حساب الذكاء الاصطناعي العسير: لماذا تتخلف معظم الشركات عن الركب

لقد انتهى شهر العسل مع الذكاء الاصطناعي.

لسنوات، سارعت الشركات لتبني أدوات مثل ChatGPT، وأنفقت المليارات على البنية التحتية. أما الآن، فقد بدأ التركيز يتغير؛ فلم يعد الرؤساء التنفيذيون والمديرون الماليون يسألون عما يمكن للذكاء الاصطناعي فعله، بل أصبحوا يسألون عما يحققه الذكاء الاصطناعي لأرباحهم.

توضح ورقة بيضاء جديدة من McLean Forrester سبب فشل العديد من الشركات في رؤية النتائج؛ فهي تقع في "فخ المشاريع التجريبية"، حيث تطلق مشاريع صغيرة تحقق مكاسب ضئيلة في الإنتاجية، وتفشل هذه المشاريع في التوسع بسبب افتقارها إلى التكامل.

للفوز، يجب عليك فهم المستويات الثلاثة لقيمة الذكاء الاصطناعي.

  1. الذكاء الاصطناعي الأفقي (Horizontal AI) يشمل هذا الأدوات العامة مثل ChatGPT. وهي تعمل بشكل جيد في المهام البسيطة، وقد تلاحظ زيادة في الإنتاجية بنسبة تتراوح بين 5% إلى 10%. ومع ذلك، تفشل هذه الأدوات عندما تحتاج إلى معرفة خاصة بالشركة أو تفكير معقد.

  2. الذكاء الاصطناعي الهجين (Hybrid AI) يمثل هذا الحل الوسط الذكي، حيث يستخدم تقنية "التوليد المعزز بالاسترجاع" (RAG). تقوم بربط نموذج ضخم ببياناتك الداخلية، وسياساتك، وملفات عملائك. توفر هذه الطريقة الدقة دون التكلفة العالية لبناء نموذج جديد، كما أنها تقلل الأخطاء لأن الذكاء الاصطناعي ملزم باستخدام حقائقك الخاصة.

  3. الذكاء الاصطناعي العمودي (Vertical AI) هنا تكمن القيمة الأعلى؛ فهو عبارة عن طبقة ذكاء مخصصة تم بناؤها لتناسب سير عملك الخاص.

على سبيل المثال، يستخدم البنك الذكاء الاصطناعي الأفقي لتلخيص تقرير عام، بينما يستخدم الذكاء الاصطناعي العمودي لمراجعة طلب قرض، والتحقق من الملفات المفقودة، وصياغة قرار. هذا يحول الذكاء الاصطناعي من أداة سلبية إلى عامل نشط.

كيف تستعد لعام 2027:

لن يكون الفائزون هم الشركات ذات الميزانيات الأكبر، بل الشركات التي توائم بين الذكاء الاصطناعي واحتياجات أعمالها الفريدة.

المصدر: https://dev.to/mcleanforresterllc/the-ai-reckoning-why-most-companies-are-getting-left-behind-175i