فهم حدودِ الذكاء الاصطناعي: ما لا يمكنه فعله

الذكاء الاصطناعي ليس عصاً سحريةً، ولا مصباحَ علاءَ الدِّّينِ. بل هو وسيلة تمكّنُ الآلاتِ من محاكاةِ الذّكاءِ البشريِّ، لكنّه لا يزال يعتمدُ على البشرِ لتوجيهِ إمكاناتِهِ الهائلةِ.

كثيراً ما يقعُ القادةُ في فخِّ المبالغةِ في تقديرِ ما يمكنُ أن يقدِّمهُ الذّكاءُ الاصطناعيُّ، حيث يتوقّعون نتائجَ فوريةً، ويقلّلونَ من أهميةِ المواردِ اللّازمةِ لتحقيقِ هذهِ النّتائجِ. تشملُ هذهِ المواردِ البياناتِ عاليةَ الجودةِ، والخبرةَ المتخصّصةَ في المجالِ، والتّكاملَ الدّقيقَ في سيرِ العملِ الحاليِّ.

المفاهيمُ الخاطئةُ الشّائعةُ حولَ الذكاء الاصطناعي

يستخدمُ الناسُ الذّكاءَ الاصطناعيَّ كلَّ يومٍ، دونَ أن يدركوا ذلكَ في كثيرٍ من الأحيانِ. تعتمدُ المساعداتُ الصّوتيةُ الافتراضيةُ، والتّعرُّفُ على الوجهِ، وتطبيقاتُ الملاحةِ على الذكاء الاصطناعي. وبالمثل، يمكنُ للشّركاتِ استخدامُ الذكاء الاصطناعي لتحسينِ تجاربِ العملاءِ والموظّفينَ بشكلٍ كبيرٍ، طالما أنّها تفهمُ حدودَ الذكاء الاصطناعي، وتضعُ توقّعاتٍ معقولةً. وفيما يلي بعضُ المفاهيمِ الخاطئةِ الشّائعةِ:

1. الذكاء الاصطناعي معصومٌ منَ الخطأِ

تعتمدُ فعاليةُ نظامِ الذكاء الاصطناعي على جودةِ تدريبهِ، حيث تقومُ الخوارزمياتُ بعملِ تنبؤاتٍ بناءً على البياناتِ المدخلةِ. تصبحُ هذهِ التّنبؤاتُ أكثرَ دقةً معَ التّقييمِ المستمرِّ للمخرجاتِ، لكنَّ النموذجَ يمكنُ أن يرثَ التّحيزاتِ من بياناتِ التّدريبِ غيرِ الدّقيقةِ، أو يتدربَ بشكلٍ جيدٍ على مجموعاتِ بياناتٍ محددةٍ لا تعكسُ جميعَ الحالاتِ المحتملةِ. التّنبؤاتُ دائماً احتمالاتٌ وليستْ يقيناً.

2. الذكاء الاصطناعي قادرٌ على التّفكير

 يتفوّقُ الذّكاءُ الاصطناعيُّ في تحليلِ كمياتٍ هائلةٍ منَ البياناتِ، لكنّه يفتقرُ إلى الفهمِ الحقيقيِّ والحسِّ السّليمِ. على سبيل المثالِ، عندما طلبتُ من Google Gemini تحويلَ توقيتِ هونغ كونغ إلى التّوقيتِ الرّسميِّ للمحيطِ الهادئِ، لم يأخذْ في الاعتبارِ التّوقيتَ الصيفيَّ.

3. الذّكاءُ الاصطناعيُّ يحلُّ محلَّ البشرِ تماماً

يعملُ الذّكاءُ الاصطناعيُّ بشكلٍ أفضلَ كأداةٍ تخففُ من المهامِّ المتكررةِ. إذا استُخدمَ بشكلٍ صحيحٍ، فإنَّه يحررُ البشرَ للتركيزِ على المهامِّ الإستراتيجيةِ أو الإبداعيةِ بدلاً من الانشغالِ بالأمورِ الرّوتينيةِ. منَ المرجحِّ أن يكونَ مستقبلُ العملِ تعاوناً بينَ البشرِ والذكاء الاصطناعي، وليسَ هيمنةً للذكاءِ الاصطناعيِّ.

4. الذّكاءُ الاصطناعيُّ يحلُّ محلَّ استراتيجيةِ العملِ

الذّكاءُ الاصطناعيُّ أداةٌ تكملُ رؤيةَ المنظمةِ؛ فهوَ ليسَ استراتيجيةً بحدِّ ذاتها. على سبيل المثالِ، يساعدُ نموذجُ اللغةِ الكبيرِ (Large Language Model - LLM) الموظفينَ والعملاءَ على سدِّ الفجوةِ التّقنيةِ باستخدامِ اللغةِ الطبيعيةِ لحلِّ المشاكلِ، لكنَّ تكلفةَ الحفاظِ على LLM الملكيةِ قد تصلُ إلى 200,000 دولارٍ سنوياً. فالسّياقُ ضمنَ الصّورةِ الكبيرةِ أمرٌ بالغُ الأهميةِ.

مفاتيحُ لاستراتيجياتِ الذكاء الاصطناعي الفعّالةِ

التّقنياتُ القائمةُ على الذكاء الاصطناعي مثيرةٌ، ومن السّهلِ التّسرعُ في استخدامها. بدلاً من ذلكَ، يضمنُ النهجُ العمليُّ والمدروسُ للذكاءِ الاصطناعيِّ أن يكونَ التّنفيذُ مستداماً، ويتماشى معَ أهدافِ العملِ.

يجبُ على القادةِ تثقيفَ أنفسهم وفرقهم حولَ قدراتِ الذكاء الاصطناعي وقيودهِ. يتضمّنُ ذلكَ بناءَ بنيةٍ تحتيّةٍ قويّةٍ، واستخدامَ بياناتِ التّدريبِ الدّقيقةِ والشّاملةِ، وفي الوقتِ المناسبِ، وفهمَ أنواعِ المشكلاتِ التّي يمكنُ للذكاءِ الاصطناعيِّ حلها. ابدأ بدراسةِ أسبابِ نجاحِ الذكاء الاصطناعي أو فشلهِ في حالاتِ استخدامٍ محددةٍ في مجالِ عملكَ.

ما يجبُ التّفكيرُ فيهِ عندَ استخدام الذكاء الاصطناعي

تظهرُ الدّراساتُ أنَّ الشّركاتَ التّي تُطبِّقُ الذّكاءَ الاصطناعيَّ بشكلٍ فعَّالٍ يمكنُ أن تشهدَ تحسُّناً يصلُ إلى 45% في الكفاءةِ التّشغيليةِ في وظائفِ رعايةِ العملاءِ وإنتاجيةِ هندسةِ البرمجياتِ.

يحتاجُ قادةُ الذكاء الاصطناعي إلى بعضِ السّماتِ الأساسيّةِ للنّجاحِ، بما في ذلكَ القدرةِ على التّكيُّفِ، والتّفكيرِ النقديِّ، والرّغبةِ في التّعلُّمِ. يجبُ أن يركزَ التّدريبُ التّنظيميُّ على معرفةِ البياناتِ، وفهمِ تقنيّاتِ الذكاء الاصطناعي، والاعتباراتِ الأخلاقيّةِ.

يمكنُ لاستراتيجيةِ الذكاء الاصطناعي التّي يتمُّ تنفيذُها بشكلٍ جيدٍ أن تعملَ على تحسينِ الكفاءةِ معَ توفيرِ التّكاليفِ وتعزيزِ تجاربِ العملاءِ وخلقِ فرصِ عملٍ جديدةٍ. على سبيل المثالِ، أحدثَ الذّكاءُ الاصطناعيُّ ثورةً في سلسلةِ التّوريدِ الحديثةِ من خلالِ تحسينِ التّنبؤِ، وتسريعِ عملياتِ التّسليمِ، وتحسينِ عملياتِ التّخزينِ وخدمةِ العملاءِ. تستخدمُ الفرقُ روبوتاتِ الدّردشةِ المعتمدةَ على الذكاء الاصطناعي لتخفيفِ العبءِ عنِ الوكلاءِ، ويساعدُ الذّكاءُ الاصطناعيُّ الفرقَ الإبداعيةَ في إنشاءِ المحتوى، كما تعالجُ الأنظمةُ المعتمدةُ على الذكاء الاصطناعي المخاوفَ التّشغيليةَ مثلَ التّنبؤِ باحتياجاتِ الصيانةِ.

مستقبلُ الذكاء الاصطناعي

معَ استمرارِ تطوّرِ الذكاء الاصطناعي، ستعملُ الأدواتُ الرّائدةُ على تعزيزِ تجاربِ العملاءِ الأكثرِ تخصيصاً، وستوفرُ تحليلاتٍ تنبؤيةً لاتخاذِ قراراتٍ أفضلَ وأتمتةِ المهامِ المعقّدةِ. ستبقى المؤسّساتُ على اطلاعٍ بتطوّراتِ الذكاء الاصطناعي معَ إعطاءِ الأولويةِ لتنميةِ المهاراتِ على المدى الطويلِ وتعزيزِ الثّقافاتِ التّكيفيةِ والمبتكرةِ.

يجبُ على روّادِ الأعمالِ والمؤسسينَ التّركيزُ على المجالاتِ التّي يمكنُ لأنظمةِ الذكاء الاصطناعي تقديمُ قيمةٍ فوريّةٍ فيها. أن تبدأ صغيراً لا يعني التّفكيرَ على نطاقٍ صغيرٍ. على سبيل المثالِ، استخدمت إحدى الشّركاتِ الناشئةِ في قطاعِ الرّعايةِ الصحيةِ الذّكاءَ الاصطناعيَّ لتطويرِ أداةٍ تقللُ وقتَ التّشخيصِ إلى النّصفِ، مما أدّى إلى تحقيقِ نتائجَ أفضلَ للمرضى. باستخدامِ البياناتِ والمعرفةِ الصّحيحةِ، فكرْ في كيفَ يمكنُ للذكاءِ الاصطناعيِّ أن يغيرَ عملك.

عندما تدركُ ما ليس الذّكاءُ الاصطناعيُّ، يمكنكَ أن تفهمَ ما هوَ بشكلٍ أفضلَ: أداةٌ قويةٌ يمكنُها، من خلالِ التّنفيذِ والإدارةِ والإشرافِ الدّقيقِ، تقديمُ قيمةٍ تجاريةٍ كبيرةٍ.