هل تتذكر مدى روعة الشعور عندما حملت هاتفًا ذكيًا في يدك لأول مرة؟ بدا التصميم المدمج والتفاعل القائم على اللمس بمثابة قفزة نحو المستقبل. ولم يمض وقت طويل حتى أصبحت الهواتف الذكية أسلوب حياة للمؤسسات في جميع أنحاء العالم بسبب كل ما تقدمه من أجل إنتاجية الأعمال والتواصل. الذكاء الاصطناعي التوليدي (الذكاء الاصطناعي) يعد بقفزة مماثلة في الإنتاجية وظهور أنماط جديدة للعمل والإبداع.

تحظى أدوات مثل Midjourney وChatGPT بالاهتمام لقدراتها في إنتاج صور ومقاطع فيديو ونصوص واقعية ومتطورة شبيهة بالإنسان، مما يوسع حدود الإمكانات الإبداعية للذكاء الاصطناعي. يمثل الذكاء الاصطناعي التوليدي تقدمًا كبيرًا في التعلم العميق وتطوير الذكاء الاصطناعي، حيث يقترح البعض أنها خطوة نحو تطوير "ذكاء اصطناعي قوي". يوضح هذا التطور أن أجهزة الكمبيوتر قد تجاوزت مجرد أجهزة تحليل الأرقام. إنهم الآن قادرون على معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، استيعاب السياق وعرض عناصر الإبداع.

على سبيل المثال، يمكن للمؤسسات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي من أجل: 

• يمكنك تحويل جبال من النصوص غير المنظمة بسرعة إلى ملخصات مستندات محددة وقابلة للاستخدام، مما يمهد الطريق لاتخاذ قرارات أكثر استنارة.
• أتمتة المهام المملة والمتكررة.
• يمكنك تبسيط سير العمل من خلال إنشاء محتوى مخصص وأوصاف منتجات مخصصة ونسخة جاهزة للسوق.
• تصميم المحتوى والحملات الإعلانية والمنتجات المبتكرة التي تبني تجارب أفضل للعملاء.

إزالة الغموض عن الذكاء الاصطناعي التوليدي

في قلب الذكاء الاصطناعي التوليدي توجد قواعد بيانات ضخمة من النصوص والصور والأكواد وأنواع البيانات الأخرى. يتم إدخال هذه البيانات في نماذج الأجيال، وهناك عدد قليل للاختيار من بينها، تم تطوير كل منها للتفوق في مهمة محددة. تُستخدم شبكات الخصومة التوليدية (GANs) أو أجهزة التشفير التلقائي المتغيرة (VAEs) للصور ومقاطع الفيديو والنماذج ثلاثية الأبعاد والموسيقى. تُستخدم نماذج الانحدار التلقائي أو نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) للنص واللغة.

مثل الطلاب المجتهدين، تمتص هذه النماذج التوليدية المعلومات وتحدد الأنماط والهياكل والعلاقات بين نقاط البيانات، وهذه هي الطريقة التي يتعلمون بها قواعد الشعر وضربات الفرشاة الفنية والألحان الموسيقية.

يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي المتقدم آلة التعلم الخوارزميات والتقنيات لتحليل الأنماط وبناء النماذج الإحصائية. تخيل كل نقطة بيانات كجرم سماوي متوهج موضوع على مساحة شاسعة ومتعددة الأبعاد. يرسم النموذج هذه الأجرام السماوية بدقة، ويحسب الارتفاعات النسبية، والوديان، والمنحدرات الناعمة، والمنحدرات الخشنة لإنشاء خريطة احتمالية، ودليل إرشادي للتنبؤ بالمكان الذي من المرجح أن يهبط فيه الجرم السماوي التالي (أي المحتوى الناتج).

الآن، عندما يقدم المستخدم مطالبة - كلمة أو رسم تخطيطي أو مقتطف موسيقي أو سطر من التعليمات البرمجية - تعمل المطالبة كمنارة، حيث ترسم النموذج نحو منطقة معينة على خريطة الاحتمالية تلك؛ يتنقل النموذج بعد ذلك في هذا المشهد، ويختار العنصر التالي، والذي يليه، والذي يليه، مسترشدًا بالأنماط التي تعلمها ودفعة المستخدمين.

كل مخرج فريد من نوعه ولكنه مرتبط إحصائيًا بالبيانات التي تعلم منها النموذج. لا يقتصر الأمر على النسخ واللصق فقط؛ إنه يعتمد بشكل خلاق على أساس المعرفة التي تغذيها الاحتمالية والموجه التوجيهي. في حين أن النماذج المتقدمة يمكنها التعامل مع أنواع مختلفة من البيانات، فإن بعضها يتفوق في مهام محددة، مثل إنشاء النص أو ملخص المعلومات أو إنشاء الصور.

تعتمد جودة المخرجات بشكل كبير على بيانات التدريب، وضبط معلمات النموذج والهندسة السريعة، لذا فإن تحديد مصادر البيانات المسؤولة وتخفيف التحيز أمر بالغ الأهمية. تخيل تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي على مجموعة بيانات من الروايات الرومانسية فقط. ستكون النتيجة غير قابلة للاستخدام إذا طلب المستخدم من النموذج كتابة مقالة إخبارية واقعية.

تسخير قيمة الذكاء الاصطناعي التوليدي

يعد الذكاء الاصطناعي التوليدي أداة فعالة، ولكن كيف يمكن للمؤسسات استغلال هذه القوة؟ هناك مساران تسلكهما معظم الشركات لتحقيق قيمة الذكاء الاصطناعي التوليدي:

أدوات جاهزة للإطلاق:

خيار "الذكاء الاصطناعي للجميع": تأتي منصات مثل ChatGPT وSynthesia.io مدربة مسبقًا على مجموعات بيانات ضخمة، مما يسمح للمستخدمين بالاستفادة من قدراتهم التوليدية دون بناء نماذج وتدريبها من الصفر. يمكن للمؤسسات ضبط هذه النماذج ببيانات محددة، ودفعها نحو مخرجات مصممة خصيصًا لتلبية احتياجات عمل معينة. الواجهات وأدوات التكامل سهلة الاستخدام تجعلها في متناول الأشخاص غير التقنيين.

توفر هذه الخيارات العامة تحكمًا محدودًا، وتخصيصًا أقل لسلوك النموذج ومخرجاته واحتمال التحيز الموروث من النماذج المدربة مسبقًا.

النماذج المدربة حسب الطلب:

لا تستطيع معظم المؤسسات إنتاج أو دعم الذكاء الاصطناعي دون شراكة قوية. يمكن للمبتكرين الذين يريدون ذكاءً اصطناعيًا مخصصًا اختيار "نموذج أساسي" مثل GPT-3 أو BERT من OpenAI وتزويده ببياناتهم. يقوم هذا التدريب المخصص بتحويل النموذج إلى ذكاء اصطناعي مولد حسب الطلب يتماشى تمامًا مع أهداف العمل. تتطلب العملية مهارات وموارد عالية المستوى، ولكن من المرجح أن تكون النتائج متوافقة ومصممة خصيصًا ومخصصة للأعمال.

يعتمد الخيار الأفضل لمنظمة المؤسسة على احتياجاتها المحددة ومواردها وقدراتها التقنية. إذا كانت السرعة والقدرة على تحمل التكاليف وسهولة الاستخدام هي الأولويات، فقد تكون الأدوات الجاهزة للإطلاق هي الخيار الأفضل. قد تتحسن النماذج المدربة خصيصًا إذا كان التخصيص والتحكم وتخفيف التحيز أمرًا بالغ الأهمية.

اعتماد نهج قائم على حالة الاستخدام للذكاء الاصطناعي التوليدي

يكمن مفتاح النجاح في اعتماد نهج قائم على حالة الاستخدام، مع التركيز على مشكلات شركتك وكيف يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي حلها.

الاعتبارات الرئيسية:

• مجموعة التكنولوجيا: تأكد من أن البنية التحتية التكنولوجية الحالية لديك قادرة على التعامل مع متطلبات نماذج الذكاء الاصطناعي ومعالجة البيانات.
• التوفيق بين النماذج: اختر نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي المناسب لاحتياجاتك المحددة.
• العمل الجماعي: قم بتجميع فريق من ذوي الخبرة في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات وصناعتك. سيساعد هذا الفريق متعدد التخصصات على ضمان نجاح الذكاء الاصطناعي التوليدي لديك.
• البيانات: البيانات ذات الصلة وعالية الجودة هي الوقود الذي يدعم نجاح الذكاء الاصطناعي. استثمر في استراتيجيات نظافة البيانات وجمعها للحفاظ على عمل المحرك بسلاسة. القمامة في الداخل والقمامة في الخارج.

حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي

انتشرت الإثارة حول هذه التكنولوجيا الجديدة بسرعة في مختلف الصناعات والإدارات. لقد تصرف العديد من قادة التسويق والمبيعات بسرعة وقاموا بالفعل بدمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في سير عملهم. من الصعب تجاهل سرعة وحجم قدرة الذكاء الاصطناعي التوليدي على إنشاء محتوى جديد وأصول مفيدة في أي تخصص يعتمد على إنتاج كميات كبيرة من المحتوى المكتوب أو المصمم. تعتبر الرعاية الصحية والتأمين والتعليم أكثر ترددًا بسبب الجهود القانونية وجهود الامتثال التي يجب عليهم الالتزام بها - والافتقار إلى البصيرة والشفافية والتنظيم في الذكاء الاصطناعي التوليدي.

• رمز الجيل: يستخدم مطورو البرامج والمبرمجون الذكاء الاصطناعي التوليدي لكتابة التعليمات البرمجية. يعتمد المطورون ذوو الخبرة على الذكاء الاصطناعي التوليدي لتعزيز مهام البرمجة المعقدة بشكل أكثر كفاءة. يتم استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحديث التعليمات البرمجية وصيانتها تلقائيًا عبر منصات مختلفة. كما أنه يلعب دورًا مهمًا في تحديد الأخطاء وإصلاحها في التعليمات البرمجية وأتمتة اختبار التعليمات البرمجية؛ المساعدة في ضمان أن الكود يعمل على النحو المنشود ويلبي معايير الجودة دون الحاجة إلى إجراء اختبارات يدوية مكثفة. أثبت الذكاء الاصطناعي التوليدي أنه مفيد للغاية في إنشاء أنواع مختلفة من الوثائق التي يطلبها المبرمجون بسرعة. يتضمن ذلك الوثائق الفنية وأدلة المستخدم والمواد الأخرى ذات الصلة التي تصاحب تطوير البرامج.

• تطوير المنتجات: يتم استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل متزايد من قبل مصممي المنتجات لتحسين مفاهيم التصميم على نطاق واسع. تتيح هذه التقنية التقييم السريع والتعديلات التلقائية، مما يؤدي إلى تبسيط عملية التصميم بشكل كبير. فهو يساعد في تحسين الهيكلية مما يضمن أن تكون المنتجات قوية ومتينة وتستخدم الحد الأدنى من المواد، مما يؤدي إلى تخفيضات كبيرة في التكلفة. للحصول على أكبر الأثر، يجب دمج التصميم التوليدي في جميع أنحاء دورة تطوير المنتج، من المفهوم الأولي إلى التصنيع والمشتريات. بالإضافة إلى ذلك، يستخدم مديرو المنتجات الذكاء الاصطناعي التوليدي لتجميع تعليقات المستخدمين، مما يسمح بتحسينات المنتج التي تتأثر بشكل مباشر باحتياجات المستخدم وتفضيلاته.

• المبيعات والتسويق: يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي الحملات التسويقية من خلال تمكين التواصل شديد التخصيص مع كل من العملاء المحتملين والحاليين عبر مجموعة متنوعة من القنوات، بما في ذلك البريد الإلكتروني ووسائل التواصل الاجتماعي والرسائل النصية القصيرة. لا تعمل هذه التقنية على تبسيط تنفيذ الحملة فحسب، بل تعمل أيضًا على تعزيز القدرة على توسيع نطاق إنشاء المحتوى دون التضحية بالجودة. في مجال المبيعات، يعزز الذكاء الاصطناعي التوليدي أداء الفريق من خلال توفير تحليلات ورؤى عميقة حول سلوك العملاء. تقوم أقسام التسويق بتسخير هذه التكنولوجيا لغربلة البيانات وفهم أنماط سلوك المستهلك وصياغة المحتوى الذي يتواصل حقًا مع جمهورها، والذي يتضمن غالبًا اقتراح قصص إخبارية أو أفضل الممارسات التي تتوافق مع اهتمامات الجمهور. يلعب الذكاء الاصطناعي التوليدي دورًا حاسمًا في استهداف الجماهير وتقسيمها ديناميكيًا وتحديد العملاء المحتملين ذوي الجودة العالية، مما يؤدي إلى تحسين فعالية استراتيجيات التسويق وجهود التوعية بشكل كبير. بالإضافة إلى ذلك، تعمل المطالبات والمدخلات المطورة جيدًا على توجيه النماذج التوليدية لإخراج محتوى إبداعي لرسائل البريد الإلكتروني والمدونات ومنشورات الوسائط الاجتماعية ومواقع الويب. يمكن إعادة تصور المحتوى الحالي وتحريره باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. يمكن للمؤسسات أيضًا إنشاء مولدات لغة ذكاء اصطناعي مخصصة ومخصصة مدربة على نغمة علامتها التجارية وصوتها لتتناسب مع محتوى العلامة التجارية السابقة بشكل أكثر دقة. 

• إدارة المشاريع والعمليات: يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية أن تدعم مديري المشاريع من خلال الأتمتة داخل منصاتهم. تشمل الفوائد إنشاء المهام والمهام الفرعية تلقائيًا، والاستفادة من بيانات المشروع التاريخية للتنبؤ بالجداول الزمنية والمتطلبات، وتدوين الملاحظات والتنبؤ بالمخاطر. يسمح الذكاء الاصطناعي التوليدي لمديري المشاريع بالبحث وإنشاء ملخصات فورية لمستندات العمل الأساسية. توفر حالة الاستخدام هذه الوقت وتمكن المستخدمين من التركيز على الإستراتيجية ذات المستوى الأعلى بدلاً من إدارة الأعمال اليومية.

• التصميم الجرافيكي والفيديو: بفضل قدرته على إنشاء صور واقعية وتبسيط الرسوم المتحركة، سيكون الذكاء الاصطناعي التوليدي هو الأداة المفضلة لإنشاء مقاطع فيديو دون الحاجة إلى ممثلين أو معدات فيديو أو خبرة في التحرير. يمكن لمولدات الفيديو المدعومة بالذكاء الاصطناعي إنشاء مقاطع فيديو على الفور بأي لغة تحتاجها لخدمة كل منطقة. سوف يستغرق الأمر بعض الوقت قبل أن تتمكن مقاطع الفيديو التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي من استبدال الممثلين والمخرجين البشريين بشكل فعال، لكن المؤسسات تقوم بالفعل بتجربة هذه التكنولوجيا. يستخدم المستخدمون أيضًا مولدات الصور لتحرير الصور الشخصية لإنشاء صور أعمال ذات مظهر احترافي للاستخدام التجاري على Slack أو LinkedIn.

• إدارة الأعمال والموظفين: في خدمة العملاء، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في جميع أنحاء مركز الاتصال. يمكن أن يسهل الوصول إلى الوثائق الضرورية والبحث فيها، مما يضع معلومات حل الحالة في متناول وكلاء الدعم. يمكن للأدوات التوليدية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أن تحسن بشكل كبير التفاعلات بين الموظف والمدير. ويمكنهم تنظيم مراجعات الأداء، مما يوفر للمديرين والموظفين إطارًا أكثر شفافية للتغذية الراجعة والنمو. بالإضافة إلى ذلك، توليدي محادثة منظمة العفو الدولية يمكن للبوابات تزويد الموظفين بالتعليقات وتحديد مجالات التحسين دون إشراك الإدارة.

• دعم العملاء وخدمة العملاء: على الرغم من أن روبوتات الدردشة لا تزال تستخدم على نطاق واسع، فقد بدأت المؤسسات في دمج التقنيات لتغيير كيفية عمل روبوتات الدردشة. تساعد التطورات التوليدية في الذكاء الاصطناعي على إنشاء المزيد من روبوتات الدردشة المبتكرة التي يمكنها المشاركة في محادثات متدفقة بشكل طبيعي، مما يمكنها من فهم السياق والفروق الدقيقة على غرار ما يفعله الممثل البشري. يمكن لروبوتات الدردشة التوليدية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي الوصول إلى كميات هائلة من المعلومات ومعالجتها للإجابة على استفسارات العملاء والوكلاء بدقة؛ على عكس الوكلاء البشريين، يمكن لروبوتات الدردشة المدعمة بالذكاء الاصطناعي التعامل مع استفسارات العملاء على مدار الساعة لتوفير تجربة مستخدم سلسة، ليلاً أو نهارًا. لا يزال التحول من روبوتات الدردشة التقليدية إلى الروبوتات المصاحبة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في مراحله المبكرة، ولكن الإمكانيات لا يمكن إنكارها. مع تطور التكنولوجيا، يمكننا أن نتوقع تفاعلات أكثر تعقيدًا وجاذبية مع الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى عدم وضوح الخطوط الفاصلة بين المساعدة الافتراضية والبشرية.

• كشف الاحتيال وإدارة المخاطر: يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي مسح كميات كبيرة من البيانات وتلخيصها بسرعة لتحديد الأنماط أو الحالات الشاذة. يمكن لشركات التأمين ومسؤولي تسوية المطالبات استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية لفحص السياسات والمطالبات لتحسين نتائج العميل. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء تقارير وملخصات مخصصة مصممة خصيصًا لتلبية احتياجات محددة وتوفير المعلومات ذات الصلة مباشرةً إلى شركات التأمين والقائمين على الضبط ومديري المخاطر، مما يوفر الوقت ويبسط عملية صنع القرار. ومع ذلك، لا يزال الحكم البشري والرقابة ضروريين لاتخاذ القرارات النهائية وضمان نتائج عادلة.

• توليد البيانات الاصطناعية للتدريب والاختبار: يمكن للمؤسسات الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لإنشاء بيانات تركيبية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واختبار المنتجات الجديدة ومحاكاة سيناريوهات العالم الحقيقي. وهذا يمكن أن يقلل الاعتماد على البيانات الفعلية، التي قد تكون حساسة ويجب أن تظل خاصة أو تأتي من مصدر بيانات خارجي باهظ الثمن. ولم تعد دورات التطوير مقيدة بالقيود المفروضة على جمع وإعداد بيانات العالم الحقيقي، بل أصبح من الممكن تسريع دورات التطوير. ومن خلال مجموعات البيانات الاصطناعية المتاحة بسهولة، يمكن للشركات تكرار نماذج الذكاء الاصطناعي بسرعة، واختبار الميزات الجديدة وتقديم الحلول إلى السوق بشكل أسرع.

فيما يلي النقاط الرئيسية للتنفيذ الأخلاقي لحالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في مؤسستك:

• حماية البيانات الحساسة: استخدم فقط البيانات غير الشخصية وغير الحساسة لتجنب الكشف عن المعلومات الضعيفة والامتثال للوائح.
• ابق على اطلاع: تابع أخبار الصناعة لتحديد الأدوات الموثوقة وتجنب ممارسات الذكاء الاصطناعي غير الأخلاقية.
• تطوير سياسة الذكاء الاصطناعي: قم بإنشاء إرشادات للاستخدام الداخلي للذكاء الاصطناعي والاستثمارات في أدوات الطرف الثالث، بالاعتماد على النماذج المتاحة.
• الاستثمار في تحسين المهارات: يعد الاستثمار في برامج إعادة تأهيل المهارات وتحسينها أمرًا بالغ الأهمية، حيث يعمل على تمكين العمال من تطوير مهارات مقاومة للأتمتة.

أفضل الممارسات تتطور بسرعة. في حين أن إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي مثيرة للعديد من المؤسسات، فإن التنقل في هذا المشهد يتطلب تحقيق التوازن بين التقدم والحكمة.

مستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي

وفقا لماكينزي،¹ من غير المرجح أن يتفوق الذكاء الاصطناعي التوليدي على البشر في أي وقت خلال هذا العقد. ومع ذلك، قد نشهد قفزة كبيرة في قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدية بحلول عام 2040. وتتوقع شركة ماكينزي أن يصل الذكاء الاصطناعي إلى مستوى يمكنه من التنافس مع أفضل 25% من الموظفين البشر عبر مجموعة واسعة من المهام. بمعنى أن الذكاء الاصطناعي سوف يكتب محتوى إبداعيًا عالي الجودة، أو يحل المشكلات العلمية المعقدة، أو يتخذ قرارات عمل ثاقبة على قدم المساواة مع المحترفين المهرة. سوف تتأثر الوظائف التي كانت تاريخيًا مقاومة للأتمتة بشكل أكبر بالذكاء الاصطناعي التوليدي. من المرجح أن يرى المحترفون في التعليم والقانون والتكنولوجيا والفنون الذكاء الاصطناعي التوليدي يمس مهنتهم قريبًا. 

المشاركون في ندوة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا² على أدوات الذكاء الاصطناعي استكشفت طرق البحث المستقبلية المختلفة في الذكاء الاصطناعي التوليدي. أحد مجالات الاهتمام المهمة هو دمج الأنظمة الإدراكية في الذكاء الاصطناعي. ومن شأن هذا النهج أن يمكّن الذكاء الاصطناعي من تقليد الحواس البشرية مثل اللمس والشم، وتجاوز التركيز التقليدي على اللغة والصور. كما تمت مناقشة إمكانية تجاوز نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية للقدرات البشرية، لا سيما في سياق التعرف على المشاعر. قد تستخدم هذه النماذج المتقدمة الإشارات الكهرومغناطيسية لتفسير التغيرات في تنفس الشخص ومعدل ضربات القلب، مما يوفر فهمًا أعمق لحالته العاطفية.

ويتوقع الخبراء أن يظل التحيز جانبًا مستمرًا في معظم نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية. ومن المتوقع أن يؤدي هذا التحدي إلى ظهور أسواق جديدة تتمحور حول مجموعات البيانات الأخلاقية. علاوة على ذلك، من المرجح أن يتكشف سيناريو ديناميكي، يتسم بالمنافسة المستمرة بين الشركات ومنشئي المحتوى باستخدام الأدوات التوليدية.

ومع انتشار هذه الأدوات على نطاق أوسع في مكان العمل، فإنها ستؤدي حتماً إلى إحداث تغييرات في الأدوار الوظيفية وتستلزم مهارات جديدة. إلى جانب هذه التطورات يأتي دائمًا سوء استخدام متزايد للقدرات التوليدية. ومع اكتساب المستخدمين القدرة على إنشاء أشكال متنوعة من المحتوى، بما في ذلك الصور والصوت والنصوص والفيديو، فمن المتوقع أن ترتفع احتمالية سوء الاستخدام الضار. ويؤكد هذا السيناريو أهمية تطوير آليات قوية للتخفيف من هذه المخاطر وضمان الاستخدام المسؤول لتقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية.

سيستمر الذكاء الاصطناعي التوليدي في تحويل عمليات المؤسسة عبر مختلف الصناعات، تمامًا مثلما قام الهاتف الذكي بتحويل الاتصالات التجارية والإنتاجية. من أتمتة المهام الدنيوية إلى تعزيز الإبداع في إنشاء المحتوى وما بعده، فإن إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي واسعة ومتنوعة.

ومع ذلك، فإن التعامل مع الاعتبارات الأخلاقية وتعظيم أمن البيانات والتكيف مع أفضل الممارسات المتطورة أمر بالغ الأهمية. بالنسبة للمؤسسات المستعدة لاستكشاف مجموعة كاملة من الإمكانيات التي يقدمها الذكاء الاصطناعي التوليدي، فإن التوجيهات والرؤى ليست سوى نقرة واحدة. تعرف على المزيد حول تسخير قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي لشركتك من خلال الاستكشاف آي بي إم واتسونكس، منصة الذكاء الاصطناعي والبيانات المصممة للأعمال.

اكتشف IBM Watsonx اليوم

الحواشي:

1https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/whats-the-future-of-generative-ai-an-early-view-in-15-charts

2https://news.mit.edu/2023/what-does-future-hold-generative-ai-1129