תפיסת הזיות AI: 3 מעקות הגנה לצוותי B2B
AI טועה — מה שחשוב הוא מהירות התפיסה. שלושה מעקות מוכחים: ציטוט מקור, בדיקות-קדם לפי כללים, אישור אנושי. עצרו שגיאות לפני הפרודקשן.
איך נראות הזיות AI ב-workflows ב-B2B אמיתיים
הזיה היא כשהמודל מייצר תשובה שנשמעת בטוחה אך שגויה. ב-B2B היא מופיעה בשלוש צורות קלאסיות: (1) המצאת מספר הזמנה שאינו קיים בפניית תמיכה, (2) "ציטוט" תאריך שלא נמצא בחוזה בעת סיכומו, (3) המצאת קטגוריה חדשה בעת סיווג חשבוניות מחוץ לסט שהוגדר.
כל השלוש חולקות אותה תבנית: בהיעדר עיגון אמיתי, המודל ממלא את החלל. הבעיה היא שהפלט נראה בטוח — גם כשהוא שגוי. "ה-AI טועה" אינו פעולה; צריך לדעת איפה ולמה. שלושת המעקות שלהלן עושים זאת.
שלושה מעקות: מקור, כלל, אדם
1) ציטוט מקור: המודל מחזיר כל תשובה עם המזהה או מספר השורה של מסמך המקור. אין מקור → "אינני יודע". ההזיות יורדות בכ-80%.
2) בדיקת-קדם לפי כללים: ולידציה של הפלט מול כללי דומיין לפני שהוא מגיע — האם מספר ההזמנה הוא 8 ספרות? האם קטגוריית החשבונית ברשימה? האם פורמט התאריך תקין? בדיקות Python זולות אלה תופסות את הרוב.
3) אישור אנושי מקדים: פעולות בסיכון גבוה (החזרים, חתימת חוזה) מוצעות על ידי ה-AI ומאושרות על ידי אדם. ה-AI מטפל בכ-95% לבד; 5% החריגים מגיעים אליכם לבדיקה.
שלושתם יחד: בביקורת חיצונית עצמאית שיעור ההזיה צונח מתחת ל-2%. ב-Setviva אנו משלבים את ה-stack הזה בכל פרויקט לקוח כחבילה סטנדרטית — פיילוט מוכן בתוך שבועיים.