على الرغم من الضجيج، فإن العديد من الشركات تتحرك بحذر عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي التوليدي.

يريد البائعون أن يصدقوا أننا في خضم ثورة الذكاء الاصطناعي، وهي ثورة تغير طبيعة طريقة عملنا. لكن الحقيقة، وفقًا للعديد من الدراسات الحديثة، تشير إلى أن الأمر أكثر دقة من ذلك بكثير.

الشركات مهتمة للغاية الذكاء الاصطناعي التوليدي حيث يسلط البائعون الضوء على الفوائد المحتملة، ولكن تحويل هذه الرغبة من إثبات المفهوم إلى منتج عملي يكون أكثر صعوبة: فهم يعانون من التعقيد الفني للتنفيذ، سواء كان ذلك بسبب الديون الفنية من مجموعة التكنولوجيا القديمة أو ببساطة نقص الأشخاص ذوي الخبرة المهارات الصحيحة.

في الواقع، دراسة حديثة أجراها جارتنر وجدت أن أهم عائقين أمام تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي هما إيجاد طرق لتقدير القيمة وإظهارها (49%) ونقص المواهب (42%). يمكن أن يشكل هذان العنصران عقبة كبيرة أمام الشركات.

اعتبر ذلك دراسة أجرتها شركة LucidWorksوجدت إحدى شركات تكنولوجيا البحث المؤسسية أن 1 فقط من كل 4 مشاركين قالوا إنهم نجحوا في تنفيذ مشروع ذكاء اصطناعي توليدي.

عامر بيج، الشريك الرئيسي في شركة ماكينزي آند كومباني، يتحدث في المؤتمر ندوة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا سلون CIO في شهر مايو، قال إن شركته اكتشفت أيضًا في أ دراسة حديثة أن 10% فقط من الشركات تنفذ مشاريع ذكاء اصطناعي توليدية واسعة النطاق. وقال أيضًا إن 15% منهم فقط رأوا تأثيرًا إيجابيًا على أرباحهم. يشير هذا إلى أن الضجيج قد يكون متقدمًا كثيرًا على الواقع الذي تواجهه معظم الشركات.

ما هو المشكل ؟

يرى بايج أن التعقيد هو العامل الأكبر الذي يؤدي إلى تباطؤ الأعمال، حتى بالنسبة لمشروع بسيط يتطلب 20-30 قطعة من التكنولوجيا، حيث تكون شهادة LLM المناسبة مجرد نقطة البداية. كما يحتاجون أيضًا إلى أشياء مثل البيانات المناسبة والضوابط الأمنية، وقد يحتاج الموظفون إلى تعلم قدرات جديدة مثل الهندسة السريعة وكيفية تنفيذ ضوابط IP، من بين أمور أخرى.

ويقول إن مجموعات التكنولوجيا القديمة يمكن أن تعيق الشركات أيضًا. قال بايج: “في استطلاعنا، كان أحد العوائق الرئيسية التي تحول دون تحقيق الذكاء الاصطناعي التوليدي على نطاق واسع هو في الواقع وجود عدد كبير جدًا من منصات التكنولوجيا”. “لم يكن الأمر يتعلق بحالة الاستخدام، ولم يكن توفر البيانات، ولم يكن الطريق إلى القيمة؛ لقد كانت في الواقع منصات تكنولوجية.

مايك ماسون، مدير الذكاء الاصطناعي في شركة استشارية أعمال الفكريقول إن شركته تقضي الكثير من الوقت في إعداد الشركات للذكاء الاصطناعي – ويعد إعداد التكنولوجيا الحالي الخاص بها جزءًا كبيرًا من ذلك. “لذا فإن السؤال هو، ما هو حجم دينك الفني، وما هو حجم عجزك؟ وسيكون الجواب دائمًا: يعتمد الأمر على المنظمة، لكنني أعتقد أن المؤسسات تشعر بالألم أكثر فأكثر.

يبدأ ببيانات جيدة

ويكمن جزء كبير من فجوة الاستعداد هذه في البيانات، حيث أعرب 39% من المشاركين في استطلاع جارتنر عن قلقهم من أن نقص البيانات يمثل أحد أكبر العوائق التي تحول دون نجاح تنفيذ الذكاء الاصطناعي. قال بيج: “تمثل البيانات تحديًا كبيرًا ومرهقًا للعديد والعديد من المؤسسات”. ويوصي بالتركيز على مجموعة محدودة من البيانات لإعادة استخدامها.

“الدرس البسيط الذي تعلمناه هو التركيز على البيانات التي تساعدك عبر حالات الاستخدام المتعددة، والتي عادةً ما ينتهي بها الأمر إلى ثلاثة أو أربعة مجالات في معظم الشركات التي يمكنك البدء فيها فعليًا وتطبيقها على أولوياتك في مواجهة تحديات الأعمال قال: “تقدر الشركة وتقدم شيئًا يحقق الإنتاج والحجم بالفعل”.

يقول ماسون إن الكثير من القدرة على تشغيل الذكاء الاصطناعي بنجاح يتعلق بإعداد البيانات، ولكن هذا جزء فقط. وقال: “تدرك المؤسسات بسرعة أنها في معظم الحالات تحتاج إلى القيام ببعض أعمال الاستعداد للذكاء الاصطناعي، والقليل من بناء النظام الأساسي، وتنظيف البيانات، وكل هذا النوع من الأشياء”. “لكن ليس عليك اتباع نهج كل شيء أو لا شيء، ليس عليك أن تمر عامين قبل أن تتمكن من الحصول على أي قيمة.”

عندما يتعلق الأمر بالبيانات، تحتاج الشركات أيضًا إلى احترام أصلها وما إذا كان لديها إذن باستخدامها. يقول أكيرا بيل، رئيس قسم تكنولوجيا المعلومات في شركة Mathematica، وهي شركة استشارية تعمل مع الشركات والحكومات لجمع وتحليل البيانات المتعلقة بمبادرات البحث المختلفة، إن شركته يجب أن تتحرك بحذر عندما يتعلق الأمر بوضع هذه البيانات لصالح الذكاء الاصطناعي التوليدي.

وقال بيل لـ TechCrunch: “بينما ننظر إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي، ستكون هناك بالتأكيد فرص لنا ولنظام البيانات البيئي بأكمله الذي نستخدمه، ولكننا بحاجة إلى القيام بذلك بحذر”. ويرجع ذلك جزئيًا إلى أن لديهم الكثير من البيانات الخاصة مع اتفاقيات صارمة لاستخدام البيانات، وجزئيًا لأنهم يتعاملون أحيانًا مع مجموعات سكانية ضعيفة ويجب أن يكونوا على دراية بذلك.

“لقد جئت إلى شركة تأخذ منصبي كمشرف بيانات موثوق به على محمل الجد، وبصفتي مديرًا لتكنولوجيا المعلومات، يجب أن أكون راسخًا في ذلك، سواء من منظور الأمن السيبراني، ولكن أيضًا من حيث كيفية تعاملنا مع عملائنا وعملائهم. وقالت: “البيانات، لذلك أعرف مدى أهمية الحوكمة”.

وتقول إنه من الصعب الآن ألا نكون متحمسين للإمكانيات التي يجلبها الذكاء الاصطناعي التوليدي؛ يمكن للتكنولوجيا أن تزود مؤسستها وعملائها بطرق أفضل بكثير لفهم البيانات التي يجمعونها. لكن مهمته أيضًا هي المضي قدمًا بحذر دون إعاقة التقدم الحقيقي، وهو أمر صعب الموازنة.

أوجد القيمة

تمامًا كما كان الحال مع ظهور السحابة قبل خمسة عشر عامًا، فإن مديري تكنولوجيا المعلومات يتوخون الحذر بطبيعة الحال. إنهم يدركون الإمكانات التي يجلبها الذكاء الاصطناعي التوليدي، لكنهم بحاجة أيضًا إلى الاهتمام بالأساسيات مثل الحوكمة والأمن. كما أنهم بحاجة إلى عائد حقيقي على الاستثمار، وهو ما يصعب قياسه أحيانًا باستخدام هذه التكنولوجيا.

في يناير مقالة TechCrunch حول نماذج تسعير الذكاء الاصطناعي, العرعر قال شارون مانديل، مدير تكنولوجيا المعلومات، إن قياس عائد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي التوليدي أثبت أنه أمر صعب.

وقالت: “في عام 2024، سنقوم باختبار الضجيج حول genAI، لأنه إذا كانت هذه الأدوات قادرة على إنتاج أنواع الفوائد التي تطالب بها، فإن عائد الاستثمار فيها مرتفع ويمكن أن يساعدنا في القضاء على أشياء أخرى”. لذا فهي ومديرو تكنولوجيا المعلومات الآخرون يديرون مشاريع تجريبية، ويتحركون بحذر ويحاولون إيجاد طرق لقياس ما إذا كانت هناك بالفعل زيادة في الإنتاجية تبرر زيادة التكاليف.

يقول بايج إنه من المهم أن يكون هناك نهج مركزي تجاه الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء الشركة وتجنب ما يسميه “عدد كبير جدًا من مبادرات أعمال الظربان”، حيث تعمل مجموعات صغيرة بشكل مستقل في عدد من المشاريع.

“أنت بحاجة إلى دعم الأعمال للتأكد من أن فرق المنتج والمنصة منظمة ومركزة وتعمل بوتيرة سريعة. وبطبيعة الحال، يتطلب هذا رؤية واضحة من الإدارة العليا.

ولا يضمن أي من هذا نجاح مبادرة الذكاء الاصطناعي أو أن تجد الشركات جميع الإجابات على الفور. قال كل من ماسون وبيج إنه من المهم أن تتجنب الفرق محاولة القيام بالكثير، ويؤكد كلاهما على إعادة استخدام ما ينجح. قال بيج: “إن إعادة الاستخدام تترجم مباشرة إلى سرعة التسليم، مما يجعل عملك سعيدًا ويحدث تأثيرًا”.

وبغض النظر عن كيفية تنفيذ الشركات لمشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدية، فلا ينبغي لها أن تسمح لنفسها بالشلل بسبب تحديات الحوكمة والأمن والتكنولوجيا. لكن لا ينبغي لهم أن يدعوا الضجيج يعميهم أيضًا: سيكون هناك الكثير من العقبات أمام كل منظمة تقريبًا.

قد يكون أفضل نهج هو إطلاق شيء ناجح ويظهر القيمة والبناء من هناك. وتذكر أنه على الرغم من الضجيج، فإن العديد من الشركات الأخرى تعاني أيضًا.