2025 التنبؤات: عام المركب الذكاء الاصطناعي لاعتماد الشركات

سوف يأتي العام الجديد بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي بطرق لم نشهدها من قبل، بعد إعادة تقييم ما يمكن تحقيقه حاليا داخل الشركات. الرسومات المعرفية التي تدعم الذكاء الاصطناعي المركب سوف تكون في طليعة الأحداث لأنها تضيف وقودا لتحويل المعلومات غير المنظمة إلى معرفة قابلة للتنفيذ. إلى جانب أدوات أخرى مثل GraphRAG التي تجعل الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) أكثر كفاءة، سوف تواصل开拓 الطريق لدمج الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية.

منظورات واقعية لما يمكن القيام به مع نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي سوف تجلب عام الذكاء الاصطناعي المركب

الشركات بدأت في تنفيذ إمكانيات GenAI لحل مشاكل حقيقية. في العام الجديد، سوف نرى تبنيها بطرق لم نشهدها من قبل، ولكن عندما يتعلق الأمر بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي لمستخدمي الشركات، النماذج لا تزال غير كافية بحد ذاتها لحل المشاكل المعقدة. خذنا البشر مثلا، نحن أكثر ذكاء وفعالية مع الأدوات، ولقد تمكنا من إنجاز الكثير مع الوصول إلى الحاسبات والكتب والمكتبات. لا يمكننا أن نتوقع من نماذج اللغة أن تفعل كل ما نحتاج إليه في هذه المرحلة، خاصة في بيئة الشركات، دون التجهيزات المناسبة. إضافة الرسومات المعرفية التي تدعم حمولات الذكاء الاصطناعي المركب سوف تسمح للنظم أن تكون مستفيدة على نطاق واسع داخل الشركات.

ثورة في ترتيب المعلومات مع GraphRAG

في الأيام الأولى للإنترنت، كانت محركات البحث الرئيسية هي AltaVista وLycos. كان طلب البحث يفهرس جميع الكلمات على الصفحة ويعرض النتائج بالترتيب. في النهاية، أعاد جوجل اختراع ذلك من خلال النظر إلى كيف ترتبط الصفحات ببعضها. أصبحت الصفحات أكثر أهمية إذا كانت الصفحات المهمة الأخرى تشير إليها. هذا القاعدة التكرارية كان ممكنا فقط عندما تنظر إلى الويب كغراف. هذا هو كيف انتهينا بالجوجل وترتيب الصفحات كما نعرفه اليوم.さらに، عندما بدأت جوجل في تحويل البيانات النصية إلى رسومات معرفية في عام 2012، رأينا تطورا في كيفية حصول المستخدمين على معلومات منسقة حول الكيانات في العالم الحقيقي عند البحث.

في العام القادم، سوف يكون هناك تقدم مشابه لما رأيناه مع الإنترنت من البحث بالكلمات إلى البحث بالشبكات والهياكل الغرافية. سوف يحدث البحث الذي يعتمد على تحويل النص إلى تمثيل منظم أيضا مع نماذج اللغة، مما يفيد الشركات بشكل كبير. مع تقدمنا في GenAI، نحن نبدأ في رؤية شيء مشابه مع GenAI الذي يعتمد على RAG، الذي يتحول كل كلمة أو كل جزء من الوثيقة إلى متجه، مما يسمح لنا أن نأخذ سؤالا ونربطه بالكلمات الفردية في الوثيقة.

أعتقد أن التكرار التالي للبحث سوف يتحرك إلى استخدام مزيج من الرسومات المعرفية وRAG. هذا ما يفعله هو 交叉 المراجع للوثائق ويعثر بسرعة على أنها لها شيء مشترك ويربطها كاتصال بينما يعمل على الرد على سؤال. مع مرور الوقت، من المحتمل أن يتم تحويل معظم ما لدينا من وثائق إلى معلومات منسقة سوف توضع في رسومات معرفية تسمح بالاستدلال عند سؤالنا عن سؤال بحث.

واجهة الإنترنت تتغير، حياتنا اليومية سوف ترى تبني الذكاء الاصطناعي قبل القوى العاملة

كشخص نشأ على جوجل، من غير المحتمل أن نلاحظ أن واجهة الإنترنت بدأت في التغيير. تقدم تبني ChatGPT قد تقدم إلى أن أصبح الآلية الرئيسية لكيفية تواصل الجيل التالي مع الإنترنت. مع استمرارنا في رؤية هذا التبني في عام 2025 وما بعده، سوف يكون له تأثير كبير على كيفية تطور الصناعات مثل الإعلان للحفاظ على الحافة التنافسية.

كما هو الحال مع معظم الابتكارات التكنولوجية، سوف ننفذها في حياتنا الشخصية أولا. أعتقد أننا سوف نرى هذا يحدث مع المساعدين الشخصيين مثل Siri أو Alexa dựa على نماذج اللغة التي تُreason وتنمّي أنماط طبيعية ل привычekنا اليومية. مع بداية رؤيتنا الناس يعتمدون أكثر على المساعدة الشخصية خارج العمل، سوف تتبع ذلك التوقعات للحصول على مساعدين مشابهين في وظائفهم.

إعادة تقييم الميزانية لتنفيذ الذكاء الاصطناعي التوليدي في الشركات

الآن بعد أن انتهى دورة الهوس بالذكاء الاصطناعي، الناس أكثر انخراطا في نهجهم ل GenAI. في العام والنصف الماضي، العديد منهم أنفقوا جزءا كبيرا من ميزانيتهم على GenAI، وربما وضعوا مناطق أخرى مهمة من بصمة تكنولوجيا المعلومات والبيانات على الرف الخلفي وتحت الاستثمار. لذا في العام القادم، سوف نرى العديد من المنظمات تقلب الميزانية بشكل أفضل للقيام بالمزيد. الآن بعد أن لدينا الرؤية والتعرض ل كيف يمكن GenAI أن يعمل أو لا يعمل لمنظمة، يمكن لتلك الشركات أن توازن الاستثمار بين GenAI ومبادرات أخرى مهمة.