الذكاء الاصطناعي التوليدي: تحول الشركات من العلامات التجارية الكبيرة إلى حلول ابداعية

الذكاء الاصطناعي التوليدي والrobots ليسوا شيئًا لم يسبق رؤيته في العالم قبل عام 2022. إنه ليس حتى حول سيري أو أليكسا، ولكن حول إلίζا القديمة، واحدة من أولى الأمثلة على معالجة اللغة الطبيعية، والتي ستكون الآن امرأة تبلغ من العمر 57 عامًا. ومع ذلك، بعد نصف قرن فقط، عندما أثبتت Chat GPT و其他 نماذج لغة كبيرة ملحوظة جدًا أنها تقنية قابلة للتطبيق تجاريًا عبر طيف واسع من الصناعات، فهمت الشركات أنها تحتاج إلى حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي، càng sớm càng tốt.

然而، فقط عدد قليل منهم يدركون ما يحتاجون إليه من الذكاء الاصطناعي التوليدي، وأقل من ذلك يفهمون تعقيد المهمة والموارد المطلوبة. هذا هو المكان الذي نأتي إليه – المسرعون وشركات الاستشارة.

مصنوعة حسب الطلب أو جاهزة؟

بدلة جيدة، مصنوعة وفقًا للقياسات الفردية من القماش المفضل، واللون والموعد في الاعتبار، هي استثمار جيد. الناس الذين يرتدون هذه البدلات لا يقلقون بشأن مظهرهم. إنهم يعرفون أنهم يبدون بشكل مثالي ويشعرون بالتالي. حل تقني ذكاء اصطناعي مخصص، مصنوع لتحقيق أهداف تجارية معينة، مع تعزيز الأمان وتكامل مثالي في الأنظمة الشركية، هو بدلة جيمس بوند الحقيقية.

هذا هو مقارنة جيدة، التي تعطي فكرة عامة. ولكن دعونا نغوص قليلاً في الأسباب التي تفضل بها معظم الشركات الكبيرة عدم تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي الجاهزة، حتى من قادة السوق:

أولاً، لا يمكن دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل فعال بدون عمل فردي عالي للشركة، الذي يتطلب فريقًا منفصلًا، على دراية بخطط التطوير الاستراتيجي للشركة، والأهداف، ومتاحة الموارد. حل الذكاء الاصطناعي التوليدي الذي يبدو قابلاً للتطبيق لشركة واحدة، سيبدو بلا فائدة لشركة أخرى.

ثانياً، سوف يغمر مشروع ابداعي صغير في تفاصيل الشركة ويعرض حلًا مخصصًا من فريق من خبراء الذكاء الاصطناعي، الذين يمكنهم العمل مع نماذج مفتوحة المصدر، وتدريبهم بشكل آمن على بيانات الشركات، ووضعهم على خوادم العميل. هذا يسمح بإنشاء حل على الموقع ومتوافق مع متطلبات نشر البيانات الآمنة وتخزينها، وهو ما يعتبر أولوية للشركات الكبيرة.

ماذا تحتاج الشركات إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي من أجل؟

كما أن الذكاء الاصطناعي التوليدي هو جديد نسبيًا في السوق الشركي، فإن الطريقة الرئيسية لاكتساب الخبرة والتقدم هي من خلال التجربة والخطأ، مما يعني إطلاق تجارب. حتى نصل إلى معايير كافية عبر القطاعات المختلفة، هذه هي الطريقة الأكثر إنتاجية لfinding حل يلبي احتياجات الشركة الفريدة.

مع ذلك، هناك اتجاهات معينة في طلبات الشركات لحلول الذكاء الاصطناعي التوليدي:

1. الrobots الذكية والصوتية القائمة على LLMs لتوفير مساعدة عالية الجودة لاستفسارات خدمة العملاء والدعم من مختلف مستويات التعقيد.

2. مساعد موظف ذكاء اصطناعي (مثل مساعد مدير المبيعات، الذي ي分析 المحادثة في الوقت الفعلي مع العميل المحتمل وينشئ في نفس الوقت أفكارًا وعروضًا للخبير)

3. مساعدون للمطورين

4. حلول الموارد البشرية لتحسين التوظيف والتدريب التأهيلي

5. أدوات التسويق: إنشاء الصور والأفاتار، وكتابة المقالات والمراجعات.

‘لا يحتاج إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي’ – هذا هو الاستنتاج الذي لا يتوقع بعض العملاء أن يصلوا إليه، لكنهم ي согласي معه بعد تحليل حالة الشركة وأهدافها التجارية. الذكاء الاصطناعي من أجل الذكاء الاصطناعي هو تبديد للموارد، التي تدعو التكنولوجيا إلى القضاء عليها.

فرص سوق الذكاء الاصطناعي التوليدي

وفقًا لتقييم PitchBook، سوف يصل سوق الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى 42.6 مليار دولار بحلول نهاية عام 2023، ومن المتوقع أن ينمو بنسبة 32٪ لتحقيق 98.1 مليار دولار بحلول عام 2026. هذه التوقعات لا تأخذ في الاعتبار إمكانية الذكاء الاصطناعي التوليدي لتوسيع السوق القابل للتطبيق من برامج الذكاء الاصطناعي.

هذا يُقارن بنسبة نمو 22.6٪ للصناعة الكلية للذكاء الاصطناعي، مما يعني أن الذكاء الاصطناعي التوليدي سوف يستمر في الأداء بشكل أفضل نسبيًا مقارنة بالصناعة الأكبر.

إذا كانت التقديرات لا تكفي لإقناعك، هنا حقيقة توضيحية من خبرتنا كمسارع. بعد عام 2022 العاصف، الذي يرتبط بالركود الاقتصادي والانخفاض السريع في الاستثمارات المخاطر، تحول برامج تسريع Intema من جمع التمويل إلى إطلاق تجارب مع الشركات.

في عام 2023، أقامت Intema برنامجين لتسريع مع تكنولوجيا مهيمنة مختلفة تمامًا: Metaverse والذكاء الاصطناعي التوليدي. خلال البرنامج، نربط الشركات الناشئة مع العملاء الشركات لمناقشة الحلول التكنولوجية المحتملة، وترتيب العروض، وإذا كان النجاح، إبرام اتفاقيات على التجارب المحتملة. أدى برنامج تسريع Metaverse إلى 4 تجارب مع العملاء الشركات، وهو ما يعتبر جيدًا إذا اخذنا في الاعتبار خصوصية التكنولوجيا وتعقيداتها.

برنامج الذكاء الاصطناعي التوليدي، حتى بعد عدة أسابيع من انتهاءه، كان لديه 7 تجارب في مناقشة مع مجموعة من الشركات. هل هذا مجرد تأثير الهياج الذي كان يحيط بالبلوكشين والميتافيرس قبل؟ أو هو لأن الذكاء الاصطناعي التوليدي هو حقًا مغير اللعبة؟

كل شيء يعود إلى السؤال: هل يستحق الذكاء الاصطناعي التوليدي الهياج؟

أولاً، ليس من غير المألوف أن يصبح تقنية جديدة واعدة أو فكرة ما مشهورة بشكل زائد في المدى القصير، ربما على حساب فرصها على المدى الطويل. إذا استمرنا في سحب الموازاة بين الذكاء الاصطناعي التوليدي والبلوكشين، في مرحلته الأولية، وصف البلوكشين بأنه ثورة تكنولوجية ستغير العالم، تمامًا مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي اليوم. ومع ذلك، بعد سنوات، في عام 2018، أعلن Gartner أن البلوكشين دخل في مرحلة خيبة الأمل، والتي تتوافق مع انخفاض بنسبة أكثر من 30٪ في اهتمام المستهلكين من المستويات القصوى وانخفاض بنسبة 45٪ في الاستثمار من قبل المستثمرين من 2018 إلى 2019.

على عكس البلوكشين، في مرحلته الأولية، الذكاء الاصطناعي التوليدي لديه بالفعل العديد من التطبيقات عبر طيف واسع من الصناعات التي هي قابلة للتطبيق تجاريًا. ومن المتوقع أن ينمو عدد هذه التطبيقات مع تبني المزيد من الصناعات لحلول الذكاء الاصطناعي التوليدي. في نشرته الأخيرة، وضع Gartner تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدي في قمة ما يسمى “منحنى الهياج”، مما يشير إلى أن هناك تصحيحًا في التوقعات وربما بعض خيبة الأمل في المستقبل القريب.

الختام

هل هذا يعني أن بعد الطلب الكبير على حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي، التكنولوجيا محكومة على الخروج من الرادار؟ هذا السيناريو غير محتمل، لأن الذكاء الاصطناعي التوليدي قد أثبت بالفعل صلاحيته وأصالته في مجالات مختلفة من النشاط البشري، من العلوم إلى الفن إلى سلسلة التوريد.

然而، تباطؤ في تطوير التكنولوجيا هو أمر لا مفر منه، مع السبب الرئيسي هنا هو الحاجة الملحة إلىควบคيل واستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. حتى الآن، تم استخدام هذا الأداة بشكل نسبيًا حرا، بدون أي قيود قانونية. التنظيم القانوني سوف يحدد مسارًا جديدًا في مسار تطور التكنولوجيا، ومن الصعب التنبؤ إلى أين سوف يذهب، لأن الذكاء الاصطناعي التوليدي بمهاراته الحالية هو كليًا غير مسبوق في التاريخ البشري.

العامل الآخر، المتوقع أن يقيد الذكاء الاصطناعي التوليدي في المستقبل، هو حجم نمو نماذج اللغة الكبيرة. في وقت ما، لن تتمكن قدرات شرائح الذكاء الاصطناعي من مواكبة تطور التكنولوجيا، والطموح إلى بناء الذكاء الاصطناعي العام والكميات المتزايدة من البيانات تتطلب هندسة معقدة جدًا وقوة حسابية أكثر.

然而، هذه القيود تفتح مجالًا واسعًا للبحث والتجارب والمناهج غير التقليدية لضغط نماذج اللغة الكبيرة، وتزايد القوة الحاسوبية، وتخزين البيانات، إلخ.