وفقًا لأحدث استطلاع أجرته شركة EY حول الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة، فإن ميزانيات الشركات تتدفق على مشاريع الذكاء الاصطناعي الوكيلة عبر مختلف الصناعات، لكن معظم صناع القرار ما زالوا لا يعرفون ما يشترونه.
يُستخدم هذا المصطلح بكثرة، ويُطلق على أي شيء يُشبه الذكاء الاصطناعي التوليدي ولو قليلاً، ويُعطي المسؤولون التنفيذيون الضوء الأخضر لعشرات الملايين من الدولارات دون فهم حقيقي لما تفعله هذه الأنظمة. هذا يُحدث فجوة كبيرة بين cash والقدرة.
قال واحد من كل خمسة من كبار القادة الذين شملهم الاستطلاع إن شركتهم قد أنفقت بالفعل أكثر من 10 ملايين دولار على الذكاء الاصطناعي، ويخطط ما يقرب من ثلثهم للقيام بالمثل في العام المقبل.
لم يبدُ دان دياسيو، رئيس قسم الذكاء الاصطناعي العالمي في شركة EY، متفاجئاً. قال دان: "يحظى الذكاء الاصطناعي الوكيل باهتمام كبير يسعى الكثيرون في السوق إلى استغلاله. لقد شهدنا إعادة تسمية مذهلة لأي شيء يتعلق بالذكاء الاصطناعي التوليدي، حيث تم تقديمه تحت مسمى "الذكاء الاصطناعي الوكيل"
المشكلة؟ معظم ما تسميه الشركات "الوكلاء" لا يزال يعمل كمساعد شخصي. تكتب شيئًا، فيُخرج لك شيئًا. قد يقترح خطوة تالية أو يُؤتمت بعض الأعمال الإدارية، لكنه لا يقوم بأي شيءdentمستقل. يقول دان إن الوكلاء الحقيقيين يعرفون متى يجب إنجاز مهمة ما، ويفهمون السياق، ويتعاملون مع كل خطوة دون توجيه.
ينفق القادة أكثر، ويتبنون أقل
رغم الزيادة الكبيرة في الإنفاق، إلا أن التنفيذ يسير ببطء شديد. فقط 14% من القادة الذين شملهم الاستطلاع أفادوا بأن شركاتهم قد طبقت الذكاء الاصطناعي الوكيل. أما البقية، فلا تزال عالقة في مرحلة تجريبية. وأوضح أن هذا التفاوت يعود إلى عدم استعداد الشركات لتلبية المتطلبات.
يشمل ذلك امتلاك معرفة منظمة وعالية الجودة لتوجيه هذه الأنظمة، وفهمًا واضحًا لكيفية تعامل الشركات مع التغيير الهائل بين الوضع الحالي والوضع المستقبلي. باختصار: لا أساس، لا تطبيق.
على الرغم من العوائد التي حققتها أدوات الذكاء الاصطناعي السابقة، فإن معظم الشركات مترددة في المضي قدمًا. يقول دان إن مزيج الضعف التقني ومقاومة التغيير هو ما يُبطئ الأمور. ويضيف: "مع أن هذا المزيج يخلق مناخًا من عدم اليقين، إلا أنه يوفر خارطة طريق واضحة للمؤسسات". ما هي خارطة الطريق هذه؟ إصلاح الفوضى الداخلية أولًا. وإلا، فستكون مجرد تجارب مكلفة لا طائل منها.
قال ديبانكار ماثور، المدير المساعد في شركة سيرس، إن فكرة التبني الكامل أصبحت عديمة الجدوى في الوقت الراهن. وأضاف: "الأمر أشبه بمحاولة إصابة هدف متحرك باستمرار".
مع تطور الذكاء الاصطناعي الوكيل، لا توجد لحظة إطلاق واحدة. بل يتعلق الأمر بالتحديثات المستمرة.dentبتحديد ما يحتاج إلى أتمتة، وأقرر ما هو الأهم، وأستخدم أفضل الأدوات المتاحة، ثم أقوم بتحسينها فورًا. وأضاف: "إن دورة التحسين هذه ليست مشروعًا مؤقتًا، بل هي ضرورة تشغيلية دائمة".
defiالمسؤولون التنفيذيون الأدوار، ويؤمنون الأنظمة، ويُطلقون العنان للفرق
قال دان إنّ السبيل الأمثل لتجنّب الخوف والارتباك هو التعامل مع مزيج الذكاء الاصطناعي والبشر كشراكة حقيقية، وتحديد أدوار كل فرد بوضوح. وأضاف: "هذا يعني وضع استراتيجية تُحدّد المهام التي سيتولّاها الذكاء الاصطناعي والأدوار التي سيؤديها البشر". هذا يُزيل الشكوك ويُتيح للموظفين مساحةً للعمل مع الأدوات بدلاً من العمل ضدّها.
لكن هذا لا ينجح إلا إذا توفرت للذكاء الاصطناعي بياناتٌ يستند إليها. يقول دان: "تُؤدّى الوظائف من خلال المعرفة والخبرة، وهي معلومات قد لا توجد إلا في أذهان العاملين". هذا النوع من المعرفة لا يُخزّن في قاعدة بيانات، بل يجب جمعه وتحويله إلى بيانات مُهيكلة. الأنظمة الذكية إلى ذلك لاتخاذ قرارات سليمة. بدون مدخلات، لا مخرجات.
ثمّة جانب آخر هو الأمن السيبراني. يقول دان إنّ زيادة عدد البرامج الذكية قيد التشغيل تعني زيادة الثغرات الأمنية. وأضاف: "بدأنا نتلقى المزيد من الأخبار حول التداعيات السيبرانية للعديد من هذه البرامج". وهذا يعني أن الشركات بحاجة إلى وضع خطط سيبرانية تركز على الذكاء الاصطناعي منذ البداية. يجب وضع قواعد لاستخدام البيانات، والخصوصية، والأخلاقيات، وتحديد متى يجب على الإنسان التدخل. ويختتم قائلاً: "من خلال معالجة هذه المسائل المتعلقة بالحوكمة بشكل استباقي، يستطيع القادة بناء نظام جدير بالثقة وشفاف".
كما دعا ديبانكار إلى منح الفرق إمكانية الوصول المباشر إلى أدوات الذكاء الاصطناعي. وقال إن الهندسة لم تعد شرطًا أساسيًا لبناء شيء مفيد. وأضاف: "لقد انخفضت عوائق تطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل ملحوظ". لكن الاعتماد على لجان التوجيه أو مجالس الذكاء الاصطناعي المركزية لا يؤدي إلا إلى إبطاء الأمور. "إن التقدم الحقيقي يتطلب من القادة أن يدعموا هذا التبني الواسع النطاق ويشجعوه بنشاط"
قال إن الشركات الأكثر تقدماً تُنشئ مراكز تميز داخلية للذكاء الاصطناعي. هذه ليست أقساماً ضخمة، بل فرق صغيرة من الخبراء الذين يندمجون في وحدات أعمال مختلفة، ويدربونهم، ويساعدونهم على بناء سير عملهم الآلي الخاص. وأضاف: "إن أنجح الشركات تُنشئ فرقاً صغيرة ونخبوية من المتخصصين ذوي الخبرة الواسعة في مجال الذكاء الاصطناعي".
