الذكاء الاصطناعي التوليدي: تغيير الصناعات والشركات
يعد الذكاء الاصطناعي التوليدي من أبرز المواضيع حاليًا، حيث يُعتبر تقنية رائدة تحمل إمكانيات هائلة لتغيير مجالات متعددة، بما في ذلك حياة البشر.
على الرغم من الضجة التي أحاطت بالذكاء الاصطناعي التوليدي في عام 2023، إلا أن تقرير Menlo Ventures يشير إلى أن اعتماده كان بطيئًا، حيث يمثل أقل من 1% من إنفاق الشركات على خدمات السحابة. بالمقابل، يشكل الذكاء الاصطناعي التقليدي 18% من سوق السحابة الذي تقدّر قيمته بـ 400 مليار دولار. وعلق ديرك شياو، المستثمر في Menlo: "كان العديد يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي التوليدي سيثور بسرعة على الصناعات. وفي حين أنه يمثل تقدمًا كبيرًا، فإن التغيير الحقيقي في القطاع سيكون بحاجة إلى بعض الوقت."
نمو إنفاق الذكاء الاصطناعي التقليدي
تشير التوقعات إلى أن سوق الذكاء الاصطناعي التوليدي قد يصل إلى 76.8 مليار دولار بحلول عام 2030، مع معدل نمو سنوي مركب بنسبة 31.5% من 2023. وتفيد تقديرات أخرى بأن هذه التقنية قد تحقق على الأقل 450 مليار دولار عبر 12 قطاعًا في السنوات السبع المقبلة.
منذ ظهور ChatGPT في نوفمبر 2022، أصبح محورًا رئيسيًا في الاجتماعات corporate والمناقشات اليومية. ومع ذلك، يكشف تقرير حالة الذكاء الاصطناعي في المؤسسات من Menlo أن 50% من الشركات التي شملها الاستطلاع قد اعتمدت شكلًا من أشكال الذكاء الاصطناعي قبل عام 2023. ارتفع عدد الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بنسبة 7%، من 48% إلى 55%، بمعدل نمو استثماري بلغ حوالي 8%. تقود أقسام هندسة المنتجات الإنفاق على حلول الذكاء الاصطناعي.
على الرغم من هذا النمو، تعبر الشركات عن حذرها تجاه الذكاء الاصطناعي التوليدي. تقول نايومي أيونيطا، الشريكة في Menlo: "كنا نتوقع أن يحقق الذكاء الاصطناعي التوليدي نجاحًا فوريًا. لكن عام 2023 كان عامًا للاستكشاف." يتوقع شياو أن يكون عام 2024 محوريًا لتنفيذ الذكاء الاصطناعي التوليدي.
القلق بشأن اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي
بينما تتنقل الشركات في هذا السياق، ينصح تيم تالي، الشريك في Menlo، باتباع نهج مدروس. ويؤكد: "يجب أن يشعر القادة بالاطمئنان من هذه النتائج وأن يدركوا أن الانتقال البطيء مقبول." ويشير إلى أن التطور السريع للذكاء الاصطناعي التوليدي يؤدي إلى تردد في اعتماده، غالبًا بسبب قيود الميزانية.
"تتطلب هذه القرارات المكلفة تفكيرًا دقيقًا"، كما يلاحظ. تُشير أنماط تاريخية في التقنيات التحويلية، مثل الحوسبة السحابية، إلى أن الاعتماد سيظل تدريجيًا. تشمل عقبات الاعتماد عائد الاستثمار غير الموثوق، والمشكلات المتعلقة بالخصوصية، ونقص المواهب في الذكاء الاصطناعي، والقدرة التنظيمية المحدودة، وتحديات التوافق مع الأنظمة القائمة، بالإضافة إلى عدم كفاية إمكانية التفسير والتخصيص.
تشير Menlo إلى أن الحلول الحالية في الشركات "لم تحقق بعد وعودها بتحقيق تحول كبير." تواجه الشركات صعوبة في إنشاء سير عمل جديدة، وتظل مكاسب الإنتاجية محدودة، مما يجعل المشترين مشككين حتى يمكنهم رؤية قيمة ملموسة. يضيف التحدي المالي صعوبة في الحصول على الموافقة المالية، كما تشير أيونيطا: "إن التفاوض مع CFOs أصبح أكثر صعوبة. هناك عقبات كبيرة يجب التغلب عليها. في حين أن الإمكانيات واضحة، فإن الطريق نحو التنفيذ معقد."
ومع ذلك، يشهد المستخدمون المبكرون للذكاء الاصطناعي التوليدي تحسينات كبيرة في إدارة البيانات وتخفيف تدفقات العمل المملة. تقول أيونيطا: "إنه يعزز تجارب المستخدمين بطرق لم تكن ممكنة من قبل."
ويضيف تالي أن المستخدمين يمكنهم إنشاء "أدوات استثنائية" في غضون 20 دقيقة أو أقل. "يحوّل الذكاء الاصطناعي التوليدي سير العمل، ويبسط المهام، ويعزز نجاح الموظفين. إنه يُولد قيمة حقيقية وعائدات."
الفرص في قطاع الذكاء الاصطناعي التوليدي
مع اتساع سوق الذكاء الاصطناعي التوليدي، تحدد Menlo فرصًا كبيرة للشركات الناشئة في التطبيقات الأفقية (العامّة) والعمودية (المتخصصة في الصناعة). تشير أيونيطا إلى أن الشركات تعتمد بشكل متزايد نماذج الذكاء الاصطناعي الهجينة، باستخدام منصات متعددة إلى جانب نماذج متخصصة للحالات المختلفة.
"عندما يتم تنفيذ الذكاء الاصطناعي التوليدي، تكتسب الأدوات المتخصصة في الصناعة قدرات رائعة"، يُذكر في التقرير. على سبيل المثال، يستفيد المسوقون من Synthesia لإنشاء محتوى الفيديو، بينما تستخدم القطاع القانوني Harvey لتحليل العقود والتوافق. الشركات الناشئة مثل Greenlite في المالية، وAbridge في الرعاية الصحية، وHigharc في الهندسة المعمارية تحقق أيضًا تقدمًا.
على المستوى الأفقي، تساهم أدوات الذكاء الاصطناعي في أتمتة المهام الروتينية. تتوقع Menlo زيادة في وكلاء الذكاء الاصطناعي القادرين على "التفكير والإجراء المستقلين"، لإدارة البريد الإلكتروني، والمواعيد، وتدوين الملاحظات، والتكامل بسلاسة في مسارات عمل محددة. "يُعتبر منح الوقت الثمين للموظفين ميزة واضحة"، كما تشير أيونيطا، معترفة بأن العامل العادي يواجه عادة مجموعة معقدة من الأدوات.
مستقبلًا، تتوقع Menlo أن "يتحول الذكاء الاصطناعي من كونه عنصرًا جديدًا إلى كونه شريكًا متوقعًا في الأعمال اليومية."
توحيد البنية التحتية الحديثة للذكاء الاصطناعي
تعكس استثمارات Menlo في شركات مثل Anthropic وPinecone زيادة في استثمارات الشركات—بـ 1.1 مليار دولار هذا العام—في الهيكل الأساسي الحديث للذكاء الاصطناعي، مما يجعله مجالًا رئيسيًا ضمن الذكاء الاصطناعي التوليدي. تشير الشركات إلى أن 35% من ميزانيات بنيتها التحتية مُخصصة للنماذج الأساسية مثل OpenAI وAnthropic، التي تهيمن على نماذج الإنتاج، حيث تشكل أكثر من 85%.
معظم نماذج الذكاء الاصطناعي موجودة مسبقًا، حيث اختار 10% فقط من الشركات التركيز على تدريب النماذج مسبقًا. تستخدم الشركات عادةً مجموعة متنوعة من النماذج لتعزيز التحكم وكفاءة التكلفة، حيث يتم توجيه 96% من النفقات نحو الاستدلال. تشمل طرق التخصيص الشائعة هندسة الطلبات، بينما تتضمن التقييمات مراجعة بشرية.
بالإضافة إلى ذلك، فإن الجيل المعزّز بالاسترجاع (RAG) يظهر ك prácticas شائعة، مما يُعزز نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) باستخدام قواعد المعرفة الخارجية لتحقيق استجابات ذات صلة وفي الوقت المناسب. في استطلاع Menlo، أبلغت 31% من الشركات عن استخدام RAG، بينما شارك 19% في التخصيص، و18% في استخدام المحولات، و13% في تضمين التعلم المعزز من خلال التغذية الراجعة البشرية (RLHF).
بينما تميزت المراحل الأولى للذكاء الاصطناعي التوليدي بالتغييرات السريعة، يشير شياو إلى تحول في الصناعة نحو التقارب حول المكونات الأساسية وأفضل الممارسات. ومع ذلك، تفتقر البنية التحتية الحديثة للذكاء الاصطناعي إلى التوحيد الكامل، مما يتيح فرصًا للشركات الناشئة التي تقدم خدمات لنشر النماذج، وإدارة خطوط البيانات، وتدابير الأمان.
ينبغي على الشركات الناشئة التركيز على تطوير الأدوات التي تعزز سير العمل الجديدة، والتفكير المتقدم، وتحليل البيانات المملوكة، بدلاً من مجرد إنشاء "غلاف ChatGPT." "المفتاح هو الابتكار في الأسواق التي لا تشغلها الشركات القائمة"، يحذر شياو، مؤكدًا على أهمية التمايز.
قائمة الترتيب
