صندوق باندورا أم صندوق الأمانات؟ العوائق الثلاثة الرئيسية أمام تنفيذ الذكاء الاصطناعي التوليدي

التهديد الوجودي

قبل بضعة أشهر، وقع حدث بالغ الأهمية في الصناعات في جميع أنحاء العالم، مما تسبب في الاضطراب والنزوح. يجهز الطامحون أنفسهم ليصبحوا قادة، ويسارع المسيطرون المطمئنون إلى اللحاق بالركب حتى لا يتخلفوا عن الركب. كان هذا الحدث مجرد رد على سؤال ملح ربما تكون الشركات قد طرحته أو لم تطرحه: كيف سنستخدم الذكاء الاصطناعي لزيادة ميزتنا التنافسية؟

التقدميين

بدأ أحد أصدقائي برنامج LLMs لمراقبة التغييرات التنظيمية حتى يكون أول من يلتزم بها؛ بعد كل شيء، التزامات الدين المضمونة للبنك ربما محتجز لخروقات البيانات. يستخدم الأطباء التعرف على الصور بتقنية الذكاء الاصطناعي للكشف عن الحالات التي لا يمكن اكتشافها بالعين البشرية ولتوجيه القرارات الجراحية في الوقت الفعلي. أورام الدماغ. باستخدام صور الأقمار الصناعية، تستخدم شركات التأمين الذكاء الاصطناعي لتقدير التكلفة النسبية الدمار لضحايا الكوارث الطبيعية وإصدار مدفوعات ACH دون زيارة المنازل على الإطلاق.

أولئك الذين كانوا يطبقون بالفعل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي قبل انفجار الذكاء الاصطناعي التوليدي يتمتعون بميزة على الوافدين الجدد، الذين لديهم ميزة على أولئك الذين ما زالوا يحاولون معرفة كيفية استجابتهم. ويجب على أولئك الذين انضموا للتو إلى الثورة أن يفهموا بسرعة ويتغلبوا على الحواجز، وبعضها تنظيمي، والبعض الآخر تقني.

الحاجز رقم 1 – الخزنة

تم تصميم الذكاء الاصطناعي التوليدي للسحابة، ولكن بالنسبة للعديد من الشركات، وخاصة تلك العاملة في الصناعات الخاضعة للتنظيم، تظل البيانات الأكثر تقييدًا موجودة بشكل آمن في مقر العمل، تحت القفل والمفتاح. وهنا يكمن اللغز. يعد السياق ضروريًا لكي تكون نماذج اللغة فعالة، ولكن العديد من CADDs يشعرون بالقلق بحق بشأن الكشف عن بياناتهم الخاصة، وهي أصولهم الأكثر قيمة، لتدريب النماذج في السحابة. وحتى لو أمكن ضمان السرية، ستظل هناك مخاوف من إمكانية استخلاص البيانات من نتائج النماذج.

وبدون البيانات الأساسية كسياق بالغ الأهمية، ستكون الشركات مجرد نماذج تدريب لا تعرف سوى القليل عنها، وبالتالي لا تفعل الكثير من أجلها. فبدلاً من تحقيق ميزة تنافسية ثورية، لن تتمكن النماذج إلا من تحقيق الكفاءة.

ليس حلاً لمعظم الشركات: أنفق ملايين الدولارات وبضع سنوات لإنشاء ماجستير إدارة الأعمال الخاص بك في الخزنة.

حل: التركيز على خوارزميات التعلم الآلي لحل التحديات التنبؤية والإرشادية. قم بتدريب النماذج بأمان داخل صندوق الأمانات واستخدم النتائج لاتخاذ قرارات ذكية واكتساب ميزة تنافسية. يسهل هذا الحل تحقيق مكاسب سريعة للذكاء الاصطناعي مع نضوج سوق الذكاء الاصطناعي التوليدي لتوفير نماذج لغة خاصة بالصناعة ليتم تشغيلها في صندوق الأمانات.

العائق رقم 2 – البيانات

(توافر البيانات وإدارة البيانات وجودة البيانات)

إذا كانت بياناتك آمنة للغاية بالفعل، فما مدى توفرها لتعزيز قيمة الأعمال الإستراتيجية؟ هل تم دمجها في جميع البيئات الخاصة بك؟ هل هي محكومة، بمعنى أن لديك السيطرة عليها وأنها موثوقة لتوليد المعلومات؟ هل قمت بتوحيد أصول البيانات الخاصة بك لتعزيز التفسير المشترك؟ إذا كانت البيانات مجزأة، وإذا كانت البيانات غير خاضعة للرقابة، وإذا كان تعدد أصول البيانات غير القياسية يفسح المجال لتفسيرات مختلفة، فسوف تقوم بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي لتكون مجرد رأي آخر، وتقرير أقلية لا يمكن الدفاع عنه. قال أحد مسؤولي التنمية البشرية بعد أكثر من عامين من رحلة الذكاء الاصطناعي التوليدي مازحًا إن الذكاء الاصطناعي لا يفعل السحر.

حل: والخبر السار هو أن منصات البيانات الحديثة يمكن أن تساعدك في التغلب على هذه العقبة بشكل فعال للغاية. أما الخبر السيئ فهو أن الأشخاص ومكونات العملية يصل تستغرق إدارة البيانات وجودتها وقتًا وجهدًا. إنها رحلة سنوات عديدة. أتمنى أن تكون بالفعل في طريقك.

العائق رقم 3 – الثقافة القائمة على الذكاء الاصطناعي

يحب CDAOs التحدث عن الثقافة القائمة على البيانات. يمثل تقديم البيانات والرؤى التحليلية التي تؤثر على النتيجة العليا والسفلى للأعمال تحديًا في حد ذاته، ولكن التثقيف القائم على البيانات أكثر صعوبة بكثير، ولن يكون تحقيق ثقافة توليد الذكاء الاصطناعي أكثر صعوبة بشكل كبير فحسب، بل سيكون بالضرورة أكثر ملاءمة في الوقت المناسب. .

وهنا ما أعنيه. دلالة الثقافة المبنية على البيانات هو أن تحليل البيانات لاتخاذ القرارات أصبح جزءًا لا يتجزأ من سير العمل المهم عبر المؤسسة، لكن الذكاء الاصطناعي التوليدي لا يساعد في اتخاذ القرار فحسب، بل يساعد أيضًا في اتخاذ القرارات. يخلق. وهذا يعني أن الثقافة لن تحتاج فقط إلى فهم البيانات لاتخاذ قرارات سليمة، بل ستحتاج أيضًا إلى أن تكون قادرة على التشكيك في صحة القرارات التي تتخذها النماذج. للقيام بذلك، سيحتاج القادة إلى فهم التكنولوجيا والنماذج بأنفسهم، وتدريب فنيي البيانات الذين سيتبادلون المشاركة الحميمة في التحقق واختيار العمليات التجارية الأكثر ملاءمة للأتمتة باستخدام Gen HAVE.

حل: استمر في التحرك نحو تطلعاتك الثقافية القائمة على البيانات من خلال التحسينات المستمرة في المعرفة بالبيانات. اجعلهم صناع قرار فعالين للغاية من خلال منتجاتك التحليلية، حتى يعتمدوا عليها لتحقيق النجاح. ارفع مستوى عقلية القادة ووحدات الأعمال الأكثر اعتمادًا على البيانات وذكاءً في البيانات. قم بدعوتهم إلى POCs الخاصة بك لاستكشاف نتائج خوارزميات التعلم الآلي والتحقق من صحتها.

لا شيء من هذا سيكون سهلا. نادرا ما تحدث الثورات.

عن المؤلف

شايد كريستيان، مدير البيانات والتحليلات في كلاوديرا. يقوم Shayde بتوجيه التغيير الثقافي القائم على البيانات لشركة Cloudera لتوليد أقصى قيمة من البيانات. فهو يمكّن عملاء Cloudera من تحقيق أقصى استفادة من منتجات Cloudera الخاصة بهم، حتى يتمكنوا من تحفيز حالات الاستخدام عالية القيمة لتحقيق ميزة تنافسية. كان شايد في السابق مستشارًا رئيسيًا، وقام بصياغة إستراتيجية البيانات لعملاء Fortune 500 وقام بتصميم أو بناء أو تحويل مؤسسات إدارة معلومات المؤسسة المتعثرة. شايد يحب الضحك وغالباً ما يكون هو السبب في ذلك.

قم بالتسجيل مجانًا في insideBIGDATA النشرة الإخبارية.

انضم إلينا على تويتر: https://twitter.com/InsideBigData1

انضم إلينا على لينكد إن: https://www.linkedin.com/company/insidebigdata/

انضم إلينا على فيس بوك: https://www.facebook.com/insideBIGDATANOW