إيجاد طريقة أسهل لاعتماد الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي (AI) هو أكثر التقنيات ثورية والأكثر أهمية التي ظهرت منذ عقود. وعلى الرغم من أن هذا مثير، إلا أنه ينذر بالسوء أيضًا. فهمت الأمر بشكل خاطئ، وأنت غارق.
في الوقت نفسه، يفرض الذكاء الاصطناعي تحديًا في عملية الزرع بحيث يكون من المرجح أن يكون الخطأ خاطئًا.
سوف يمس كل جانب رقمي للمؤسسة في نهاية المطاف، مما يعني أنه مليء بالمزالق، وبالتحديد، في مراحل التكامل والتدريب والتنفيذ في الطرح، وبالنسبة للكثيرين فإنه سيؤدي إلى إعادة صياغة العمليات بالجملة وحتى نموذج الأعمال بحد ذاتها.
عمليات نشر الذكاء الاصطناعي: الخطر أدناه
ظاهريًا، يبدو أن عمليات نشر الذكاء الاصطناعي تتحرك بهدوء. ذكرت شركة آي بي إم أن أكثر من ثلث الشركات تقول إنها تستخدم الذكاء الاصطناعي في أعمالها بطريقة ما، و42 في المائة أخرى في المرحلة الاستكشافية.
ومع ذلك، فإن أشياء مثل التكاليف ونقص الخبرة وعدم القدرة على تطوير نماذج عملية تعيق هذه الجهود، وهناك عدد قليل جدًا من المنظمات التي تركز على الجوانب الأساسية للذكاء الاصطناعي مثل بناء الثقة وإزالة التحيز وتتبع الأداء.
لا عجب إذن أن العديد من المنظمات – حتى الكبيرة منها ذات الموارد الكبيرة – عالقة في نوع من شلل الذكاء الاصطناعي. حتى أولئك الذين غمسوا أصابعهم في هذه المياه يجدون أمثلة ملموسة قليلة للنجاح.
لهذا السبب، بدأ دعاة الذكاء الاصطناعي في تحويل التركيز بعيدًا عن جميع الأشياء السحرية التي يمكن للتكنولوجيا القيام بها إلى أمور أكثر عملية مثل كيفية نشرها بطريقة فعالة وفعالة.
أحد الأمثلة على ذلك هو كتاب جديد ألفه ستة قادة في هذا المجال بعنوان ” إزالة الغموض عن الذكاء الاصطناعي للمؤسسات” يضع الكتاب إطارًا للتغلب على مشكلات التنفيذ الرئيسية، مثل فهم حدود الذكاء الاصطناعي واستهدافه في المشكلات الرئيسية التي يمكنه حلها.
بالإضافة إلى ذلك، يجب على المؤسسات أن تفهم أنه على عكس التقنيات السابقة، فإن الذكاء الاصطناعي لا يأتي بشكل كامل من الصندوق.
يجب تدريبه على مستوى من النضج قبل أن يتمكن من تقديم دعم فعال للعمليات الرئيسية. وربما الأهم من ذلك، أن الذكاء الاصطناعي يعمل بشكل أفضل عندما يسمح للأشخاص بأن يصبحوا أفضل فيما يفعلونه.
الطريق إلى الأمام مع الذكاء الاصطناعي
تُظهر نظرة فاحصة على المؤسسات التي نشرت الذكاء الاصطناعي بنجاح عددًا من الموضوعات المشتركة، والتي يتضمن معظمها النظر إلى ما وراء التكنولوجيا نفسها إلى بيئة البيانات ككل.
على سبيل المثال، يشير جوناثون رايت، كبير المبشرين التكنولوجيين في Keysight Technologies، إلى أن تطوير حالات الاستخدام القابلة للتفسير في وقت مبكر يحسن النشر والتنفيذ بشكل كبير، كما هو الحال مع الاستراتيجية الشاملة لاستخدام الذكاء الاصطناعي لزيادة العمليات الحالية وسد الثغرات في القوى العاملة البشرية.
كذلك، تجنب ترقية الرافعة الشوكية الكل مرة واحدة إلى الذكاء الاصطناعي وبدلاً من ذلك خطط لانتقال سلس وغير مزعج من جاهز للذكاء الاصطناعي إلى قادر على الذكاء الاصطناعي وأخيراً ممكّن للذكاء الاصطناعي.
تبدأ كل رحلة بالخطوة الأولى، ومع ذلك، فإن الحصول على الذكاء الاصطناعي الصحيح من المحاولة الأولى، حتى بطريقة محدودة، يمكن أن يقطع شوطًا طويلاً نحو تعزيز النجاح في المستقبل.
وبطبيعة الحال، يعني هذا وضع الذكاء الاصطناعي في العمل على مهام سهلة ومثبتة، والتي حددها المحررون في eWeek على أنها روبوتات دردشة، وتصنيف للصور، وتنبؤ بالأسعار.
تُحدث روبوتات الدردشة الذكية بالفعل ثورة في دعم العملاء عبر العديد من المؤسسات، وهي سهلة التنفيذ إلى حد ما باستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وغيرها من الوسائل التي أثبتت جدواها لتقليد خطاب المحادثة.
وفي الوقت نفسه، فإن الذكاء الاصطناعي بارع للغاية في مسح الصور ضوئيًا بدرجة أكبر من التقنيات السابقة، ثم تحديد الحالات الشاذة والتصنيف الآلي.
ونظرًا لأن معظم الأسعار تخضع لمجموعة واسعة من التأثيرات التي لا يمكن تتبعها وقياسها بشكل فعال إلا بطريقة ذكية، فقد أصبح الذكاء الاصطناعي هو الحل المفضل في هذا المجال وهو ينتج بالفعل مساهمات كبيرة في الإيرادات والأرباح.
ستكون المنظمة النادرة التي لا تواجه أي انتكاسات أو عوائق في عملية وضع الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج، لكن هذا لا يعني أنه لا ينبغي اتخاذ خطوات لتقليل حالات الفشل إلى الحد الأدنى.
وحتى الفشل يمكن أن يكون مفيدًا إذا أدى إلى فهم أكبر لكيفية عمل التكنولوجيا.
في هذه المرحلة، من الصعب أن نرى أن الذكاء الاصطناعي لا ينتج التغييرات الثورية للأنظمة والعمليات في المؤسسة. السؤال الوحيد هو ما إذا كانت المنظمات ستأخذ الطريق السهل إلى هذه النقطة، أم بالطريقة الصعبة.
المصدر: venturebeat
شاهد المزيد:
