في سنة واحدة، الذكاء الاصطناعي التوليدي انتقل من موضوع متخصص إلى مفهوم تم الترويج له عالميًا بالإضافة إلى أول نظام ذكاء اصطناعي يواجه المستهلك ويحظى باهتمام حقيقي. يتم استخدام ChatGPT وMidJourney وLex من قبل الطلاب والمؤثرين على وسائل التواصل الاجتماعي والأشخاص الذين يبحثون عن وصفة سهلة لكعكة الجزر في صباح يوم الأحد.
على الرغم من التبني الواسع النطاق والوعود بذلك إحداث ثورة في مكان العملومع ذلك، تطبيقات الأعمال للذكاء الاصطناعي تبقى موضع شك. لقد أثرت هذه الظاهرة على بعض الصناعات، بدءاً من عمليات العملاء إلى التسويق والتصميم، لكن اعتمادها على نطاق أوسع تباطأ. وقد أدى هذا إلى زيادة الزخم لدى النقاد للإعلان عن وجود نماذج توليدية مبالغ فيه وقد يفقد اهتمام الرأي العام.
3 تطبيقات للذكاء الاصطناعي مع أفضل عائد على الاستثمار
- تحسين التسويق.
- تحسين مسار تحويل المحتوى.
- أتمتة دعم العملاء.
وهذا شعور في غير محله. في الوقت الحالي، لا توجد حجج مدعومة بالبيانات تظهر أن الذكاء الاصطناعي التوليدي سوف يتضاءل. ومن ناحية أخرى، فإن هذه التكنولوجيا ليست قابلة للتكيف عالميًا، ومن المتوقع أن تكسب بعض الصناعات أكثر من غيرها. دعونا نتعمق أكثر في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية التي تقدم أكثر العوائد الملموسة على الاستثمار.
تطبيقات الأعمال مع أسرع عائد على الاستثمار
تتمثل الحالات التجارية الرئيسية لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية في إنشاء النصوص لأغراض المحادثة وإنشاء التصميم وتحليل البيانات. يمكن تحقيق أكبر عائد على الاستثمار هنا في ثلاثة مجالات:
- تحسين التسويق: تحسين اختبار أ/ب, أبحاث تحسين محركات البحث وتحليلات السوق.
- تحسين مسار تحويل المحتوى: التحجيم و تخصيص المبيعات والمحتوى التسويقي، بما في ذلك التواصل الشخصي.
- أتمتة دعم العملاء: بما في ذلك المساعدين الظاهري ل روبوتات الدردشة.
وقد نفذت بعض الشركات بالفعل ChatGPT في عملياتهم اليومية، مثل برامج الدردشة الآلية، تقود الجيل أو تلخيص مكالمات المبيعات الطويلة ومقاطع الفيديو التسويقية. وفي العامين المقبلين، سيتم استخدام هذه التقنيات بشكل أكثر نشاطًا في إنشاء تطبيقات الويب وتطبيقات الهاتف المحمول الجديدة.
يعد إنشاء الكود حالة استخدام واعدة أخرى للذكاء الاصطناعي التوليدي. ومع ذلك، نظرًا للافتقار إلى الدقة والقدرة على حل المشكلات المعقدة، يجب أن يظل استخدام العقول الاصطناعية في العام المقبل ضمن حدود المهام الأقل تطلبًا، مثل توثيق التعليمات البرمجية.
ومع ذلك، فإن الصناعات المحافظة مثل الخدمات المصرفية ستكون قادرة على الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحويلات التعليمات البرمجية القديمة. سوف يجني تطوير البرمجيات والعمليات المصرفية أكبر الفوائد من تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر.
وينبغي أن يظل التصنيع وتجارة التجزئة والخدمات اللوجستية أيضًا ضمن رادار مطوري الذكاء الاصطناعي التوليدي، خاصة مع الأخذ في الاعتبار أن هذه الصناعات لديها بالفعل خبرة في الأتمتة الروبوتية، بما في ذلك تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
في مجال البيع بالتجزئة، يمكن استخدام الأدوات التوليدية بشكل أكبر لمراقبة حالة المنتج وتفضيلات المستهلك في الوقت الفعلي، ومحاكاة سيناريوهات الإنتاج، والتنبؤ بالطلب، وتحسين الرفوف الرقمية باستخدام بيانات المستهلك التاريخية. في مجال التصنيع، يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي التوليدي على بيانات الآلة في الوقت الفعلي لتحسين الصيانة التنبؤية. في مجال الخدمات اللوجستية، يمكن استخدامه لإدارة سلسلة التوريد، مثل تحسين التوجيه.
التغلب على فخ الثقة في الذكاء الاصطناعي التوليدي
على الرغم من حالات الاستخدام والوعد بالذكاء الاصطناعي التوليدي، فإن الشركات بعيدة كل البعد عن استغلال إمكاناتها التجارية الكاملة. الأبحاث أظهرت ذلك 86% من قادة تكنولوجيا المعلومات يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي التوليدي سيكون له دور بارز في مؤسساتهم في المستقبل القريب، وفقًا لـ SalesForce تقرير. ومع ذلك، فإن 60 بالمائة من المؤسسات نادرًا ما تستخدمه اليوم.
وهذا الوضع الغامض هو نتيجة لفجوة الثقة. فقط 37 بالمائة من عملاء Salesforce يثقون في أن تكون مخرجات الذكاء الاصطناعي دقيقة مثل تلك التي يصدرها الإنسان، ويقول 20% إنهم يريدون أن يقوم الإنسان بالتحقق من صحة قرارات الذكاء الاصطناعي. انخفض مستوى الثقة في مخرجات الذكاء الاصطناعي مقارنة بعام 2022. وتعد القيود، مثل هلوسة ماجستير إدارة الأعمال، مجالًا بحثيًا نشطًا للغاية، ويبدو أنها أصبحت ساحة معركة جديدة لمختبرات أبحاث الذكاء الاصطناعي.
يعد انعدام الثقة أحد الأسباب التي أدت إلى استقرار اعتماد الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي مؤخرًا. تعتمد العديد من الصناعات – القانونية والصيدلانية والتصنيعية – على الدقة والإحكام. إنه يؤدي إلى اعتقاد خاطئ شائع بأن أدوات الذكاء الاصطناعي مناسبة فقط للمهام المتكررة والعادية. لكن، وتكمن قيمة الذكاء الاصطناعي في قدرته على تعزيز السرعة والمعرفة البشرية، وليس استبدالها بالكامل.
لا ينبغي أن يكون الهدف النهائي لنظام الذكاء الاصطناعي هو الدقة الكاملة. يجلب الذكاء الاصطناعي القيمة من خلال جعل عملياتنا وقراراتنا أكثر كفاءة، وليس من خلال كوننا “على حق” دائمًا. يمكن زيادة المعرفة البشرية والحدس بذكاء أفضل، وتضخيم المهام الإبداعية، خاصة في المواقف التي يتعين فيها على البشر توليد مخرجات إبداعية على نطاق واسع، وإضافة السرعة من خلال القيام بالأجزاء الدنيوية من المهام المعقدة.
ومع ذلك، فإن معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي يجب أن تحتفظ بـ الإنسان في الحلقة للتخفيف من المخاطر – التحيز أو انتهاك حقوق الطبع والنشر أو الهلوسة. لقد أثبت OpenAI ذلك بالفعل يمكن جعل LLMs أقل تحيزًا باستخدام تقنيات، مثل التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية، ولكن هذا ليس كافيا.
تجدر الإشارة إلى أن المزيد من اعتماد الذكاء الاصطناعي في قطاع الأعمال والمؤسسات العامة سيعتمد بشكل كبير على الاستمرارية الدعاوى القانونية. من المحتمل أن تشهد الصناعة في العام المقبل بعض التقدم في التنظيم المؤسسي للذكاء الاصطناعي والسوابق القضائية. لا غنى عن الاتفاقيات واسعة المستوى على الأقل بشأن ما هو السلوك المناسب وما هو غير مناسب، خاصة فيما يتعلق بقضايا خصوصية البيانات والتحيز وإساءة استخدام الذكاء الاصطناعي أنشطة إجرامية.
ومع ذلك، فمن غير المرجح أن يأتي عام 2024 بقواعد ملزمة قانونًا حتى الآن. قد تستغرق المحاكم سنوات لحل القضايا الجارية. ويكمن التحدي في أنه بحلول تلك المرحلة، قد تصبح أدوات الذكاء الاصطناعي راسخة في اقتصاداتنا ومجتمعاتنا، لدرجة أنه قد لا يكون هناك طريق للعودة.
ما يمكن توقعه من الذكاء الاصطناعي التوليدي في عام 2024
من المتوقع أن ينمو إنفاق المؤسسات على خدمات الذكاء الاصطناعي والبرمجيات والبنية التحتية التوليدية من 16 مليار دولار في عام 2023 إلى 143 مليار دولار في عام 2027، وفقًا لـ توقعات آي دي سي.
وتشير الأرقام إلى أنه في العامين المقبلين، سنرى لاعبين رئيسيين جدد في هذا المجال يقدمون خدمات التدريب والموارد الحاسوبية. واحدة من أكثر التقنيات الواعدة هي الحوسبة الكمومية، والتي يمكن أن تدفع بالفعل حدود الإدراك الاصطناعي. على الرغم من أن تطبيقاته العملية لا تزال قيد التطوير، إلا أن معظم المطورين يتوقعون رؤيته منتشرًا بالكامل في السنوات العشر القادمة.
ومع ذلك، للاستفادة الكاملة من قدرة الذكاء الاصطناعي التوليدي على تعزيز الكفاءة وتبسيط العمليات، سيتعين على الشركات أيضًا القيام بعمل داخلي جاد بدءًا من تدريب موظفيها. اليوم، غالبًا ما يكون تحليل البيانات والهندسة السريعة وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي ومهارات نمذجة البيانات من الأصول التي يمتلكها عدد قليل فقط من الموظفين أو الفرق المتخصصة للغاية. إذا كانت الشركات ستستفيد بشكل كامل مما يقدمه الذكاء الاصطناعي، فيجب أن تصبح هذه المهارات أكثر شيوعًا.
أخيرًا، لتحقيق التوازن في الصراع المستمر بين مصالح مطوري الذكاء الاصطناعي، والمنفعة الاقتصادية، وضرورة حماية الخصوصية وغيرها من حقوق الإنسان الأساسية، يجب إقرار سياسات مسؤولة وواضحة المعالم في مجال الذكاء الاصطناعي، تحدد مبادئ العدالة والشفافية وقابلية التفسير والشفافية. تقييم المخاطر.
تعد معالجة هذه المشكلات أمرًا بالغ الأهمية لزيادة عائد الاستثمار التجاري على أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية. لا يكمن مستقبل الذكاء الاصطناعي في ابتكارات التكنولوجيا نفسها فحسب، بل يكمن أيضًا في قدرة الإنسان على الاتفاق على مبادئ مشتركة وتبني عادات جديدة ضرورية للعصر الرقمي الجديد.