اخبار

كيف يمكن أن يساعد ChatGPT عملك في كسب المزيد من المال


انضم إلى كبار المديرين التنفيذيين في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، لمعرفة كيف يدمج القادة استثمارات الذكاء الاصطناعي ويحسنونها لتحقيق النجاح. يتعلم أكثر


في الآونة الأخيرة ، يكاد يكون من المستحيل قضاء يوم دون مواجهة عناوين رئيسية حول الذكاء الاصطناعي التوليدي أو ChatGPT. فجأة ، أصبح الذكاء الاصطناعي ساخنًا مرة أخرى ، ويريد الجميع القفز على عربة: يريد رواد الأعمال إنشاء شركة ذكاء اصطناعي ، ويريد مديرو الشركات اعتماد الذكاء الاصطناعي لأعمالهم ، ويريد المستثمرون الاستثمار في الذكاء الاصطناعي.

بصفتي مدافعًا عن قوة النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) ، أعتقد أن الذكاء الاصطناعي العام يحمل إمكانات هائلة. لقد أثبتت هذه النماذج بالفعل قيمتها العملية في تعزيز الإنتاجية الشخصية. على سبيل المثال ، لقد قمت بدمج رمز تم إنشاؤه بواسطة LLM في عملي وحتى استخدمت GPT-4 لتدقيق هذه المقالة.

هل الذكاء الاصطناعي التوليدي هو رصاصة سحرية للأعمال؟

السؤال الملح الآن هو: كيف يمكن للشركات ، الصغيرة أو الكبيرة ، التي لا تشارك في إنشاء LLM ، الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي العام لتحسين أرباحها النهائية؟

لسوء الحظ ، هناك فجوة بين استخدام LLM لتحقيق مكاسب إنتاجية شخصية مقابل ربح تجاري. مثل تطوير أي حل برمجي للأعمال ، هناك أكثر بكثير مما تراه العين. بمجرد استخدام مثال إنشاء حل chatbot باستخدام GPT-4 ، قد يستغرق الأمر شهورًا بسهولة ويكلف ملايين الدولارات لإنشاء روبوت محادثة واحد فقط!

حدث

تحويل 2023

انضم إلينا في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، حيث سيشارك كبار المسؤولين التنفيذيين في كيفية دمج استثمارات الذكاء الاصطناعي وتحسينها لتحقيق النجاح وتجنب المزالق الشائعة.

سجل الان

ستحدد هذه المقالة التحديات والفرص للاستفادة من الذكاء الاصطناعي العام لتحقيق مكاسب الأعمال ، وكشف النقاب عن أرض الذكاء الاصطناعي لرواد الأعمال والمديرين التنفيذيين في الشركات والمستثمرين الذين يتطلعون إلى إطلاق العنان لقيمة التكنولوجيا للأعمال.

توقعات الأعمال للذكاء الاصطناعي

التكنولوجيا جزء لا يتجزأ من الأعمال التجارية اليوم. عندما تتبنى مؤسسة تقنية جديدة ، فإنها تتوقع منها تحسين الكفاءة التشغيلية وتحقيق نتائج أعمال أفضل. تتوقع الشركات أن يقوم الذكاء الاصطناعي بنفس الشيء ، بغض النظر عن النوع.

من ناحية أخرى ، فإن نجاح الأعمال التجارية لا يعتمد فقط على التكنولوجيا. ستستمر الأعمال التجارية التي تتم إدارتها بشكل جيد في الازدهار ، وستظل الأعمال التي تتم إدارتها بشكل سيئ تعاني ، بغض النظر عن ظهور الذكاء الاصطناعي العام أو أدوات مثل ChatGPT.

تمامًا مثل تنفيذ أي حل برمجي للأعمال ، يتطلب تبني الأعمال الناجحة للذكاء الاصطناعي عنصرين أساسيين: يجب أن تعمل التكنولوجيا لتقديم قيمة عمل ملموسة كما هو متوقع ويجب أن تعرف منظمة التبني كيفية إدارة الذكاء الاصطناعي ، تمامًا مثل إدارة أي عمليات تجارية أخرى لتحقيق النجاح .

دورة الضجيج التوليدية للذكاء الاصطناعي وخيبة الأمل

مثل كل تقنية جديدة ، لا بد أن يمر الذكاء الاصطناعي العام عبر دورة Gartner Hype. مع التطبيقات الشائعة مثل ChatGPT التي تثير الوعي بالذكاء الاصطناعي العام للجماهير ، فقد وصلنا تقريبًا إلى ذروة التوقعات المتضخمة. وسرعان ما سيبدأ “حوض خيبة الأمل” مع تضاؤل ​​المصالح ، وفشل التجارب ، والقضاء على الاستثمارات.

على الرغم من أن “حوض خيبة الأمل” يمكن أن يكون ناتجًا عن عدة أسباب ، مثل عدم النضج التكنولوجي والتطبيقات غير الملائمة ، فيما يلي نوعان من خيبة الأمل الشائعة في مجال الذكاء الاصطناعي والتي يمكن أن تحطم قلوب العديد من رواد الأعمال والمديرين التنفيذيين للشركات والمستثمرين. دون الاعتراف بخيبة الأمل هذه ، يمكن للمرء إما أن يقلل من أهمية التحديات العملية لاعتماد التكنولوجيا للأعمال التجارية أو يضيع فرص القيام باستثمارات ذكية في الوقت المناسب وحكيمة.

خيبة أمل واحدة شائعة: الذكاء الاصطناعي التوليدي يوازن الملعب

نظرًا لأن الملايين يتفاعلون مع أدوات الذكاء الاصطناعي العامة لأداء مجموعة واسعة من المهام – من الوصول إلى المعلومات إلى كتابة التعليمات البرمجية – يبدو أن الذكاء الاصطناعي العام يوازن مجال اللعب لكل عمل: يمكن لأي شخص استخدامه ، وتصبح اللغة الإنجليزية هي لغة البرمجة الجديدة.

في حين أن هذا قد يكون صحيحًا بالنسبة لبعض حالات استخدام إنشاء المحتوى (كتابة نصوص التسويق) ، فإن الذكاء الاصطناعي العام ، بعد كل شيء ، يركز على فهم اللغة الطبيعية (NLU) وتوليد اللغة الطبيعية (NLG). نظرًا لطبيعة التكنولوجيا ، فإنها تواجه صعوبة في المهام التي تتطلب معرفة عميقة بالمجال. على سبيل المثال ، أنشأ ChatGPT مقالة طبية بها “أخطاء كبيرة” وفشلت في امتحان CFA.

في حين أن خبراء المجال لديهم معرفة عميقة ، فقد لا يكونون على دراية بالذكاء الاصطناعي أو تكنولوجيا المعلومات أو يفهمون الأعمال الداخلية للذكاء الاصطناعي العام. على سبيل المثال ، قد لا يعرفون كيفية حث ChatGPT بشكل فعال للحصول على النتائج المرجوة ، ناهيك عن استخدام AI API لبرمجة حل.

يؤدي التقدم السريع والمنافسة الشديدة في مجالات الذكاء الاصطناعي أيضًا إلى جعل LLM التأسيسي سلعة بشكل متزايد. يجب أن تكمن الميزة التنافسية لأي حل أعمال مزود بـ LLM في مكان آخر ، إما في حيازة بيانات ملكية معينة عالية القيمة أو إتقان بعض الخبرات الخاصة بالمجال.

من المرجح أن يكون شاغلو الوظائف قد اكتسبوا بالفعل مثل هذه المعرفة والخبرة الخاصة بالمجال. في حين أن لديهم مثل هذه الميزة ، قد يكون لديهم أيضًا عمليات إرثية تعيق التبني السريع للذكاء الاصطناعي العام. تتمتع الشركات الناشئة بفوائد البدء من صفحة نظيفة إلى الاستفادة الكاملة من قوة التكنولوجيا ، ولكن يجب أن تبدأ الأعمال التجارية بسرعة لاكتساب ذخيرة مهمة من المعرفة بالمجال. كلاهما يواجه نفس التحدي الأساسي.

يتمثل التحدي الرئيسي في تمكين خبراء مجال الأعمال من تدريب الذكاء الاصطناعي والإشراف عليه دون مطالبتهم بأن يصبحوا خبراء مع الاستفادة من بيانات مجالهم أو خبراتهم. انظر إلى اعتباراتي الرئيسية أدناه لمواجهة مثل هذا التحدي.

الاعتبارات الرئيسية للاعتماد الناجح للذكاء الاصطناعي التوليدي

في حين أن الذكاء الاصطناعي العام يمتلك تقنيات متقدمة في فهم اللغة وتوليدها بشكل كبير ، إلا أنه لا يمكنه فعل كل شيء. من المهم الاستفادة من التكنولوجيا مع تجنب عيوبها. ألقي الضوء على العديد من الاعتبارات التقنية الرئيسية لرواد الأعمال والمديرين التنفيذيين للشركات والمستثمرين الذين يفكرون في الاستثمار في الذكاء الاصطناعي العام.

خبرة الذكاء الاصطناعي: إن الذكاء الاصطناعي العام بعيد كل البعد عن الكمال. إذا قررت إنشاء حلول داخلية ، فتأكد من وجود خبراء داخليين يفهمون حقًا الأعمال الداخلية للذكاء الاصطناعي ويمكنهم تحسينها عند الحاجة. إذا قررت الدخول في شراكة مع شركات خارجية لإنشاء حلول ، فتأكد من أن الشركات لديها خبرة عميقة يمكن أن تساعدك في الحصول على أفضل النتائج من الذكاء الاصطناعي العام.

خبرة هندسة البرمجيات: إن بناء حلول الذكاء الاصطناعي العامة يشبه تمامًا بناء أي حل برمجي آخر. يتطلب جهودا هندسية مكرسة. إذا قررت إنشاء حلول داخلية ، فستحتاج إلى مواهب هندسية برمجية متطورة لبناء هذه الحلول وصيانتها وتحديثها. إذا قررت العمل مع شركات خارجية ، فتأكد من أنها ستقوم بالأعباء الثقيلة نيابةً عنك (توفر لك نظامًا أساسيًا بدون رمز لتتمكن من بناء الحل الخاص بك وصيانته وتحديثه بسهولة).

الخبرة نطاق: غالبًا ما يتطلب بناء حلول الذكاء الاصطناعي العامة استيعاب معرفة المجال وتخصيص التكنولوجيا باستخدام معرفة المجال هذه. تأكد من أن لديك خبرة في المجال يمكنها توفير ومعرفة كيفية استخدام هذه المعرفة في حل ، بغض النظر عما إذا كنت تبني داخليًا أو تتعاون مع شريك خارجي. من الأهمية بمكان بالنسبة لك (أو لمزود الحلول) تمكين خبراء المجال الذين ليسوا في الغالب خبراء في تكنولوجيا المعلومات من استيعاب حلول الذكاء الاصطناعي العامة وتخصيصها وصيانتها بسهولة دون الحاجة إلى الترميز أو دعم تكنولوجيا المعلومات الإضافي.

الوجبات الجاهزة

مع استمرار الذكاء الاصطناعي العام في إعادة تشكيل مشهد الأعمال ، فإن الحصول على رؤية غير متحيزة لهذه التكنولوجيا أمر مفيد. من المهم تذكر ما يلي:

  • يحل الذكاء الاصطناعي العام في الغالب المشكلات المتعلقة باللغة ولكن ليس كل شيء.
  • إن تنفيذ حل ناجح للأعمال هو أكثر مما تراه العين.
  • لا يفيد الذكاء الاصطناعي العام الجميع على قدم المساواة. تجنيد الأشخاص الذين لديهم خبرة في الذكاء الاصطناعي ومهارات تكنولوجيا المعلومات أو الشراكة معهم لتسخير قوة التكنولوجيا بشكل أسرع وأكثر أمانًا.

نظرًا لأن رواد الأعمال والمديرين التنفيذيين في الشركات والمستثمرين يتنقلون عبر عالم سريع التطور للذكاء الاصطناعي ، فمن الضروري فهم التحديات والفرص المرتبطة بها ، ومن يملك اليد العليا للاستفادة من التكنولوجيا ، وكيفية اتخاذ القرار بسرعة والاستثمار بحكمة في الذكاء الاصطناعي من أجل تعظيم عائد الاستثمار.

Huahai Yang هو أحد مؤسسي شركة Juji ورئيس قسم التكنولوجيا فيها ومخترع IBM Watson Personality Insights.

صانعي القرار

مرحبًا بك في مجتمع VentureBeat!

DataDecisionMakers هو المكان الذي يمكن للخبراء ، بما في ذلك الأشخاص الفنيون الذين يقومون بعمل البيانات ، مشاركة الأفكار والابتكارات المتعلقة بالبيانات.

إذا كنت تريد أن تقرأ عن الأفكار المتطورة والمعلومات المحدثة ، وأفضل الممارسات ، ومستقبل البيانات وتكنولوجيا البيانات ، انضم إلينا في DataDecisionMakers.

يمكنك حتى التفكير في المساهمة بمقال خاص بك!

قراءة المزيد من DataDecisionMakers

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى