كيف يمكن تحسين الذكاء الاصطناعي التوليدي للأشخاص والعمليات؟

May Habib

تتسارع ابتكارات الذكاء الاصطناعي التوليدي “GenAI” بشكل سريع وقوي. ويحدث التقدم بوتيرة سريعة لدرجة أن الحواجز أمام الدخول والتبني تتلاشى، والأعمال التي كانت تتطلب سابقًا فرقًا متخصصة أو موردين خارجيين أصبحت الآن في متناول اليد. يقوم موظفو الشركات بإكمال مجموعة متنوعة من المهام مثل: الكتابة البرمجة التحليل إجراء التنبؤات، بشكل أسرع وبمهارات داخلية أقل من أي وقت مضى.

لكن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي عبر الأعمال التجارية – الكأس المقدسة البعيدة المنال لهذا العصر التكنولوجي – هو قصة مختلفة. تتخيل الشركات بناء حلول لجعل تدفقات العمل عبر فرق ووظائف الأعمال أكثر إنتاجية، لكن الرحلة تثبت أنها أطول وأكثر تكلفة مما كان متوقعًا. السر الصغير للذكاء الاصطناعي التوليدي هو أن التنفيذيين يكافحون لدمج قطع التكنولوجيا والحصول على نتائج دقيقة بشكل مستمر في حلولهم. كما أنهم يقومون بتقديم تنازلات صعبة بين التكلفة والقابلية للتوسع.

الحلول من نوع Copilot الموجهة للأفراد تقوم بعمل رائع في المهام الشخصية المنفصلة، مثل: بدء رسائل البريد الإلكتروني التجارية، وإطلاق مدونة، وإجراء البحوث. ولكن طبيعتها تكون فردية، والنتائج المُنتجة لا ترتبط بالأعمال التجارية. هذه الحلول لا تتسع في بيئة تعتمد على البيانات المتسقة، والمعرفة، والرسائل، وغيرها من مؤشرات الأعمال المهمة. لذا، فإن قيمتها محدودة. من ناحية أخرى، هناك حلول ذكاء اصطناعي رائعة تبسط عمليات الشركات، مثل: تدقيق تقارير المصاريف أو أتمتة سلاسل التوريد. هذه الحلول تقلل بشكل كبير من العمل الممل والأخطاء، ولكن قيمتها تنتهي أيضًا لأنها مصممة لعملية واحدة وتفتقر إلى التطبيق الواسع.

لكن بعض الشركات قد توصلت إلى كيفية التحسين لكل من الأشخاص والعمليات. إليك بعض الأمثلة:

ما نوع الشركات التي تنجح في تحسين استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي “GenAI”؟

شركة عالمية لمستحضرات التجميل تقوم بأتمتة إنشاء المحتوى من قاعدة بيانات منتجاتها إلى “الرف الرقمي” عبر مئات المنتجات وعشرات قنوات التوزيع الإلكترونية. تخيل كم مرة تتغير أوصاف المنتجات “والمنتجات نفسها”، مدفوعة بإعادة التموضع الجديد، والمنافسة، والأحداث مثل العطلات أو تغيرات المواسم. الآن تخيل تقديم المحتوى لكل تغيير إلى عشرات الدول باللغة المحلية، مع مراعاة الاشتراطات القانونية والتنظيمية والثقافية. مع GenAI، تحصل المنظمة على مواد المنتجات الجديدة في الأسواق قبل عدة أسابيع وتزيد من التحويلات عبر الإنترنت، ولكنها أيضًا تمكن الأشخاص – من مالكي العلامات التجارية إلى المديرين الإقليميين – من خلال إنتاج محتوى جاهز تقريبًا للسوق من المرة الأولى، مما يلغي عملية التنقيح المتكررة التي تعيق الإنتاجية.

استطاع أحد رواد منصة CRM (إدارة علاقات العملاء) تطوير مجموعة متنوعة من تطبيقات GenAI لتلبية احتياجات الشركة من خلال أتمتة عشرات عمليات سير العمل المعقدة. تضمنت هذه العمليات إطلاق المنتجات عبر جميع علامات الشركة التجارية، والتي تحدث عدة مرات سنويًا، بالإضافة إلى استضافة أو حضور مئات الأحداث العالمية سنويًا. واحتاجت كل من هذه العمليات إلى “فاتورة مواد” شاملة تضم معلومات عن المنتجات، وتجربة المستخدم، والمبيعات، والتسويق، ودعم العملاء، والجناح التنفيذي، وهو ما كان يستغرق إنتاجه أسابيع أو حتى أشهر.

مع مبادرة الذكاء الاصطناعي التوليدي، تستفيد الشركة من مصادر المعرفة، وأدلة الأسلوب لكل من أعمالها، وتقوم بأتمتة إنشاء المواد من مقالات دعم المنتج إلى قصص العملاء إلى التعليقات التنفيذية. من خلال إنتاج محتوى مخصص للحظة، وتسهيل سير العمل المحيط به، لا تقلل الشركة من الوقت والاضطرابات التنظيمية فحسب، بل ترفع أيضًا مساهمات أصحاب المصلحة من التكتيكية إلى الاستراتيجية.

مبتكر في مجال حماية البيانات أطلق، مؤخرًا، منتجًا جديدًا واستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء تطبيق تمكين مبيعات داخلي يستفيد من معرفة الشركة ورسائلها ومصادر العلامة التجارية للإجابة عن أسئلة حول شخصيات العملاء، وحالات الاستخدام، وقصص النجاح، وتفاصيل المنتج والتنفيذ، والفوائد، والرسائل الرئيسية بحسب الجمهور. الآن، يمكن لمئات المحترفين في المبيعات حول العالم الحصول على إجابات دقيقة لأسئلتهم في الوقت الفعلي. هم مخولون لإجراء محادثات ذكية ومفيدة مع العملاء، والعملاء المحتملين، والشركاء حول المنصة، مع القضاء على العقبات التي يستغرقها عادةً الحصول على إجابات للأسئلة.

ما الذي يمكننا تعلمه من هذه الأمثلة؟

تشترك هذه المشاريع في ثلاثة أشياء مهمة ساعدت كل شركة على تقديم قيمة GenAI  بسرعة وبأقل تكلفة وجهد. أولاً، قاموا بمشاركة مجموعة من LLMs المدربين (نماذج اللغات الكبيرة)، وإمكانيات الاسترجاع، وحواجز الحماية الخاصة بالشركة عبر الأعمال، مع تخصيص تطبيق الميل الأخير للوظيفة أو سير العمل. وهذا يمنحهم سرعة طرح وتكرار ودقة الإخراج واتساق العلامة التجارية عبر مخرجات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم.

ثانيًا، اعتمد كل منهم على نهج تعاوني في نشر الحلول، مشركين الأطراف المعنية مبكرًا، ومكررين بسرعة مع النماذج الأولية، ومعززين لتبادل المعرفة وبناء المهارات عبر الفرق. نتيجة لذلك، أصبحت الفرق مكتفية ذاتيًا وقادرة على التقدم بسرعة مع حالات استخدام جديدة وتطورات الحلول. وأخيرًا، سعوا بلا كلل لمعالجة “العيوب” في النظام – محاولة تحديد الأخطاء، والهلوسات، ومشاكل فهرسة البيانات – وإصلاحها في التكنولوجيا المشتركة. هذا العمل المبكر يجعل مخرجات الذكاء الاصطناعي لكل شركة أكثر دقة وجودة عالية لجميع الأطراف المعنية.

المصدر: The World Economic Forum