L'IA doit apprendre votre façon de travailler
En concevant Snappy PM, une idée naturelle est venue : puisqu'on a l'IA, pourquoi ne pas lui faire lire les projets historiques d'une entreprise pour générer automatiquement un workflow sur mesure ? Ça semble raisonnable — et très AI-native. Mais en avançant, nous avons changé d'avis : ce qui s'est passé dans le passé ne doit pas forcément se reproduire. Une IA qui apprend consciencieusement l'historique risque juste d'automatiser hier.
Quand nous avons commencé à concevoir Snappy PM, une idée très naturelle est venue :
Puisque nous avons l'IA, pourquoi ne pas laisser l'IA lire les projets historiques d'une entreprise et générer automatiquement un Workflow qui lui appartient ?
Cela semble raisonnable.
Et très AI-native.
Mais en continuant à construire, nous avons changé d'avis.
Parce que l'IA peut facilement donner à une chose simple une apparence très intelligente.
Elle regarde les projets passés d'une entreprise et peut en résumer de nombreux Stages, Rules, Roles et Exceptions.
Mais le problème est le suivant :
Ce qui s'est passé dans le passé ne signifie pas que cela doit se passer ainsi à l'avenir.
Les processus historiques d'une entreprise peuvent déjà contenir de nombreuses pratiques accidentelles, inefficaces, voire erronées.
Si l'IA apprend cet historique très consciencieusement, le résultat final pourrait simplement être :
Automating yesterday.
Donc la nouvelle version de Snappy PM a fait une simplification très importante.
Nous ne laissons plus l'IA inventer une State Machine pour chaque entreprise.
Le squelette de base d'un projet, ce sont cinq Phases :
Requirement Capturing
Scoping & Design
Implementation or Manufacturing
Deployment or Installation
Closing
Cette partie reste stable.
Ce que l'IA doit vraiment apprendre, ce sont les différences significatives entre les entreprises.
Par exemple :
Quelles Phases s'appliquent à vous ?
Quel type de Quotations utilisez-vous habituellement ?
Quels sont vos Payment Terms ?
Quels Documents sont vos propres modèles standard ?
Avez-vous un Inventory ?
Le client a-t-il affaire à cette entreprise, ou à une autre Sales Company au sein du groupe ?
Voilà ce que c'est :
How you work.
Donc Snappy peut lire un projet passé, comprendre les habitudes de travail et les documents de l'entreprise, et faire des suggestions.
Mais nous lui avons donné un autre principe :
Evidence or default.
Si l'IA pense qu'une entreprise travaille d'une certaine façon, elle doit pouvoir nous dire :
dans quels documents réels j'ai vu cela.
S'il n'y a pas de preuve, on utilise les valeurs par défaut simples et stables de la plateforme — au lieu de laisser l'IA deviner.
Je pense de plus en plus que c'est une frontière très importante dans le design de produits IA.
La chose la plus précieuse dans l'IA n'est pas forcément :
de laisser l'IA tout décider.
C'est de savoir :
ce qui doit rester stable, et ce qui peut être appris.
Les Accounting rules doivent rester stables.
Le Project Flow central doit rester stable.
Les limites de permissions doivent rester stables.
Tandis que les documents, habitudes, modèles et façons de faire d'une entreprise peuvent être appris.
Donc nous préférons maintenant décrire Snappy PM ainsi :
AI learns how you work.
It doesn't invent how you should work.
L'IA devrait réduire le coût d'adaptation d'une entreprise au logiciel.
Pas créer une nouvelle couche de complexité, puis exiger que l'entreprise s'adapte à l'IA.
SnapLedger, your life easier.
Une frontière importante dans le design de produits IA : savoir ce qui doit rester stable et ce qui peut être appris. Les règles comptables, le flux de projet central et les limites de permissions doivent rester stables ; les documents, habitudes, modèles et façons de faire d'une entreprise peuvent être appris. Et quand l'IA affirme qu'une entreprise travaille d'une certaine façon, elle doit pouvoir montrer les documents réels dont elle l'a tiré — evidence or default.
Si une IA apprenait la façon de travailler de votre entreprise uniquement à partir de vos projets passés, quelles habitudes reproduirait-elle fidèlement — et lesquelles seriez-vous gêné de voir automatisées ?
L'IA apprend comment vous travaillez. Elle n'invente pas comment vous devriez travailler.
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