مر عام على دخول ChatGPT إلى الساحة العامة. إذا كنت تراقب هذا الظاهرة من منظور تكنولوجيا الأعمال B2B، فلا تقلل من تأثير تكنولوجيا المستهلك. فقد شكلت الابتكارات مثل تطبيقات خدمات النقل المشتركة مع تتبع الوقت الحقيقي توقعات فورية لأوقات التسليم في مجالات توزيع المواد الغذائية والمشروبات التجارية.
لا زلنا في مراحل مبكرة لفهم كيف سيؤثر الذكاء الاصطناعي التوليدي على بيئات المؤسسات. بينما تُحقق النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) تقدمًا في مجالات مثل التسويق والموارد البشرية، يبقى إيجاد طرق التكامل الفعالة في صناعات مثل البناء، والتصنيع، والنقل - وخاصة تلك التي تشهد تحولات رقمية - تحديًا مستمرًا.
إليك بعض الرؤى حول كيفية استفادة المؤسسات من الذكاء الاصطناعي التوليدي اليوم وكيف ستتطور هذه التكنولوجيا في عام 2024 وما بعده.
التعاون بين البشر والذكاء الاصطناعي يعزز التركيز الاستراتيجي
يُخصص العديد من الموظفين وقتًا زائدًا للمهام الإدارية مثل إدخال البيانات وإدارة الرسائل. تشير دراسة حديثة أجرتها Zapier إلى أن 76% من العمال يقضون أقل من ثلاث ساعات أسبوعيًا في المبادرات الاستراتيجية. من الضروري تبسيط هذه المهام الإدارية لإعادة تخصيص الوقت لأعمال ذات تأثير أكبر، ويمكن أن يلعب الذكاء الاصطناعي التفاعلي دورًا كبيرًا في ذلك.
يمكن للذكاء الاصطناعي تبسيط المهام المرتبطة بإدخال البيانات واسترجاعها وتقديمها، من توليد الردود لدعم العملاء إلى إنشاء محتوى وسائل التواصل الاجتماعي. الأهم من ذلك، يتطلب التطبيق الناجح للذكاء الاصطناعي في هذه المجالات تعاونًا وثيقًا بين المستخدمين البشريين وأنظمة الذكاء الاصطناعي. بينما يتفوق الذكاء الاصطناعي في توليد المحتوى، يضمن الإشراف البشري الدقة، والاستخدام الأخلاقي، والردود الملائمة من الناحية السياقية.
النماذج اللغوية الكبيرة ليست حلولًا عالمية لكل الصناعات
على الرغم من أن النماذج اللغوية الكبيرة قوية من نواحٍ كثيرة - مثل تلخيص المعلومات وتوليد المحتوى - إلا أنها ليست حلًا موحدًا يناسب جميع الصناعات، خاصة في القطاعات التي تشمل العمليات المادية مثل النقل أو البناء. تواجه هذه القطاعات تحديات معقدة غالبًا ما تتطلب مزيجًا من التقنيات. على سبيل المثال، يجب أن تعمل LLM جنبًا إلى جنب مع قدرات معالجة البيانات المختلفة، بما في ذلك التحقق التلقائي والاستعلام.
بالإضافة إلى ذلك، لا يمكن النماذج اللغوية الكبيرة تفسير حجم البيانات وتعقيدها في العمليات المادية - التي قد تشمل بيانات الفيديو، وأجهزة الاستشعار، وبيانات المواقع - بشكل كامل حتى باستخدام أكثر النماذج تطورًا.
نحو الأمام: الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير سيعزز الثقة والتبني
في العمليات المادية، ستكون المرحلة التالية في تطوير الذكاء الاصطناعي مركزية على دمج الذكاء الاصطناعي مع الإنترنت للأشياء (IoT) وتقديم رؤى لحظية مستمدة من مجموعات بيانات متنوعة. تعتمد قيمة هذه الرؤى على فهم المستخدمين لأصول البيانات ومعانيها.
من المتوقع أن تعطي المنظمات الأولوية للذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) لتعزيز الثقة في حلول الذكاء الاصطناعي. يُفكك XAI العمليات التي تقف وراء اتخاذ القرارات في أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يوفر وضوحًا حول كيفية تفاعل الذكاء الاصطناعي مع البيانات. هذه الشفافية ضرورية لبناء ثقة المستخدمين وستؤدي إلى أنظمة أكثر موثوقية.
على سبيل المثال، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي المتقدم الذي ينفذ سير العمل استخدام XAI لشرح عملية اتخاذ القرارات الخاصة به، مما يمنح المستخدمين القدرة على توجيه الوكيل نحو النتائج المرغوبة.
تخصص الذكاء الاصطناعي سيزيد من المنافسة على المواهب
بينما تستمد نماذج الذكاء الاصطناعي من مجموعات بيانات واسعة، فإن تحقيق النتائج الفعالة غالبًا ما يتطلب أدوات مخصصة لصناعات معينة. في عام 2024، نتوقع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي التوليدي مع توجه نحو معرفة متخصصة قابلة للتكيف في الوقت الحقيقي. ستختلف متطلبات الذكاء الاصطناعي لشركة نفط وغاز، على سبيل المثال، بشكل كبير عن تلك الخاصة بشركة لوجستية. سيوفر هذا التقارب بين الذكاء الاصطناعي التوليدي والخبرة الصناعية رؤى قيمة تعزز اتخاذ القرارات عبر القطاعات.
مع تزايد تكامل الذكاء الاصطناعي في المنتجات والأطر التشغيلية، سينمو الطلب على المواهب المتخصصة في الذكاء الاصطناعي في عام 2024. إلى جانب الخبرة في التعلم الآلي والاحصاء والبرمجة، سيكون هناك حاجة لمهارات محددة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجالات متنوعة.
علاوة على ذلك، يجب على المنظمات الاستثمار في إعادة تأهيل الموظفين عبر وظائف متعددة لاستغلال أدوات الذكاء الاصطناعي بفعالية، مثل تدريب موظفي الموارد البشرية على مساعدي الذكاء الاصطناعي. فإن الشركات التي تعطي الأولوية لإعادة التأهيل الآن ستكون أفضل استعدادًا لتحقيق النجاح؛ أظهر استطلاع أجرته شركة ماكينزي أن الشركات الرائدة في الذكاء الاصطناعي أكثر من ثلاثة أضعاف احتمالًا لإعادة تأهيل قوتها العاملة مقارنةً بالشركات غير المبدعة.
يحتفظ الذكاء الاصطناعي التوليدي بإمكانات هائلة للابتكار في عام 2024 وما بعده. ومع ذلك، لتوظيف قوته بالكامل، يجب أن نتذكر أن البشر يبقون في صميم التقدم التكنولوجي. توفر المحفزات والبيانات الصحيحة أهمية قصوى للذكاء الاصطناعي لحل المشكلات، ولكن أولوية الأفراد هي المفتاح لضمان النجاح على المدى الطويل.
قائمة الترتيب
