د بریښنالیک ټریډ چې د تولید له لاسه ورکړ د B لړۍ حقوقي تکنالوژۍ شرکت یو AI افسر ته د قراردادونو څېړنې ته اړتیا لري. د افسر د هر سپورټ ټکټ، هر پیرودونکي ایمیل ټیم، او د 200 پايلې معلوماتو بیس ته دسترسی لري. اغیزمن. د افسر د لګښتونو په لټه کې دي، د خطرونو په لټه کې دي، دقیق لارښوونې وړاندې کوي. Day one: ناڅاپي. د افسر په ټریډونو کې خپل ځان بدلون پیل کړ. Day three: په یقیني توګه مشتریانو سره هغه څه راځي چې په مستقیم ډول د دوو اونۍ دمخه په ایمیل تبادلې کې ترسره شوي تصمیمونو سره مخنیوی وي چې دا نه کولی شي. Day seven: ستونزه د نمونوي نه وه. GPT-5 په قراردادونو تحلیل کې ښه دی کله چې تاسو دا د پاکو قرارداد ته ورکړئ. ستونزه دا دی چې افسر نه پوهیږي چې څه په واقعیت کې ترسره شوه. دا کولی شي د اړیکو تاریخ رامینځته کړي. دا نه کولی شي چې کله چې د محصول د VP په پیغام کې د 18 ایمیل نندارې 6 کې "د دې پرته له دې" وايي، دا فیصلہ د هر څه چې مخکې رامینځته شوې وه. دا نه کولی شي د "من به د دې په اړه وګورئ" وروسته درې ورځو د سکوت په اړه پوه شي چې د ستونزو له لاسه ورکړ، نه حل شوي. د افسر په انفرادیت کې ښکلي او په context کې په بشپړه توګه گم شوی. د Paradox چې Enterprise AI کولی شي دلته هغه څه دی چې د شرکت AI پروژو ډیری څخه مخکې هم د شپې له لاسه ورکړي: ستاسو د CRM جوړ شوی دی. ستاسو dashboards جوړ شوي دي. ستاسو دنده لیستونه جوړ شوي دي. هیڅکله دا نه ده چې په واقعیت کې د واقعي تصمیمونه ترسره کیږي. واقعي تصمیمونه په ایمیل ټریډونو کې ترسره کیږي چې په 47 ځوابونو کې د پایلو پرمختګ کوي، په Slack بحثونو کې چې څوک "nvm" وايي او د سه ورځو پلان بدلوي، په Google Docs کې د تبصرې جنگونو سره چې په لګښتونو کې دفن شوي دي، په پیژندل شوي چڼاسکه کې چې د واقعي فیصلہ په پیغام کې دی 3 څخه 11 او هر څه نور یوازې د کنکشن دی چې تاسو باید پوه شئ که څه هم. دا ناڅاپي، recursive، بشپړ معنی او غیر بیان شوي ارادې ده. انسانونه په ښه توګه چلند کوي ځکه چې موږ په اتوماتيک ډول روښانه مداخله څارنه کوو. موږ پوهیږو چې کله چې سارا په یو ټریډ کې "من به دا په کارولو سره" وايي او بیا په اړوند ټریډ کې د درې اونۍ لپاره سکوت کوي، موږ ته اړتیا لرئ. د AI د دې خبر نلري. د AI ټوکنونه وګورئ، نه روښانه. دا متن، نه داستان وګورئ. ایمیل دا دی چې AI د مرستې لپاره چمتو کیږي ایمیل د ورته دلیلونو له امله بریالیتوب سخت دی چې دا بریالیتوب ارزښت لري: ځوابونه نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې ن ایمیل د متن نه ده. ایمیل د اړیکو آرشیفیت دی چې د متن په څیر پوښل کیږي. د دې درکولو ته اړتيا لري چې د بحث منطق رامینځته کړي، نه یوازې د عبارتونو پروسس. دا دا دی چې ډیری AI روښانه کیږي. نو هرڅه د ورته چار حلونه هڅه کوي. دوی ټول د ورته دلیل له امله ناکام دي. د غلط حلونه هرڅه لومړی هڅه کوي په پروپیلن کې هر څه د نظریې: د LLM ټولې کنکشن ورکړئ او اجازه ورکړئ چې دا وده ورکړي. د پایلو: په چټکۍ سره، ارزانه، ناقانونه، hallucination-pregnant. د LLMs د ډیری ټکونو سره ښه نه کوي - دوی غرق شوي دي. د 50 ایمیل نښی په کې ممکن د 3 ایمیلونه لري چې مهم دي او 47 چې د خبرې کولو په اړه دي. د ماډل د فرق نه کولی شي. دا هر څه په برابره توګه وزن کوي، د تناقضونو له امله مخنیوی کیږي، او د پایلې جوړوي چې ښکاره ده مګر هیڅ څه چې په واقعیت کې واقع نه کوي. د RAG (Retrieval-Augmented Generation) د نظریې: د اړونده بریښنالیکونه ترلاسه کړئ، د Semantic Search د نورو کارولو لپاره اجازه ورکړئ. د پایلو: د سندونو لپاره ښه، د خبرې کولو لپاره بد. RAG کولی شي د پنجې مهمې ایمیلونه ترلاسه کړي. مګر دا تاسو ته نه کولی شي چې د 47 لړۍ ځواب په لوړه کې د پایلو سره مخالفت کوي. دا نه کولی شي چې د CFO څخه "د ښه غږ" له خوا تصویب معنی کوي او په داسې حال کې چې د "د ښه غږ" له خوا د کورني معنی نه ده. دا نه کولی شي د دې نښلیدو په درې متوازن بحثونو کې وکارول شي او د B فورک کې د فیصلہ د A فورک کې بحث غیرقانوني کوي. RAG تاسو ته ټوټې ورکوي. تاسو اړتیا لرئ نریښتونه. دا ورته څه نه دي. د Tuning د نظریې: په خپل اړیکو نمونې کې د ماډل روزل کړئ. د پایلو: د هوښيار پاپټ، نه د ښه تاریخوال. Fine-tuning کولی شي د LLM سره د دې لپاره چې ستاسو د ټیم د اصطلاحاتو څخه د عمل برخو اخلي. مګر دا به د ماډل درک نه کوي چې کله چې سارا په Thread A کې یو څه ته تعقیب کوي او بیا په Thread B کې د ورته موضوع په اړه د درې اونۍ لپاره سکون کوي، تاسو باید په اړه پوه شئ. تاسو کولی شئ خپل لاره د ژوند، په دوامداره توګه بدلون، د ډیرو شرکتونو د بحثونو چې اونۍ په اوږدو کې او د وسایلو په پراخه کچه راټول کړي. Fine-tuning د نمونې لپاره optimizes. Conversations are graphs. د ګمرک ټولګي موږ دې هڅه کوو. هرڅوک دا هڅه کوي. تاسو په پای کې د ضعیف مايکرو detectors زون جوړ کړئ: د احساس کټګورونکي، دنده کټګورونکي، د فیصلې مارکرونه، د مالک identifyers، deadline parsers، خطر سیگنالونه، ټون تحلیلرونه. دوی په انفرادي ډول ښه دي. په ګډه دوی ناقانونه، متناقلي دي، او دوی د هغه وخت راټول کیږي چې یو څوک "د ډاډ، چې کار کوي" په بل کې د "توافقه" یا "د دې په اړه د ډاډ نه" په بل کې د "I have concerns". د کټګوریو کارپوهانو د یوځای سره خبرې نه کوي. دوی د کنکټریټ شریک نه کوي. دوی درک نه کوي چې یوځای عبارت د هغه څهونو معنی دی چې هغه هغه څه چې هغه یې وايي او کله. تاسو د دې جوړولو او تنظیم کولو لپاره د 6 میاشتو په اوږدو کې کار واخلئ، او دوی اوس هم هغه څه چې مهمه ده: د خبرې کولو ناقانونه. د دغو حلونو په هر ډول کې د واقعي ستونزو حل نه کوي. د انسانو اړیکو په ځانګړي ډول نه دی. دا باید تجدید شي. د AI په ځوابونو کې ناکام نه کیږي. دا په فرضونو کې ناکام کیږي. د LLM ته پوښتنه چې خپل ټیم پخوا په اونۍ کې څومره. دا تاسو ته نه کولی شي. نه ځکه چې دا په خلاص کې بد دی، مګر ځکه چې دا د دې لپاره چې هغه څه چې ترسره شوي وي اړتیا نلري. کله چې تاسو د مناسب فرضاتو په لټه کې یاست، د بیلابیلو بریښنالیکونه نارینه ښکاري. یو روټینډ "د دې په اړه پیژندل" کله چې دا نه ده په لټه کې کیږي. د مهمو تعهدونه په لټه کې نه وي ځکه چې دوی د عادي توافقونو په توګه بیان شوي دي. ورکشاپ په سمه توګه چټک کیږي ځکه چې "نم" د یو نرم تعهد په توګه پوه نه کیږي چې د پیژندلو ته اړتيا لري. د سوداګرۍ په لټه کې دي ځکه چې د افسر په لټه کې د درې عادلانه بریښنالیکونه په لټه کې د نه د ځانګړي راتلونکي ګامونو له امله معنی کوي چې پریکړه ګوته دی. انسانونه په طبيعي ډول پیژندل کیږي. موږ د اړیکو پوه. موږ د تاریخ پوه. موږ پوهیږو چې دا شخص تل په هغه وخت کې چې دوی نه معنی کوي، د دې شخص په هغه وخت کې چې دوی معنی کوي "نه" او دا شخص په هغه وخت کې چې دوی معنی کوي "نه" وايي. موږ اخیستنې په مقابل کې د تناقض وزن کوو. موږ په یاد ولرئ کله چې هغه څوک چې عموما responsive دی، ساکن کیږي. د ماشینونو ته اړتيا لري. په ځانګړې توګه، دوی د جوړښت ته اړتيا لري. هغه څه چې موږ په ځای کې جوړ کړ: د context engine موږ هڅه کوو چې LLMs جادو سره د خام ایمیل درک کړي. په عوض، موږ د یو ماشين جوړ کړ چې د غیر جوړ شوي اړیکو په جوړ شوي انټرنټ کې بدل کیږي مخکې چې دا یو ماډل ته لاسلیک کوي. فکر وکړئ چې دا د بشري بحث لپاره د مخکښ پروسسر په توګه وي. Deep Parsing او منطق د لومړي کچه د OAuth سمبالولو، په واقعي وخت کې د پټولو، د پیژندنې لنډول، پیژندنې معیاري کولو کاروي. د دوهم کچه دی چې دا سخت وي: د نښلیدو ځوابونه، مخکښونه، په لټه کې وړاندیزونه، ګډون کونکي بدلونونه، وختونه، د اشاره حل. کله چې یو څوک وايي "د پیژندل شوی وګورئ"، د سیسټم ته اړتیا لري چې پوه شي چې کوم پیژندل له کوم پیژندل له کوم شخص له کوم وخت کې لیږدول کیږي. دا د اړیکو آرشیولوژي دی. د منطق کولو کټګوریو د اړیکو د ګراف په توګه، نه د لیست په توګه ماډل کوي. هر پیغام یو نند دی. ځوابونه لګښتونه جوړوي. پیژندلونه نوي زیرګرافونه جوړوي. د سیسټم د وخت په توګه احساسات، نه سټیټیک لیبلونو په توګه څیړنه کوي. دا تعقیبونه او چیرې څومره کوي چې څومره ونیسئ. دا څیړنه کوي کله چې ټون د همکارۍ څخه د ساتنې څخه بدل کیږي. دا پرچون کوي کله چې یو شخص فیصلہ کوي او بیا د درې ورځو وروسته د دې مخالفت کوي. دا پدې نښه کوي کله چې یو وظیفه تعقیب شوي او بیا په سمه توګه کولی شي. دا د کارونو لکه د مالکانو سره د تعهداتو، د زیرمې وختونو، او کنکشنونو په څیر اخلي. دا د پایلو په څیر د پایلو په څیر اخلي، د اختلافاتو په څیر، د پیژندنې په څیر نظارت کوي. دا درکوي چې "نم چې دا حق دی" د مختلفو شیانو معنی لري، د هغه څه په اړه چې هغه وايي او کله. د یو ځوان انجنیر څخه د پیل څخه د دوو ورځو مخکې، دا د تفتیش لپاره. د CTO څخه درې اونۍ ته د پروژې ته، دا د بند او بیاکتنه ده. د سیسټم ته اړتیا لري چې د رول او وخت په دوو کې پوه شي ترڅو په سمه توګه تفسیر شي. جوړ شوی محصول د انجن د پاک، مخکښ JSON ته ورسیږي: د وخت ټیمز او ګډون کوونکو سره د تصمیماتو، د مالکان او محدودیتونو سره د کاروونکو، خطرونو سره د سختی ټیکنونو او ټینډونو سره، د احساساتو تحلیل چې د بحثونو په څیر پراختیا کوي، د مخکښانو کله چې تعهدونه ساکن کیږي. اوس د زیربنا سیسټمونه کولی شي د دې په اړه فکر وکړي. په دې ځای کې چې هڅه کوي چې "په راتلونکي اونۍ کې بیا راځي" تفریح کړي، دوی د جوړ شوی کار سره د زیربنا وخت او پرچون ترلاسه کوي چې دا نرم تبادلې ده، نه سخت تعقیب. هغه څه چې موږ په جوړولو کې زده کړې خلک په ماشین-کښته نمونې کې نه خبرې کوي د سوداګرۍ د اړیکو د نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې نږدې. د حل د نمونوي توازن ښه نه وه. دا یو سیستم جوړ کړ چې لومړی په کنټرول کې رامینځته کوي، بیا د دې کنټرول کې د نمونوي تفسیر کوي. د اړیکو لنډه نه دي. دوی د لرګيو دي. Reply tree fork. Forwards بدلون وختونه جوړوي. څوک CCs یو نوی شخص، او اوس د دوو paralel بحثونه دي په هغه څه کې چې د یو ټیم په څیر وي. تاسو باید ټول ګرافې رامینځته کړئ، نه sequentially.You can't process email as a list.You have to process it as a directed acyclic graph with multiple roots, tracking which branches are active and which are abandoned. Email Thread Structure (د AI په حقیقت کې څنګه وګورئ) Message 1 ─┐ ├─ Reply 2 ── Reply 4 ── Reply 7 └─ Reply 3 ──┐ ├─ Forwarded Chain → Reply 5 └─ Reply 6 (new participant) ── Reply 8 فعال زونونه: 7، 8 بېرته: 5 په: 7 (د نښلیدو بحث په زون 3→6) د احساس نه استاتیک د یو واحد آرامۍ ایمیل معنی نه ده. د اونۍ په اوږدو کې د نږدې ټینډ معنی لري. د سیگنال په انفرادي پیژندل کې نه دی - دا په لارښوونې کې دی. درې "د ښه غږ" بریښنالیکونه، د "خود، چټک پوښتنې" وروسته، یو مخکښ اشارې ده چې د معامله په لټه کې ده. د سیسټم ته اړتیا لري چې د پیژندلو، نه دولت. د افسرانو ناکام کیږي ځکه چې دوی د داستان د مداخله کموي دا د دې لپاره چې د AI copiloots په لومړي ورځ کې سمارټ ونیسئ او په ټوله ورځ کې احمق ونیسئ. دوی یاد نه کوي چې څه واقعه ده. دوی څرنګه نه کوي چې څرنګه څرنګه وده ورکړي. دوی هر خبرې کوو، کله چې هر خبرې یوه لوی تاریخ کې برخه ده. د حل دی چې د یادښت جوړ کړي چې په بحثونو او وسایلو کې دوام ورکوي. نه یوازې "د هغه څه چې موږ بحث شوي دي" بلکه "د هغه څه چې موږ فیصلہ کړ، چې هغه څه ته وده ورکړي، هغه څه چې اوس هم باز دي، هغه څه چې بدل شوی، هغه څه چې له لاسه ورکړ." Story continuity دی د AI چې مرسته کوي او د AI چې مخامخ کوي تر منځ د فرق. جوړونکي Takeaways تاسو کولی شئ د رګکس سره د بریښنالیک پینسنگ بیا جوړ کړئ. Conversation جوړښت ډیر پیچلي، ډېر recursive، ډېر kontekstual لپاره د نمونې سره مطابقت لري. تاسو د ګراف جوړولو ته اړتيا لري. د نمونې په توګه د 50 بریښنالیکونه د نمونې څخه ډیر مهم دی، د نمونې ته د نمونې لګښت نه کوي. دا اړتیا لري چې پوه شي چې څه شي، په کوم ترتیب کې، او ځکه چې دا مهم دی. دوی به په لومړي ورځ کې ښکلي وي او په ده ورځ کې غیرقانوني وي ځکه چې دوی د تصمیماتو یادونه نلري، د تعهداتو څارنه نلري، د خبرې کولو څارنه نلري. د bottleneck د نمونوي نه ده. GPT-5 په منطق کې ښه دی کله چې تاسو دا پاک، جوړ شوی input ورکړئ. د bottleneck د غیر جوړ شوي اړیکو په دې input کې بدل کیږي. دا کچه باید ځینې ځایونو کې شتون لري. یا تاسو یې خپل ځان جوړ کړئ (د کار په میاشتو کې، د اوسني ساتنې، د بیلابیلو ختیځونه) یا تاسو د انستافورټ کارولو سره کار واخلئ. چرا د پراختیا باید مراقبت وکړي که تاسو د LangChain، LangGraph، LlamaIndex، یا custom agent frameworks سره جوړ کړئ، نو تاسو په پایله کې د ورته چڼاسکه دیوال ته ځي: د ماډل اړتيا لري د جوړولو کنکشن، نه خام متن. تاسو کولی شئ د پاملرنې په چڼاسکه کې ونیسئ او پیچلي RAG پایپ لرو، مګر کوم چې د غیر جوړ شوي اړیکو څخه د روښانه کولو حل نه کوي. هر AI محصول چې د انسانو اړیکو ته اړتیا لري دا ته اړتیا لري. د مشتریانو ملاتړ د AI چې د تبادلې تاریخ نه کولی شي د کارولو په لټه کې دي. د قانونی AI چې د قراردادو د مذاکرات تاریخ نه کولی شي د خطر د اندازې نه کولی شي. د خرڅلاو د AI چې نه کولی شي څیړئ کله چې د سوداګرۍ پای ته ورسیږي نه کولی شي د بندولو سره مرسته وکړي. هر څه د جوړولو پرته پرته جوړ شوی. دا د لګښت کچه ده. موږ د دې جوړولو لپاره درې کاله کار واخلئ ځکه چې ایمیل زموږ اصلي محصول دی. ډیری ډیزاینونکي د درې کاله نه لري. دوی د دې کچه ته اړتيا لري نو دوی کولی شي د دې پر بنسټ جوړ کړي. د ایمیل انټرنټ API د سیستم چې موږ جوړ شو د ایمیل انټرنټ API په توګه شتون لري. دا د خام ایمیل راټولوي او جوړ شوي، د منطق لپاره چمتو سیگنالونه راټولوي. تاسو سره د مالکانو او د وختونو، د شرکتونو او تاریخونو سره د تصمیماتو، خطرونه کولی شي او د وخت په اوږدو کې پیژندل کیږي، احساسات ټینډونه، بلاکونکي چې کله چې تعهدات ساکن وي. نه د چټک چڼاسکه. نه د RAG پایلې. نه د 6 میاشتو لپاره د custom classifiers جوړولو. موږ په تولید کې د دوو کلونو کې کار کوي. د پراختیا جوړونکو دا د یو ورځ په کم کې یوځای کوي. دا په میاشت کې میلیونونو ایمیلونو سره د 90٪ + دقیقې په اړه د فیصلې اخلي او دنده شناسایی پروسس کوي. که تاسو د AI وسایلو جوړ کړئ چې د ایمیل، چیټ، یا ډکونو ته ورسیږي، دا د کچه دی چې تاسو نه غواړئ خپل ځان جوړ کړئ. د لوی بدلون د AI په راتلونکو لړ کې به د لوی ماډلونو په اړه نه وي. دا به د ښه اړیکو په اړه وي. ډیری ټیمونه اوس هم هڅه کوي چې د پروپټونو ښه کړي، هڅه کوي چې د GPT-5 په 5٪ کې ښه وي چې د بریښنالیک نښلیدو خلاص کړي. دا غلط ستونزه ده. د bottleneck د نمونوي نه ده. د bottleneck دا دی چې د نمونوي د هغه څه په اړه پوه نه لري. دا ستاسو د تاریخ، ستاسو د اړیکو، ستاسو د تصمیماتو، ستاسو د تعهداتو ته کور دی. دا د متن تحلیل کوي کله چې هغه څه چې دا ته اړتيا لري تاریخ دی. kontext له ویب څخه نه راځي. kontext له لوی ماډلونو څخه نه راځي. kontext له خپل کار څخه راځي - او ستاسو د کار په غیر ساختار اړیکو کې پوښل کیږي چې د AI کولی شي د مسلکي مسلکیو سره مرسته وکړي. د دې حل، او د AI د سمارټ غږ بندوي او کارول پیل کوي. د ایمیل انټیلشن API د AI پراختیا لپاره د iGPT context engine برخه ده. که دا ستونزه دی چې تاسو حل کوئ، موږ د انټرنېټ د جوړولو لپاره.
