بابك هودجت، الرئيس التنفيذي لشركة Cognizant – سلسلة المقابلات

بابك هودجت هو الرئيس التنفيذي لشركة Cognizant، والشريك المؤسس والرئيس التنفيذي السابق لشركة Sentient. وهو مسؤول عن التكنولوجيا الأساسية وراء نظام الذكاء الاصطناعي الموزع الأكبر في العالم. كما كان بابك مؤسس أول صندوق استثماري مدفوع بالذكاء الاصطناعي في العالم، Sentient Investment Management. وهو رائد أعمال متسلسل، حيث أسس العديد من الشركات في وادي السيليكون كالمخترع والتقني الرئيسي.

قبل تأسيس شركة Sentient، كان بابك مديرًا تنفيذيًا للهندسة في Sybase iAnywhere، حيث قاد هندسة الحلول المتنقلة. كما كان شريكًا مؤسسًا ومديرًا تقنيًا وعضوًا في مجلس إدارة Dejima Inc. بابك هو المخترع الرئيسي لتكنولوجيا Dejima المبتكرة، والتي تتمثل في تكنولوجيا التوجيه الموجهة للواجهات الذكية للمحمول والحوسبة المؤسسية – التكنولوجيا وراء نظام Siri من شركة Apple .

نشر بابك العديد من الأبحاث في مجالات الحياة الاصطناعية والبرمجيات الموجهة بالوكيل والذكاء الاصطناعي الموزع، ولديه 31 براءة اختراع مقبولة أو قيد النظر. وهو خبير في العديد من مجالات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي والخوارزميات الجينية والذكاء الاصطناعي الموزع، وقد أسس العديد من الشركات في هذه المجالات. يحمل بابك شهادة الدكتوراه في ذكاء الآلة من جامعة Kyushu في فوكوكا، اليابان.

عندما تنظر إلى مسيرتك المهنية، من تأسيس شركات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي إلى قيادة مختبر Cognizant للذكاء الاصطناعي، ما هي أهم الدروس التي تعلمتها حول الابتكار والقيادة في مجال الذكاء الاصطناعي؟

الابتكار يحتاج إلى صبر واستثمار وتنمية، ويجب أن يكون غير مقيد. إذا قمت ببناء الفريق الصحيح من المبتكرين، يمكنك الوثوق بهم واعطائهم الحرية الفنية الكاملة لاختيار ما وكيفية البحث. النتائج غالبًا ما ست驚ك. من منظور القيادة، البحث والابتكار لا ينبغي أن يكونا أمرًا اختياريًا أو فكرة ثانوية. لقد قمت بتأسيس فرق بحثية في وقت مبكر عند بناء الشركات الناشئة، ودائمًا ما كنت مدافعًا قويًا عن استثمار البحث، وقد أتت ثمارها.

كما أحد المخترعين الرئيسيين لنظام Siri من شركة Apple، كيف أثرت خبرتك في تطوير الواجهات الذكية على نهجك في قيادة مبادرات الذكاء الاصطناعي في شركة Cognizant؟

تكنولوجيا اللغة الطبيعية التي طورها الأصلية لنظام Siri كانت قائمة على الوكيل، لذلك كنت أعمل مع هذا المفهوم لفترة طويلة. لم يكن الذكاء الاصطناعي قويًا في التسعينيات، لذلك استخدمت نظامًا متعدد الوكلاء لمعالجة فهم وأمر اللغة الطبيعية. كل وكيل يمثل جزءًا صغيرًا من مجال المناقشة، لذلك كان للذكاء الاصطناعي في كل وكيل بيئة بسيطة للاستمتاع بها. اليوم، أنظمة الذكاء الاصطناعي قوية، ويمكن لوكيل اللغة واحدة أن تفعل العديد من الأشياء، ولكننا ما زلنا نستفيد من معاملتها كعامل معرفي في صندوق، وتنظيم نطاقها، واعطائها وصف عمل، وربطها بوكلاء آخرين بمسؤوليات مختلفة. الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعزز ويعمل على تحسين أي عملية عمل.

يمكنك أن تشرح أكثر عن الأبحاث والابتكارات المتقدمة التي يتم تطويرها حاليًا في مختبر Cognizant للذكاء الاصطناعي؟ وكيف تتمثل هذه التطورات في تلبية احتياجات الشركات الكبيرة في قائمة فورتشن 500؟

لدينا عدة استوديوهات ومراكز ابتكار للذكاء الاصطناعي. مختبرنا المتقدم للذكاء الاصطناعي في سان فرانسيسكو يركز على تطوير الخوارزميات والتكنولوجيا الجديدة لخدمة عملائنا. هذا جزء من التزامنا الذي أعلننا عنه في العام الماضي لاستثمار مليار دولار في الذكاء الاصطناعي التوليدي خلال الثلاث سنوات القادمة.

نحن نركز على تطوير خوارزميات وتكنولوجيا جديدة لخدمة عملائنا. الثقة والوضوح والقرارات متعددة الأهداف هي من بين المجالات الهامة التي ننظر إليها والتي هي حيوية للشركات الكبيرة.

حول الثقة، نحن مهتمون بالبحث والتطوير الذي يعمق فهمنا لماذا نثق في قرارات الذكاء الاصطناعي بما يكفي لنقلها إليه، وماذا يجب على الإنسان أن يفعل. لدينا عدة براءات اختراع تتعلق بهذا النوع من نمذجة عدم اليقين. بشكل مشابه، الشبكات العصبية والذكاء الاصطناعي التوليدي واللغة الطبيعية هي غامضة بطبيعتها. نريد أن نتمكن من تقييم قرار الذكاء الاصطناعي وطرح الأسئلة حول لماذا أوصى بشيء معين – بشكل أساسي جعله واضحًا. أخيرًا، نحن نفهم أن القرارات التي تريد الشركات اتخاذها غالبًا ما تكون لها أكثر من نتيجة واحدة – مثل تقليل التكاليف مع زيادة الإيرادات وموازنة ذلك مع الاعتبارات الأخلاقية. يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتنا في تحقيق أفضل توازن لجميع هذه النتائج من خلال تحسين استراتيجيات القرار بطريقة متعددة الأهداف. هذا مجال آخر مهم جدًا في أبحاثنا حول الذكاء الاصطناعي.

ما هي التغييرات الحاسمة التي تتوقعها في السنوات القادمة، وكيف يجب على الشركات الكبيرة الاستعداد لها؟

نحن ندخل في فترة انفجارية لتجارية تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. اليوم، الاستخدامات الرئيسية للذكاء الاصطناعي هي تحسين الإنتاجية، وإنشاء واجهات مستخدم أفضل مدفوعة باللغة الطبيعية، وتلخيص البيانات، ومساعدة الترميز. خلال هذه الفترة التسارعية، نعتقد أن تنظيم الاستراتيجيات التكنولوجية والذكاء الاصطناعي حول مبدأ النظام متعدد الوكلاء والقرارات سيساعد الشركات على النجاح. في شركة Cognizant، نضع تركيزنا على الابتكار والبحث التطبيقي لمساعدة عملائنا في استغلال الذكاء الاصطناعي لزيادة الميزة الاستراتيجية أثناء اندماجه في العمليات التجارية.

كيف سوف يغير الذكاء الاصطناعي التوليدي الصناعات، وما هي الحالات الأكثر إثارة للاهتمام التي تظهر من مختبر Cognizant للذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي التوليدي كان خطوة كبيرة للأمام للشركات. لديك الآن القدرة على إنشاء سلسلة من العمال المعرفيين الذين يمكنهم مساعدة البشر في عملهم اليومي. سواء كان ذلك من خلال简化 خدمة العملاء من خلال العوامل الذكية أو إدارة مخزون المستودع من خلال واجهة اللغة الطبيعية، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي جيد جدًا في المهام المتخصصة.

لكن ما يأتي بعد ذلك هو ما سوف يغير الصناعات، حيث يحصل الوكلاء على القدرة على التواصل مع بعضهم البعض. المستقبل سوف يكون حول الشركات التي لديها وكلاء في أجهزتهم وتطبيقاتهم الذين يمكنهم معالجة احتياجاتهم والتفاعل مع وكلاء آخرين باسمهم. سوف يعملون عبر الشركات بأكملها لمساعدة البشر في كل دور، من الموارد البشرية والمالية إلى التسويق والمبيعات. في المستقبل القريب، سوف تتجه الشركات بشكل طبيعي نحو أن تصبح قائمًا على الوكلاء.

من الملاحظ أن لدينا بالفعل نظامًا متعدد الوكلاء تم تطويره في مختبرنا تحت اسم Neuro AI، وهو مولد لحالات استخدام الذكاء الاصطناعي يسمح للعملاء ببناء واختبار حالات استخدام الذكاء الاصطناعي بسرعة. وهو يُظهر بالفعل بعض النتائج المثيرة، وسوف نشارك المزيد حول ذلك قريبًا.

ما دور الهياكل متعددة الوكلاء في موجة التغيير التالية للذكاء الاصطناعي التوليدي، خاصة في بيئات الشركات الكبيرة؟

في أبحاثنا ومراجعاتنا مع قادة الشركات، نحصل على المزيد والمزيد من الأسئلة حول كيف يمكنهم جعل الذكاء الاصطناعي التوليدي مؤثرًا على نطاق واسع. نعتقد أن الوعد التحويلي لأنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوكلاء هوentral لتحقيق هذا التأثير. نظام الذكاء الاصطناعي متعدد الوكلاء يجمع وكلاء الذكاء الاصطناعي المدمجين في أنظمة برمجية في مختلف المناطق عبر الشركة. يمكنك النظر إليه كنظام من الأنظمة التي تسمح للغة الطبيعية بالتفاعل مع بعضها البعض. اليوم، التحدي هو أن كفاءة الأعمال، والأنشطة، والمقاييس متشابكة深刻ًا، ولكن الأنظمة البرمجية المستخدمة من قبل الفرق المتنوعة ليست كذلك، مما يخلق مشاكل. على سبيل المثال، يمكن لتأخيرات سلسلة التوريد أن تؤثر على موظفين مركز التوزيع. يمكن لاستقبال مورد جديد أن يؤثر على انبعاثات مجال 3. يمكن لانعطاف العملاء أن يشير إلى عيوب في المنتج. الأنظمة المتنقلة تعني أن الإجراءات غالبًا ما تستند إلى رؤى مستمدة من برنامج واحد وتطبق على وظيفة واحدة. سوف تحقق هياكل متعددة الوكلاء رؤى متكاملة وإجراءات متكاملة عبر الشركة. هذا هو السلطة الحقيقية التي يمكن أن تحفز تحول الشركة.

كيف ترى تطور أنظمة متعددة الوكلاء في السنوات القليلة القادمة، وكيف سوف يؤثر ذلك على مشهد الذكاء الاصطناعي بشكل أوسع؟

نظام الذكاء الاصطناعي متعدد الوكلاء يعمل كفريق عمل افتراضي، حيث يقوم بتحليل الإشارات واستخلاص المعلومات من جميع أنحاء الشركة لإنتاج حل شامل ليس فقط للمستفيد الأصلي، ولكن أيضًا لأفرق أخرى. إذا كنا نظن في مجال معين، chẳng hạn مثل التصنيع، يمكن أن يثور هذا المجال من خلال العمليات. وكيل التوريد سوف يتحليل العمليات الحالية ويوصي ببدائل أكثر كفاءة من حيث التكلفة بناءً على المواسم والطلب. ثم سوف يرتبط وكيل التوريد بوكيل الاستدامة لتحديد كيف سوف تؤثر التغييرات على الأهداف البيئية. أخيرًا، سوف يراقب وكيل التنظيم النشاطات للتأكد من تقديم الفرق تقارير كاملة ومحدثة في الوقت المناسب.

الخبر السار هو أن العديد من الشركات قد بدأت بالفعل في دمج واجهات المستخدم الذكية مدفوعة باللغة الطبيعية، ولكنها تحتاج إلى أن تكون متعمدة حول كيفية开始 ربط هذه الواجهات. يجب أن يتم اعتبار دقة एजنتيفيكشن وأنواع اللغة الطبيعية المستخدمة، ومتى وكيفية تعديلها لجعلها فعالة. يجب على المنظمات أن تبدأ من الأعلى، وأن تأخذ في الاعتبار احتياجاتها وأهدافها، وأن تعمل لأسفل لتحديد ما يمكن एजنتيفيكشن، ثم اتخاذ القرارات بناءً على ذلك.

ما هي التحديات الرئيسية التي تمنع الشركات الكبيرة من تبني الذكاء الاصطناعي بالكامل، وكيف تعالج شركة Cognizant هذه العوائق؟

على الرغم من دعم القيادة والاستثمار، فإن العديد من الشركات تخشى أن تقع في وراء الذكاء الاصطناعي. وفقًا لأبحاثنا، هناك فجوة بين التزام القيادة والثقة في التنفيذ. تكلفة وتوافر المواهب وعدم نضج حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي الحالية هما两个 من العوائق الرئيسية التي تمنع الشركات من تبني الذكاء الاصطناعي بالكامل.

تلعب شركة Cognizant دورًا أساسيًا في مساعدة الشركات على عبور رحلة الانتاجية إلى النمو في مجال الذكاء الاصطناعي. في الواقع، تشير البيانات الأخيرة من دراسة أجرتها شركة Oxford Economics إلى حاجة الشركات إلى خبراء خارجيين لمساعدتهم في تطوير خطة لتبني الذكاء الاصطناعي التوليدي، حيث يشير 43% من الشركات إلى أنهم يخططون للعمل مع مستشارين خارجيين لتطوير خطة لذلك. تقليديًا، تمتلك شركة Cognizant آخر ميل مع العملاء – قمنا بذلك مع تخزين البيانات وترحيل السحابة، وسوف يكون एजنتيفيكشن مختلفًا. هذا عمل يجب أن يكون مخصصًا جدًا. لا يوجد حجم واحد يناسب الجميع. نحن الخبراء الذين يمكنهم مساعدة الشركات في تحديد أهداف العمل وخطط التنفيذ، ثم جلب الوكلاء المخصصين بناءً على ذلك لتحقيق احتياجات العمل.

كثير من الشركات تعاني من عدم رؤية عائد استثمار فوري من استثماراتها في الذكاء الاصطناعي. ما هي الأخطاء الشائعة التي ترتكبها، وكيف يمكن تجنبها؟

الذكاء الاصطناعي التوليدي أكثر فعالية عندما تأتي الشركات به إلى سياق بياناتها الخاص – أي تخصيصه على أساس قاعدة بيانات الشركة القوية. كما يجب على الشركات أن تتخذ خطوة صعبة لتحويل العمليات التجارية الأساسية. اليوم، العديد من الشركات تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين العمليات الحالية. يمكن أن تحدث نتائج أكبر عندما تبدأ الشركات في طرح أسئلة حول ما هي مكونات هذه العملية، وكيف يمكن تغييرها، والاستعداد لظهور شيء جديد. نعم، هذا سوف يتطلب تغييرًا في الثقافة ومواجهة بعض المخاطر، ولكن يبدو أنه لا مفر منه عند تنسيق العديد من أجزاء المنظمة في كيان قوي.

ما النصيحة التي تقدمها للقادة الناشئين في مجال الذكاء الاصطناعي الذين يريدون أن يتركوا تأثيرًا كبيرًا في هذا المجال، خاصة داخل الشركات الكبيرة؟

تحويل الأعمال هو عملية معقدة بطبيعتها. يجب على القادة الناشئين في مجال الذكاء الاصطناعي داخل الشركات الكبيرة أن يركزوا على كسر العمليات وتجربة التغييرات والابتكار. هذا يتطلب تغييرًا في العقلية والمخاطر المحسوبة، ولكن يمكن أن يخلق منظمة أكثر قوة.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يمكنهم زيارة Cognizant.