L'IA sans battage médiatique : utiliser les LLM pour réduire le bruit et non pour remplacer la réflexion

Ceci est la quatrième partie de ma série sur AppReviews. La partie 1 est disponible ici La partie 2 est disponible ici La partie 3 est disponible ici

À un moment donné, lors de la création d'AppReviews, j'ai commencé à penser à l'IA.

Pas dans le sens « cela a besoin de l’IA ». Plutôt d’une manière calme et légèrement réticente.

J'avais déjà un système qui récupérait les avis, les poussait vers Slack et veillait à ce que les commentaires ne soient pas manqués. Cela seul a résolu le problème principal. Mais une fois les avis toujours visibles, un nouveau problème apparaît.

Il y en a beaucoup.

Certains sont utiles. Certains sont vagues. Certains sont émotifs. Certains sont des doublons du même numéro écrits légèrement différemment.

La lecture de chaque critique fonctionne, jusqu'à un certain point. Après cela, vous revenez à la numérisation, à l'écrémage et au filtrage mental du bruit.

C'est à ce moment-là que j'ai commencé à me poser une autre question :

Et si le système m’aidait à comprendre les avis plus rapidement, sans prétendre penser à ma place ?

Ce que je ne voulais pas

Avant d’ajouter quoi que ce soit lié à l’IA, j’ai été très clair sur ce que je ne voulais pas construire.

Je ne voulais pas :

• Des résumés générés par l'IA prétendant êt...
  [Courte citation de 8% de l'article original]