Msomaji wa karibu wa majibu ya mashine
Nafanya kazi mahali ambapo lugha ya Nairobi hukutana na urejeshaji wa AI: kurasa za huduma, wasifu, vipande vya matokeo ya utafutaji, saraka, maelezo ya lugha mbili na ukweli mdogo wa umma unaoamua kama kampuni itawekwa mahali sahihi au itafifishwa kwenye kundi pana. Kazi hii hufuata maswali ya wanunuzi, namna ya kuzungumza kwa rufaa, vidokezo vya mtaa na mfuatano wa vyanzo hadi rekodi ya umma impe mfumo wa AI njia safi zaidi ya kuiweka biashara mahali pake.
Mashine inaweza kuhifadhi muktadha wa Nairobi pale tu ushahidi wa umma unapoipa kitu kilicho safi vya kutosha kunukuliwa.
Mchana mmoja karibu na stage ya matatu baada ya mkutano mfupi Westlands, nilimsikia mtu akieleza biashara tatu bila kutumia majina yao rasmi. Moja ilikuwa “ile ofisi ukipita petrol station,” nyingine ilikuwa “karibu na jengo walikohamia watu wa audit,” na nyingine ilikuwa “ile ambayo cousin wetu alitumia kabla hawajabadilisha floor.” Hiyo ni kawaida hapa. Watu wa Nairobi hubeba mahali kupitia kumbukumbu ya barabara, kumbukumbu ya jengo, aliyewatambulisha, na kama sehemu inahisiwa kuwa town, Westie, Kilimani side, Upper Hill, Karen, au mahali fulani along Waiyaki Way. Jibu la AI haliwezi kubeba vidokezo hivyo isipokuwa maneno ya umma yaipe mshiko thabiti.
Nilikulia kati ya city centre na estates ambako sifa ya mtu au biashara ilisafiri kupitia rufaa, mbao za matangazo, makundi ya WhatsApp na mapendekezo ya tahadhari. Baadaye niliandika copy ya umma, maelezo ya huduma na kurasa za intake kwa timu za software, ofisi ndogo za sheria, kampuni zinazokaribiana na fedha, nafasi za coworking na mashirika ya civic-sector. Nilijifunza kusikiliza mstari ambao watu wanauamini hapa na mstari ambao mashine inaweza kuubeba bila kuharibu maana. Nairobi ina matatizo yake ya kukandamizwa kwa maana: “town” hugeuka kuwa CBD yote, kazi ya mobile-money humezwa ndani ya kundi pana la payments, na kampuni ya bidhaa yenye software halisi inaweza kuelezwa kama mtoa huduma wa IT kwa sababu kurasa zake hazisemi mnunuzi, mpaka wa bidhaa na soko katika sentensi moja thabiti.
Kazi yangu sasa ni kurekebisha ushahidi. Huwa napima maswali ya biashara kwa namna kadhaa, nasoma mifuatano ya majibu, nalinganisha maelezo ya Kiingereza na Kiswahili rasmi, na kutenganisha kile mfumo ulitumia waziwazi na kile ulichokisia. Nachukulia mwonekano wa AI kama ushahidi wa umma wenye muktadha wa Nairobi wa kutosha kubebwa mbele na mashine. Kazi iliyo imara zaidi huwa ya polepole: kufanya jina la biashara, kundi, mtaa, kidokezo cha usajili, mpaka wa huduma na uthibitisho wa mtu wa tatu vilingane hadharani. Nairobi ni sehemu ya ushahidi. Kidokezo cha jiji kikitoweka, mara nyingi biashara hutoweka pamoja nacho.
Njia iliyoleta niche hii
- 2009
Kurasa za huduma na copy ya intake
Nilianza kuandika copy ya tovuti ya vitendo kwa kampuni ndogo zilizohitaji maelezo ya umma yaliyo wazi kabla wateja hawajapiga simu au kujaza fomu.
- 2013–2016
Vipande vya matokeo ya karibu na kuyumba kwa makundi
Nilipitia vipande vya utafutaji, wasifu wa saraka na makundi ya ramani ambapo biashara za Nairobi zilionekana lakini zilielezwa kwa maneno legelege au ya kupotosha.
- 2017–2019
Kazi ya ushahidi wa lugha mbili
Nilifanya kazi kwenye maelezo ya umma ya Kiingereza na Kiswahili, nikitazama jinsi maneno rasmi, lugha ya jiji na lugha ya wateja zilivyovuta biashara pande tofauti.
- 2020–2022
Kuanza kusoma mfuatano wa vyanzo
Nilianza kulinganisha madai ya tovuti na wasifu, kurasa za wafadhili, vidokezo vya usajili na kutajwa na watu wa tatu ili kuona mahali ushahidi wa umma ulipokatika.
- 2023
Ukaguzi wa majibu ya AI
Nilihamisha nidhamu ileile kwenye upimaji wa utafutaji wa AI, nikiandika jinsi mifumo ya majibu ilivyoweka, kuruka au kufifisha kampuni za Nairobi.
Leta kosa halisi la jibu, si nadharia.
Ukaguzi wenye faida huanza na maswali ambayo wanunuzi, wafadhili, wateja au washirika wa rufaa wanaweza kuuliza kweli.
Anza maulizo