكر @Brain لتلخيص السياق والرد مباشرة من مكان إجراء المحادثات
قم بتخزين معرفة الفريق والاستفادة منها باستخدام ClickUp Knowledge Management
ClickUp Knowledge Management هو المكان الذي يتم فيه تخزين جميع المعارف وجعلها قابلة للتنفيذ.
بدلاً من البحث في سلاسل المحادثات، يمكنك إنشاء مركز داخلي لـ SOPs وويكي وموجزات المشاريع وملاحظات القرارات التي تظل مرتبطة بالتنفيذ اليومي. بهذه الطريقة، عندما يستخدم شخص ما الذكاء الاصطناعي لصياغة تحديث أو خطة أو موجز، تكون المدخلات مستندة بالفعل إلى ما اتفق عليه فريقك.
في الممارسة العملية، يمكنك بناء قاعدة المعرفة الخاصة بك باستخدام قوالب wiki مسبقة الإنشاء، وتنظيم كل شيء في Docs Hub، والاحتفاظ بالموارد الرئيسية كملفات wiki تم التحقق منها، حتى يعرف الناس ما يمكنهم الوثوق به. بعد ذلك، عندما تظهر أسئلة أثناء العمل، يمكنك استخدام إجابات فورية مدعومة بالذكاء الاصطناعي تبحث في مستنداتك وملفات wiki ومهامك وتعليقاتك لإظهار السياق الصحيح.
أوقف workslop من مصدره باستخدام نماذج ClickUp
يتم إنشاء الكثير من الأعمال غير المنتجة قبل أن يتدخل الذكاء الاصطناعي. يرسل شخص ما طلبًا غامضًا، يفتقر إلى السياق ومعايير النجاح غير الواضحة، ولا يحتوي على روابط، ثم يلجأ إلى الذكاء الاصطناعي لملء الفجوات بتخمينات واثقة.
تقوم ClickUp Forms بإصلاح هذا الأمر عن طريق تحويل كل طلب إلى إرسال أحادي الاتجاه يتحول تلقائيًا إلى مهمة في المكان المناسب، مع تسجيل التفاصيل في الحقول المخصصة.
ونظرًا لأن النماذج تدعم المنطق الشرطي، يمكنك عرض الأسئلة المهمة فقط بناءً على إجابات الشخص. وهذا يعني الحصول على مدخلات أفضل دون الحاجة إلى نماذج أطول، وتقليل المتابعة لاحقًا لتوضيح النطاق أو الأهمية أو المتطلبات.
قم بتوجيه الموافقات باستخدام ClickUp Automations
يزداد حجم العمل في سير العمل الذي يتطلب الكثير من الموافقات لأن "المراجعة" عادة ما تكون عملية يدوية. يقوم شخص ما بإرسال رابط، وإرسال إشعار إلى المسؤول عن الموافقة، والانتظار، والمتابعة، وبحلول الوقت الذي تصل فيه التعليقات، يكون السياق قد تغير.
تساعدك ClickUp Automations على تثبيت الموافقات في سير العمل نفسه. وهذا يعني أن العمل ينتقل إلى الشخص المناسب في الوقت المناسب دون الحاجة إلى رسائل إضافية.
يمكنك تعيين أتمتة يتم تشغيلها عند تغيير حالة المهمة (على سبيل المثال، إلى قيد الانتظار الموافقة)، ثم إعادة تعيينها إلى الموافق، وإضافة تعليق بما يجب مراجعته، أو تحديث حقل مخصص مثل مرحلة الموافقة حتى يتمكن الجميع من رؤية حالتها. علاوة على ذلك، لديك "شروط" تتيح لك الحفاظ على التوجيه بشكل منظم، مثل التشغيل فقط للطلبات عالية التأثير أو أنواع الطلبات المحددة.
قم ببناء معيار مضاد لـ Workslop باستخدام ClickUp
غالبًا ما ينتشر العمل غير المنتج بسبب عدم وجود مكان مشترك لتحديد الجودة، والتقاط السياق، وتوضيح الخطوة التالية.
لإدارة ذلك، تحتاج إلى أمرين: معيار واضح وسير عمل يجعل من السهل اتباع المعيار.
يساعدك ClickUp على القيام بذلك وأكثر من ذلك تحت سقف واحد. قم بتوثيق كل شيء في مكان واحد، وحافظ على خطوات المراجعة مرتبطة بالعمل الفعلي، واستخدم الذكاء الاصطناعي في السياق لتلخيص التغييرات، وكشف الثغرات، وتشديد المسودات قبل المضي قدمًا.
عندما يتوافق المعيار مع العمل، تتوقف الجودة عن الاعتماد على من تذكر أن يتحقق منها.
أسئلة وأجوبة حول إدارة Workslop في Teams
Workslop هو مخرجات منخفضة الجودة تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي وتتطلب جهدًا بشريًا كبيرًا لإصلاحها أو التحقق منها أو التخلص منها، مما يؤدي في النهاية إلى خلق المزيد من العمل بدلاً من توفيره.
ابحث عن العلامات الشائعة مثل العبارات العامة والأخطاء الواقعية وتكرار تراكيب الجمل والمحتوى الذي يجيب تقنيًا على سؤال ما ولكنه يغفل السياق المحدد أو الفروق الدقيقة التي قد يضيفها خبير بشري.
على الرغم من أن المطالبات الأفضل مفيدة، إلا أنها ليست كافية. يتطلب الوقاية الحقيقية أنظمة سير عمل متكاملة تتضمن معايير جودة واضحة ونقاط مراجعة رسمية وثقافة فريق تعامل مخرجات الذكاء الاصطناعي كنقطة انطلاق وليس كمنتج نهائي.
المسؤولية مشتركة. يجب على الأفراد دائمًا مراجعة أعمالهم التي تم إنشاؤها بمساعدة الذكاء الاصطناعي قبل تقديمها، ولكن يجب على القادة تنفيذ نقاط فحص هيكلية حتى لا يصل العمل غير المكتمل إلى المصادقين النهائيين دون فحص.