AI بالعربي – متابعات
تواجه وكلاء الذكاء الاصطناعي تحديًا متزايدًا داخل القطاعات عالية الخطورة، رغم تسارع الشركات الصناعية في تبني هذه التقنيات. ويعود ذلك إلى نقص بيانات التدريب، وافتقار النماذج للمعرفة الصناعية العميقة، وهي عوامل تجعل الاعتماد الكامل على الذكاء الاصطناعي أكثر حساسية في مجالات مثل الرعاية الصحية والطيران.
تحول صناعي
تتجه قطاعات صناعية واسعة في الصين إلى دمج الذكاء الاصطناعي داخل عملياتها، بهدف تحسين الكفاءة وتسريع سير العمل. ويأتي هذا التوسع مدفوعًا بدعم حكومي، ورغبة متزايدة في نقل الذكاء الاصطناعي من مرحلة روبوتات الدردشة إلى مرحلة الوكلاء القادرين على تنفيذ المهام بشكل مستقل.
وخلال قمة لمديري تقنية المعلومات في مدينة شنجن الصينية، قال خبراء إن الذكاء الاصطناعي الوكيلي أصبح جزءًا مهمًا من التحول الصناعي. وتستطيع هذه الأنظمة فهم منطق الأعمال، وتنفيذ بعض العمليات تلقائيًا داخل المؤسسات.
معرفة صناعية
يرى خبراء أن القيمة الحقيقية لوكلاء الذكاء الاصطناعي لن تأتي من البرمجيات وحدها، بل من الخبرة الصناعية التي تمتلكها هذه الأنظمة. فكلما زادت قدرة الوكيل على فهم طبيعة القطاع، أصبح أكثر قدرة على تقديم قرارات دقيقة.
وبحسب تصريحات لمسؤولين في “IDC”، فإن جوهر سلسلة قيمة الذكاء الاصطناعي الصناعي يتحول من بناء البرمجيات إلى امتلاك المعرفة الصناعية. ويعني ذلك أن الشركات لن تحتاج فقط إلى نماذج قوية، بل إلى نماذج تفهم طبيعة العمل والمخاطر والبيانات داخل كل قطاع.
كفاءة أسرع
يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تقليص الوقت اللازم لتنفيذ بعض المهام الصناعية. فعلى سبيل المثال، قد تنخفض مدة معالجة طلبات سلاسل التوريد من ساعتين يدويًا إلى بضع دقائق فقط.
ويتحقق ذلك من خلال تحليل البيانات آليًا، والتخطيط، واكتشاف المخاطر، ودعم اتخاذ القرار. لكن هذه الكفاءة تظل مرتبطة بجودة البيانات، ومدى قدرة الأنظمة على فهم السياق الصناعي بدقة.
قطاعات حساسة
رغم فرص النمو، يحذر خبراء من التوسع السريع في القطاعات التي لا تتحمل الخطأ. وتشمل هذه القطاعات الرعاية الصحية، وقطاع الطيران، وبعض الأسواق الصناعية المتخصصة.
وتكمن المشكلة في أن النماذج اللغوية الكبيرة قد تعاني داخل المجالات المهنية الدقيقة. ويرجع ذلك إلى نقص البيانات المتخصصة، وضعف المعرفة الصناعية خلال مرحلة التدريب.
وفي المهام العامة أو الإبداعية، يمكن تقبل بعض أخطاء الذكاء الاصطناعي بدرجة أكبر. أما في القطاعات عالية الخطورة، فقد يؤدي الخطأ إلى نتائج مكلفة أو خطيرة.
أزمة ثقة
تضع هذه التحديات وكلاء الذكاء الاصطناعي أمام أزمة ثقة واضحة. فالمؤسسات تحتاج إلى أدوات أسرع وأكثر كفاءة، لكنها لا تستطيع الاعتماد الكامل على أنظمة قد تنتج قرارات غير دقيقة.
لذلك يؤكد الخبراء ضرورة الحذر عند نشر نماذج الذكاء الاصطناعي في المجالات الحساسة. كما يشددون على أهمية المراجعة البشرية، وبناء قواعد بيانات متخصصة، وتطوير أنظمة قادرة على فهم طبيعة كل صناعة.
نمو متوقع
تتوقع “IDC” أن يصل إنفاق الشركات الصناعية الصينية على الذكاء الاصطناعي إلى 90 مليار يوان، بما يعادل 13.2 مليار دولار، بحلول عام 2028. كما تشير التقديرات إلى نمو سنوي مركب يبلغ 38%.
ومن المتوقع أن يتجاوز عدد وكلاء الذكاء الاصطناعي 2.2 مليار وكيل عالميًا بحلول عام 2030. وسيكون القطاع الصناعي أحد أبرز محركات هذا النمو، بشرط تجاوز تحديات الثقة والبيانات والخبرة المتخصصة.
