التشبث بضغوط استخدام الذكاء الاصطناعي

عندما تنفق المؤسسات الكبيرة مليارات الدولارات في البحث والتطوير لتقنية ثورية، يأتي وقت عندما تكون التقنية جاهزة للاستخدام الرئيسي. تضع شركات التكنولوجيا العمالقة أفضل جهدها لضمان اعتماد هذه التقنية على نطاق واسع عالميًا. هذه أوقات مثيرة لأي متحمس للتكنولوجيا، ومن الطبيعي أن تشعر بالرغبة في أن تكون جزءًا من الحماس العام وألا تشعر بالتخلف.

يشعر الأشخاص في جميع رتب المنظمة بضغط استخدام حلول قائمة على الذكاء الاصطناعي لكل مشكلة تجارية. كيف يمكنك التعامل مع هذا الضغط واتخاذ القرارات الصحيحة لمشاكل عملك؟ لنقوم بتفكيك المشكلة وإزالة الشباك للحصول على صورة واضحة متى يجب استخدام الذكاء الاصطناعي ومتى لا.

الأسئلة الأساسية التي يجب الإجابة عنها

قبل أن تغرق كثيرًا في تصميم حلول لمشاكل العمل الخاصة وحالات الاستخدام، هناك بعض الأسئلة الأساسية جدًا يمكنك طرحها على نفسك والتي ستمنحك تلميحات قوية جدًا حول ما إذا كان ينبغي عليك استثمار الوقت والطاقة في بناء حلول الذكاء الاصطناعي.

• هل سيساعدنا الاستثمار في حل يعتمد على الذكاء الاصطناعي على تعطيل الوضع الراهن في صناعتنا؟
• هل سيساعدنا على القفز من كوننا متأخرين في الصناعة إلى أن نصبح رواد صناعيين لأي منتجاتنا أو ميزات منتجاتنا؟
• هل يمكننا استخدام الذكاء الاصطناعي في أي من عمليات تطوير المنتجات أو عمليات تشغيل المنتجات الخاصة بنا؟ هل يقلل بشكل كبير من تكلفة العمليات على المدى الطويل بالنسبة لمنتجنا؟

في حين يتم طرح هذا النوع من الأسئلة والإجابة عليها في قاعات مجلس الإدارة على مستوى التنفيذي، في الشركات الجيدة ذات ثقافة منتج قوية، يتم تحقيق تمكين اتخاذ القرارات، وتمكين الفرق الفردية من اتخاذ القرارات الرئيسية بشأن خريطة الطريق للمنتج وميزات المنتج.

لذا، فمن المهم بالنسبة لمديري المنتجات التقنية وفرقهم أن يفكروا مثل الرئيس التنفيذي ويتأملوا في هذه الأسئلة الأساسية عند اتخاذ القرار بشأن استخدام حلول قائمة على الذكاء الاصطناعي للمشاكل التي يوفرها العملاء والتنفيذيون.

تقشير الطبقات

الآن، دعونا نأخذ عملية الاستفسار والتحليل طبقة أسفل الأسئلة الأساسية ونستخدم إطار عمل سيساعدك في اتخاذ قرار بشأن استخدام الذكاء الاصطناعي في تصميم الحل الخاص بك.

الذكاء الاصطناعي التنبؤي

بينما هناك الكثير من المحتوى المتاح في النطاق العام حول الفرق بين الذكاء الاصطناعي التنبؤي والذكاء الاصطناعي الإبداعي، إلا أنني لا زلت أرغب في التأكيد على الفرق بين الاثنين. الذكاء الاصطناعي الإبداعي (GenAI) حظي بكثير من الاهتمام في الأشهر القليلة الماضية بحيث يغفل الناس غالبًا عن قوة أنواع أخرى من الذكاء الاصطناعي، وقد تباطأت الاستثمارات والابتكار في تلك التقنيات في العديد من المؤسسات.

من المهم بالنسبة لفرق التطوير التوقف والتفكير في حلول إبداعية لمشكلة المستخدم/العميل المعينة.

هل يتعلق المشكلة التي تحاول حلها بجمع البيانات التاريخية للأحداث السابقة، واكتشاف الأنماط فيها حتى تتمكن من توقع نتيجة الأحداث المستقبلية؟ بالنسبة لهذا النوع من المشاكل، فإن الذكاء الاصطناعي التنبؤي هو المكان الذي يجب عليك أن تتجه إليه.

إذا كنت تفكر في الذكاء العام لمثل هذه المشاكل، فأنت تخطئ الطريق. بعض الأمثلة الشائعة للمشاكل التي يمكن حلها باستخدام حلول الذكاء الاصطناعي التنبؤي تشمل توقعات مالية، استخدام البنية التحتية بشكل مثالي، الكشف عن الاحتيال، إلخ.

عندما تكون واثقًا من أن المشكلة التي تحلها ستتطلب حلاً قائمًا على الذكاء الاصطناعي التنبؤي، ينبغي أن يكون اختيار أي خوارزمية تعلم آلي ستحل مشكلتك هو الخطوة المنطقية التالية في تصميم الحل.

• التصنيف. تعتبر مشكلة التصنيف هي تعيين نقاط البيانات إلى فئات محددة. على سبيل المثال، تعتبر مشكلة التصنيف هي تسمية أي محتوى على منصة التواصل الاجتماعي على أنه غير مناسب حتى يتم تحسين معرفة الجهاز بالمحتوى المناسب مقابل غير المناسب باستمرار.
• الانحدار. عندما يكون الهدف هو تحديد الارتباط بين الميزات والمتغير الهدف لديك لتوقع المشاكل المستقبلية، فإنها مشكلة انحدار. على سبيل المثال، توقع حركة المرور المستقبلية على خدمتك لتقرر متى تزيد عدد البودس.
• التجميع. تقسيم البيانات إلى فئات مختلفة بهدف تعريف الفئات الصحيحة التي ستساعدك على اتخاذ القرارات هو مشكلة تجميع. على سبيل المثال، تحليل سلوك العملاء وحالات الاستخدام لمساعدة منظمتك في تعريف شرائح العملاء الصحيحة هو مشكلة تجميع.

أليس من المدهش جدًا أن هناك الكثير من الابتكار والإبداع الذي يمكنك تحقيقه في مجال الذكاء الاصطناعي التنبؤي؟ حتى الآن، في هذه المقالة، لم ندخل إلى مجال الذكاء الاصطناعي الإبداعي، الذي أثار الكثير من الضجة مؤخرًا.

الذكاء الاصطناعي الإبداعي

على العكس من ذلك، إذا كانت المشكلة التي تحاول حلها تنطوي على تدريب نموذج ذكاء اصطناعي على بيانات منظمتك الخام، مما يجعله يتعلم من خلال الأمثلة بحيث يمكنه تلقي تعليمات من المستخدم وإنتاج مخرجات جديدة، هنا تأتي الذكاء الاصطناعي الإبداعي إلى الصورة. قد تحتوي المشكلة على تركيبات وتركيبات مختلفة من تعليمات المستخدم والمخرجات الناتجة. يمكن أن تكون تعليمات المستخدم كلامًا، نصًا، أو بيانات غير منظمة، ويمكن أن تكون المخرجات الناتجة نصوص لغوية طبيعية، أو كلام، أو صور، أو فيديوهات.

أمثلة شائعة على المشاكل التي يمكن حلها باستخدام الذكاء الاصطناعي الإبداعي تشمل دعم العملاء، توليد الشفرة لتقليل تكاليف تطوير المنتجات، تخليق البيانات لأغراض البحث والاختبار، إنشاء محتوى تسويقي حسب الطلب، إلخ.

عندما يتعلق الأمر بحلول تعتمد على الذكاء الاصطناعي الإبداعي، بمجرد أن تكون واضحًا بأن مشكلتك تتطلب حلا قائمًا على الذكاء الاصطناعي الإبداعي، ستكون هناك قرارات تصميم الحل الهامة الإضافية التي ستساعدك في بناء الحل الأكثر تأثيرًا.

• ما هو نموذج القاعدة LLM الذي يجب علي استخدامه؟
• ما هي أحدث الأطر المعمارية وأنماط التصميم التي يجب عليّ الاستفادة منها. فكر في RAG، RLHF، وكيفية استخدام وكيل رد الفعل متعدد العملاء باستخدام langflow، إلخ؟
• كيف يمكنني ضمان الإجراءات الأمنية الصحيحة وخصوصية البيانات؟

الختام

أثناء أنَّ نقص التحديث التكنولوجي يمكن أن يجعل نموذج عمل الشركة قديمًا في نقطة ما، من المهم التأكد من أنك تستخدم استثماراتك في الذكاء الاصطناعي لحل المشاكل الصحيحة وفي الأماكن الصحيحة في منظمتك. فرض حلول قائمة على الذكاء الاصطناعي لمشاكل لا تحتاج إليها قد يوجه منتجك في الاتجاه الخطأ. احتفظ بهدوئك واستخدم استثماراتك في الذكاء الاصطناعي بحكمة.