شهد عام 2023 تحولًا رئيسيًا حيث أصبحت الذكاء الاصطناعي التوليدي عنصرًا رئيسيًا في المشهد، مستوحًا في الغالب من نجاح ChatGPT. ومع اقترابنا من عام 2024، تتطلع المؤسسات إلى دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في أنظمتها التشغيلية لاستكشاف كامل إمكانياته.
ومع ذلك، يكشف استطلاع حديث أجرته Forrester Consulting بين 220 من صناع القرار في مجال الذكاء الاصطناعي لدى الشركات في أمريكا الشمالية عن مخاوف مستمرة بشأن مخاطر الذكاء الاصطناعي التوليدي، فضلاً عن العوائق التي تعوق اعتماده بشكل أوسع.
معالجة العقبات الرئيسية
يبرز الاستطلاع عقبات مهمة تحول دون تحقيق فوائد الذكاء الاصطناعي التوليدي؛ بما في ذلك تحديات شائعة مثل الهلاوس. هذه القضايا تجعل العديد من المؤسسات عالقة في مراحل الاستكشاف أو التجربة، مما يعيق قدرتها على تنفيذ نماذج أساسية للاستخدام المخطط له.
التعرف على إمكانيات الذكاء الاصطناعي التوليدي
على الرغم من هذه التحديات، تعترف المؤسسات في مختلف القطاعات بالقدرات التحويلية للذكاء الاصطناعي التوليدي. في الاستطلاع الذي أجرته Forrester لصالح Dataiku، أشار 83% من المشاركين إلى أنهم يستكشفون أو يجربون الذكاء الاصطناعي التوليدي. ومن المثير للاهتمام أن أكثر من 60% يرون أنه أمر بالغ الأهمية أو مهم جدًا لاستراتيجية أعمالهم، مع خطط لزيادة الاستثمارات في البيانات ومبادرات الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 10% في العام المقبل.
أعرب قادة الأعمال عن أنهم حددوا بالفعل تطبيقات متعددة للذكاء الاصطناعي التوليدي، بما في ذلك:
- تحسين تجارب العملاء (64%)
- تطوير المنتجات (59%)
- تحليلات البيانات الذاتية (58%)
- إدارة المعرفة (56%)
يعكس الاستطلاع تزايد الحماس لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي المتنوعة، حيث يتوقع المشاركون تحسين العروض وكفاءة العمليات خلال العامين المقبلين.
التحديات في التنفيذ لا تزال قائمة
على الرغم من التفاؤل، تبقى عوائق كبيرة أمام اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل فعال. تشمل التحديات الرئيسية انتهاكات محتملة لقوانين حماية البيانات والخصوصية (31%) والحاجة إلى تحسين المهارات والحوكمة (31%) للتعامل مع تعقيدات الذكاء الاصطناعي التوليدي. بالإضافة إلى ذلك، سلط أكثر من 50% من القادة الضوء على مخاطر التحيزات والهلاوس التي يمكن أن تؤثر على جودة المخرجات.
تتفاقم هذه المخاطر بفعل ضعف البنية التحتية للذكاء الاصطناعي التوليدي. وقد حدد الاستطلاع نقص البنية التحتية للبيانات باعتباره العقبة الرئيسية، حيث أشار 35% من المشاركين إلى تحديات في استهلاك البيانات وتخزينها ومشاركتها. كما أبلغ المشاركون عن صعوبات في الاندماج مع الأنظمة الحالية (35%) وقيود الحوسبة (27%).
تشمل العقبات الأخرى آليات الحوكمة (35%)، وقابلية تفسير الذكاء الاصطناعي (25%)، ونقص المهارات (31%)، وقابلية نموذج الذكاء الاصطناعي للتوسع.
الحلول المقترحة للتحديات
للتغلب على هذه العقبات في التنفيذ، يجب على المؤسسات تبني أساليب تعاونية تستفيد من منصات الذكاء الاصطناعي التي توفر حلولاً مسبقة التعبئة لتسريع التطوير، وضمان التكامل السلس، وإطار حوكمة قوي.
وفقًا لـ McKinsey، يمكن أن يضيف الذكاء الاصطناعي التوليدي ما يتراوح بين 2.6 تريليون و4.4 تريليون دولار إلى الأرباح السنوية للشركات على مستوى العالم، مع توقع أكبر تأثير في قطاعات البنوك والتكنولوجيا المتقدمة وعلوم الحياة.
قائمة الترتيب
