لماذا مستقبل الذكاء الاصطناعي في الأعمال لا يقتصر على الأتمتة، بل على المحادثة الذكية

لمدة سنوات، كانت المحادثة حول الذكاء الاصطناعي في الأعمال مركزة على الأتمتة. كان التركيز في الغالب على مساعدة المنظمات على العمل بشكل أسرع، وتقليل الجهد اليدوي، وتحسين الكفاءة. في حين أن هذه الفوائد حقيقية، إلا أنها لا تعبر عن القصة كاملة. المرحلة القادمة من الذكاء الاصطناعي لا تتعلق ببساطة بتأتمة المهام، بل بتمكين تفاعلات أكثر ذكاءً، وتكيفًا، ووعيًا سياقيًا بين الأعمال والأشخاص الذين يخدمونهم.

随着 قدرة الذكاء الاصطناعي على فهم النية، والحفاظ على السياق، والتعلم من الخبرة، ينتقل إلى ما هو أبعد من تنفيذ سير العمل، إلى شيء أكثر قوة: المحادثة.

لماذا لا تزال تفكر في الذكاء الاصطناعي على أنه أتمتة

السياق الذي ندخل فيه هذا اللحظة مع الذكاء الاصطناعي يؤثر بشكل كبير على كيفية تفكيرنا في كيفية استخدامه في أعمالنا.

لمدة طويلة، كنا نستخدم التكنولوجيا لإعادة تصميم العمليات التجارية، وكان الهدف دائمًا هو الكفاءة أو الفعالية. لقد ركزنا على القيام بالأمور بشكل أسرع أو القيام بها بشكل أفضل. ما لم نعتبره نادرًا هو كيف قد نقدم عملية تجارية بشكل مختلف.

ذلك هو السبب في أن نهجنا الافتراضي للذكاء الاصطناعي اليوم هو الأتمتة. ننظر إلى عملية موجودة ونطرح سؤال كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تسريعها. في العديد من الحالات، يكون ذلك مفيدًا ومفيدًا للأعمال.

ما لم نستكشفه بعد بشكل كامل هو كيفية جلب أداة إدراكية مثل الذكاء الاصطناعي إلى عمليات الأعمال. ذلك يتطلب طريقة تفكير مختلفة. يتطلب منا أن نعتبر ما يتغير عندما يصبح الإدراك (الذكاء الاصطناعي) متاحًا بمقياس. هذا هو نمط جديد بشكل أساسي.

تحدي بناء الذكاء الاصطناعي الحقيقي للمحادثة

سبب واحد لذلك التغيير الذي استغرق وقتًا هو أن المشاركة في المحادثة أصعب بشكل固有的.

معظم أنظمة الكمبيوتر تم بناؤها لمعالجة البيانات الرقمية، وليس الصوت التناظري. المعلومات الرقمية منظمة ومتنبئة. الصوت التناظري ليس كذلك. المحادثة البشرية غير منظمة، وعاطفية، وملء بالإشارات التي تمتد إلى ما هو أبعد من الكلمات فقط.

يتضح التحدي أكثر عندما تنظر إلى كيفية عمل الاتصال. تعمل الأنظمة التقليدية للكمبيوتر في الغالب في نموذج đơn-دوبلكس، حيث يتحرك المعلومات في اتجاه واحد ثم العودة في الاتجاه الآخر. تعمل محادثة الإنسان في نموذج دوبلكس كامل، مع تدفق المعلومات في كلا الاتجاهين في نفس الوقت.

دعم المحادثات الصوتية الغنية يتطلب نماذج وأدوات مختلفة تمامًا عن تلك المستخدمة لمعالجة المعلومات الرقمية التقليدية.

النقطة الأساسية هي أن المكدس التكنولوجي المطلوب لفهم والمشاركة في المحادثة يختلف بشكل أساسي عن المكدس التكنولوجي المصمم لمعالجة البيانات.

ما الذي يجعل تفاعل الذكاء الاصطناعي يشعر بالبشري

الفرق الأكثر أهمية في الذكاء الاصطناعي للمحادثة هو ما إذا كان النظام يفهم أو يرد فقط.

تتبع تفاعل الدردشة سيناريو. لديها مجموعة منفصلة من المسارات، و في اللحظة التي تخرج منها، فإنه يتعطل أو يجعلك تعود إلى البداية. إنه مثل نظام الرد الآلي الذي ينتظر منك أن تقول واحدة من الأشياء التي يعرف بالفعل كيف يتعامل معها.

يتعامل تفاعل الذكاء الاصطناعي عالي الجودة مع العمل الإدراكي للمحادثة في الوقت الفعلي. يفهم ما تريد، وليس فقط ما قلت. يحافظ على السياق على протяжении التبادل، لذلك لا تحتاج إلى تكرار المعلومات عدة مرات. يعرف متى يسأل سؤالًا توضيحيًا ومتى يتصرف ببساطة. والأهم من ذلك، عندما يحدث شيء غير متوقع، يتكيف بدلاً من الفشل.

الاختبار الذي أستخدمه دائمًا هو بسيط: هل ترك العميل المحادثة يشعر بالفهم أو يشعر بالمعالجة؟ أنظمة الدردشة تمعالج. تحرك الناس من خلال سير العمل. أنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثة الحقيقية تفهم، والفهم هو عمل إدراكي، وليس سير عمل.

الانتقال من سير العمل إلى الإدراك

لمدة عقود، تم بناء البرمجيات بنفس الطريقة. قمت بتعيين كل مسار قد يتبعه المستخدم، وكتبت المنطق لكل سيناريو، وقبلت أن كل ما فشلت في توقعيه ببساطة لن يعمل. هذا ما هو سير العمل. إنه شجرة قرار شخصًا قد رسمها مسبقًا. الذكاء كان في الشخص الذي صمم البرمجيات، وليس في البرمجيات نفسها.

ما يتغير الآن هو أن الذكاء ي tồn في النظام. بدلاً من اتباع مسار محدد مسبقًا، تستخدم منصات الذكاء الاصطناعي الحديثة المعرفة والسياق والاستدلال لتحديد ما يجب أن يحدث بعد ذلك. المحادثة لم تعد رحلة عبر مسار محدد مسبقًا. تصبح سلسلة من القرارات المتخذة في اللحظة، مستنيرة بكل ما يعرفه النظام عن الأعمال وكل ما تعلمه من التفاعلات السابقة.

هذا هو التحول الذي يقلل منه الكثير من الناس. النظام المبرمج هو نظام مقيد في اليوم الذي يتم نشره. إنه بالضبط بنفس الذكاء في اليوم 500 كما كان في اليوم الأول. النظام الإدراكي يحسن مع الخبرة لأن كل التفاعل يساعده على تعلم ما يعمل.

التكنولوجيا لم تعد مجرد أداة يُشغلها الناس. إنها تصبح قدرة تتكيف وتتضاعف وتتوسع من خلال الاستخدام.

لماذا يصبح الثقة أكثر أهمية عند النطاق

随着 وضع الأعمال للذكاء الاصطناعي في مركز التفاعلات مع العملاء، تكون الثقة واحدة من أهم متطلبات التصميم .

عندما يتحدث الذكاء الاصطناعي مع العملاء، يصبح بفعالية الأعمال نفسها. كل محادثة هي علامتك التجارية تتحدث. عند الحجم الأصغر، يمكن للبشر الإشراف على التفاعلات والتدخل عند الضرورة. عند النطاق، يصبح ذلك مستحيلًا. سيتعين على الأعمال أن تتعلم الثقة في النظام لتمثيلها بدقة عبر آلاف المحادثات التي لن يسمعوها أبدًا شخصيًا. هذا المستوى من المسؤولية يتطلب ثقة تكون مصممة، وليس مفترضة.

من وجهة نظري، يأتي ذلك إلى التزامات أساسية:

• يتمثل النظام في الأعمال بدقة ولا يخترع الأشياء.
• عندما لا يعرف شيئًا، يقول ذلك بدلاً من اختراع إجابة.
• يعامل كل تفاعل مع العميل كبداية لعلاقة.

هذه ليست ميزات تضاف لاحقًا. إنها إرشادات تصميم تُبنى في المنصة من البداية.

الأعمال التي تنجح في توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي تفهم ذلك. الأعمال التي تعاني غالبًا هي تلك التي نشرت شيئًا مثيرًا للإعجاب قبل أن تجعله موثوقًا واكتشفت أن الإجابة الثقة الخاطئة عند النطاق يمكن أن تسبب ضررًا حقيقيًا. الثقة ليست الجزء اللين من هذا. إنها البنية التحتية.

التطور التالي للذكاء الاصطناعي: البرمجيات كقوة عمل

نحن ندخل فترة حيث تبدأ البرمجيات في أداء العمل بدلاً من تنظيمه فقط .

对于 الأعمال، هذا يغير أحد أهم مفاهيمنا الأساسية التي عملنا تحتها لجيل: أن الإنتاج مرتبط بالتوافر البشري.随着 قدرة الذكاء الاصطناعي على بيع وتنفيذ خدمة العملاء، لا يعتمد العمل الإدراكي الروتيني على من يتوفر في لحظة معينة. هذا لا يجعلهم أقل أهمية. في nhiều طرق، يجعلهم أكثر أهمية.随着 انتقال العمل المتكرر إلى الآلات، ينتقل قيمة الإنسان إلى الحكم، والإبداع، والعلاقات، وتصميم ما يهم.

الأعمال التي سوف تفوز في العقد القادم لن تكون تلك التي تستخدم الذكاء الاصطناعي ببساطة لتقليل التكاليف. سوف تكون تلك التي تعترف به كقدرة جديدة وتطرح سؤالًا أكبر من كيف نفعله بسرعة أكبر. سوف يطرحون سؤال ما يصبح ممكنًا عندما تكون المحادثة الذكية والإدراك متاحين بمقياس.