تجاوز التحديات: لماذا تواجه المؤسسات صعوبة في تطبيق الذكاء الاصطناعي في قمة الذكاء الاصطناعي بنيويورك 2023

تواجه الشركات تحديات كبيرة عند نشر نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، خاصة عند الانتقال من إثبات المفهوم البسيط إلى التشغيل الفعّال على نطاق واسع. وفقًا لرؤى خبراء الصناعة في قمة الذكاء الاصطناعي نيويورك 2023، يبدأ التغلب على هذه العقبات بتحديد العقبات الرئيسية.

أحد التحديات الرئيسية هو جمع وتنظيم البيانات الصحيحة. شدد سش إير، المدير الإداري والشريك الأول في BCG، على الحاجة الملحة لإنشاء أنبوب بيانات مستدام يتضمن بيانات وصفية منظمة جيدًا. تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي على بيانات واسعة النطاق، لذا يتعين على الشركات تحسين قواعد معرفتها لتعظيم إمكانيات نماذج اللغة الكبيرة. كما أشار غواراف دهاما، مدير تطوير المنتجات في الذكاء الاصطناعي في Mastercard، إلى أهمية إدارة البيانات بشكل مoptimized.

إنشاء إطار حوكمة فعال لإدارة المخاطر المرتبطة بالذكاء الاصطناعي التوليدي هو عقبة كبيرة أخرى. هناك "مشكلة ثقة" واسعة بين القادة بشأن مخاطر الأمان، وقضايا حقوق النشر، وإمكانية inaccuracies الناتجة عن الذكاء الاصطناعي. قامت لوسيندا ليند، عالمة البيانات العليا في Ironside، بتسليط الضوء على هذه المخاوف، مشيرة إلى ضرورة تنقل القادة لهذه المخاطر بعناية لتبني التكنولوجيا بشكل كامل.

كما أن نقص المحترفين المهرة القادرين على استغلال الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل فعال يمثل عقبة أخرى. لا تزال العديد من المنظمات تواجه صعوبة في تحديد القيمة التجارية وعائد الاستثمار من مبادراتهم في الذكاء الاصطناعي، في حين أن التكاليف المتغيرة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي التوليدي تساهم في استمرار عدم اليقين.

نظرًا للطبيعة الناشئة لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدي، أشار فيك سكوجينز، الذي يقود استراتيجية تطوير المنتجات في الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي في Coinbase، إلى أنه "ليس طريقاً معبداً بعد." يتطلب هذا المشهد من الشركات التعامل مع الذكاء الاصطناعي التوليدي بحذر. يتوقع دهاما أن يبقى الذكاء الاصطناعي التوليدي في "مرحلة المساعد" لفترة طويلة، وخاصة في القطاعات الخاضعة للتنظيم الشديد مثل الخدمات المالية، حيث سيظل الإشراف البشري أمرًا حيويًا.

علاوة على ذلك، يمكن أن تنشأ ثغرات أمنية من استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، خصوصًا في مهام البرمجة. وكما أشار دهاما، فإن خبرة من يطبقون هذه الأدوات هي أمر بالغ الأهمية. نصحت ليند الشركات ببدء نشر الذكاء الاصطناعي التوليدي داخليًا لتعزيز إنتاجية وكفاءة الموظفين، مشيرة إلى أن الاستخدام الأولي في المهام الإدارية يمكن أن يمهد الطريق للتنفيذ الأوسع عندما يزداد الثقة داخل المؤسسة.

على الرغم من التحديات المرتبطة باعتماد تقنيات جديدة، فإن الفوائد المحتملة من حيث إنتاجية الذكاء الاصطناعي التوليدي مغرية. يقدر إير أن المنظمات قد تشهد تحسينات في الكفاءة تتراوح ما بين 10% إلى 90%.

جانب آخر مهم في استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل فعال هو تنويع استخدام التكنولوجيا. سلطت ليند الضوء على أهمية استخدام نماذج متعددة من الذكاء الاصطناعي التوليدي، على الرغم من انتشار تTechnology OpenAI في التطبيقات الحالية. إن الاضطرابات الأخيرة التي تتعلق بالرئيس التنفيذي لـ OpenAI، سام ألتمان، تبرز مخاطر الاعتماد على مزود واحد.

من المهم استكشاف نماذج متنوعة، حيث تتفوق الأنظمة المختلفة في مجالات متعددة. أشار ليند إلى أن النماذج الناشئة، مثل Mistral، قد أظهرت أداءً استثنائيًا ويجب أخذها في الاعتبار كجزء من استراتيجية أوسع. وتوافق دهاما مع هذا الرأي، داعياً إلى تنوع الأنظمة لتعزيز المرونة.

عند تصميم إطار عمل للذكاء الاصطناعي التوليدي، تشمل الاعتبارات الرئيسية الدقة، والتأخر، والتكلفة. للتميز في سوق يقوم فيه العديد من المنظمات باستخدام نماذج أساسية مماثلة، أكد المشاركون أن العامل المميز يكمن في جودة البيانات الأساسية. كما قال دهاما بطريقة مختصرة: "توجد القيمة في البيانات، وليس في النموذج."

تحقيق أقصى قيمة من الذكاء الاصطناعي التوليدي يتطلب تداخل استراتيجي بين الرؤى التجارية والتنفيذ العملي، مع تركيز قوي على تنظيم البيانات الصحيحة. اختتم إير بتذكير قوي: "إذا كانت لديك البيانات، فإنك تفوز."