كيف تُحدث تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد ثورة في بيئة العمل اليومية للموظفين

تتباين العوائد غير المؤكدة على العديد من استثمارات الذكاء الاصطناعي بشكل حاد مع التأثير المثبت للذكاء الاصطناعي على إنتاجية القوى العاملة. تكشف دراسة حديثة أجرتها كلية هارفارد للأعمال أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يعزز كفاءة العاملين، مما يمكّن الموظفين من إنجاز المهام بسرعة 25% أكبر مع إنتاج نتائج عالية الجودة. بالإضافة إلى ذلك، يُعيد الذكاء الاصطناعي التوليدي تشكيل المهارات "الناعمة" الأساسية لسوق العمل الحديث، مما يؤدي إلى تحسين أداء الموظفين ورضاهم العام عن وظائفهم، كما أشار 92% من التنفيذيين.

تتمتع قدرة الذكاء الاصطناعي على تعزيز إنتاجية المؤسسات—من خلال تحسين التعاون، وإعادة المهارات، وشغل الأدوار الناشئة—بميزة تنافسية كبيرة. تستغل الشركات الناشئة مثل 4149.AI وArc53 وLavender هذه الفرصة من خلال تقديم حلول مبتكرة تعمل بالذكاء الاصطناعي.

لتحقيق أقصى استفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي، ينبغي على المؤسسات دمج بياناتها الخاصة في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). فهذه التكامل، بالإضافة إلى التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، يعالج قيود LLMs، مثل المعلومات غير المحدثة.

يقول بيدر أولاندر، كبير مسؤولي التسويق والاستراتيجية في MongoDB: "لقد ظهر إنتاجية الموظف كمنطقة رئيسية حيث يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يحدث تأثيرًا فوريًا على المنظمات من جميع الأحجام. ومن الضروري الاستفادة من البيانات التشغيلية الخاصة لفتح الإمكانيات الكاملة للذكاء الاصطناعي التوليدي، وMongoDB تدعم بفخر الشركات الناشئة المبتكرة مثل 4149 وArc53 وLavender في تطوير تطبيقات تعتمد على الذكاء الاصطناعي تعمل على أتمتة وتخصيص المهام الشائعة."

4149: شريك الذكاء الاصطناعي

يؤكد أدريان فاشينسكي، الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة 4149: "العمل يتعلق بكيفية تواصل الناس معًا وتحقيق الأهداف، ويقدم الذكاء الاصطناعي التوليدي فرصة رائعة لتعزيز التعاون." تتخيل 4149 مستقبلًا يلتقي فيه كل فريق بموارده بمساعدة شريك ذكاء اصطناعي يدعمهم في مهام تتراوح بين البحث إلى إدارة المهام ويعترف بمساهمات الفريق.

لتحقيق هذه الرؤية، طورت 4149 وكيل ذكاء اصطناعي استباقيًا يقوم بتعيين المهام بناءً على احتياجات الفريق. يتمثل جوهر هذه الوظيفة في نظام عاكس يسمح للذكاء الاصطناعي بتلخيص الاتصالات واستخراج رؤى قيمة من المشاريع المختلفة في الوقت الفعلي. باستخدام إطار عمل وكيل ذكاء اصطناعي مخصص مع نماذج من OpenAI وAnthropic، اختارت 4149 MongoDB كتكنولوجيا قاعدة البيانات الأساسية، مُستفيدةً من بحث النواقل في أتلاس من أجل إدارة البيانات بشكل مثالي.

تقوم هذه المنصة بمعالجة وثائق المشاريع وتفاعلات الفريق، حيث تقوم بتصنيف الانعكاسات والرؤى ضمن بحث النواقل في أتلاس لتقليل تكرار البيانات. من خلال تخزين الرؤى بجانب تضمينات النواقل، تسرع 4149 الوصول إلى البيانات وتبسط تكنولوجياها. تتغذى الرؤى ذات المستويات الأعلى في خط الزخم، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من تعزيز قدراته في اتخاذ القرار.

يشرح فاشينسكي: "من خلال تنظيم أفكارنا كبيانات قابلة للاستعلام، قمنا بزيادة إنتاجيتنا بشكل كبير وتقليل تكرار البيانات. والآن، نركز على ضمان أن تكون التفاعلات بين الإنسان والذكاء الاصطناعي مؤثرة وذات مغزى."

DocsGPT: تبسيط الوثائق المطورة

DocsGPT، الذي أنشأته Arc53، هو مساعد وثائق مفتوح المصدر يعمل كروبوت محادثة مفيد للمطورين. يهدف إلى تبسيط إنشاء تجارب محادثة سهلة الاستخدام، يدعم DocsGPT المطورين في بناء روبوتات المحادثة وواجهات اللغة الطبيعية على قواعد المعرفة الخاصة بهم. مصمم كأداة مرنة وغير مرتبطة بأي منصة، يمكن لـ DocsGPT استخدام LLMs المحلية لتحسين الأمان والخصوصية.

اختارت Arc53 MongoDB للتعامل مع تحدٍ رئيسي يتمثل في السرعة في تنظيم فهارس النواقل، وهو أمر أساسي لتقييم جودة الاسترجاع عبر التضمينات. تتيح قدرات MongoDB تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة وبتكلفة و تعقيد أقل، مع ضمان الحصول المتزامن على البيانات المصدر والبيانات الوصفية عبر واجهة برمجة تطبيقات موحدة.

تُستخدم قاعدة بيانات MongoDB Atlas للتخزين على مستوى التطبيق، مما يوفر حلاً مرنًا لمتطلبات الأدوات المتطورة. نظرًا لتنوع هيكل البيانات، يستفيد المطورون من سهولة الوصول وتحسين توزيع الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

"أفاد المستخدمون بأن زيادة إنتاجيتهم بحذر بلغت 20% عند استخدام روبوتات المحادثة المساعدة في الوثائق المدعومة بالذكاء الاصطناعي"، يشير أليكس توشينسكي، الشريك المؤسس في Arc53. "للتميز في استرجاع المعلومات، فإن التكرار عبر النواقل والتضمينات أمر حيوي، وتسهّل بحث النواقل في MongoDB ذلك."

Lavender: رسائل بريد إلكتروني فعالة للمبيعات

يقول جاريد سميث، كبير مسؤولي المعلومات في Lavender: "تهدف Lavender إلى مساعدة المستخدمين في كتابة رسائل بريد إلكتروني مخصصة، مستهدفة، وعالية الجودة بسرعة، مما يعزز معدلات الرد ويمكّن البريد الإلكتروني كأداة فعالة للتواصل." يمكن لكتابة بريد إلكتروني منظم بشكل جيد أن تستغرق من 15 إلى 20 دقيقة، لكن Lavender تقلل هذا إلى ثلاث إلى خمس دقائق من خلال أتمتة المساعدة في الكتابة.

باستخدام نماذج GPT من OpenAI، تعمل Lavender كمدرب في الكتابة، متعاونًا مع المستخدمين لإنتاج محتوى بريد إلكتروني مخصص، وتحسين التنسيق، وكذلك تحسين الجودة العامة من خلال تحليلات تقيم النص وت refine خلال الكتابة.

"من خلال تحسين نسبة الإشارة إلى الضجيج في الرسائل الإلكترونية غير المنظمة، نطمح إلى أن نكون استراتيجيين ونستفيد من البيانات التاريخية لدفع التفاعلات المستقبلية"، يوضح سميث. "التفاعل أمر حيوي؛ غالبًا ما نرى معدلات الرد ترتفع من 200 إلى 300 بالمائة."

تعمل Lavender على منصة MongoDB Atlas ضمن Google Cloud، متبنيةً MongoDB لموديل بيانات الوثيقة المرن الذي يبسط إدارة البيانات. تتيح هذه القابلية لـ Lavender استخراج الرؤى بفاعلية من بيانات البريد الإلكتروني غير المنظمة، داعمة كميات هائلة من المعلومات دون الحاجة إلى تنقلات معقدة في المخططات.

يقول سميث: "قدمت MongoDB بنية قوية لمجموعات البيانات غير المنظمة لدينا التي تعاني قواعد البيانات العلائقية في المطابقة، مما يتيح لنا التطور إلى مليارات السجلات." "لقد عزز بحث النواقل في أتلاس قدرتنا على تحليل البيانات الوصفية المحفوظة واستخراج رؤى أعمق من خلال معالجات اللغة الطبيعية."

تقدم نماذج اللغة الكبيرة

يلاحظ بيدر أولاندر من MongoDB: "يسهل نموذج الوثيقة المرن من MongoDB، جنبًا إلى جنب مع قدرات البحث في النواقل الأصلية، تطوير التطبيقات المدعومة بـ RAG." "مهمتنا هي تمكين كل منظمة للابتكار باستخدام البيانات، ومن المثير أن نرى كيف تستفيد 4149 وLavender وArc53 من الذكاء الاصطناعي التوليدي لتعزيز إنتاجية الفرق."

تتيح التركيبة الفريدة من البيانات الخاصة وLLMs المتقدمة لكل من 4149 وLavender وArc53 فتح آفاق جديدة. بينما يصبح الوصول إلى العديد من LLMs أمرًا شائعًا، تكمن القوة الحقيقية في الاستفادة الفعالة من بيانات المؤسسات.

مع أدوات مثل بحث النواقل في MongoDB Atlas، يمكن للشركات تنفيذ هياكل RAG التي تضمن أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي توصل بيانات ذات صلة ومحدثة. يعد اختيار قاعدة البيانات المناسبة مع قدرات النواقل القوية أمرًا ضروريًا لتحسين استثمارات الذكاء الاصطناعي.

الخلاصة: تتميز ميزات الذكاء الاصطناعي المبتكرة بتحول سير العمل للمطورين، في حين يقوم المطورون بابتكار تطبيقات ذكاء اصطناعي تحول العمليات العالمية. يعتمد النجاح على الاستفادة من البيانات بأقصى قدراتها.