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
يبدو أن الذكاء الاصطناعي التوليدي موجود في كل مكان. جذب الإطلاق الهائل لروبوتات الدردشة المتقدمة وتقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى ، مثل ChatGPT وغيرها ، انتباه الجميع ، من المستهلكين إلى قادة الأعمال إلى وسائل الإعلام.
لكن أدوات الدردشة هذه ليست سوى غيض من فيض عندما يتعلق الأمر بالتأثير المحتمل للذكاء الاصطناعي العام. ستأتي القيمة الأكبر للذكاء الاصطناعي التوليدي عندما تبدأ الشركات في تطبيقه نيابة عن عملائها وموظفيها. هناك عدد كبير من حالات استخدام المؤسسات ، من تصميم المنتج إلى خدمة العملاء إلى إدارة سلسلة التوريد وغيرها الكثير. تفتح الطرز الجديدة والرقائق وخدمات المطورين في السحابة ، مثل تلك المقدمة من AWS ، الباب أمام اعتماد واسع النطاق في كل صناعة.
>> تابع تغطية الذكاء الاصطناعي التوليدية المستمرة من VentureBeat <<
يعد فهم مجال إمكانية – ومخاطر – الذكاء الاصطناعي التوليدي أمرًا بالغ الأهمية لمدراء تقنية المعلومات الذين يرغبون في البدء في استخدام هذه التكنولوجيا لاكتساب ميزة لأعمالهم. فيما يلي نصائحي الخمس للبدء.
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
1. احصل على بيت البيانات الخاص بك بالترتيب
الذكاء الاصطناعي التوليدي موجود هنا ، ومن المتوقع أن يكون له تأثير تحولي على عالمنا. إن المكاسب المحتملة للاستفادة منها في عملك كبيرة للغاية – والجوانب السلبية لكونك متخلفًا كثيرًا – لا يجب أن تبدأ الآن. لكن بداية هذه الرحلة هي التأكد من أن لديك أسس البيانات الصحيحة لـ AI / ML. لتدريب نماذج الجودة ، يجب أن تبدأ ببيانات موحدة عالية الجودة من عملك.
على سبيل المثال ، قامت شركة Autodesk ، وهي شركة برمجيات عالمية ، ببناء عملية تصميم توليدية على AWS لمساعدة مصممي المنتجات على إنشاء آلاف التكرارات واختيار التصميم الأمثل. تعتمد نماذج التعلم الآلي هذه على إستراتيجية بيانات قوية لخصائص الأداء التي يحددها المستخدم ، وبيانات عملية التصنيع ، ومعلومات حجم الإنتاج.
2. تخيل حالات استخدام حول بياناتك الخاصة
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتطوير نماذج تنبؤية للشركات أو لأتمتة إنشاء المحتوى. على سبيل المثال ، يمكن للشركات إنشاء تنبؤات مالية وتخطيط سيناريو لتقديم توصيات أكثر استنارة للنفقات الرأسمالية والاحتياطيات.
أو قد يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي كمساعد للأطباء لوضع توصيات للتشخيص والعلاج والرعاية اللاحقة. فيليبس يفعل ذلك بالضبط. ستستخدم شركة التكنولوجيا الصحية Amazon Bedrock لتطوير قدرات معالجة الصور وتبسيط سير العمل السريري من خلال التعرف على الصوت ، وكل ذلك باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي.
نرى أيضًا عملاء AWS يستخدمون الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحسين دورات حياة المنتج ، مثل شركات البيع بالتجزئة التي تتطلع إلى إدارة وضع المخزون بشكل أكثر دقة ، ومشكلات نفاد المخزون ، وعمليات التسليم والمزيد – أو استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء مخططات المتجر وتحسينها واختبارها. من خلال تحديد هذه السيناريوهات مبكرًا واستكشاف فن الممكن باستخدام البيانات التي لديك بالفعل ، يمكنك ضمان أن يكون استثمارك في الذكاء الاصطناعي العام مستهدفًا واستراتيجيًا.
3. انغمس في مزايا إنتاجية المطورين
يمكن أن يوفر الذكاء الاصطناعي التوليدي فوائد كبيرة لإنتاجية المطورين. يمكن أن يكون مساعدًا قويًا لمهام الترميز المتكررة مثل الاختبار وتصحيح الأخطاء ، مما يتيح للمطورين التركيز على المهام الأكثر تعقيدًا التي تتطلب مهارات حل المشكلات البشرية. يجب أن يعمل مدراء تقنية المعلومات مع فرق التطوير الخاصة بهم لتحديد المجالات التي يمكن أن يزيد فيها الذكاء الاصطناعي التوليدي الإنتاجية ويقلل من وقت التطوير.
4. خذ النواتج بحبة ملح
الذكاء الاصطناعي التوليدي جيد فقط مثل البيانات التي تم التدريب عليها ، وهناك دائمًا خطر التحيز أو عدم الدقة. في بعض الأحيان يكون الناتج عبارة عن هلوسة ، استجابة تبدو معقولة ولكنها في الواقع مختلقة. لذلك قم بتوجيه المطورين والمهندسين والمستخدمين التجاريين إلى اعتبار مخرجات الذكاء الاصطناعي العامة اتجاهية وليست توجيهية.
إدارة توقعات الأعمال حول الدقة والنظر في بعض التحديات الخاصة المحيطة بالذكاء الاصطناعي التوليدي المسؤول. لا تزال هذه النماذج والأنظمة في أيامها الأولى وليس هناك بديل عن حكمة الإنسان وحكمه ورعايته.
5. فكر مليًا في الأمان والقانون والامتثال
كما هو الحال مع جميع التقنيات ، يعد الأمان والخصوصية أمرًا بالغ الأهمية ، ويقدم الذكاء الاصطناعي العام اعتبارات جديدة ، بما في ذلك حول IP. يجب أن يعمل مدراء المعلومات بشكل وثيق مع فرق الأمن والامتثال والفرق القانونية لتحديد هذه المخاطر والتخفيف من حدتها ، مما يضمن نشر الذكاء الاصطناعي التوليدي بطريقة آمنة ومسؤولة. علاوة على ذلك ، حدد نطاق خططك حول الامتثال واللوائح وفكر مليًا في من يملك البيانات التي تستخدمها.
يتمتع الذكاء الاصطناعي التوليدي بالقدرة على أن يكون تقنية تحويلية ، ومعالجة المشكلات المثيرة للاهتمام ، وزيادة الأداء البشري وزيادة الإنتاجية. تعمق الآن ، وجرب حالات الاستخدام ، واستفد من فوائدها ، وافهم المخاطر ، وستكون في وضع جيد للاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي لعملك.
شاون ناندي هو مدير التكنولوجيا والصناعات الإستراتيجية في AWS.
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
اكتشاف المزيد من نص كم
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.
