إن إدراج الذكاء الاصطناعي التوليدي في سير العمل في نقاط حرجة يمكن أن يزيد من فعاليته إلى أقصى حد، مع تقليل التكلفة إلى أدنى حد. بعض مسؤولي تكنولوجيا المعلومات متحمسون؛ والبعض الآخر متشككون.
وكما أحدثت تقنيات كانبان اليابانية ثورة في التصنيع قبل عدة عقود من الزمان، فإن أساليب “التسليم في الوقت المناسب” المماثلة تؤتي ثمارها حيث تكتسب الشركات خبرة في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي.
يقول ساستري دورفاسولا، الرئيس التنفيذي للعمليات والمعلومات والمسؤول الرقمي في شركة الخدمات المالية TIAA: “التوقيت أمر بالغ الأهمية. لا تريد القيام بالعمل قبل وقت طويل لأنك تريد سياقًا في الوقت الفعلي. نقوم بتنشيط الذكاء الاصطناعي في الوقت المناسب”.
أطلقت شركة TIAA تطبيقًا توليديًا للذكاء الاصطناعي، يُشار إليه داخليًا باسم “Research Buddy”، والذي يجمع الحقائق والرؤى ذات الصلة من المستندات المتاحة للجمهور لشركة Nuveen، الذراع الإدارية للأصول في شركة TIAA، حسب الحاجة.
“عندما يريد محللو الأبحاث إجراء البحث، يتم تنشيط الذكاء الاصطناعي. يأخذ الذكاء الاصطناعي المدخلات من المحلل، ويقدم الإجابات على أسئلة المحللين، ويولد التقرير”، كما يوضح دورفاسولا.
ومع ذلك، فإن التوقيت ليس السبب الوحيد لاتباع نهج “في الوقت المناسب” في التعامل مع الذكاء الاصطناعي. فتكاليف معالجة الذكاء الاصطناعي لا تقل أهمية عن ذلك على الأقل. ويشير دورفاسولا إلى أن “تكلفة الذكاء الاصطناعي قد تكون مرتفعة بشكل فلكي ولا يمكن تبريرها دائمًا من حيث القيمة التجارية”.
ليس في كل الأوقات
يقول المحلل في شركة فورستر مايك جوالتيري إن النهج المتبع في الوقت المناسب يعد أمراً رائعاً – ولكن في بعض الأحيان فقط.
يقول جوالتييري: “إنها فكرة أسمع عنها كثيرًا، لكنني لست متأكدًا من موافقتي على ما يقوله الناس”، مضيفًا أن معظم القادة مهتمون بأساليب الاستجابة في الوقت المناسب لأنهم يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي المولد مكلف. قد يكون الأمر كذلك بالنسبة للتفاعلات مع العملاء ذات الهامش المنخفض، ولكن في الأوقات التي تكون فيها ملايين الدولارات على المحك، فإن تكلفة الاستعانة بالذكاء الاصطناعي المولد ضئيلة، كما يقول جوالتييري.
“إذا كلفك الأمر مليون دولار ووفّر عليك 10 ملايين دولار، فإن التكلفة لا ينبغي أن تعيقك”، يؤكد.
يقول جوالتييري إن قادة تكنولوجيا المعلومات يجب أن يعرفوا متى تكون التكلفة عاملاً في أحمال عمل الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم ، ومتى لا تكون كذلك. على سبيل المثال، نظرًا لاستخدامهم بشكل عام نماذج لغوية كبيرة مُدرَّبة مسبقًا (LLMs)، فإن معظم المؤسسات لا تنفق مبالغ باهظة على البنية الأساسية وتكلفة تدريب النماذج. وعلى الرغم من أن مواهب الذكاء الاصطناعي باهظة الثمن ، فإن استخدام النماذج المُدرَّبة مسبقًا يجعل مواهب علوم البيانات باهظة الثمن غير ضرورية أيضًا.
“إنهم يحتاجون فقط إلى فريق تطوير البرامج الخاص بهم لدمج هذا المكون [جيل الذكاء الاصطناعي] في تطبيق، وبالتالي لم تعد الموهبة عاملاً مقيدًا”، كما يدعي المحلل.
ويقول إن استخدام خدمات التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) هو أحد الطرق للحفاظ على انخفاض تكاليف الذكاء الاصطناعي. تعمل RAG على تحسين جودة وأهمية مخرجات الذكاء الاصطناعي مع تقليل الحاجة إلى تدريب النماذج المخصصة والحفاظ على الحد من التكاليف. ويوضح جوالتييري: “يوفر البائعون حلول RAG مدمجة حتى لا تضطر الشركات إلى بنائها بنفسها. ابتكرت Google خدمة RAG. يمكنك استخدام نموذج ثم حقن المحتوى في اللحظة الأخيرة عندما تحتاج إليه”.
ولكن النقطة الأخيرة التي يطرحها جوالتييري تلخص القيمة المقترحة لأساليب “الاستجابة الفورية” للذكاء الاصطناعي التوليدي: حقن استدعاءات النموذج فقط عند الضرورة ــ وفي اللحظة الأخيرة من الحاجة. والواقع أن تقنيات مثل “الاستجابة الفورية” برزت باعتبارها أفضل الممارسات للعمليات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي بالنسبة للفرق التي طورتها واستخدمتها ليس فقط لتقديم أقصى قيمة تجارية ولكن أيضا للحد من عبء الذكاء الاصطناعي على حالات الاستخدام وسير العمل المستهدفة.
وتتيح هذه التقنيات للمؤسسات الاستفادة من خبراء علوم البيانات الجاهزين الذين تلقوا تدريبًا مسبقًا دون الحاجة إلى تدريبهم بشكل أكبر على مجموعات البيانات الخاصة بهم، وتصميم سير العمل التي تؤكد، من خلال RAG، على عمل تطوير البرمجيات على حساب المواهب الأكثر تكلفة وندرة في علوم البيانات. وهذا جزء من روح الذكاء الاصطناعي في الوقت المناسب.
الذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد لاتخاذ القرارات في الوقت المناسب
أطلقت إحدى الشركات منصة ذكاء اصطناعي عامة مخصصة لحالات محددة حيث يمكنها تسريع سير العمل. قدمت شركة SAIC، وهي شركة تكامل تكنولوجية تخدم أسواق الدفاع والفضاء والمدنيين والاستخبارات، في مايو 2024 برنامج Tenjin GPT على Microsoft Azure ومنصة OpenAI لجميع موظفي الشركة البالغ عددهم 24000 موظف. تعمل حالات الاستخدام الأولية على تعزيز سير العمل في نقاط استراتيجية في جميع أنحاء المؤسسة.
على سبيل المثال، قامت الشركة ببناء روبوت محادثة لمساعدة الموظفين في التعامل مع حوادث خدمات تكنولوجيا المعلومات، بالإضافة إلى وكيل افتراضي لتوفير المعلومات لطلبات خدمة العملاء. كما يتم استخدام Tenjin لتطوير البرامج بمساعدة الذكاء الاصطناعي، وإعداد البيانات وتصورها، وإنشاء المحتوى. كما تقدم SAIC هذه الخدمة لعملاء SAIC أيضًا.
وقال ناثان روجرز، مدير تكنولوجيا المعلومات في شركة SAIC، إن Tenjin GPT هي الخطوة الأولى في استراتيجية الذكاء الاصطناعي طويلة المدى.
“نريد أن نجعل الذكاء الاصطناعي متاحًا لقاعدة مستخدمين أوسع نطاقًا. وفي نهاية المطاف، سيكون لدينا مطورون مواطنون في جميع أنحاء الشركة يمكنهم اتخاذ القرارات في الوقت المناسب لكل من حالات الاستخدام الداخلية وعملائنا الحكوميين”، كما يقول روجرز.
ماذا في الاسم؟
ورغم الاعتراف بأن الذكاء الاصطناعي الجيل قد يكون مكلفًا ويجب التعامل معه بحذر، تساءل أحد قادة تكنولوجيا المعلومات عما إذا كان وصفه بالذكاء الاصطناعي في الوقت المناسب مناسبًا.
يقول ماكس تشان، مدير تكنولوجيا المعلومات في شركة أفنيت، وهي شركة توزيع تكنولوجيا ومزودة للحلول: “لا أجد في هذا المفهوم ما يروق لي. بل إنه أقرب إلى استخدام التقنية الصحيحة في الأماكن الصحيحة للتخفيف من الحاجة إلى الموارد غير الضرورية وإدارة التكاليف والكفاءة. وهذا ينطبق على كل ما نقوم به”.
“ومع ذلك،” يضيف، “إن القياس [على الوقت المناسب] ينطبق على التكلفة العالية واستهلاك الموارد المرتفع للذكاء الاصطناعي. يستخدم الذكاء الاصطناعي الجيلي وشهادات الماجستير في القانون الكثير من دورات الحوسبة، والذكاء الاصطناعي الجيلي ليس الحل لكل شيء. لا نريد إهدار دورات غير ضرورية وعدم الحصول على نتيجة”، كما يقول تشان. “يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي مستهدفًا للغاية. نحن لا نمارس الذكاء الاصطناعي من أجل الذكاء الاصطناعي، لكننا ننظر إلى الكيفية التي يساعد بها في تحقيق النتيجة النهائية”.
هناك سؤال آخر يتعلق بالنهج الفوري للذكاء الاصطناعي، وهو ما إذا كان من الممكن إدراج إنسان في الحلقة (HITL) لضمان عدم تحيز أو هلوسة استجابات الذكاء الاصطناعي. واعتمادًا على كيفية هيكلة سير العمل الإجمالي، قد يكون HITL صعبًا.
يقول دورفاسولا من TIAA: “لا تتمتع برفاهية HITL عندما يكون لديك الذكاء الاصطناعي في الوقت المناسب. لكنها مشكلة قابلة للحل. يجب القيام بذلك مسبقًا”.
وهذا يعني الحرص على ضمان تضمين قواعد الذكاء الاصطناعي المسؤولة في وكيل الذكاء الاصطناعي قبل نشره في الإنتاج. وفي حالة TIAA، يعني هذا أيضًا قيام محللي Nuveen بمراجعة نتائج Research Buddy قبل استخدامها، كما يوضح مدير تكنولوجيا المعلومات.
فقط في حالة
بالنسبة لدورفاسولا، فإن مفهوم “في حالة الطوارئ” ينطبق أيضًا على برنامج Research Buddy الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي والذي يستخدمه شركاء Nuveen، والذي ينتج التقارير في اللحظة المناسبة تمامًا، ولكن فقط عند الحاجة إليها.
“يجب أن تكون سير العمل الموجهة نحو الاستثمار في حالة الطوارئ فقط. يجب أن تكون لديك رؤى متاحة لمحترفي الاستثمار في حال احتاجوا إليها”، كما يقول. علاوة على ذلك، “عندما تخدم محترفي الاستثمار بأحجام كبيرة من البيانات العامة في الوقت الفعلي، لا يمكنك أن يكون لديك الكثير من التأخير. يجب أن يتم التخصيص والتوجيه المخصص في الوقت الفعلي”، كما يضيف مدير المعلومات.
ورغم أن الذكاء الاصطناعي ثوري، فإنه يُنفَّذ بشكل تدريجي في كثير من الأحيان، مما يحسن العمليات والتجارب والنتائج شيئا فشيئا. وعلى نحو مماثل، أحدثت التقنيات اليابانية ثورة في التصنيع من خلال توفير قدر ضئيل من الوقت والتكاليف في العديد من الأماكن. وسواء كان ذلك في الوقت المناسب، أو في حالة الطوارئ، أو مجرد ذكاء، فإن تحقيق أقصى استفادة من الذكاء الاصطناعي يتطلب مستوى مماثلا من التفكير والتخطيط.