مارك فونتوبيل، الرئيس التنفيذي ومؤسس ستارمايند – سلسلة المقابلات

مارك فونتوبيل هو الرئيس التنفيذي ومؤسس ستارمايند، منصة تمكن أعضاء الفريق من الاتصال بمعرفة الخبراء من أي مكان في المنظمة التي يعملون فيها، في أي وقت يحتاجون إليه.

لقد ذكرت في وقت سابق أن لا أحد يفهم حقًا ما هو الذكاء الاصطناعي، لأنه لا أحد يفهم حقًا ما هو الذكاء. هل تغيرت وجهات نظرك، وإذا لم تكن كذلك، يمكنك أن تُشرح هذه العبارة؟

لا توجد تعريف رسمي للذكاء، واعتمادًا على السياق، ستحصل على إجابات مختلفة. هل الرياضيانيّ ذكي؟ نعم. هل القط ذكي؟ ربما. هل الشجرة ذكية؟ هذا موضع نقاش. ومع ذلك، تنجو الشجرة لمدة مئات السنين. إنها تأخذ المغذيات من التربة وتحول الضوء إلى طاقة وتتحرك نحو الضوء إذا لم تكن تحصل على ما يكفي. لذلك، يبدو منطقيًا أن تكون الشجرة ذكية إلى حد ما، أليس كذلك؟

بسبب أن الجميع يرون الذكاء بشكل مختلف، يجد الناس صعوبة في فهم الذكاء الاصطناعي وقيود التعلم الآلي. يعتقد الناس أن الكمبيوتر يمكن أن يصبح ذكيًا مثل الإنسان، أو ربما مثل الشجرة. هذا ليس هو الحال.

يتبع الكمبيوتر الأوامر، والتي يمكن أن تؤدي إلى خوارزميات أكثر تعقيدًا مما نستطيع تخيله. في النهاية، لا يتخذ الكمبيوتر أبدًا قرارًا بناءً على اعتقاده أنه الشيء الصحيح. قراراته مستمدة من الإدخالات والخوارزميات.

لذلك، أعتقد أن لا أحد يفهم حقًا الذكاء الاصطناعي لأن لا أحد يفهم أو يحدد تمامًا ما هو الذكاء.

يمكنك أن تشارك قصة ولادة ستارمايند؟

قبل أحد عشر عامًا، قمنا بتطوير منصة تمكن العلماء من مشاركة المعرفة مع بعضهم البعض. بدلاً من قضاء ساعات في البحث عن مشكلة، يمكن للخبير في موضوع البحث الوصول إلى حل ستارمايند لطرح سؤال. على الرغم من أن المنصة كانت موضع استقبال جيد، كان هناك عدم توازن في جمهورنا المستهدف بين المستخدمين المهتمين بمشاركة المعرفة والخبرة والمستخدمين الذين على استعداد لدفع رسوم صغيرة للاستفادة من إجاباتهم.

في عام 2013، اقترب منا مدير المعلوماتية في أحد البنوك السويسرية الكبيرة وقال لنا إنه يطرح العديد من الأسئلة يوميًا، لكنه لا يستطيع الحصول على إجابات. سأل عما إذا كان يمكن تطبيق تقنيتنا على المنظمات، بحيث يتمكن الأشخاص من الحصول على المعلومات الصحيحة من الشخص الصحيح مع القضاء على جهود البحث المستهلكة للوقت. لقد ألهمونا التفكير في كيفية تعامل المنظمات الكبيرة مع معرفتهم.

تبلغ نسبة 80٪ من المعرفة وجودها في رؤوس الناس. لقد أدركنا أن كل منظمة كبيرة تواجه نفس المشكلة. يوجد 20٪ من معرفة المنظمة في وثائق مختلفة. ومعظم ما هو مدون قديم، صعب العثور عليه، ومن الصعب وضعه في سياق جديد بعد العثور عليه. يترك الناس مع خيارين: قضاء معظم كل يوم في البحث وتجميع المعلومات بأنفسهم للقيام بعملهم أو سؤال زميل وآمال أن يكون لديه الإجابة الصحيحة.

لقد أدركنا أنه لا توجد تقنية واحدة تعمل كمرجع رئيسي للمعلومات داخل المنظمة. قمنا بإنشاء حل يسمح لكل موظف بالوصول إلى معرفة الخبراء بسرعة، والتواصل معهم بشكل أسرع وأكثر شمولاً.

كيف يربط ستارمايند آلاف الأدمغة لإنشاء دماغ شركات؟

بدلاً من ربط “الأدمغة”، نفضل القول إننا نكسر حاجز المعرفة ونربط “الأشخاص” من أجل تعاون أكبر في المعرفة في جميع أنحاء المنظمة. تساعد منصتنا الموظفين على الاتصال بمعرفة الخبراء من أي مكان في المنظمة وفي الوقت الذي يحتاجون إليه. بدلاً من الاعتماد على الأشخاص في نفس القسم أو الشبكة، يمكن للموظفينطرح سؤال بشكل مجهول من خلال منصة التعاون في المعرفة. يمكن لذكاءنا الاصطناعي تحديد الأشخاص الذين هم أكثر قدرة على الإجابة على السؤال بغض النظر عن التسلسل الهرمي أو المدة. في غضون ساعة من الاستفسار، سيتلقى الموظف إجابة. يتم التحقق من الإجابات وتقييمها. يتعلم الذكاء الاصطناعي من هذه التفاعلات من خلال ربط المصطلحات والموضوعات لتحديد كيفية تعيين المعلومات المماثلة في المستقبل لتحديد من يملك المعرفة وكيف يتم “إعادة تدوير” البيانات لجعلها منطقية. باختصار، منصتنا تكسر حاجز المعرفة وصول المعلومات داخل المنظمة. لا تحل تقنيتنا محل الذكاء البشري. إنها تعززه، مما يجعله أكثر سهولة وملاءمة من أي وقت مضى.

كيف يحدد ستارمايند أكثر الأشخاص ذكاءً في المنظمة الذين يمكنهم الإجابة على الأسئلة بشكل أفضل؟

بمرور الوقت، يشارك الناس معرفتهم وخبرتهم من خلال الإجابة على أسئلة زملائهم. مع تقييم الموظفين للإجابات، يصبح ذكاءنا الاصطناعي أكثر كفاءة في التحقق من من يعرف ماذا في الوقت الفعلي. يتعلم من هذه التفاعلات من خلال ربط المصطلحات والموضوعات لتحديد كيفية تعيين المعلومات المماثلة في المستقبل. لا تحدد المنصة فقط الأشخاص الذين يملكون المعرفة، ولكنها também “تدوير” البيانات بطريقة تجعلها منطقية.

لماذا هذا الحل أفضل من استخدام التعلم العميق أو أنواع أخرى من الذكاء الاصطناعي لتحديد إجابة؟

الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية يسهمان بالفعل في هذه العملية، ولكن هناك عنصر أكثر دقة وأهمية في اللعبة وهو الخبرة البشرية والسياق. توجد 80٪ من المعرفة داخل رؤوس الناس، مع 20٪ فقط مدونة. من المحتمل أن تكون المعلومات المدوّنة قديمة أو غير دقيقة أو مكررة. يمكن للخبرة البشرية تحديد أو سياق عدم الاتساق في البيانات من خلال مشاركة المعرفة والتعاون عبر المنظمة. وبالتالي، يبني ذلك مخزنًا غنيًا ومتطورًا دائمًا للموظفين للاستفادة منه والاعتبار والاستخدام وفقًا لذلك.

يمكنك أن تُقدم مثالًا لحالة استخدام ستارمايند في الشركات؟

تستخدم شركة製造 الأدوية العالمية الرائدة ستارمايند. كل شهر، يطرحون أدوية جديدة في السوق، مما يوفر علاجات إنقاذ الأرواح للناس في جميع أنحاء العالم. بالإضافة إلى ذلك، يجب عليهم الاستجابة للفيروسات والمرض الجديد مثل الإنفلونزا وكوفيد. في هذه الحالات، الوقت هو العامل الأكثر أهمية، وهم بحاجة إلى إنجاز البحث والتطوير بدقة لتقديم العلاجات إلى السوق في أقرب وقت ممكن. يتطلب تطوير هذه الأدوية معرفة وخبرة عبر خبراء متعددين. يمكن أن يكون العثور على الشخص الصحيح تحديًا عندما يكون لديك شركة قوية تضم 125,000 شخص في العديد من البلدان، وهذا هو السبب في اختيارهم لستارمايند. إنه يسمح لهم بالوصول إلى معرفة الخبراء بسرعة، والتواصل معهم بشكل أسرع، وتسريع سرعة الوصول إلى السوق.

ما هو النوع من التعليقات التي تلقيتها من تطبيق ستارمايند؟

لقد تلقينا استقبالًا جيدًا جدًا في ngànhنا و giữa عملائنا. لاحظ العملاء أن منصتنا ساعدتهم على الاستجابة لاستفسارات العملاء بسرعة وفعالية. إنه يسمح بتمكين الموظفين الجدد بشكل أسرع، ويبقيهم مشاركين. يضمن أن تكون التكنولوجيا أكثر سهولة للجميع في المنظمة، مما يؤدي إلى تعاون وابتكار أفضل. وأخيرًا، يزيد من الإنتاجية.

هل التطورات المستقبلية في الذكاء الاصطناعي تهديد لنموذج أعمال ستارمايند؟

لا أعتقد ذلك. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية يمكن أن يفهموا المفاهيم وسياق ما كتبه الناس، إلا أنهم لا يملكون الوصول إلى المعرفة الضمنية التي توجد في رؤوس الناس وتجاربهم. تشجع ستارمايند على مشاركة المعرفة الضمنية. عندما يتم كتابة وتسجيلها، يمكن للذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية سياق المعلومات التي يمكن للموظفين الوصول إليها والاستفادة منها عند الحاجة. ومع ذلك، يتطلب ذلك منصة مثل ستارمايند لتشجيع ومشاركة المعرفة الضمنية.

يمكن للذكاء الاصطناعي أن ي回答 تلقائيًا على الأسئلة التي لم يُجِبها أحد من قبل. ومع ذلك، سيكون رد الذكاء الاصطناعي دائمًا مبنيًا على المعلومات التي قدمها شخص ما.

هناك مشكلة كبيرة غير محلولة وهي تحديد ما إذا كانت البيانات معينة لا تزال صالحة أو قديمة أو صحيحة. مثل البشر، يجد الذكاء الاصطناعي صعوبة في النظر إلى المعلومات وتحديد ما إذا كانت لا تزال صالحة أو لا.

لذلك، أعتقد أن الخبرة البشرية وسياق البيانات ستكون دائمًا أفضل من الذكاء الاصطناعي.

هل هناك شيء آخر تود أن تشاركه حول ستارمايند؟

المعرفة ضرورية للمنظمات. عندما يتم استغلالها بشكل فعال، يمكن أن تؤثر إيجابًا على الطريقة التي تعمل بها.

تخيل أنك تحاول السفر من باريس، فرنسا إلى شتوتغارت، ألمانيا. لا تعرف الطريق، ولا توجد نظام تحديد المواقع. لديك فكرة عامة عن الاتجاه الذي يجب أن تتبعه، ولكن لا توجد مسار واضح أمامك. لذلك، تبدأ بالسفر شمالًا إلى هولندا. بمجرد وصولك إلى هناك، تسأل شخصًا كيف تصل إلى ألمانيا. يخبرك بالسفر إلى برلين. بمجرد وصولك إلى برلين، تطلب الإرشاد إلى شتوتغارت. يُخبرك بالسفر جنوبًا عبر جمهورية التشيك، ثم أخيرًا إلى شتوتغارت.

العثور على المعلومات الصحيحة في المنظمة من الشخص الصحيح يمكن أن يكون غير مباشر مثل رحلتك. لا تزال الكثير من المنظمات تعتمد بشكل كبير على وجود فكرة عامة أو إرشادات غير دقيقة من زميل حسن النية، تاركة الموظفين في رحلة أوروبية غير ضرورية. عندما، لو كانوا يعرفون الشخص الصحيح لطرح السؤال، سيكون الطريق الأمثل رحلة سيارة مدتها سبع ساعات من باريس مباشرة إلى شتوتغارت.

البيئة العمل عن بُعد والهجينة تُعقد القضية وتخلق حواجز رقمية إضافية. غالبًا ما يكون العمال عن بُعد أقل وصولًا إلى الوثائق التي تساعدهم في القيام بعملهم. لذلك، تركز ستارمايند أكثر على الخبرة البشرية وتقدم أفضل الحلول أو الإرشادات للموظفين.

شكرًا على المقابلة الرائعة ومشاركتك آراءك حول طبيعة الذكاء، يُشجع القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد على زيارة ستارمايند.