إريك شوارتز، رئيس قسم الذكاء الاصطناعي (CAIO) في Tricon Infotech – سلسلة المقابلات

إريك شوارتز هو رئيس قسم الذكاء الاصطناعي (CAIO) في Tricon Infotech، وهي شركة رائدة في مجال الاستشارات والبرمجيات. توفر Tricon Infotech حلولاً فعالة وآلية وكذلك تحولات رقمية كاملة من خلال منتجات مخصصة وتنفيذ المؤسسات.

إريك شوارتز هو مسؤول تنفيذي في مجال التكنولوجيا ومؤسس شركات ناجحة، ويملك أكثر من عقدين من الخبرة في قطاع التكنولوجيا، حيث يركز على تقاطع الذكاء الاصطناعي واكتشاف المعلومات. على مدار مسيرته المهنية، كان إريك في طليعة دمج منصات كبيرة النطاق وتكامل الذكاء الاصطناعي في تكنولوجيا البحث، مما حسّن بشكل كبير تفاعل المستخدم وسهولة الوصول إلى المعلومات. شغل مناصب رفيعة المستوى في شركات مثل Comcast (CMCSA ) وElsevier وMicrosoft، حيث قاد مبادرات رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي والبحث واللغة الطبيعية.

مسار إريك المهني يتميز باهتمامه بالابتكار واعتقاده في قوة التعاون. لقد قاد فرق العمل نحو تقديم حلول مبتكرة بسرعة، مما جعله قائدًا موثوقًا به في مجتمع التكنولوجيا. عمله الأخير في مشروع Scopus AI في Elsevier يؤكد التزامَه بتحديد حدود كيفية تفاعلنا مع المعلومات وإنشاء علاقة موثوقة مع المستخدمين.

في دوره كرئيس قسم الذكاء الاصطناعي (CAIO)، يستفيد إريك من خبرته الواسعة لتطوير وتنفيذ استراتيجيات شاملة للذكاء الاصطناعي لعملاء Tricon. عملية إريك الشاملة لا تتضمن فقط إزالة الغموض عن الذكاء الاصطناعي، ولكنها أيضًا تضمن أن تكون هذه الشركات مجهزة للنجاح والازدهار في المناظر التنافسية لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. إريك يعتبر من المتحمسين لتعزيز النمو والابتكار، ويشارك أفكاره لتحفيز وتأهيل المنظمات لاستخدام قوة الذكاء الاصطناعي بفعالية.

يمكنك مشاركة بعض Highlights من مسارك المهني الذي أدى بك إلى منصبك الحالي كرئيس قسم الذكاء الاصطناعي في Tricon Infotech؟

لقد غمرت في مجال استرجاع المعلومات طوال مسيري المهني. بدأت رحلتي في بداية التسعينيات كمسؤول عن الويب في فجر الإنترنت. خلال هذه الفترة التكوينية، ركزت على بناء المكتبات الرقمية للوكالات الحكومية والجامعات وشركات الإعلام، مما أسس لخبرتي في الأنظمة المعلوماتية الرقمية.

في عام 2000، انتقلت إلى العمل مع موردي محركات البحث، حيث حددت مهاراتي في تكنولوجيا البحث. تميزت هذه المرحلة من مسيري المهني bằng نمو كبير وتعلم من خلال عمليات الاستحواذ المختلفة، مما أدى بي في النهاية إلى الانضمام إلى Microsoft (MSFT ) في عام 2008. في Microsoft، لعب دورًا حاسمًا في تطوير وتنمية منصات اكتشاف المعرفة، مما ساهم في تعزيز الابتكار وسهولة الوصول إلى المعلومات للمستخدمين.

بعد فترة وجودي في Microsoft، قادت مبادرات في شركات كبرى مثل Comcast وElsevier، حيث كنت مسؤولًا عن تشغيل منصات اكتشاف المعرفة على نطاق واسع. هذه الخبرات ساهمت في تشكيل نهجي للذكاء الاصطناعي واكتشاف المعلومات، مما أدى بي إلى منصبي الحالي كرئيس قسم الذكاء الاصطناعي في Tricon Infotech. هنا، أستفيد من خبرتي الواسعة لتطوير استراتيجيات و حلول للذكاء الاصطناعي التي تمكن عملائنا من استغلال إمكانات بياناتهم بالكامل.

كيف أثرت تجاربك في شركات مثل Comcast وElsevier وMicrosoft على نهجك لتكامل الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا البحث؟

على مدار مسيري المهني، ركزت بشكل كبير على تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي. في البداية، كانت هذه التكنولوجيا تستند إلى أنظمة قواعد بسيطة. ومع نمو حجم مجموعات البيانات وزيادة قوة الحوسبة، بدأنا بتحسين تجارب المستخدم بشكل كبير من خلال الحصاد التلقائي للبيانات وإعادة تغذيتها إلى الخوارزميات لتحسين أدائها.

في Microsoft، بعد استحواذها على FAST، عملت كمدير منتج في فريق SharePoint. في هذا الدور، كنت مشاركًا في دمج تكنولوجيا البحث المتقدمة في أنظمة إدارة المحتوى المؤسسية، مما حسّن من استرجاع المعلومات ووسائل التواصل بين الأعمال.

في Comcast، بنيت منصة اكتشاف المعرفة التي قامت بتشغيل أعمال الفيديو بالكامل، مما مكن المستخدمين من البحث واكتشاف المحتوى عبر أجهزة التلفزيون و الأجهزة المحمولة و الويب. هذا محرك البحث كان قادرًا على التعامل مع أكثر من مليار طلب في اليوم، مما حسّن بشكل كبير تجربة المستخدم من خلال تقديم توصيات سريعة ودقيقة للمحتوى والنتائج البحثية.

واحدة من أكثر التجارب التحولية كانت في Elsevier، حيث أطلقنا تجربة الذكاء الاصطناعي التوليدي لمشروع Scopus، وهو أحد منتجاتها الأكثر موثوقية. هذا المشروع استخدم نموذج لغة كبير (LLM) لمساعدة المستخدمين في طرح أسئلة أفضل والحصول على إجابات أكثر دقة من المحتوى الفني في قاعدة بيانات الاتصالات العلمية. هذا النهج القائم على الذكاء الاصطناعي التوليدي ضمان دقة وموثوقية أكثر من 90 مليون مقال داخل قاعدة البيانات، مما يظهر قوة الذكاء الاصطناعي في تعزيز البحث العلمي ونشر المعرفة.

ما الذي يثيرك أكثر حول التطورات الحالية في الذكاء الاصطناعي التوليدي وتطبيقاته المحتملة؟

أحد أكبر التحديات التاريخية في استرجاع المعلومات هو الحفاظ على السياق. بالنسبة للإنسان، هذا عملية طبيعية، ولكن بالنسبة للأجهزة، كان العثور على المعلومات تجربة تعاملية للغاية: اطرح سؤالا، احصل على إجابة. الغوص أعمق في موضوع معين يتطلب طرح أسئلة أكثر تحديدًا. الذكاء الاصطناعي التوليدي يثور هذا النهج من خلال تمكين تفاعل أكثر تحدثًا وسياقيًا، مثل محادثة طبيعية مع شخص تعرفه للتو.

علاوة على ذلك، يدمج الذكاء الاصطناعي التوليدي تقنيات إضافية تعزز الفهم العميق، وهو ما كان صعبًا تاريخيًا على محركات البحث التقليدية. على سبيل المثال، يمكن للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) التعامل بسلاسة مع جوانب مثل النبرة وتحليل المشاعر والفهم الدلالي وإزالة الغموض. هذه القدرات تمكن النماذج اللغوية الكبيرة من فهم دقائق اللغة البشرية والسياق بسهولة، مما يوفر إجابات أكثر دقة ومعنى مباشرة، مفتوحة العين.

كيف يختلف نهج Tricon Infotech في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي عن شركات أخرى في الصناعة؟

في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي، هناك两个 مجالات تركيز رئيسية. الأول، الذي يحظى باهتمام كبير من بعض أكبر موردي التكنولوجيا، هو تدريب ونعيم نماذج الذكاء الاصطناعي. المجال الثاني، حيث يبرز ممارسو الذكاء الاصطناعي التوليدي حقًا، هو الاستدلال – استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء منتجات وخدمات قيمة.

في Tricon Infotech، نركز على الأخير. نهجنا متميز لأنه يؤكد على التطبيق العملي والتنفيذ السريع. لقد طورنا برنامجًا شاملاً يساعد قادة الأعمال على تحديد الحالات الأكثر تأثيرًا لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. عمليةنا تشمل حلًا سريعًا للتجسس، مما يسمح للعملاء بالعمل مع بياناتهم الخاصة في صندوق رمل الذكاء الاصطناعي. هذا النهج يضمن أنهم يمكنهم رؤية نتائج ملموسة والتفاعل مع رؤى مدفوعة بالذكاء الاصطناعي في وقت مبكر من دورة التطوير.

علاوة على ذلك، لدينا تركيز جذري على وقت القيمة. هدفنا هو مساعدة العملاء على بناء وتشغيل تطبيقات تواجه العملاء في غضون 90 يومًا. هذا الجدول الزمني المتسارع لا يؤدي فقط إلى تحفيز الابتكار بشكل أسرع، بل يضمن أيضًا أن تكون الأعمال قادرة على الاستفادة بسرعة من فوائد الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يخلق تدفقات إيرادات جديدة ويعزز رضا العملاء.

يمكنك مناقشة بعض التحديات الرئيسية في تنفيذ نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والذكاء الاصطناعي التوليدي في حلول المؤسسات؟

تنفيذ نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والذكاء الاصطناعي التوليدي في حلول المؤسسات يطرح عدة تحديات ناشئة. التحدي الأول والأهم هو الثقة. يجب أن تكون المؤسسات متأكدة من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي لن تتضمن تعرضًا لممتلكاتها الفكرية أو معلوماتها الحساسة. يجب ضمان أمان البيانات والحصول على التأكيدات المناسبة من أن الذكاء الاصطناعي لن يسيء استخدام البيانات.

التحدي الثاني هو مشكلة الوهم. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي في بعض الأحيان إنتاج إجابات واثقة من الناحية الواقعية. هذا يمكن أن يؤدي إلى تقويض موثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تساعد تقنيات مثل تعديل النماذج ووضع توليد معزز بالاسترجاع (RAG) في التقليل من حدوث أوهام من خلال ضمان أن تكون استجابات الذكاء الاصطناعي مدعومة بالبيانات الدقيقة.

التحدي الثالث هو التكلفة. يمكن أن تكون ترخيص ونطاق نماذج اللغة الكبيرة مكلفًا للغاية. حتى العروض المؤسسية من موردين كبار مثل Microsoft وAmazon وGoogle تأتي مع رسوم دخول عالية وحدود أدنى. لذلك، من الحاسم للمؤسسات مراقبة وتنظيم عائد الاستثمار (ROI) بعناية لضمان أن يكون تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي قابلاً للتطبيق من الناحية الاقتصادية.

يمكنك شرح النهج المنظم الذي تستخدمه Tricon Infotech لتنمية حلول مؤسسية مخصصة للذكاء الاصطناعي التوليدي؟

Tricon Infotech هي شركة تطوير منتجات تتميز بتقديم خدمات إدارة من خلال فرق منتجات كاملة بدلاً من تعزيز الموظفين التقليدية. نهجنا يتضمن نشر فرق منتجات كاملة يمكنها إدارة كل جانب من دورة حياة تطوير المنتج، بما في ذلك بحث المستخدم وتصميم تجربة المستخدم (UX) وتنمية الواجهة الأمامية والخلفية وتحليل التلقائي وتحميل وتنفيذ العمليات المستمرة.

هذا النموذج الشامل لخدمات الإدارة يضمن أن يكون عملاؤنا قادرين على التركيز مباشرة على القيمة التي يمكن استخلاصها من بياناتهم دون تعقيدات وعبء إدارة الموارد المنفصلة. مُحركنا الرئيسي هو وقت القيمة، مما يعني أننا نؤثر على تقديم الفوائد الملموسة بسرعة وفعالية. طموحنا هو بناء علاقات توليدية طويلة الأمد مع عملائنا من خلال إضافة القيمة المستمرة والتفاعل من خلال عملية تطوير الميزات.

نهجنا المنظم مصمم ليكون مرنًا ومتجاوبًا، مما يسمح لنا بالتكيف بسرعة مع التحديات والفرص الجديدة في منظومة الذكاء الاصطناعي. من خلال استغلال قدرات فرقنا متعددة التخصصات بالكامل، نقدم حلولًا مخصصة للذكاء الاصطناعي التوليدي التي تتماشى مع احتياجات كل مؤسسة على حدة. هذا النهج لا يختلف فقط عن شركات تعزيز الموظفين التقليدية، بل يضمن أيضًا أن نقدم حلولًا شاملة ومتكاملة تؤثر بشكل كبير على الأعمال.

ما هي بعض الأمثلة على المشاكل الواقعية التي تم حلها بنجاح من خلال حلول Tricon للذكاء الاصطناعي التوليدي؟

1. التعلم الإلكتروني – تحويل وسائط تقليدية ومواد تعليمية تراثية إلى محتوى تفاعلي متعدد الوسائط. هذا يسمح لعملائنا بإعادة استخدام المحتوى الحالي لتكيف مع أساليب التعلم الجديدة والوصول إلى المتعلمين على منصات مختلفة حيث هم موجودون بالفعل. علاوة على ذلك، يمكن بعد ذلك تحويل المحتوى إلى برامج تعلم مخصصة بشكل فردي يمكنها التكيف تلقائيًا مع احتياجات ونمط التعلم للمتعلم (صوتي، مرئي، إلخ).
2. الذكاء الاصطناعي الخاص – مساعدة العملاء على بناء حلول ذكاء اصطناعي مؤسسية تظل خاصة وتحترم قواعد الوصول، مع الحفاظ على التكلفة وتسريع التوسع عبر مختلف الوظائف المؤسسية لمساعدة المحترفين المثقلين والخدمات المشتركة على التوسع بشكل أفضل في المنظمة مع فهم أصيل للقواعد والسياسات المحلية والإقليمية الموزعة جغرافيًا. هذه الذكاء الاصطناعي الخاص لن تخدم فقط المؤسسة، بل ستولّد أيضًا تدفقات إيرادات جديدة لعملائنا.
3. تأتمتة العمليات – لا يزال هناك عدد كبير من المنظمات التي تعتمد على العمليات اليدوية وتكامل البيانات. يساعد الذكاء الاصطناعي على ربط الأنظمة المختلفة من خلال إنشاء طبقات ذكية لا تتحقق فقط من البيانات، بل يمكنها أيضًا فهم الإشارات الفريدة التي تنتجها مجموعة البيانات أو الأداة، مما يساعد على تحسين تدفقات العمل وتحديد مشاكل سلسلة التوريد.

ما دور التعلم المستمر والنمو في البقاء في طليعة مجال الذكاء الاصطناعي السريع التطور؟

أحد أكبر التحديات في مجال الذكاء الاصطناعي هو تطوير مهارات القوى العاملة. هناك جيل جديد من العمال الذين يفهمون بشكل طبيعي أدوات وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، هناك أيضًا جيل أقدم يحتاج إلى فهم ما يمكن أن تفعله هذه الأدوات وما لا يمكنها فعله. التعلم المستمر هو أمر بالغ الأهمية لجسر الفجوة بينهما.

أدوات الذكاء الاصطناعي لها القدرة على تعزيز الإنتاجية بشكل كبير، مما يسمح للأعمال بالحصول على المزيد من الإنجازات بموارد أقل بكثير، مما يقلل من الإطارات الزمنية والتكاليف. من أجل تحقيق هذه الفوائد، يجب على الموظفين أن يكونوا متاحين لتعلم طرق عمل جديدة وتكامل هذه الأدوات في سير عملهم.

علاوة على ذلك، من الضروري معالجة خوف الأمن الوظيفي. يجب على الموظفين أن يفهموا أن أولئك الذين يعتمدون على التعلم المستمر والنمو سيكونون أفضل تجهيزًا لدمج أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة في روتينهم اليومي، مما يؤدي في النهاية إلى أمن وظيفي أكبر. الحقيقة هي أن النجاح في المستقبل الذي يحركه الذكاء الاصطناعي سوف يأتي إلى أولئك الذين يسعون جاهدين لفهم واستخدام هذه التكنولوجيات المتطورة.

كيف تتوقع مستقبل الذكاء الاصطناعي في تحويل تكنولوجيا البحث وتفاعل المستخدم في العقد القادم؟

نحن نشهد بالفعل تحولًا كبيرًا من محركات البحث التقليدية إلى أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي للاستفسارات الأولية. هذا التحول مدفوع بقدرة الذكاء الاصطناعي التوليدي على تقديم إجابات مباشرة وحلول، مما يلغي الحاجة إلى التنقل عبر مواقع متعددة أو موارد بشكل مستقل. في المستقبل القريب، سوف يصبح من الشائع أن تتمتع الذكاء الاصطناعي بالحضور في الاجتماعات وتنفيذ الإجراءات ومعالجة المهام الروتينية، مما يؤدي إلى تقليل كبير في أدوار بعض الوظائف داخل المؤسسات.

أحد التحديات الرئيسية التي لا تزال قائمة هي تحديد كيفية تحقيق الربح من الذكاء الاصطناعي التوليدي، حيث قد تواجه نموذج الإعلان التقليدي عقبات كبيرة في هذا المنظر الجديد. توقعي هو أن البيانات سوف تصبح أكثر قيمة، وتتصرف مثل العملة عندما نتنقل في هذا العالم الجديد. هذا التحول سوف يتطلب نماذج أعمال مبتكرة تستفيد من قدرات الذكاء الاصطناعي الفريدة في حين ضمان أن المستخدمين والمؤسسات يمكنهم استخلاص قيمة ملموسة من تفاعلاتهم.

بشكل عام، مستقبل الذكاء الاصطناعي في تكنولوجيا البحث وتفاعل المستخدم يعد متحولًا، مما يجعل استرجاع المعلومات أكثر直觉ية وفعالية، مع إعادة تشكيل الطريقة التي ننظر إليها في التفاعلات الرقمية ووظائف المؤسسات.

ما النصيحة العملية التي تقدمها للأعمال التي تسعى لاستخدام الذكاء الاصطناعي لتحفيز النجاح والابتكار؟

لا تخف من التكنولوجيا. ابدأ بتقديم أدوات الذكاء الاصطناعي لموظفيك لضمان أن تظل بياناتك وممتلكاتك الفكرية آمنة. العديد من الموظفين يستخدمون بالفعل أدوات الذكاء الاصطناعي، ولكن بدون الحوكمة المناسبة، هناك خطر من سوء الاستخدام. لذلك، من الضروري تطوير مهارات موظفيك حتى يفهموا المخاطر المحدقة وأدوات استخدامها بأمان وفعالية.

علاوة على ذلك، من الضروري الانتباه إلى مقاييس النجاح. أدوات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تكون مكلفة، ولكن التكاليف من المتوقع أن تقل مع مرور الوقت. ومع ذلك، من المهم الحفاظ على تركيز واضح على عائد الاستثمار (ROI) لإدارة التكاليف وفهم التأثير على أعمالك. من خلال القيام بذلك، يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي لتحفيز الابتكار والنجاح مع ضمان أن الفوائد تفوق النفقات.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا Tricon Infotech.