قادة الفكر
بناء مكان عمل أصيل بالذكاء الاصطناعي: دروس من الخطوط الأمامية
ماذا تفعل إذا كنت تتنافس في سباق 10 كيلومترات على الطريق، وتكافح للصعود على تلة صعبة، وفجأة تغيرت قواعد السباق؟ ماذا لو بدأ السائقون في إ picked up العدائين بالسيارات وتسابقوا مع بعضهم إلى خط النهاية؟ هل تستمر في الجري، مع علمك بأنك ستحتل مكانًا في الخلف؟ أو تذهب إلى السيارة، وتضغط على الغاز، وتتنافس على الجائزة الكبرى؟
في الأعمال اليوم، الذكاء الاصطناعي هو السيارة التي ت改变 الطريقة التي تعمل بها الشركات. لا تزال الشركات يمكنها اختيار التقدم بالطريقة التي كانت دائمًا عليها – تطوير خطط طويلة المدى، والالتزام بالعمليات، ودفع الموظفين للعمل بجد أكبر من أي وقت مضى للنجاح في بيئات تنافسية متزايدة. لكن الذكاء الاصطناعي يغير طبيعة السباق. إنه يعطي الشركات مركبة جديدة للتحرك بشكل أسرع وإعطاء العمال طرقًا جديدة للتنقل حول المشاكل بسرعة. أي شركة لا تأخذ العجلة وتضمن قوة الذكاء الاصطناعي في قوتها العاملة ستبقى في الخلف على تلك التلة الطويلة والمنحدرة.
استقبال المستقبل من خلال أن تصبح مديرًا للذكاء الاصطناعي
هنا في Cockroach Labs، تعلمنا بسرعة أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعدنا على القيام بأشياء لم نفكر فيها من قبل. لقد استخدمناه في جميع أنحاء الشركة لتنقيب الذكاء الاصطناعي، وأنظمة التوصية، والبحث الدلالي.
أحد أفضل الأمثلة على كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحويل عملية قوة عاملة هو ما يحدث في قسم التعليم لدينا. فريقنا يستخدم الذكاء الاصطناعي لتسريع تطوير المناهج التي تساعد العملاء والشركاء وقوتنا العاملة على أن تصبح خبراء في تشغيل خط إنتاج قاعدة البيانات لدينا.
لدينا مؤخرًا دورة تمتلك 21 تمرينًا عمليًا و 20 شريحة مع ملاحظات مفصلة للطلاب. قبل بدء المشروع، قدّرنا أنه، باستخدام عملية التطوير العادية لدينا – مع الأخذ في الاعتبار التقديرات الصناعية لمقدار الوقت الذي يستغرقه المطورون لإنتاج ساعة من المحتوى – هذا سيتطلب ثلاثة إلى خمسة أشهر لاستكماله.
ما حدث؟ بالاستفادة من الذكاء الاصطناعي في العمليات الحالية لدينا، تمكنا من إكمال المهمة في خمس أسابيع.
في هذه العملية، تعلمنا عددًا من الدروس.
- كلنا مديرون للذكاء الاصطناعي. لكل منا فرصة للتفكير بشكل مختلف باستخدام الذكاء الاصطناعي. يجب أن نعمل كلنا كمديرين، سواء كان لدينا تقارير مباشرة أو لا، لأننا ندير قدرة ذكاء غير محدودة يمكننا وضعها في العمل على المشاريع الصعبة. كم يمكنك توفير التكامل؟ كم يمكنك أن تكون مبدعًا؟ كم يمكنك أن تكون فعالًا في تحفيز أداة الذكاء الاصطناعي، وتحديها، وتنفيذ النموذج الجديد الذي ينتجه؟ يمكنك استخدامه. يمكنك إدارته. يمكنك القيام بكل ما يسمح لك به قدرتك الشخصية.
- لا تتوقع أن يقوم الذكاء الاصطناعي بكل شيء. هناك مهام ليست مناسبة لاداءها. لكن يمكنك تكليفه بمهام لا ينبغي للعاملين القيام بها بعد الآن – مهام تستغرق وقتًا، لكنها لا تزال تتطلب درجة من الذكاء.
- لا تقبل النتائج التي ينتجها بدون تفكير. تحقق، وتحقق، وتحقق مرة أخرى. ثق في التكنولوجيا، ولكن احرص دائمًا على التحقق – لأن الدقة تحول الافتراضات إلى إنجازات.
العمليات المتعاقبة لتنفيذ الذكاء الاصطناعي لإدارة المهام
هنا ملخص سريع لبعض الطرق التي ساعدنا الذكاء الاصطناعي على الصعود إلى التلة، إلى خط النهاية، بشكل أسرع مما توقعنا.
- نماذج مختلفة: النماذج المختلفة لها نقاط قوة مختلفة. لذا، مثل المصنعين الذين يستخدمون مكونات الأفضل في الصناعة عند بناء حل، لا تتردد في استبدال النماذج عندما يكون ذلك مناسبًا للاستفادة من نقاط القوة تلك. استخدمنا Claude Sonnet 3.5 لكتابة مسودة التمرين الأولى لأنها تتميز بإنشاء نصوص وجدول أعمال مثيرين. استخدمنا ChatGPT 4o&”o” نماذج المنطق كمراجعين تقنيين لتعديل الأوامر وضمان الدقة الفنية في المسودة الثانية.
- نتائج قابلة للتكرار: عند القيام بمهام تقنية عالية، أردنا أن نتمكن من فرض قيود تقنية واضحة وانتاج مخرجات منظمة تدعم نتائج قابلة للتكرار. لذلك، قدمنا متطلبات هيكلية صريحة وأمثلة على التنسيق.
- تحفيزات لمهام تقنية عالية: كن محددًا جدًا بشأن ما تطلب من الذكاء الاصطناعي القيام به –
أو سوف يقوم بامور مجنونة. حدد بوضوح أي افتراضات حول المدخلات أو الظروف البيئية واطلب من النموذج التعامل مع الحالات غير المتوقعة.
- تحفيزات محسنة: من المهم تشجيع أدوات الذكاء الاصطناعي على طرح أسئلة توضيحية. التحفيزات الأولى لن تكون مثالية، لذا توقع جولات متعددة. ادمج أي تحسينات أو خطوات يُقترحها النموذج مرة أخرى في تحفيزك الأساسي، واعمل مع الذكاء الاصطناعي وزميلك.
- اختبارات، اختبارات، اختبارات: اختبارات الاتساق حاسمة. أحد الطرق لقياس فعالية تحفيزك هو ضمان مخرجات متسقة. لذلك، قمنا باختبارات متكررة لضمان أننا قدمنا نفس المدخلات وأن المخرجات ظلت متسقة.
الخبرة البشرية على متن الطائرة: الدور الأساسي لإشراف الذكاء الاصطناعي
في حين يزيل الذكاء الاصطناعي مهام تستغرق وقتًا من يوم العمال، لا يزيلها من تدفقات العمل بأكملها. البشر لا يزالون يلعبون أدوارًا حاسمة في تطوير المناهج الدراسية لدينا، ويجب دمجهم في العمليات التي ي驱ها الذكاء الاصطناعي لضمان نجاح العمليات.
مثال جيد هو كيف يقوم فريقنا التعليمي بمهندسة التحفيز. البشر مسؤولون عن صياغة التحفيز الأولي، بما في ذلك السياق من المصادر ذات الصلة. ثم، بعد تنفيذ أداة الذكاء الاصطناعي للتحفيز، يراجع الإنسان مخرجات الأداة. من الضروري أن يكون هذا الشخص خبيرًا في الموضوع يمكنه التقاط الأخطاء في وقت مبكر من العملية. يتعاون الزملاء مع الأداة ويكررون حتى يرضى الفريق عن جاهزية التحفيز للنشر.
في حين أثبتت هذه التعاون البشري / الذكاء الاصطناعي فعاليتها، إلا أنها تتطلب إنسانًا لإدارة السياق والانتقالات بين النماذج.
بدون بشر في الحلقة، ستكون الفرق تحت رحمة أدوات الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تكون غير موثوقة بشكل ملحوظ. عندما بدأنا بمشروع المناهج الدراسية، قامت الأدوات بتحسين أو شرح المفاهيم، مع السياق الصحيح. ومع ذلك، كانت تتصرف بشكل خيالي في كثير من الأحيان. اليوم، تكون النماذج أفضل في المنطق، ولكن الإنسان لا يزال يحتاج إلى إدارة العملية. الآن، يمكن للبشر التركيز على المراجعة والإبداع وليس فقط على إدارة العملية.
في المستقبل، ستلعب وكلاء الذكاء الاصطناعي دورًا أكبر في العملية. بدلاً من أن يقوم البشر يدوياً بجمع السياق من المصادر، وكتابة تحفيزات مع السياق، ونقل العمل بين نماذج الذكاء الاصطناعي، ومراجعة وتحسين المخرجات، نحن نطوير وكلاء يمكنهم أداء الكثير من هذه المهام – بمساعدة قليلاً. يمكن للوكيل جمع المواد المصدر وتنقيحها تلقائيًا كسياق، وتوليد تصنيفات مهارات ومخططات دورات، وتنفيذ تدفقات العمل التي تم تحديدها لدينا، وطرح فقط النقاط الرئيسية للخبراء البشر.
الختام
في حين أن الجري السريع جيد للاستمتاع باللياقة البدنية، فإن السيارات قد غيرت منذ فترة طويلة قدرة البشر على الوصول إلى حيث يحتاجون إلى الذهاب. الذكاء الاصطناعي يقدم نفس المنافع في مكان العمل – يساعد الشركات على تحسين العمليات وتوليد نتائج أفضل. أولئك الذين يعتزون به ويسخرونه سيتركون المنافسين في الخلف.
