Chaque Capacité Qu'ori N'a Pas Compte Moins Que La Seule Chose Que Presque Aucune IA N'est Construite Pour Suivre : Ce Que Vous Continuez De Faire
Tout système d'IA, évalué fonctionnalité par fonctionnalité, aura une longue liste de choses qu'il ne fait pas — des capacités que d'autres produits ont, des intégrations qui lui manquent, des tâches pour lesquelles il n'a pas été construit. Évalué de cette façon, presque tout système précis semble incomplet à côté de la somme de tout ce que l'IA en général peut faire.
Ce type de comparaison manque la question plus pertinente pour un système construit autour d'un travail précis et étroit : non pas ce qu'il ne peut pas faire par rapport à tout le reste, mais s'il fait la seule chose qu'il est réellement construit pour faire — dans ce cas, suivre et faire émerger ce qu'une personne continue de faire, ce que presque aucun autre système d'IA, peu importe sa capacité plus large, n'est réellement conçu pour suivre du tout.
Un système qui fait bien une chose précise, difficile et rare n'est pas affaibli par une longue liste de choses qu'il ne fait pas et qui n'ont jamais été son travail au départ. La comparaison pertinente ne se fait pas contre un système hypothétique qui fait tout ; elle se fait contre l'absence quasi totale de systèmes qui font cette chose précise du tout.
Ce qui compte, pour ce problème précis, ce n'est pas la longueur de la liste de capacités. C'est de savoir si la seule capacité qui traite réellement le problème — remarquer ce qu'une personne continue de faire — est présente, bien construite, et livrée de façon fiable, ce qui est une barre différente et plus étroite que ce qu'implique la comparaison de capacité générale.
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Momar Lissa Ndiaye (« MLN ») est le fondateur et CEO de weyoga Inc., société du Delaware. — weyoga.ai · mln@weyoga.ai