المسار المضاد للحدس لاعتماد الذكاء الاصطناعي – أورايلي

نحن نعيش لحظة غريبة في تطوير الذكاء الاصطناعي. من ناحية، فإن العروض التوضيحية مذهلة: عملاء يفكرون ويخططون بسهولة واضحة، ونماذج تؤلف الأغاني الأصلية من نص موجه، وأدوات بحث تنتج تقارير مفصلة في دقائق. ومع ذلك، تجد العديد من فرق الذكاء الاصطناعي نفسها محاصرة في “مطهر النماذج الأولية”، حيث تفشل أدلة المفهوم المبهرة في ترجمتها إلى أنظمة موثوقة وجاهزة للإنتاج.

تدعم البيانات ذلك: تفشل الغالبية العظمى من مبادرات GenAI في المؤسسات في تحقيق تأثير تجاري قابل للقياس. ولا تكمن المشكلة الأساسية في قوة النماذج، بل في “فجوة التعلم” حيث تفشل الأدوات العامة في التكيف مع سير العمل الفوضوي في المؤسسة. وهذا يعكس ما لاحظته في بحث المؤسسات، حيث لا تكمن العقبة الأساسية في خوارزمية الذكاء الاصطناعي، بل في التعقيد الأساسي للبيئة التي يجب أن تتنقل فيها.

يتم تضخيم هذا عند بناء الذكاء الاصطناعي الوكيل. غالبًا ما تكون هذه الأنظمة عبارة عن “صناديق سوداء” يصعب تصحيح أخطائها، ويتدهور أدائها بشكل غير متوقع عند مواجهة أدوات مخصصة. غالبًا ما يفتقرون إلى الذاكرة، ويكافحون من أجل التعميم، ويفشلون ليس بسبب ذكاء الذكاء الاصطناعي ولكن لأن النظام المحيط بهم هش. ويتحول التحدي من إتقان المطالبات إلى بناء أنظمة مرنة وقابلة للتحقق.

ما يجعل هذا الأمر محبطًا بشكل خاص هو “اقتصاد الظل للذكاء الاصطناعي” المزدهر الذي يحدث تحت أنوفنا. في العديد من الشركات، يستخدم الموظفون بهدوء حسابات ChatGPT الشخصية لإنجاز عملهم. يكشف هذا الانفصال أنه على الرغم من أن الطلب الشعبي على الذكاء الاصطناعي قوي بشكل لا يمكن إنكاره، فإن الحلول الطموحة من أعلى إلى أسفل التي يتم بناؤها تفشل في تلبية هذا الطلب.

القوة الإستراتيجية للبدء صغيرًا

وفي ضوء هذه التحديات، فإن المسار الأكثر فعالية للمضي قدماً قد يكون غير بديهي. بدلاً من بناء أنظمة معقدة وشاملة، يجب على فرق الذكاء الاصطناعي أن تفكر في تضييق نطاق تركيزها بشكل كبير – باختصار، التفكير بشكل أصغر. أصغر بكثير.

يقودنا هذا إلى فكرة قديمة ولكنها حديثة الصلة من عالم الشركات الناشئة: “الإسفين”. الإسفين هو منتج أولي عالي التركيز يحل المشكلة مشكلة واحدة محددة ومؤلمة لمستخدم واحد أو لفريق صغير، ويقوم بذلك بشكل جيد للغاية. الهدف هو نشر أداة مساعدة قائمة بذاتها، أي بناء شيء مفيد على الفور بحيث يتبناه الفرد دون انتظار موافقة واسعة النطاق.

المفتاح ليس فقط العثور على مشكلة صغيرة ولكن العثور على الشخص المناسب. ابحث عما يسميه البعض “المستخدمون الأبطال”، أي الموظفون المؤثرون الذين تم تمكينهم من الخروج عن النص لحل مشاكلهم الخاصة. فكر في مدير عمليات المبيعات الذي يقضي نصف يومه في تنظيف بيانات العملاء المحتملين أو قائد نجاح العملاء الذي يقوم بتصنيف كل تذكرة دعم يدويًا. إنهم يمثلون اقتصاد الظل الخاص بالذكاء الاصطناعي، ويستخدمون بالفعل أدوات المستهلك لأن الحلول الرسمية ليست جيدة بما فيه الكفاية. بناء لهم أولا.

ويعمل هذا النهج بشكل جيد بشكل خاص بالنسبة للذكاء الاصطناعي لأنه يعالج تحديًا أساسيًا: الثقة. يقوم المنتج الإسفيني بإنشاء حلقة ملاحظات محكمة مع مجموعة أساسية من المستخدمين، مما يسمح لك ببناء المصداقية وتحسين نظامك في بيئة خاضعة للتحكم. لا يتعلق الأمر فقط بحل مشكلة البداية الباردة للشبكات، بل يتعلق بحل مشكلة البداية الباردة من أجل الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات.

من السجل السلبي إلى الوكيل النشط

تحتاج فرق الذكاء الاصطناعي أيضًا إلى تقدير التحول الأساسي في برامج المؤسسة. لعقود من الزمن، كان الهدف هو إنشاء “نظام السجل” – قاعدة البيانات الموثوقة مثل Salesforce أو SAP التي تخزن المعلومات المهمة. لقد تحركت منظمة العفو الدولية ساحة المعركة. جائزة اليوم هي “نظام العمل” – طبقة ذكية لا تقوم بتخزين البيانات فحسب، بل تؤدي العمل بفعالية من خلال أتمتة سير العمل بالكامل.

أقوى طريقة للبناء هي من خلال ما أطلق عليه البعض استراتيجية “حصان طروادة للبيانات”. يمكنك إنشاء تطبيق يوفر فائدة فورية، وفي هذه العملية، يلتقط دفقًا فريدًا من البيانات الخاصة. يؤدي هذا إلى إنشاء دورة حميدة: تعمل الأداة على تعزيز التبني، ويولد الاستخدام بيانات فريدة، وتقوم هذه البيانات بتدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بك، ويصبح المنتج المحسن لا غنى عنه. إنك تقوم ببناء خندق ليس باستخدام نموذج سلعي ولكن باستخدام ذكاء خاص بسير العمل يتراكم بمرور الوقت.

ومن الأمثلة الملموسة على ذلك “مشكلة البريد الوارد الفوضوية”. لدى كل مؤسسة عمليات سير عمل تبدأ بتدفق فوضوي للمعلومات غير المنظمة – رسائل البريد الإلكتروني وملفات PDF والرسائل الصوتية. إن أداة الذكاء الاصطناعي التي تعمل على أتمتة هذه الخطوة الأولى المؤلمة من خلال استخراج هذه المعلومات وتنظيمها وتوجيهها توفر قيمة فورية. من خلال امتلاك هذه العملية الحاسمة في أعلى مسار التحويل، فإنك تكتسب الحق في تنسيق كل شيء في نهاية المطاف. أنت لا تتنافس مع نظام التسجيل؛ أنت تعترض تدفق البيانات، وتضع نفسك كمركز العمليات الجديد.

انظر إلى شركة مثل ServiceNow. لقد وضعت نفسها ليس كبديل للأنظمة الأساسية مثل CRMs أو ERPs ولكن كطبقة تنسيق – “نظام عمل” – تقع فوقها. يتمثل عرض القيمة الأساسية الخاص بها في ربط الأنظمة المتباينة وأتمتة سير العمل عبرها دون الحاجة إلى “نسخ واستبدال” البرامج القديمة المكلفة. يعد هذا النهج بمثابة فصل دراسي رئيسي في أن يصبح النسيج الذكي للمؤسسة. فهو يستفيد من أنظمة التسجيل الحالية كمصادر للبيانات، ولكنه يلتقط الجاذبية التشغيلية الحقيقية من خلال التحكم في سير العمل. لا يتم اكتساب إمكانية الدفاع عن النفس من خلال امتلاك قاعدة البيانات الأساسية ولكن من خلال دمج البيانات من صوامع متعددة لتقديم رؤى وأتمتة لا يستطيع أي شاغل الوظيفة تكرارها بمفرده. بالنسبة لفرق الذكاء الاصطناعي، الدرس واضح: القيمة تنتقل من مجرد الاحتفاظ بالبيانات إلى التصرف عليها بذكاء.

بناء للعبة طويلة

الطريق من المطهر النموذجي إلى الإنتاج يمر عبر التركيز الاستراتيجي. ولكن أثناء قيامك ببناء حل الذكاء الاصطناعي المُركّز الخاص بك، انتبه إلى أن مشغلي المنصات يقومون بتجميع إمكانات “جيدة بما فيه الكفاية” في عروضهم الأساسية. يجب أن تكون أداة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك أكثر من مجرد غلاف حول واجهة برمجة التطبيقات؛ يجب أن تلتقط بيانات فريدة وتضمينها بعمق في سير العمل لإنشاء تكاليف تحويل حقيقية.

من خلال اعتماد استراتيجية الوتد، يمكنك الحصول على موطئ القدم اللازم للتوسع. في عصر الذكاء الاصطناعي، تلتقط أقوى الأدوات بيانات الملكية مع تقديم قيمة فورية، مما يمهد الطريق لتصبح نظام عمل لا غنى عنه. يتماشى هذا مع المبادئ الأساسية لبناء حلول الذكاء الاصطناعي الدائمة: إعطاء الأولوية للتخصص العميق وإنشاء الخنادق من خلال تكامل سير العمل، وليس مجرد تفوق النموذج.

إليك كتاب اللعب التكتيكي:

• احتضن بداية اللاعب الفردي. قبل تصميم الأنظمة المعقدة، قم بإنشاء شيء مفيد على الفور لشخص واحد.
• استهدف مستخدمي Hero أولاً. ابحث عن الموظفين المؤثرين الذين يستخدمون Shadow AI بالفعل. لديهم الألم والاستقلالية ليكونوا أبطالك.
• ابحث عن “صندوق البريد الوارد الفوضوي”. تحديد عنق الزجاجة المؤلم عند إدخال البيانات يدويًا. هذه هي فرصتك إسفين.
• تصميم للدورة الفاضلة. تأكد من أن الاستخدام اليومي يولد بيانات فريدة تعمل على تحسين أداء الذكاء الاصطناعي لديك.
• تصبح نظام العمل. لا تقم بتحليل البيانات فحسب، بل أكمل العمل بشكل فعال وامتلك سير العمل.
• اختر الموثوقية على القدرة. أداة بسيطة مضادة للرصاص تحل مشكلة واحدة بشكل جيد تكسب ثقة أكبر من وكيل قوي ولكن هش يحاول كل شيء.

الفرق التي تنجح لن تكون تلك التي تطارد النماذج الأكثر تقدمًا. سيكونون هم الذين يبدأون بمشكلة مستخدم Hero واحد، ويلتقطون البيانات الفريدة من خلال وكيل مركّز، ويتوسعون بلا هوادة من رأس الجسر هذا. في عصر يصوت فيه الموظفون بالفعل باستخدام حساباتهم الشخصية على ChatGPT، لا تتمثل الفرصة في بناء منصة مثالية للذكاء الاصطناعي للمؤسسة، بل في حل مشكلة حقيقية واحدة بشكل جيد بحيث يتبعها كل شيء آخر.