كسر الدائرة: كيف يمكن للمنظمات التغلب على دوOMPROMPTING وتحقيق النجاح

منذ概念ها النظري في الخمسينيات، فتحت الذكاء الاصطناعي (AI) الطريق أمام الشركات لتحقيق فرص وزيادة الإنتاجية من خلال تقنيات مختلفة، خاصة أنظمة التعلم الآلي. هذه الأدوات والتكنولوجيا تحسنت من التنبؤات وعمليات اتخاذ القرارات، ووضعت الأسس للتقدمات التقنية في المستقبل. في الآونة الأخيرة، وعدت الذكاء الاصطناعي التوليدي بثورة كل ما نعرفه عن العمل ودمقرطة تجربة الذكاء الاصطناعي. يستخدم المستخدمون الآن نماذج الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، من خلال “التحفيز”، حيث يتفاعل الشخص مع نموذج الذكاء الاصطناعي بشكل متبادل. ومع ذلك، تأتي هذه المنافع مع تحدي جديد: دوOMPROMPTING. هذا يعادل التمرير المستمر على المحتوى عبر الإنترنت بدون هدف محدد، مما يؤدي إلى حصول المستخدمين في حفرة الأرنب. ومع ذلك، فإن حفرة الأرنب تتكلم مع الذكاء الاصطناعي. هذا الفعل من التكرار المستمر لتحسين التحفيز للنماذج التوليدية والوكالة، مدفوعًا بالطموح لتحقيق الإخراج المثالي (وفي بعض الأحيان من خلال التحفيز بدون هدف محدد)، يؤدي إلى زيادة التكاليف والمنافع المتناقصة. يخلق هذا عائقًا كبيرًا للنجاح ويبطل غرض استخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي نفسها.

随着 زيادة الشركات لميزانياتها المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، يحتاج صناع القرار إلى فهم مسار العائدات الحقيقية على استثماراتهم وما هي القيمة التي تولدها. تقرير IEEE لعام 2025، “التكاليف الخفية للذكاء الاصطناعي: كيف تتراكم غير الكفاءات الصغيرة إلى عبء اقتصادي كبير،” يظهر كيف يمكن للتعديلات الصغيرة أن تتراكم إلى عبء اقتصادي كبير. لتجنب أن تصبح جزءًا من هذه النضال المكلف، يجب على المنظمات تحسين تدريب موظفيها باستخدام نماذج اللغة الكبيرة لتحقيق الإمكانات الكاملة لاستثماراتهم في الذكاء الاصطناعي.

يعد الذكاء الاصطناعي التوليدي وعدًا بالتحسين والكفاءة. ومع ذلك، عندما يتعثر الفريق في دورة التحسين المستمر (أو التائه بدون هدف)، فإن عدم الكفاءة يؤثر على هذا الأساس.

تنظيف “العمالقة”

أحد الأسباب التي تجعل الفرق تكرر تحسين الإخراج لتحقيق استجابة مثالية هي “العمالقة”. تم وصفها لأول مرة في مجلة هارفارد للأعمال، وتشمل “العمالقة” المحتوى الذي ينتجه الذكاء الاصطناعي ويبدو جيدًا ولكنه يفتقر إلى المادة التي يمكن أن تسهم بشكل فعّال في مهمة معينة.

هذا “العمالقة” الذي ينتجه الذكاء الاصطناعي هو الأول في سلسلة طويلة من الأحداث التي تخلق دورة دوOMPROMPTING. بينما يعد تعديل المحتوى الرديء من خلال التكرار أو التعديل أمرًا مهمًا، يجب على الفريق أن يفهم متى يتوقف، قبل أن يصل إلى نقطة العائدات المتناقصة. يجب على المنظمات أن تتعامل مع استثمارها في الوقت في تدريب الذكاء الاصطناعي بتوازن دقيق. من ناحية، يجب على الفرق أن يكونوا على دراية بالجودة المطلوبة؛ من ناحية أخرى، يجب أن يعرفوا متى يكون الأمر أكثر من اللازم. سيكون تدريب الموظفين على استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي بفعالية من خلال التحفيز الأمثل والأهداف الواضحة مفيدًا أيضًا.

استخدام الذكاء الاصطناعي الوكيل لتجنب دوOMPROMPTING

في السنوات الأخيرة، زادت الشركات بشكل كبير اهتمامها واستثماراتها في الذكاء الاصطناعي الوكيل، الذي يتميز بقدرته على تحسين الفعالية التشغيلية. يمكن للذكاء الاصطناعي الوكيل أن يؤدي مهام معقدة، ويتعاون مع وكلاء متعددين (بما في ذلك وكلاء البحث والفعل) لتحديد مسار العمل، وتنفيذ المهام بشكل مستقل.

قد تساعد هذه الخصائص الذكاء الاصطناعي على التغلب على دوOMPROMPTING، أو تجنبه تمامًا. يمكن أن يزيل هذا الحاجة إلى توجيه واجهات الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال تحفيزات متعددة لتحقيق المهمة. مثال على ذلك يمكن أن يكون في عمليات تكنولوجيا المعلومات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي (AIOps)، والتي تحديث تكنولوجيا المعلومات عن طريق دمج الذكاء الاصطناعي في المهام اليومية. تقليديًا، يقضي الفرق وقتًا في تعديل الأنظمة يدوياً. يتميز أقسام القرن الحادي والعشرين بتوجيه الذكاء الاصطناعي لتحليل الأعطال والاستجابة للحوادث وتخصيص الموارد بشكل مستقل.

مثال آخر مناسب هو كيف يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيل أن تتعامل مع حوادث معقدة بشكل مستقل. هذه الوكلاء، جنبًا إلى جنب مع وكلاء تكنولوجيا المعلومات، قادرون على فهم سياق المشكلة، وتنسيق الإجراءات مع وكلاء التفكير لتحديد مسار العمل، واستخدام وكلاء الفعل لتنفيذ الإصلاحات النهائية على أنظمة تكنولوجيا المعلومات، و cuốiًا، توظيف وكلاء التعلم لفهم الحل وتطبيقه بشكل أكثر فعالية في حوادث مستقبلية.

يساعد التutomatization الذكي للذكاء الاصطناعي الوكيل في تقليل التفاعل البشري وتنفيذ المهام بشكل مستقل. لتلبية الطلبات التجارية المتطورة، يجب أن يتم نقل المهام المتكررة والعمليات إلى الذكاء الاصطناعي المستقل. يزيل هذا التمكين دورة التكرار المستمر والتحفيز المتكرر التي غالبًا ما تغذي دوOMPROMPTING. تسمح العمليات المستقلة للنماذج الذكية بالتحسين المستمر والاستجابة للمتغيرات المتغيرة بدون مدخلات يدوية، مما يؤدي إلى نتائج أسرع مع تدخل بشري أقل.

دور الحوكمة في منع دوOMPROMPTING

في استطلاع حديث أجراه مكينسي، أشار 88% من المستجيبين إلى استخدام الذكاء الاصطناعي في واحد على الأقل من وظائف الأعمال. كان هذا跃ًا بنسبة 10% من عام 2024 وزيادة بنسبة 33% منذ عام 2023. بالنسبة للذكاء الاصطناعي الوكيل، كان هذا القفز أكثر إثارة، من 33% فقط في عام 2023 إلى ما يقرب من 80% في عام 2025.

تؤدي هذه الزيادة الواسعة في استخدام الذكاء الاصطناعي الشركات إلى البحث عن حلول جديدة لدومبرومبتينج. واحدة من هذه الأدوات هي إطلاق إطارات الحوكمة القوية. يجب تصميم هذه الإطارات بعناية لضمان أن مشاريع الذكاء الاصطناعي تظل متوافقة مع أهداف الأعمال ولا تقع في فخ دوOMPROMPTING. عند تطوير هذه الإطارات، يجب على الفرق أن تأخذ في الاعتبار:

• إنشاء المبادئ التوجيهية: تزداد تدفقات البيانات إلى و من نماذج الذكاء الاصطناعي تعقيدًا بشكل متزايد. لتسهيل هذا، يجب أن تخلق مبادئ توجيهية إطارًا للفرق لتعامل البيانات واتخاذ القرارات وإدارة مخرجات الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول.
• تدريب المستخدمين: التدريب الصحيح في استخدام التحفيز يمكن أن يساهم في تحقيق الإنتاجية المثلى.
• استخدام نماذج متخصصة: من المرجح أن توفر نماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة للصناعة أو الغرض مخرجات سياقية ومعنوية بشكل أسرع.
• تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي: تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات محددة للصناعة أو المهمة أو المنظمة (حيثما أمكن) يمكن أن يؤدي إلى تقليل “العمالقة” والحصول على مخرجات مناسبة بشكل أسرع.
• تطوير القواعد: صياغة وتنفيذ مجموعة واضحة من القواعد أمر ضروري لتوجيه تطوير وتطبيق الذكاء الاصطناعي. عند وضع الفرق حدود تشغيلية، يضمنون أن الأنظمة المعتمدة تتوافق مع أهداف المنظمة والمعايير الأخلاقية والمتطلبات التنظيمية.

الخروج من دوOMPROMPTING

为了避免陷入دوOMPROMPTING循环，企业必须采用优先考虑结果而非完美的AI策略。使用提示训练、目的特定AI模型和上下文企业数据训练的模型可以减少广泛重复提示的需要。企业通过利用代理AI、自治IT运营和强大的治理框架，可以将关键资源重新分配以实现业务目标，而无需陷入无尽的优化循环。成功将来自于团队将心态从不断的改进转变为专注的执行和可衡量的成果。