بناء مكان عمل أصيل بالذكاء الاصطناعي: دروس من الخطوط الأمامية

ماذا ستفعل إذا كنت تتنافس في سباق 10 كيلومترات، وتكافح لصعود تلة صعبة، وفجأة تغيرت قواعد السباق؟ ماذا لو بدأ السائقون في اصطحاب العدائين في السيارات وسابقوهم إلى خط النهاية؟ هل ستستمر في الجري، مع علمك بأنك ستحتل المرتبة الأخيرة؟ أو ستستقل السيارة وتهززها وتتنافس على الجائزة الكبرى؟

في عالم الأعمال اليوم، الذكاء الاصطناعي هو ذلك السيارة التي ت改变 الطريقة التي تعمل بها الشركات. لا تزال الشركات يمكنها اختيار التقدم بالطريقة التقليدية – تطوير خطط طويلة الأجل، الالتزام بالعمليات، ودفع الموظفين للعمل بجهد أكبر من أي وقت مضى للنجاح في بيئات تنافسية متزايدة. لكن الذكاء الاصطناعي يغير طبيعة السباق. إنه يوفر للشركات مركبة جديدة للتحرك بشكل أسرع وإعطاء العمال طرقًا جديدة للتنقل حول المشاكل. أي شركة لا تأخذ العجلة وتضفي قوة الذكاء الاصطناعي على 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 للبحث بواسطة الذكاء الاصطناعي، وأنظمة التوصية، والبحث الدلالي.

أحد أفضل الأمثلة على كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحويل عملية قوة عاملة هو ما يحدث في قسمنا التعليمي. فريقنا يستخدم الذكاء الاصطناعي لتسريع تطوير المناهج التي تساعد العملاء والشركاء وقوتنا العاملة على أن يصبحوا خبراء في تشغيل خطوط منتجات قواعد البيانات الخاصة بنا.

لقد أنشأنا مؤخرًا دورة تضم 21 تمرينًا عمليًا و 20 شريحة مع ملاحظات مفصلة للطلاب. قبل بدء المشروع، قدّرنا أن هذا سيتطلب ثلاثة إلى خمسة أشهر لاستكماله، باستخدام عملية التطوير العادية – مع الأخذ في الاعتبار التقديرات الصناعية المعيارية لمدة وقت مطلوب لتنفيذ ساعة واحدة من المحتوى.

ما حدث؟ من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في عملياتنا الحالية، تمكنا من إكمال المهمة في خمس أسابيع.

في هذه العملية، تعلمنا العديد من الدروس.

• كلنا مديرون للذكاء الاصطناعي. لكل منا فرصة للتفكير بشكل مختلف باستخدام الذكاء الاصطناعي. كل منا يجب أن يتصرف كمدير، سواء كان لديه مرؤوسون أم لا، لأننا ندير قدرة ذكاء غير محدودة يمكننا وضعها في مشاريع تحديية. كم يمكنك توفير التلقائية؟ كم يمكنك أن تكون إبداعيًا؟ كم يمكنك تحفيز أداة الذكاء الاصطناعي وتحديها وتنفيذ النموذج الجديد الذي تولده؟ يمكنك استخدامه. يمكنك إدارته. يمكنك القيام بكل ما يسمح به قدرتك الشخصية.
• لا تتوقع من الذكاء الاصطناعي أن يفعل كل شيء. هناك مهام ليست مناسبة للقيام بها. لكن يمكنك تكليفه بمهام لا ينبغي للعمال القيام بها بعد الآن – مهام تستغرق وقتًا وتتطلب درجة من الذكاء.
• لا تقبل النتائج التي يطرحها بدون تفكير. تحقق، تحقق، وافهم 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. مثل ذلك، تمامًا كما يستخدم المصنعون مكونات من أفضل الأنواع عند بناء حل، لا تتردد في استبدال النماذج للاستفادة من نقاط قوتها. لقد استخدمنا Claude Sonnet 3.5 لكتابة مسودة التمرين الأولى لأنها تتقن إنشاء نصوص وجدول أعمال مثيرين. لقد استخدمنا ChatGPT 4o&”o” كمراجعين تقنيين لتنقيح الأوامر وضمان الدقة التقنية في المسودة الثانية.
• نتائج قابلة للتكرار: عند القيام بمهام تقنية عالية، أردنا أن نتمكن من فرض قيود تقنية واضحة وإنشاء مخرجات بنية تدعم نتائج قابلة للتكرار. لذلك، قدمنا متطلبات هيكلية صريحة وأمثلة على الصياغة.
• تحفيزات لمهام تقنية عالية: كن محددًا بشكل جيد عما تطلب من الذكاء الاصطناعي القيام به –

أو سيفعل أشياء مجنونة. حدد بوضوح أي افتراضات حول الإدخالات 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 كاملة، لذا توقع جولات متعددة. أدرج أي تحسينات أو خطوات يُقترحها النموذج في تحفيزك الأساسي، واعمل بشكل متكرر مع الذكاء الاصطناعي وفرقك.
• اختبار، اختبار، اختبار: اختبارات التأكيد هي أمر بالغ الأهمية. أحد الطرق لقياس فعالية تحفيزك هو ضمان مخرجات متسقة. لذلك، قمنا باختبارات متكررة لضمان إدخال نفس الإدخال و Remaining نفس المخرجات.

الخبرة البشرية على متن السفينة: الدور الأساسي للإشراف على الذكاء الاصطناعي

في حين يزيل الذكاء الاصطناعي المهام التي تستغرق وقتًا من يوم العامل، لا يزيلها من عمليات العمل بالكامل. لا يزال البشر يلعبون أدوارًا حيوية في تطوير المناهج الدراسية الخاصة بنا، ويجب دمجهم في عمليات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لضمان نجاح هذه العمليات.

مثال جيد هو كيفية قيام فريقنا التعليمي بمهام 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. يُستمر في التعاون مع الأداة حتى يُرضي الفريق عن جاهزية التحفيز للنشر.

على الرغم من أن هذا التعاون البشري / الذكاء الاصطناعي أثبت فعاليته، إلا أنه يتطلب إنسانًا لإدارة السياق والانتقالات بين النماذج.

بدون بشر في الحلقة، ستكون الفرق تحت رحمة أدوات الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تكون غير موثوقة. عندما بدأنا مشروع المناهج الدراسية، قامت الأدوات بشكل جيد بتلخيص المفاهيم أو شرحها، مع السياق الصحيح. ومع ذلك، كانت تخطئ أحيانًا. اليوم، أصبحت النماذج أفضل في التفكير، لكن الإنسان لا يزال يحتاج إلى إدارة العملية. الآن، يمكن للبشر التركيز على المراجعة والإبداع وليس فقط على إدارة العملية.

في المستقبل، سيلعب وكلاء الذكاء الاصطناعي دورًا أكبر في العملية. بدلاً من أن يقوم البشر يدوياً بجمع السياق من المصادر، وكتابة التحفيزات مع السياق، ونقل العمل بين نماذج الذكاء الاصطناعي، ومراجعة وتنقيح المخرجات، نحن نطور وكلاء يمكنهم أداء العديد من هذه المهام – بمساعدة قليلاً. يمكن للوكيل جمع المواد المصدر وتحليلها بشكل مستقل، وإنشاء تصنيفات مهارات وخطط دورات، وتنفيذ سير العمل المحددة، وطرح النقاط الرئيسية فقط للخبراء البشر.

الخلاصة

في حين أن الجري السريع جيد للاستمتاع باللياقة البدنية، فإن السيارات قديماً غيرت 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 يعتمدون عليه ويسخرون مكاسب الكفاءة المركبة سسيتركبون منافسيهم.