لا يزال مدراء تكنولوجيا المعلومات يتصارعون مع ما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي للمؤسسة

بعد مرور عام على ظهور ChatGPT على الساحة، وعلى الرغم من الفوائد الواضحة، لم يقم قادة تكنولوجيا المعلومات بعد بالاهتمام بجيل الذكاء الاصطناعي، واختاروا بدلاً من ذلك المضي قدمًا بحذر.

بدأ معظم مديري تكنولوجيا المعلومات في استكشاف الذكاء الاصطناعي التوليدي للتأكد من بقائهم على صلة بالموضوع. لكن الكثيرين يجدون أن التكنولوجيا الموجودة في السوق لا ترقى بعد إلى مستوى الضجيج. يقول إيف كازو، مدير تكنولوجيا المعلومات العالمي في شركة ميشلان: “بعد تجربة كل من مساعد الطيار GitHub وChatGPT لأكثر من ستة أشهر، أذهلتني السرعة التي يتطور بها الذكاء الاصطناعي التوليدي”. “لكن في حالته الحالية، فهو مجرد صندوق أدوات.”

هناك بالفعل الكثير من الضجيج حول أحدث موجة من نماذج اللغات الكبيرة (LLM) والأدوات المرتبطة بها، ولكن تحت هذه الضجيج، هناك همس حول كيف ستصبح التكنولوجيا يومًا ما لا غنى عنها. يقول كازو: “بمجرد نضوجه، سوف يؤدي الذكاء الاصطناعي التوليدي العديد من مهامنا الدنيوية، وهذا سيحررنا من التركيز على أشياء جديدة”.

ويذهب بعض قادة التكنولوجيا، بما في ذلك باتريك طومسون، الرئيس التنفيذي السابق للمعلومات والتحول الرقمي في شركة ألبيمارل، إلى حد القول إن الذكاء الاصطناعي التوليدي سيصبح التكنولوجيا الأكثر اضطرابًا في حياتنا. يقول طومسون: “سيكون الأمر أكثر إزعاجا مما فعلته شركة أبل مع آيفون للمستهلكين”. “وبالنسبة لمستخدمي الأعمال، فإنه سيتجاوز ما فعلته مايكروسوفت لإنتاجية القوى العاملة.”

السؤال الكبير هو ماذا نفعل به الآن.

تعزيز الذكاء الاصطناعي التقليدي

في حين أن الذكاء الاصطناعي التوليدي جديد، إلا أن الذكاء الاصطناعي ليس كذلك. إحدى أولى حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في العديد من الشركات، بما في ذلك كل من ميشلان وألبيمارل، كانت الصيانة التنبؤية، والتي في مستواها الأساسي عبارة عن خوارزمية تم تدريبها على البيانات التي تم جمعها بواسطة أجهزة الاستشعار. بمجرد التدريب، يبحث النموذج عن المؤشرات التي أدت إلى الفشل وينبه المشغلين البشريين، الذين يمكنهم بعد ذلك منع انقطاع التصنيع.

أحد العيوب الشائعة في الإعداد الأساسي للصيانة التنبؤية هو أن الأحداث النادرة ممثلة تمثيلاً ناقصًا في بيانات التدريب. ونتيجة لذلك، قد لا تتعلم الخوارزمية ما يكفي عن الأنماط الموجودة في مخرجات المستشعر، والتي، على الرغم من ندرتها، قد تنذر بالفشل. ولسد هذه الفجوة، تقوم العديد من الشركات بتكملة البيانات الحقيقية ببيانات تركيبية.

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بطرق أخرى في المؤسسة أيضًا، للقيام بأشياء مثل تحسين كفاءة سلسلة التوريد، وتسهيل تفاعلات العملاء، ومساعدة الموظفين على أداء المهام المكتبية. يستخدم ألبيمارل الذكاء الاصطناعي كمساعد افتراضي منذ عمليات الإغلاق الوبائية الأخيرة. يقول طومسون: «كنا متقدمين قليلًا على المباراة، وذلك بسبب الضرورة في المقام الأول. “لقد أجبرنا الوباء على إيجاد طرق للخدمة الذاتية لـ 7000 موظف في المنزل.”

تطور برنامج الدردشة الآلي للخدمة الذاتية الذي تم تطويره في ألبيمارل إلى أداة للمساعدة في وظائف الشركة الأخرى، والذي تطور بعد ذلك إلى مساعد شخصي افتراضي يدير سير العمل الموحد، مما يسهل على الموظفين العمل مع العديد من الأنظمة في وقت واحد دون الحاجة إلى تسجيل الدخول إلى جميع الأنظمة. منهم. يمكن للموظف، على سبيل المثال، المشاركة في سير العمل وإجراء الاستفسارات بمجرد التواصل مع الروبوت باستخدام اللغة الطبيعية، وواجهات الروبوت مع أنظمة الأعمال في المؤسسة.

ولكن في غضون أشهر قليلة، بدأ الذكاء الاصطناعي التوليدي في نقل الذكاء الاصطناعي التقليدي إلى مستوى آخر لتطبيقات مثل الصيانة التنبؤية. يقول طومسون: “تصبح التفاعلات أكثر تحادثية، لذا يمكنك طرح الأسئلة والحصول على رؤى مختلفة حول حالة المعدات”. “يمكن استخدامه لتنظيم بيانات الصناعة الداخلية والخارجية التي يتم استخدامها بعد ذلك لتدريب الخوارزميات التقليدية لتحقيق نتائج سريعة.”

علاوة على ذلك، يوفر الذكاء الاصطناعي التوليدي نقطة دخول للشركات في القطاعات التي لم تستخدم بعد الذكاء الاصطناعي التقليدي. إن القطاعات، مثل التمويل، حيث بدأت معظم الشركات في تطوير منصات البيانات منذ سنوات لاستخدامها مع الأدوات التحليلية، تقوم الآن بتجربة أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي باستخدام نفس المنصات.

يقول كريس هيرينجشو، مدير تكنولوجيا المعلومات العالمي في مجموعة جانوس هندرسون، مجموعة إدارة الأصول العالمية البريطانية الأمريكية: “يمكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحليل البيانات المتاحة للجمهور حول الأسواق والشركات للمساعدة في اتخاذ قرارات الاستثمار”. “بدلاً من قضاء الكثير من الوقت في البحث يدويًا عن كل هذه المعلومات، نريد استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتلخيص ما هو موجود، وإخبارنا بمكان الإشارة في الضوضاء، واقتراح المناطق التي يجب أن ننظر فيها.”

تحديات ومكافآت التبني المبكر

وبصرف النظر عن عدم نضج التكنولوجيا الأساسية، هناك العديد من العقبات الأخرى التي يجب التغلب عليها قبل أن تتبنى الشركات الذكاء الاصطناعي التوليدي. التحدي الأول هو الافتقار إلى المهارات داخل الشركة وبين البائعين الذين يبيعون التطبيقات التقليدية.

يؤثر نقص الخبرة الداخلية على قرار البناء مقابل الشراء الذي يتعين على كل قائد في مجال تكنولوجيا المعلومات اتخاذه. يقول هيرينجشو: “من المؤكد أن خيار “الشراء” يجعلك تصعد إلى أعلى المنحنى بشكل أسرع”. “لست بحاجة إلى معرفة كيفية إنتاجها وتوسيع نطاقها ودعم البنية التحتية الأساسية. والأسعار منخفضة جدًا الآن لدرجة أن القيام بالأعمال الاستكشافية لا يكلف سوى القليل جدًا.

يبقي البائعون الأسعار منخفضة لتشجيع التبني. ولكن مع مرور الوقت، ستبدأ الشركات في وضع المزيد من البيانات في النماذج، مما يجعلها مرتبطة بالمورد، وستبدأ في إنشاء فروع متخصصة في مجالات معينة. فبدلاً من استخدام الإصدار العام من ChatGPT، على سبيل المثال، سيستخدمون إصدارات لصناعات معينة، مثل الخدمات المالية.

يقول هيرينجشو: “بمجرد أن يكون لديك نماذج مختلفة مصممة لحالات استخدام مختلفة، سينتهي بك الأمر بتشغيل عدة إصدارات في نفس الوقت، مما يضاعف سعر الاشتراك”. “أملنا هو أن تتزايد إيرادات الأعمال مع التكلفة. إذا وجدنا حقًا طريقة لإحداث ثورة في عملية الاستثمار لدينا، فيجب أن يفوق العائد التكلفة أكثر من ذلك.

على المدى القصير، يعد الاشتراك في النماذج المستندة إلى السحابة أقل تكلفة من البناء داخل الشركة – وقد يكون هذا صحيحًا على المدى الطويل. ميزة أخرى للشراء هي أنه يجعل التبني أسرع وأسهل. ولكن على المدى الطويل، قد يكون البناء داخل الشركة هو الخيار الأفضل للمؤسسات التي تحتاج إلى تصميم نماذج تناسب صناعتها، أو تلك التي ترغب في دفع الذكاء الاصطناعي إلى الحافة وتشغيل الاستدلال على الأجهزة غير المتصلة بالشبكة. الخدمات السحابية.

ومع ذلك، في الوقت الحالي، عدد قليل جدًا من الشركات لديها الموظفين المهرة لبناء نموذج للذكاء الاصطناعي أو تعديل نموذج موجود. معظم الشركات لا تملك حتى الخبرة اللازمة لتكون مستخدمين جيدين. للحصول على أقصى استفادة مما تشتريه، تحتاج أولاً إلى تنظيم بيانات مؤسستك لتدريب النماذج، ثم خلال مرحلة الاستدلال، قم بطرح الأسئلة عليها بالطريقة الصحيحة. قبل كل شيء، عليك أن تعرف متى تشك في النموذج.

في حين أن الذكاء الاصطناعي التوليدي من المحتمل أن يزيد من القيمة التي يمكن للشركة استخلاصها من البيانات، ويغير في النهاية طريقة إدارة الأعمال، فإنه سيزيد أيضًا من الفجوة بين الشركات الذكية والمتخلفة رقميًا. لذلك، بغض النظر عما إذا كانت المؤسسات تختار البناء أو الشراء، فيجب عليها البدء في تطوير مستوى معين من الخبرة الداخلية. ويضيف هيرينجشو: “لقد بدأنا في إعداد تدريب رسمي لتحسين كيفية استخدامنا للتكنولوجيا”. “أول شيء نريد أن نتحسن فيه هو طرح الأسئلة.”

لا يؤثر الافتقار إلى المهارات على كيفية استخدام الأشخاص للنماذج فحسب، بل يؤثر أيضًا على جودة منتجات الطرف الثالث، والتي غالبًا ما تدعي أنها تتضمن خوارزميات الذكاء الاصطناعي. يجب على مدراء تقنية المعلومات الذين يشترون أحدث إصدار من تطبيق المؤسسة التحقق من هذا الادعاء، لأنه لا يزال هناك ارتباك بين بائعي التطبيقات التقليديين حول كيفية دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي.

يقول طومسون، الذي يشغل منصب عضو في المجالس الاستشارية للعديد من بائعي التطبيقات: “يتعاون بائعو التكنولوجيا التقليدية مع الشركات التي تعمل على تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي لتقديم مساعدين افتراضيين يفتحون قيمة أنظمة الأعمال الخاصة بالمؤسسات”. “يتعين عليهم الموازنة بين الأمان وخصوصية البيانات وسرعة الوفاء بوعود القيمة التوليدية للذكاء الاصطناعي.”

في حين أن العديد من المؤسسات التي تقوم الآن بتجربة الذكاء الاصطناعي التوليدي كبيرة بما يكفي للحصول على الموارد اللازمة للتحقيق في أشياء جديدة، فإن استخدام هذه التكنولوجيا لا يجب أن يقتصر على المؤسسات الكبيرة.

يقول طومسون: “إذا قمت بإدارة شؤونك وأمانك واستيعاب بياناتك بشكل صحيح، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يساعد في توسيع نطاق شركة صغيرة إلى شركة كبيرة – وشركة صغيرة”. “توقعاتي هي أن الذكاء الاصطناعي التوليدي سيكون الابتكار الأكثر إرباكًا في مجال الأعمال. سيساعد ذلك على توحيد الصناعات وتحسينها وتكاملها، مما سيؤدي إلى معايير أداء صناعية جديدة ترفع المستوى وتخلق قيمة أكبر للمساهمين. الشركات التي لا تتبنى الذكاء الاصطناعي التوليدي ستصبح عتيقة”.

يرجى إدخال عنوان بريد إلكتروني صالح