قليلاً أقل من المحادثة، قليلاً أكثر من العمل: كيف تسريع نشر الذكاء الاصطناعي التوليدي في الـ 6 أشهر القادمة

كفى الحلم، كفى التكهن، كفى الدعاية – هذا العام هو عام العمل. وفقًا لمعهد ماكينزي العالمي، يمكن تلقين ما يقرب من 50٪ من الأنشطة التجارية النموذجية بواسطة الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، وهو نوع من الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه إنتاج النص، الصور، الفيديو، والبيانات التوليدية.

تؤدي هذه الآلية قيمة كبيرة وحلولًا حرجة للتحديات التجارية عبر الصناعات والوظائف، مما يعزز تجارب العملاء، ويتحسين العمليات، ويحفز الابتكار. ومع ذلك، لم يتم اختبار GenAI على نطاق واسع حتى الآن، ويجب توضيح العائد الحقيقي على هذه الاستثمارات.

في حين بدأت الشركات في الاستثمار بشكل كبير في مشاريع GenAI التجريبية والمنفصلة، يمكن أن يكون توسيع هذه الجهود أمرًا معقدًا. يواجه القادة تحديات في كيفية تعظيم فوائد GenAI مع الحفاظ على التكاليف والسيطرة عليها، وضمان الشفافية والرقابة، وتحسين الأداء، وتوفير تجريدات النماذج وتعزيز الأمان.

إنشاء خطة تحول مقاسة: 3 إجراءات أساسية للقيام بها الآن

1. تطوير مهارات القوى العاملة لاستخدام GenAI بفعالية مع الحد من المخاطر.

عالم جديد في الذكاء الاصطناعي، وهناك مستويات مختلفة من الفهم لما هو ممكن. يمكن للشركات التي تبدأ في هذه الرحلة أن تستفيد من تشغيل برامج تنظيمية لتدريب الفرق التكنولوجية والأعمال على إمكانيات GenAI، وتطوير بروتوكولات محددة حول المخاطر والشفافية والأخلاقيات.

يمكن للمنظمات اختيار إحضار خبراء خارجيين أو إنشاء دور جديد مخصص لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي، ولكنها يجب أن تفهم أن التدريب ليس للعرض فقط. التزام بالتدريب الذي يوجه جميع الموظفين (وليس فقط أولئك في الأدوار التكنولوجية) على كيفية استخدام GenAI سيرى أفضل قبول على مستوى المنظمة من أولئك الذين لا يفعلون ذلك.

من خلال تثقيف الفرق التجارية على تحديد التطبيقات المحتملة لاستخدام GenAI التي يمكن أن تساعدهم في عملهم (وفصل الحقائق عن الخيال حول مخاوف الأمان)، ستكون المنظمات في وضع أفضل لتقييم القيمة الكلية.

2. دمج الذكاء الاصطناعي مع GenAI: إعداد البنية التحتية للتغيرات الثقيلة في البيانات

GenAI يكتسب الانتباه بسرعة ل khả năngه في تعزيز الإنتاجية، ودفع هوامش التشغيل إلى مستويات لم تُر قبل. ومع ذلك، من المهم تذكر أن GenAI ليس سحرًا سريعًا. مع صعود GenAI، أصبحت ممارسات هندسة البيانات التقليدية والذكاء الاصطناعي أكثر أهمية من أي وقت مضى.

النظر في الحلول التالية التي تعمل بالطاقة GenAI:

1. التجزئة: دفع التخصيص في التجزئة باستخدام وكلاء مستقلين لإنشاء توصيات.
2. السفر: استخدام تدفق عمل مشبع بالذكاء الاصطناعي لإنشاء جداول سفر مخصصة بناءً على تفضيلات الفرد.
3. الخدمات المصرفية: استخدام وكلاء المحادثة لتخصيص الخدمات المصرفية من دفع الفواتير إلى تحليل الاتجاهات الإنفاقية والتوصيات.

GenAI وحده غير كافٍ لتشغيل الحلول المذكورة أعلاه. من الحرج ربط القدرة على الفهم والاستدلال الطبيعي ل GenAI مع الدقة والكفاءة المثبتة للذكاء الاصطناعي التقليدي.

على سبيل المثال، يمكن تحقيق التخصيص بفعالية أكبر إذا استخدمنا خوارزميات التعلم الآلي التقليدية لإنشاء مجموعة من التوصيات واستخدمنا وكلاء GenAI لاستدلال أيهما أكثر صلة بالموظف.

كما أن من المهم النظر إلى GenAI والذكاء الاصطناعي التقليدية وممارسات هندسة البيانات في التآزر، وليس في العزلة. هذا يجعل من المهم للغاية بالنسبة للمنظمات توفير البنية التحتية لدمج تطوير الذكاء الاصطناعي مع حلول GenAI.

3. بناء جاهزية GenAI: التوسع والابتكار والسيطرة

من الحكمة أن تكون استباقيًا، ولكن التحول لا يحدث بين ليلة وضحاها. من خلال تحديد “ال必須” للحصول على المنظمة، يمكنك تدرج جدول التطوير بناءً على الاحتياجات الحرجة.

ثم، عين مجموعة من القيادة الداخلية لتسريع الوعي واعتماد نظام تشغيل GenAI – منصة توفر الشفافية والرقابة والتكلفة والسيطرة على التكاليف والأمان والخصوصية والسيطرة على الوصول وتجريدات النماذج – لتشغيل تطبيقات وعمليات GenAI باستخدام هذه المنصة. هذا سيساعد على الابتكار بسرعة وبتوسع من خلال التركيز بشكل أساسي على الوظائف، وبالتالي زيادة القبول عبر المنظمة.

في التجزئة، وفقًا لدراسة最近 من IBM قبل NRF 2024، يتوقع العملاء الحديثون رحلة تسوق مخصصة، كاملة مع “مرونة في اختيار المنتجات، ومعلومات مفصلة، وطرق دفع متنوعة، وتكامل سلس لخبرات التسوق داخل المتجر وعبر الإنترنت” التي تتوافق مع تفضيلاتهم الفردية.

لتحقيق هذه التوقعات، يجب على البائعين تنظيم وصولهم إلى البيانات بحيث تعمل الوظائف التجارية من البحث والتطوير إلى المبيعات والتسويق من نفس القاعدة. بدون رؤية واضحة للبيانات أو خطة لتنفيذها على مستوى الوظائف، يمكن للشركات أن تستثمر بشكل مبالغ فيه في حلول قوية بالذكاء الاصطناعي وترى عائدًا منخفضًا. يجب على البائعين غير متأكدين من كيفية تعظيم بياناتهم الحالية أن يلجأوا إلى شريك لديه خبرة عميقة في الصناعة لتأسيس بنية تحتية جاهزة للذكاء الاصطناعي. فقط بعد ذلك يمكنهم الاستفادة من GenAI لتحسين خدمة العملاء بقليل من التدخل البشري من خلال تقديم ملخصات للمحادثات، وتأتميم المهام، وزيادة التحويل – وهو أولوية رئيسية للصناعة.

علاوة على ذلك، يجرّب البائعون فكرة الوصف الديناميكي للمنتجات. معتمدًا على الذكاء الاصطناعي، يمكن أن تتغير قوائم التجارة الإلكترونية بناءً على المشاهد، مخصصة لاحتياجات واهتمامات كل عميل على حدة. فريق قوي مدعوم بمستوى من جاهزية GenAI سيكون مجهزًا جيدًا للاستفادة من هذه التقنيات قبل منافسيه.

تحديد حالات استخدام GenAI التحولية وتقديم نتائج أعمال كمية

في كثير من الأحيان، في عجلة من الأمر ل