By دان كريمر

إذا كان عام 2023 هو عام تجارب الذكاء الاصطناعي التوليدي، فإن عام 2024 هو عام التنفيذ.

تدرك الشركات في كل القطاعات أنها بحاجة إلى إضافة تطبيقات وأطر عمل الذكاء الاصطناعي إلى مجموعتها التقنية هذا العام - وإلا ستتخلف عن الركب. إذا كانت فكرة التحول إلى شركة تعتمد على الذكاء الاصطناعي أولاً تبدو شاقة، فأنت لست وحدك.

حتى أكبر الشركات لا تزال تكتشف كيفية دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في أعمالها اليومية.

من أين تبدأ عندما يكون هناك الكثير من الخيارات؟

إحدى أفضل الطرق هي بناء "طبقة ابتكار GenAI" في مجموعتك التقنية. لا تحتاج إلى فريق كبير من علماء البيانات أو المهندسين للقيام بذلك؛ هناك خطوات يمكن حتى للشركات التي لديها فرق تقنية صغيرة أن تتخذها الآن.

أولاً، ما هي طبقة الابتكار GenAI؟ بكل بساطة، إنها طريقة لدمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في أنشطة عملك اليومية لإطلاق العنان لسير عمل إبداعي جديد، وتحفيز مشاريع الابتكار، وإنجاز العمل بشكل أسرع وأكثر ذكاءً.

سأقوم أدناه بإجراء عملية مكونة من خمس خطوات لبناء طبقة ابتكار GenAI يمكنها مساعدة فرق العمل والإبداع على تصميم منتجات ابتكارية جديدة وتعزيز الإنتاج الإبداعي.

الخطوة الأولى: بناء الفريق المناسب

لإنشاء طبقة ابتكار للذكاء الاصطناعي، أنت بحاجة إلى الفريق المناسب. هذا لا يعني بالضرورة أنك بحاجة إلى فريق كبير من علماء البيانات ومهندسي البرمجيات، ولكنك تحتاج إلى عدد قليل من الأشخاص الرئيسيين لقيادة المشروع.

أهم شيء يجب تحديده في البداية هو كيفية هيكلة المشروع، ومن سيكون لديه حق الوصول إلى البيانات الهامة، وكيف سيتم تأمين تلك البيانات. وغني عن القول أن الجميع في جميع أنحاء المؤسسة يجب أن يكونوا "في صفك" بشأن أهمية بناء طبقة ابتكار الذكاء الاصطناعي.

لا ينبغي أن يكون بناء طبقة ابتكار الذكاء الاصطناعي مشروعًا جانبيًا، بل يجب أن يكون عملية عمل متكاملة بحلول عام 2024.

الخطوة الثانية: تنظيم بياناتك

لدمج الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء مجموعتك التقنية، عليك أولاً التأكد من أن بياناتك في ترتيب أعلى. إن أسهل طريقة لتنظيم بياناتك المنظمة بحيث يمكن الوصول إليها من خلال طبقة الذكاء الاصطناعي هي نشر أدوات إنشاء الفهرس مثل كروما دي بي, كوز الصنوبر or اللاما لإنشاء قواعد بيانات متجهة للمحتوى الخاص بك.

يمكن أن تتضمن بياناتك المنظمة بيانات العملاء ونصوص الفيديو والمستندات وملفات PDF والعروض التقديمية وجداول البيانات والمزيد. يكمن جمال هذه الأنظمة في أنها تسمح للمستخدمين بالتعامل مع البيانات غير المنظمة مثل نصوص المقابلات وتعليقات العملاء ومعالجة المستندات بشكل جيد للغاية.

هناك بعض الفن في جمع ومعالجة والتأكد من تنقيح المعلومات الحساسة أو تأمينها في هذه الأنظمة. تقوم بعض الأدوات مثل LlamaIndex ببعض هذه المهام الثقيلة نيابةً عنك، بينما تقوم أدوات قواعد البيانات الأخرى مثل مرن يمكن أيضًا توفير رؤى أمنية حول كيفية استخدام قاعدة البيانات الخاصة بك.

يتوفر للمطورين الكثير من الخيارات هنا، ويحتاج فريقك إلى تحديد الخيار الأفضل الذي يلبي متطلبات الحجم والأمان والهندسة المعمارية لمشروعك. عندما تنظم جميع بياناتك في قاعدة بيانات متجهة، ينتهي بك الأمر إلى الحصول على "توأم رقمي" يمثل مرآة كاملة لجميع بياناتك، ويمكن الآن الوصول إليها من قبل أي من أنظمة الذكاء الاصطناعي لديك.

الخطوة الثالثة: بناء الهياكل التي تسمح للذكاء الاصطناعي بالاستعلام عن بياناتك

الآن بعد أن أصبحت بياناتك مرتبة، فأنت بحاجة إلى العثور على أنماط بداخلها. يمكنك القيام بذلك عن طريق إنشاء وكلاء AI مخصصين للاستعلام عنه. ويجب أن يكون من الممكن الوصول إلى هؤلاء الوكلاء من خلال واجهات سهلة الاستخدام، مثل شريط الدردشة، والتي يتم دمجها مباشرة في سير العمل اليومي للأشخاص.

يجب أن يتم إنشاء هذه المطالبات في جزأين. أولاً، حدد الشخصيات التي تريد أن يتعامل معها الوكيل. يمكنك أن تجعل وكيلك يتحدث مثل مستشار إداري خبير في التصميم الذي يقوده المستهلك، على سبيل المثال. ثم تحتاج إلى تحديد ما تريد من الوكيل أن يفعله وتنسيق الاستجابة. المفتاح هنا هو إجراء البحث داخل مؤسستك لفهم التنسيقات التي ستلبي احتياجات فرقك على أفضل وجه. نقترح اختبار مطالبات الوكيل الداخلي هذه وتكرارها مع المستخدمين المستهدفين. لا توجد طريقة مثالية لكتابة مطالبات الوكيل الداخلي هذه، ولكن هناك طرق مطالبة شائعة يمكن لأي شخص استخدامها. مثل "أطلعني على أفكارك وأعطني ثلاثة أمثلة بمقاييس X وY القابلة للقياس لكل منها، معروضة في جدول".

الخطوة الرابعة: تجربة المطالبة متعددة الوكلاء

أخيرًا، أنت جاهز لطرح سؤال على وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك. كلما زاد السياق الذي يمكنك تقديمه في سؤالك، كان ذلك أفضل.

بمجرد إنشاء مطالبات متعددة مدمجة في سير العمل اليومي، يمكنك البدء في تدريبهم على العمل مع أنظمة متعددة الوكلاء. هذا هو المكان الذي تقوم فيه بربط العديد من عملاء الذكاء الاصطناعي بأدوار مختلفة ولكن متقاطعة.

يمكنهم معًا إكمال المهمة بشكل أفضل من وكيل واحد. هناك العديد من الأمثلة على هذا التطبيق، بما في ذلك من ChatDev، وهي شركة برمجيات افتراضية متعددة الوكلاء.

عند بناء عملاء متعددين، شهدنا أفضل نجاح من خلال اتباع نهج التصميم الذي يركز على الإنسان. يجب عليك التأكد من أن مطالباتك، بمفردها والعمل معًا كوكلاء متعددين، تعمل بعقليات متعاطفة وتقدير لتنوع مستخدميها. يمكنك إنشاء مطالبات باستخدام معلمات مثل "تصميم إجاباتك بالتعاطف والتسامح والوضوح في التجارب المتنوعة لمستخدميك".

في هذه المرحلة، قد ترغب في دمج نوع من الإشراف النموذجي. إضافة أدوات مثل أوبنلاير إلى مكدسك يمكن أن يمنحك نظرة ثاقبة حول مدى جودة أداء نظامك للمستخدمين بمرور الوقت.

الخطوة الخامسة: قياس طبقة الابتكار الخاصة بالذكاء الاصطناعي

إن دمج الذكاء الاصطناعي في كل ما تفعله يكون مفيدًا فقط إذا كان يساعد شركتك على تحقيق أهداف العمل وتوليد إيرادات جديدة وخدمة عملائك بشكل أفضل. ولتحقيق هذه الغاية، تحتاج إلى وضع إطار قياس للتأكد من أن طبقة ابتكار الذكاء الاصطناعي الخاصة بك تقدم قيمة حقيقية.

حدد مؤشرات الأداء الرئيسية التي تريد قياسها - على سبيل المثال، اشتراكات العملاء الجدد، أو تنزيلات المنتجات، أو توفير وقت الموظف. يمكنك أيضًا استخدام المطالبات متعددة الوكلاء لإنشاء سيناريوهات مستقبلية محتملة للمنتجات ونتائج الأعمال وأهداف العمل الأخرى القابلة للقياس. بعد ذلك، يمكنك قياس نتائجك الفعلية مقابل هذه السيناريوهات عن طريق استخدام المطالبات متعددة الوكلاء مرة أخرى لإنشاء تصورات.

لقد قلب الذكاء الاصطناعي التوليدي بالفعل طريقة عمل الناس وتفكيرهم وإبداعهم، لكنه كان إلى حد كبير أداة تجريبية يستخدمها الأفراد. من خلال دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجموعتك التقنية، يمكن أن يصبح جزءًا لا يتجزأ من سير العمل الإبداعي والتجاري اليومي - مما يوفر رؤى جديدة حول بيانات شركتك وعملياتها واستراتيجياتها المستقبلية.

دان كريمر هو مؤسس وقائد فكر ومعلم ومتحدث دولي حول التقارب بين التصميم واستراتيجية الأعمال. بصفته الرئيس التنفيذي المشارك والمؤسس المشارك لـ تعاونية IAفهو يجمع بين عدسة التصميم التوليدي واستراتيجية العمل التحليلية لمساعدة شركات مثل Airbnb, الستاتي, أودي, فيديكس, جونسون آند جونسون, نايكي, فيليبس, سامسونج و SONOS إنشاء استراتيجيات النمو وتطوير الابتكار وبناء أعمال تجارية جديدة.

القراءة ذات الصلة:

التوضيح: دوم جوزمان