هذا الأسبوع في لاس فيجاس، اجتمع 30 ألف شخص لاكتشاف آخر الأخبار من Google Cloud. ما سمعوه كان الذكاء الاصطناعي التوليدي، طوال الوقت. تعد Google Cloud في المقام الأول بمثابة البنية التحتية السحابية وموفر النظام الأساسي. إذا كنت لا تعرف، فربما فاتتك هذه الأخبار وسط موجة أخبار الذكاء الاصطناعي.
ليس لتقليل ما عرضته جوجل، ولكن كثيرًا مثل Salesforce العام الماضي خلال معرضها المتنقل في نيويورك، لم تقدم الشركة سوى إشارة عابرة إلى أعمالها الأساسية – باستثناء سياق الذكاء الاصطناعي التوليدي بالطبع.
أعلنت جوجل العديد من تحسينات الذكاء الاصطناعي تم تصميمه لمساعدة العملاء على الاستفادة من نموذج Gemini Large Language Model (LLM) وتحسين الإنتاجية عبر النظام الأساسي بأكمله. يعد هذا بالطبع هدفًا جديرًا بالثناء، وخلال الكلمة الرئيسية في اليوم الأول والكلمة الرئيسية للمطور في اليوم التالي، زودت Google الإعلانات بعدد لا بأس به من العروض التوضيحية لتوضيح قوة هذه الحلول.
لكن بدا الكثير منهم مبسطين بعض الشيء، حتى مع الأخذ في الاعتبار أنه كان عليهم الضغط عليهم لإلقاء خطاب رئيسي محدد المدة. لقد اعتمدوا في المقام الأول على أمثلة من داخل نظام Google البيئي، حيث تمتلك جميع الشركات تقريبًا جزءًا كبيرًا من بياناتها في مستودعات خارج Google.
في الواقع، بدت بعض الأمثلة وكأنه كان من الممكن تنفيذها بدون الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، أثناء عرض توضيحي للتجارة الإلكترونية، دعا مقدم العرض البائع لإكمال معاملة عبر الإنترنت. لقد تم تصميمه لإظهار قدرات الاتصال لروبوت المبيعات، ولكن في الواقع كان من الممكن أن يتخذ المشتري هذه الخطوة بسهولة على موقع الويب.
هذا لا يعني أن الذكاء الاصطناعي التوليدي لا يتمتع بحالات استخدام قوية، سواء كان ذلك في إنشاء التعليمات البرمجية، أو تحليل مجموعة من المحتوى والقدرة على الاستعلام عنه، أو القدرة على طرح أسئلة حول بيانات السجل لفهم سبب تعطل موقع الويب. بالإضافة إلى ذلك، فإن الوكلاء القائمين على المهام والأدوار الذين قدمتهم الشركة لمساعدة المطورين الأفراد والمبدعين والموظفين وغيرهم، لديهم القدرة على الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي بطرق ملموسة.
ولكن عندما يتعلق الأمر ببناء أدوات الذكاء الاصطناعي بناءً على نماذج جوجل، فبدلاً من استخدام تلك التي تنشئها جوجل والموردين الآخرين لعملائها، لا يسعني إلا أن أعتقد أنهم تجاهلوا العديد من العقبات التي قد تنشأ في المشروع. وسائل التنفيذ الناجح للذكاء الاصطناعي التوليدي. على الرغم من أنهم حاولوا تسهيل الأمور، إلا أن تطبيق التكنولوجيا المتقدمة داخل المؤسسات الكبيرة يمثل في الواقع تحديًا كبيرًا.
التغيير الكبير ليس بالأمر السهل
تمامًا مثل التطورات التكنولوجية الأخرى على مدار الخمسة عشر عامًا الماضية – سواء كان ذلك في مجال الهاتف المحمول، أو السحابة، أو النقل بالحاويات، أو أتمتة التسويق، وما إلى ذلك. – كان مصحوبًا بالعديد من الوعود بتحقيق مكاسب محتملة. ومع ذلك، فإن كل من هذه التطورات تقدم مستوى خاصًا بها من التعقيد، وتتحرك الشركات الكبيرة بحذر أكبر مما قد يتصوره المرء. يبدو أن الذكاء الاصطناعي يمثل أصلًا أكبر بكثير مما تسمح به شركة جوجل، أو بصراحة أي من كبار البائعين.
ما تعلمناه من هذه التغييرات التكنولوجية السابقة هو أنها تأتي مصحوبة بالكثير من الضجيج والضجيج يؤدي إلى طن من خيبة الأمل. وحتى بعد عدة سنوات، رأينا شركات كبيرة ربما ينبغي عليها الاستفادة من هذه التقنيات المتقدمة فقط دفقة أو حتى تختفي تمامًا بعد سنوات من طرحها.
هناك العديد من الأسباب التي قد تؤدي إلى فشل الشركات في الاستفادة من الابتكار التكنولوجي، بما في ذلك الجمود التنظيمي؛ أ كومة التكنولوجيا الهشة وهذا يجعل من الصعب اعتماد حلول أحدث؛ أو مجموعة من المعارضين من رجال الأعمال الذين أغلقوا المبادرات ذات النوايا الحسنة، سواء كانت قانونية أو موارد بشرية أو تكنولوجيا معلومات أو غير ذلك، والذين لأسباب مختلفة، بما في ذلك السياسة الداخلية، يستمرون في رفض التغييرات الجوهرية.
يرى فينيت جاين، الرئيس التنفيذي لشركة Egnyte، وهي شركة تركز على التخزين والحوكمة والأمن، نوعين من الشركات: تلك التي حققت بالفعل تحولًا كبيرًا إلى السحابة وسيكون من الأسهل عليها اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي، وتلك التي بطيئة في التطور ومن المرجح أن تكافح.
لقد تحدث إلى العديد من الشركات التي لا تزال تمتلك غالبية التكنولوجيا الخاصة بها محليًا ولا يزال أمامها طريق طويل لتقطعه قبل أن تبدأ في التفكير في كيفية مساعدة الذكاء الاصطناعي لها. قال جين لـ TechCrunch: “نحن نتحدث إلى الكثير من المستخدمين المتأخرين للسحابة والذين لم يبدأوا بعد أو هم في مرحلة مبكرة جدًا من رحلة التحول الرقمي الخاصة بهم”.
وأضاف أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يجبر هذه الشركات على التفكير بجدية في التحول الرقمي، لكنها قد تكافح من أجل العودة إلى هذا الحد. وقال: “ستحتاج هذه الشركات إلى حل هذه المشكلات أولاً ثم استخدام الذكاء الاصطناعي بمجرد أن يكون لديها نموذج ناضج لأمن البيانات والحوكمة”.
لقد كانت دائما البيانات
يجعل كبار الموردين مثل Google تنفيذ هذه الحلول أمرًا بسيطًا، ولكن مثل أي تقنية متطورة، فإن المظهر البسيط في الواجهة الأمامية لا يعني بالضرورة أنه بسيط في الواجهة الخلفية. كما سمعت كثيرًا هذا الأسبوع، عندما يتعلق الأمر بالبيانات المستخدمة لتدريب Gemini ونماذج اللغات الكبيرة الأخرى، فهي دائمًا حالة من “القمامة الواردة والقمامة الخارجة”، وهذا أكثر قابلية للتطبيق عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي التوليدي .
يبدأ بالبيانات. إذا لم يكن بيت البيانات الخاص بك منظمًا، فسيكون من الصعب جدًا تنظيمه لتدريب حاملي شهادات الماجستير في حالة الاستخدام الخاصة بك. كان كاشف رحمة الله، المدير في شركة ديلويت ورئيس ممارسة Google Cloud في شركته، معجبًا جدًا بإعلانات Google هذا الأسبوع، لكنه لا يزال يعترف بأن بعض الشركات التي تفتقر إلى البيانات النظيفة ستواجه صعوبة في تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي التوليدية. “قد تبدأ هذه المحادثات بمحادثة حول الذكاء الاصطناعي، لكنها سرعان ما تتحول إلى: “أحتاج إلى إصلاح بياناتي، وأحتاج إلى تنظيفها، وأحتاج إلى الاحتفاظ بها كلها في نفس المكان، أو تقريبًا، قبل أن أبدأ في جني الأرباح”. قال رحمة الله: “الفائدة الحقيقية للذكاء الاصطناعي التوليدي”.
من وجهة نظر Google، أنشأت الشركة أدوات ذكاء اصطناعي إبداعية لمساعدة مهندسي البيانات بسهولة أكبر في إنشاء خطوط بيانات للاتصال بمصادر البيانات داخل وخارج نظام Google البيئي. “يتعلق الأمر حقًا بتسريع فرق هندسة البيانات، وأتمتة الكثير من المهام كثيفة العمالة للغاية المرتبطة بنقل البيانات وإعدادها لهذه النماذج،” جيريت كازماير، نائب الرئيس والمدير التنفيذي لقواعد البيانات وتحليلات البيانات وLooker. في جوجل، قال TechCrunch.
من المفترض أن يكون هذا مفيدًا لربط البيانات وتنظيفها، خاصة في الشركات التي ما زالت في مرحلة التحول الرقمي. ولكن بالنسبة لشركات مثل تلك التي ذكرها جاين – تلك التي لم تتخذ خطوات مهمة نحو التحول الرقمي – فقد يمثل ذلك المزيد من التحديات، حتى مع الأدوات التي أنشأتها جوجل.
كل هذا لا يأخذ في الاعتبار أن الذكاء الاصطناعي يأتي مع مجموعة من التحديات الخاصة به تتجاوز التنفيذ البسيط، سواء كان تطبيقًا يعتمد على نموذج موجود، أو بشكل خاص عند محاولة إنشاء نموذج مخصص، كما يقول آندي ثوراي، المحلل في كوكبة البحوث. وقال ثوراي: “عند تنفيذ أي من الحلين، يجب على الشركات أن تأخذ في الاعتبار الحوكمة والمساءلة والأمن والخصوصية والاستخدام الأخلاقي والمسؤول والامتثال لما تم تنفيذه”. ولا شيء من هذا تافه.
ربما كان المديرون التنفيذيون، ومحترفو تكنولوجيا المعلومات، والمطورون، وغيرهم ممن حضروا إلى GCN هذا الأسبوع يبحثون عن ما هو التالي في Google Cloud. ولكن إذا لم يتابعوا الذكاء الاصطناعي، أو إذا لم يكونوا مستعدين كمنظمة، فربما تركوا Sin City مصدومًا قليلاً من تركيز Google الكامل على الذكاء الاصطناعي. قد يمر وقت طويل قبل أن تتمكن المؤسسات التي تفتقر إلى التطور الرقمي من الاستفادة الكاملة من هذه التقنيات، بما يتجاوز الحلول الأكثر شمولاً التي تقدمها Google والموردين الآخرين.
Source link
