قادة الفكر
ما وراء التوقعات: وكلاء الذكاء الاصطناعي والفصل التالي من العمل
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
وكلاء الذكاء الاصطناعي، أو الوكلاء المستقلون، في أيامهم الأولى. أيامهم الأولى جدا – في بداية اللعبة. الحقل يزخر بالابتكار، من الأبحاث الرائدة إلى مفاهيم الإثبات إلى التطبيقات العملية – كلها تشير إلى إمكانيات الذكاء الاصطناعي الواسعة.
لا شك في أن الوكلاء المستقلين سيتحولون كل صناعة، مع امتداد قدراتهم إلى ما وراء تطبيق المهمات إلى إعادة تصميم سير العمل، وتمثيل السيناريوهات المعقدة، وتقليل الحاجة إلى التدخل البشري في العمليات المختلفة. نحن ننظر إلى مستقبل (قريب الأجل) حيث يمكن للوكلاء تشغيل محاكاة واسعة النطاق، أو إعادة تصميم حملات التسويق، أو حتى تطبيق اختبارات البحث والتطوير المعقدة.
مجموعة بوسطن الاستشارية (BCG) تسلط الضوء على القفزة التطورية من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) إلى وكلاء مستقلين مصممين لتنفيذ المهام من البداية إلى النهاية، ومراقبة النتائج، والتكيف، واستخدام الأدوات بشكل مستقل لتحقيق الأهداف. إنهم يمثلون خطوة كبيرة نحو الذكاء الاصطناعي الحقيقي، القادر على العمل المستقل دون إشراف بشري مستمر.
من حيث حجم السوق، كان حجم سوق الذكاء الاصطناعي المستقل والوكلاء المستقلين 4.8 مليار دولار أمريكي في عام 2023، ومن المتوقع أن يسجل نمواً سنوياً مركباً يزيد عن 43% بين عامي 2023 و2028، ليصل إلى 28.5 مليار دولار. من الواضح أننا على وشك حدوث تحول جذري – مرحلة مليئة بالتوقع والحماس والشكوك والتقييم الواقعي. هذا التحول ليس فقط حول التقدم التكنولوجي، بل حول إعادة تعريف نهجنا للعمل والإنتاجية والابتكار.
然而، حتى الآن، نحن ن缺ق القدرة على فهم حجم التحول الكبير الذي سيتسبب فيه. كل ما يمكننا فعله هو التكهن. هذا المقال هو مجرد تكهناتي حول الديناميات المتطورة للوكلاء المستقلين وأثرها على المؤسسين والمستثمرين والاقتصاد بشكل أوسع. سأتحدث عن كيفية تفكيرنا في استثمار هذا المجال في منتدى Ventures، وكذلك تقديم خريطة السوق مع الشركات التي نعتقد أنها تتصدر الاستكشاف.
أين نحن اليوم
على الرغم من التقدم الكبير في البحث ومفاهيم الإثبات، نحن جميعا ما زلنا نحاول أن نفهم كيفية استغلال القدرات الكاملة للوكلاء المستقلين. حتى الآن، هناك تلاقي ثلاثة اتجاهات:
- التقدم في كفاءة الذكاء الاصطناعي وفعاليته، مما يوسع حدود ما هو ممكن.
- انخفاض تكلفة تنفيذ القدرات، مثل ChatGPT 4.0، على سبيل المثال، مما يجعل استخدام الوكلاء المستقلين أكثر سهولة ومتاحًا للناس، مما يؤدي إلى انتشار أوسع لهذه التكنولوجيا.
- تحرير الوصول إلى الذكاء الاصطناعي، سواء كان مفتوح المصدر أو لا، مما يسمح لمجموعة أوسع من الكيانات باستكشاف وتطبيق حلول الذكاء الاصطناعي، مما يسرع من وتيرة الابتكار.
كما هو الحال مع أي تكنولوجيا جديدة، خاصةً تحول كبير مثل هذا، هناك مجموعة من التحديات التي يتم التعامل معها. هنا أهمها:
1. السلامة والدقة
هناك تركيز متزايد على تطوير البنية التحتية اللازمة لضمان نشر الوكلاء المستقلين بأمان وبالطريقة الأخلاقية.对于 العديد من الصناعات والشركات، لا يوجد مجال للخطأ. إذا كان لديك نموذج لغة كبير (LLM) معدل هلوسة بنسبة 0.1٪ فقط، فإنه لا يمكن الثقة به في أي عملية حرجة، ويجب أن يكون معدل الخطأ أقل حتى في عملية تتكون من 10 خطوات أو 100 خطوة. حل هذه المشكلة هو أمر بالغ الأهمية للاستخدام الواسع النطاق، و许多 الشركات تنتظر قبل أن تعتمد نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) كجزء من حزمة تكنولوجيا المعلومات أو كطريقة جديدة للعمل بالكامل.
تطوير أدوات لمراقبة الدقة والأمان من خلال الرقابة والسماح للمستخدم، بالإضافة إلى الأطر الأخلاقية، من أجل تعزيز نهج مسؤول تجاه دمج الذكاء الاصطناعي. لقد رأينا بعض الشركات تفعل ذلك جيدًا، PrivateAI على سبيل المثال. إنهم يستخدمون الاستدلال لضمان أن الشركات لا تقوم بتدريب البيانات الخاصة عليها بحيث لا تتسرب. كما أننا متحمسون جدًا لشركات جديدة تصل إلى السوق مثل SafeguardAI – وكلاء مستقلون يضمنون عدم حدوث هلوسة، مما يسمح للمؤسسات بتشغيل الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل أسرع.
علاوة على ذلك، يتم تطوير أدوات مثل مقاييس التقييم الآلية، وأطر التقييم البشري، ومجموعات البيانات التشخيصية لمساعدة في تقييم وتحسين دقة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). هذه الأدوات تساعد الباحثين والمطورين على تحديد القوة والضعف في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وتوجيه التقدم المستمر في هذا المجال.
2. التفاعل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي
التحدي هنا هو إلى أي مدى يجب أن يتفاعل البشر مع البرمجيات المستقلة. هناك مخاوف حول المخاطر المحتملة لأنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعمل بدون سيطرة بشرية كافية، أي كيفية تحديد مقدار الاستقلالية الذي قد يكون كبيرًا جدًا. ولكننا أيضًا بحاجة إلى معرفة كيفية تحديد مقدار التفاعل البشري الذي يخلق المزيد من الأمان مع تقليل الانحياز وخفض فرصة الخطأ البشري. نحن لا نملك إجابات جيدة حتى الآن، على أي مستوى معقول.
من منظور متفائل، أنا آمل أن نتمكن من تحديد نمط جديد للبرمجيات المستقلة للعمل تحت سيطرة البشر بطريقة يمكن مراقبتها ومراقبتها بحيث يمكن للبشر منع حدوث أمور محتملة “قاتلة” مثل انهيار كبير في الاقتصاد. في رأيي، أولئك الذين يمكنهم بناء هذا سيفوزون ويقدمون فرصًا تحويلية.
تحول من العمليات الموجهة بالمهام إلى العمليات الموجهة بالغايات
لن يكون هناك قطاع أو مجال من مجالات العمل سيتعرض للتغيير من قبل الوكلاء المستقلين، وسيتغير الكثير من التغيير الذي سيحدث في المستقبل القريب. في رأيي، أحد أكثر التأثيرات العميقة التي سيكون لها الوكلاء المستقلون هو التحول من العمليات الموجهة بالمهام إلى العمليات الموجهة بالغايات. اليوم، يمكنك إدخال شيء إلى الحاسوب، مثل “اكتب لي مقالًا عن الوكلاء المستقلين”، والحاسوب يعيد شيئًا إليك، ثم تقوم بتشغيله. هذا هو سؤال موجه بالمهام، ولا يزال يتطلب من المستخدم تدريب الوكيل وفقًا لأهداف وطريقة صوت الشخص. ومع ذلك، فهو محدود بذلك، والنتيجة تتحدد بشكل كبير بجودة الإدخال وغايات المستخدم المحددة مسبقًا (والتي قد تكون محدودة)، والتي لا تزال تعتمد بشكل كبير على الإجراءات البشرية.
القوة غير المستغلة للوكلاء المستقلين تكمن في قوة العمل الموجه بالغايات. المستقبل لن يكون مجرد عملية خطوة بخطوة أو هندسة سؤال معقدة. يجب على الشركات والقادة أن يغيروا تفكيرهم في كيفية بناء واستخدام العمليات القائمة على القواعد المستقلة، حيث يتم تحديد الأهداف ويتحديد الوكلاء أفضل مسار للوصول إلى هذا النتيجة (مع التدخلات البشرية المناسبة). على سبيل المثال، يمكن أن يكون “احجز لي حدثًا في مدينة نيويورك مع 100 محترف يرغبون في التعلم عن كيفية اختراق الذكاء الاصطناعي في سوق الرعاية الصحية الأمريكية من أحد المتحدثين لدينا”. في حالة مثل هذه، سيتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتشغيل التفكير الاستراتيجي بعيدًا عن نطاق الإمكانيات المحدود الذي يمكن أن تنجزه مهمة بسيطة.
هذه طريقة جديدة للتفكير والعمل. هناك几乎 لا يوجد مجموعة من الأهداف التي ننتهجها حاليًا مع الحاسوب لن تنجز بطريقة مختلفة تمامًا. هذا سيكون تغييرًا جذريًا في كيفية توجيه أنفسنا وكيفية تصور العمل وتشغيله.
تجارية السوق والديناميات
随着 أهمية الذكاء الاصطناعي في النماذج التجارية، يتم重新 تقييم الاستراتيجيات التقليدية لتجارية المنتجات. على سبيل المثال، في برامج المؤسسات، يشترون العملاء مقاعد واستخدامًا. على الجانب الاستهلاكي، يقوم الناس بشراء التطبيقات داخل التطبيقات. فرضيتنا هي أن هذا سيتغير بحيث يتمكن شركات البرمجيات من بيع النتائج، وليس الأدوات. هل سيدفع الناس والشركات مقابل النتائج؟ هل سيدفعون لتحقيق أهدافهم؟ نحن لا نعرف بعد. لكننا نرى هذا كجزء من الاتجاه الأوسع نحو التعاملات القائمة على القيمة.
تحديد من والماذا يستثمر في المراحل الأولى
عندما نستثمر في هذه المرحلة المبكرة، فإن المؤسس هو واحد من أكبر الرهانات التي نقوم بها – وننظر إلى ملاءمة المؤسس للسوق وشخصيته. مع وكلاء الذكاء الاصطناعي، يصبح هذا العدسة أكثر أهمية لأن الحل الذي يتم بناؤه اليوم قد لا يكون هو الحل الذي يتم بناؤه غدًا، لكن المؤسس سيبقى على حاله. لذلك، ننظر ليس فقط إلى ملاءمة المؤسس للسوق، ولكن أيضًا إلى ارتباطه بالمشكلة، وكيف ينظر إلى مجموعة المشاكل بشكل مختلف عن النموذج الحالي، أنه على استعداد لقبول غير المعروف، وأنه يمتلك المرونة والمرنة للبقاء على أتم استعداد مع سوق يمتلك هذا القدر من التقلبات.
بعد المؤسس، ننظر إلى السوق وإذا كان هناك سوق قابل للتناول كبير وطريق موثوق به للوصول إلى فرصة إيرادات تبلغ مليار دولار. نحن مفتوحون لكل من الأسواق التقليدية مثل بروبتك وسلسلة التوريد، والأسواق الأكثر تفكيرًا في المستقبل مثل فिनटيك والتجارة الإلكترونية، طالما أن حل الإ启动 سيلهم تحسينًا كبيرًا في الطريقة القديمة.
التركيز الثالث لنا عند تقييم حل وكلاء مستقلين هو إذا كان الأداة سوف تكون متوافقة مع مستقبل البرمجيات القائم على الذكاء الاصطناعي. بمعنى آخر، هل سوف يدمج الحل المقترح بشكل متسلسل مع كيفية رؤيتنا لمستقبل المناظير البرمجية والتركيب داخل ذلك السوق.
لا نستطيع أن نقدم تنبؤات دقيقة بالتكلفة بعد. حاليًا، أعمال الذكاء الاصطناعي أساسًا أقل ربحية من أعمال البرمجيات كخدمة (SaaS). التكاليف المرتبطة بمعالجة وتنقيح البيانات في أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكن أن تتراكم بسرعة. سوف يتعين علينا إحراز تقدم قصير الأمد لتحسين كفاءة الذكاء الاصطناعي وتقليل التكاليف التشغيلية قبل أن نتمكن من القيام بتقييمات من هذا النوع. في الوضع المثالي، هناك تقدم ي镜ر قانون مور (Moore’s Law) في قطاع الذكاء الاصطناعي، وتقلل التكاليف بسبب الاستثمارات المتزايدة في القوة والرقائق. إذا استطعنا أن نجد توازنًا حيث يكون الذكاء الاصطناعي ليس فقط مبتكرًا ولكن أيضًا مستدامًا من الناحية الاقتصادية، فإننا سنكون في حالة جيدة. لكن هناك العديد من غير المعروفات، و 대부분 منا يخمن (يقوم بتحليلات مدروسة، إذا شئت).
عالم جديد من الفرص
يعتبر معظم الناس أن إدخال ChatGPT هو “لحظة آيفون” للذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، أنا لا أعتقد أننا هناك بعد… حتى الآن. حتى الآن، لم تفعل واجهات المحادثة أكثر من تسهيل سير العمل الحالي. بينما أدت هذه الأدوات بالفعل إلى جعل المهام أكثر سهولة في الإدارة، فإن نهجنا يظل أساسًا موجهًا بالمهام. الرؤية الأوسع هي تحويل هذا الديناميكية بالكامل، حيث سيكون الذكاء الاصطناعي قادرًا على تشغيل التفكير الاستراتيجي وتحقيق نتائج معقدة، مع مدخلات بشرية أقل.
بعد عقد من الزمن، لن يكون هناك شك في أننا سننظر إلى الوراء ونتعجب بفكرة أننا كنا نعمل بناءً على قوائم المهام بدلاً من وضع الأهداف الاستراتيجية والسماح للذكاء الاصطناعي بمساعدتنا في تكرار وتحسين هذه الأهداف. هذا التحول نحو بيئة عمل موجهة بالغايات يمثل ليس فقط تطورًا في التكنولوجيا، ولكن تحولًا في كيفية تصورنا ونهج عملنا.
الطريق إلى الأمام مليء بال不确定ات، ولكن إمكانية الذكاء الاصطناعي لتحويل الصناعات، وتعزيز الإمكانات البشرية، وتحقيق تقدم معنوي، وتقديم قيمة دائمة، لا يمكن إنكارها. التزامنا هو المناورة في هذه اللايقينيات، وتحديد وتعزيز مبادرات الذكاء الاصطناعي في مرحلتها الأولى، والعقول المبدعة التي تجلب رؤاها إلى الحياة.
