قد يؤدي تطوير التطبيقات التي تستغل الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على الترميز وتحرير الموارد، ولكن يجب على المؤسسات إدارة المساهمين الذين ليس لديهم خبرة سابقة في الترميز بعناية.
وفقًا لجون بوليستون، نائب رئيس الابتكار في قسم الملفات الشخصية في كانتار، حتى التركيبة الاصطناعية الدقيقة شخصية استنادًا إلى مجموعة بيانات مكونة من 25000 شخص حقيقي تحتوي على 250 متغيرًا ديموغرافيًا تنبؤيًا، يمكن أن تعطي نتائج “غير متوقعة للغاية” حتى للأسئلة البسيطة، مثل “هل تمتلك كلبًا؟”.
“في تجربتنا، لم يكن من الممكن التنبؤ بهذا إلا بنسبة دقة 75% حتى باستخدام أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي [ML] يقول بوليستون: “إن التقنية التي طبقناها، مقابل فرصة 52% بناءً على بياناتنا الديموغرافية، تسلط الضوء على الكمية الهائلة من المدخلات المطلوبة لجعل نماذج البيانات الاصطناعية دقيقة بما يكفي للاستخدام التجاري العام. عند اتخاذ قرار تجاري بقيمة مليارات الدولارات، هناك مخاطر”.
تشير تجربة كانتار إلى أن التعقيدات لا تحسب ضد الحديث عن “المطورين المواطنين“عندما يتعلق الأمر بصعود أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي للغة الطبيعية على وجه الخصوص، يضيف بوليستون: “لا تزال الرؤى البشرية الحقيقية هي قلب أبحاث السوق الجيدة”.
إن السياق التفصيلي لأي نشاط معين قد يكون في كثير من الأحيان حاسماً. إن ركل كرة القدم بين قائمي المرمى هو في الأساس فعل بسيط، ولكن الأمر يتطلب سنوات من الممارسة حتى يتم تنفيذه بشكل جيد.
ليزلي كانثان، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة شفرة وتقول شركة TurinTech المتخصصة في تحسين الأداء إن الفخاخ تنتظر الغافلين ــ حتى لو كانت المنظمة لديها مجموعات بيانات خاصة بها جاهزة للاستخدام. ويقول كانثان: “إن التعامل مع أكواد الذكاء الاصطناعي والتطبيقات الداخلية أمر جيد لأنه يجعل الناس يستخدمون هذه الأشياء المتطورة، مما يسمح بتوليد الأفكار والإبداع. ولكن هناك حوكمة لذلك”.
إذا كنت تقوم بإنشاء تطبيق بمجموعات بيانات حساسة، على سبيل المثال، دون خلفية في الترميز، فسوف تجد صعوبة في تبرير ما يفعله التطبيق وما لا يفعله للجهات التنظيمية ومسؤولي الامتثال.
يقول كانثان: “إن مجرد القول بأنك قمت ببناء تطبيق وحل هذه المشكلة ليس كافياً بالنسبة للجهات التنظيمية. فهم بحاجة إلى التأكد من أن البيانات محفوظة بشكل صحيح، وما إلى ذلك”.
ومع ذلك، يمكن لـ GenAI مساعدة المطورين المبتدئين لمدة عام أو عامين في شحذ مهاراتهم، وقد يتم توسيع التطوير إلى مساهمات أوسع مع تذكر الحاجة إلى اختبارات قوية ومراجعة وتبني من قبل المستخدمين مع تقدم الأدوات.
لا تنس أن الكود النظيف يمكن أن يكون أكثر استدامة، ويستهلك موارد أقل بما في ذلك الطاقة، كما يضيف كانثان. “في الوقت الحالي، فكر في [GenAI] “في الواقع، سوف يستغرق الأمر بضع سنوات قبل أن يكون لديك استخدام تطبيقي قوي حتى في أكثر استخداماتك تقدمًا”، كما يقول. “يجب أن تعرف بالضبط ما تفعله”.
اسأل نفسك ما الذي ستجلبه بالضبط إلى الشركة وكيف يمكنك الاستفادة منه. من الأفضل استخدام GenAI اليوم كمساعد للخبرة، وليس بديلاً عنها – وتطوير الضوابط والتوازنات والحوكمة المناسبة في كل حالة استخدام. يضيف كانثان: “اعرف ما أنشأته وكيف تمكنت من تبرير ذلك”.
يلاحظ كجيل كارلسون، رئيس استراتيجية الذكاء الاصطناعي في Domino Data Lab، أن العروض مثل أمازون كيو إن الأدوات التي يتم الترويج لها على أنها متاحة لغير المبرمجين ستكون محدودة الاستخدام عادةً. والسؤال ليس ما إذا كنت بحاجة إلى مهارات لاستخدام أداة ما، بل هل يمكنك بالفعل استخدام هذه الأداة بشكل جيد؟ والقاعدة العامة هي أنك ستحتاج إلى “زيادة عدد البشر الذين يستخدمونها”.
قارن التحدي باستخدام وحدات الماكرو في Visual Basic أو Excel، على سبيل المثال: تتطلب هذه الوحدات مهارة أو خلفية تقنية. وماذا عن التوثيق؟
في الشركات ذات الموارد الأقل، حيث قد يعتمد المطورون الأقل خبرة تشات جي بي تيعلى سبيل المثال، لبناء التطبيقات، لا يمكنك أن تكون لديك ثقة كبيرة في جودة النتائج، كما يؤكد كارلسون.
يقول “يتطلب الأمر قدرًا كبيرًا من الفهم من جانب المستخدم النهائي لمعرفة الشكل الجيد”. “يمكن أن تكون طريقة رائعة للتعلم بسرعة والقيام بأشياء قياسية. ليس إذا كانت المهمة تستخدم SQL عادةً من أجلها أو – لا قدر الله – COBOL.”
“أي شخص يمكنه البرمجة”
يقول جافين هاركورت، رئيس الهندسة في منصة استخبارات التسويق Streetbees، إن تجربتهم مع GenAI، من خلال العمل على تصميم المنتج واكتشافه والتنفيذ المبكر، سلطت الضوء على الأسطورة القائلة بأن “أي شخص يمكنه البرمجة”.
يقول هاركورت: “مع هذه العروض التوضيحية لمنتجات مثل أمازون كيو، أشعر بقدر كبير من الشك: لقد تعلمنا أنه يتعين علينا الاستثمار. لدينا فرق من الأشخاص الذين يقومون بالتخطيط والترجمة الفعلية لخبرات أبحاث السوق وأكثر من ذلك”.
ويضيف شاف شاجاهان، مدير منتجات الذكاء الاصطناعي في Streetbees: “يشمل ذلك اثنين ونصف من الموظفين المخصصين فقط لترجمة مشكلات أبحاث السوق المعقدة إلى مكتبات بيانات، مثل مستشاري الاستراتيجية الذين يتعلمون كيفية التنقل بين البيانات المعقدة المخططات“إنك بحاجة إلى التسويق والاستراتيجية والتكنولوجيا معًا، وأشخاص مخصصين للهندسة.”
وسوف تتطور تقنيات الذكاء الاصطناعي، مع تحول نماذج اللغات الكبيرة إلى سلعة أساسية بمرور الوقت. ولكن حتى مع “عنصر الجودة والإنتاج” الذي يمكن لأي شخص تقريبا تقديمه، فإن هذا ربما لا يكون الأمثل، كما يلاحظ شاجاهان.
ويشير شاجاهان إلى أن “الميزة الرئيسية التي تميزك عن غيرك هي أنها ليست مجرد غلاف رقيق حول ماجستير الحقوق الأساسي، بل إنها من خلال جودة منتجك أو مخرجاتك، تم تصميمها وتطويرها من قبل خبراء في هذا المجال”.
هانز دي فيسر، كبير مسؤولي المنتجات (CPO) في كود منخفض تقول شركة Mendix، وهي منصة للمطورين، إنها تقسم التطوير بمساعدة الذكاء الاصطناعي، والذي يتعلق بإدراج خدمات الذكاء الاصطناعي لمطوريها الذين يعملون على منصتها لتعزيز إنتاجيتهم، من التطبيقات المعززة بالذكاء الاصطناعي التي تنسج خدمات الذكاء الاصطناعي في تطبيقات أكثر ذكاءً يبنيها المطور.
إن السياسات والممارسات والحوكمة الخاصة بالمتطلبات تشكل أهمية قصوى. ويسعى بعض العملاء إلى “التحول إلى اليسار” جزئيًا بهدف تقليل أعباء العمل على الفرق الأكثر تقنية ومنح العمال المزيد من السيطرة على مصيرهم. يقول فيسر: “لكن فكر في نوع التطبيق الذي تتحدث عنه، وما هي المنصة المناسبة لدعم ذلك”.
فحص نطاق ومدى أهمية مجموعات العمل الفردية والأقسام والمؤسسة مقابل تعقيد التطبيق. إذا قمت بإنشاء مجال مرئي أو نموذج بيانات يمكنك رؤيته بالكامل، فيجب أن تكون قادرًا على التحقق من صحة النتائج وما إذا كانت تنطبق على الصفحة ذات الصلة أو سير العمل الذي تم إنشاؤه.
فكر في “الحديقة المسورة” مايكروسوفت باور آبس، والذي في أبسط صوره يمكن أن يكون SharePoint وExcel مجرد مصادر لربط البيانات. وحول ذلك، يمكنك إنشاء واجهة مستخدم أو قائمة تحقق أو سير عمل بسيط للغاية لتذكيرات الموافقة أو ما شابه ذلك.
ويقول فيسر: “إذا أبقيت الأمر ضمن هذه الحدود وتمكنت من التحكم فيها، فقد يكون الأمر على ما يرام تمامًا بالنسبة للمطورين المواطنين واستخدام أنواع ميزات الذكاء الاصطناعي في تلك المنصة المعينة”.
بالنسبة لتطبيقات الأقسام الأكثر تطوراً، فإن دمج خدمات GenAI سيعزز الإنتاجية على أي حال من خلال التجريد والأتمتة.
“فكر في نوع ميزات GenAI التي ستمنحها لأي نوع من المطورين. إذا كان لديك GenAI يعتمد على الكود، فستحصل على كود تم إنشاؤه. إذا لم ينشئ المطورون تطبيقًا من قبل، فلن يتمكنوا عادةً من فهم ما يحدث خلف الكواليس”، كما يلاحظ فيسر.
يتفق ميلفين وايت، كبير مهندسي المشاريع في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مجموعة بي تي، بشكل عام مع الحاجة إلى مطابقة ما يسمى بالديمقراطية مع التطوير المقيد بمستوى معين من الخبرة – في انتظار التطور التكنولوجي السريع وحاجة المنظمات لمواكبة ذلك.
يقول وايت: “إن فتح الذكاء الاصطناعي أمام الجماهير أمر جيد في كثير من النواحي”، مشيرًا إلى أنه في بعض النواحي يمكن اعتبار GenAI بمثابة الخطوة التالية من استخدام الذكاء الاصطناعي. لغة النمذجة الموحدة (UML) كمسرع.
“يستخدم أصدقائي الذين يبرمجون كل يوم شهادات الماجستير في القانون، لكنهم مبرمجون جيدون للغاية في حد ذاتهم. إنها تعزز إنتاجيتهم إلى حد ما، ولكن لا يزال يتعين عليهم الانخراط في العمل وإجراء التعديلات والتغييرات. إنهم يعرفون ما يفعلونه.”
