يعطي قادة تكنولوجيا المعلومات الأولوية لمشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) التي تعمل على تحسين الإنتاجية أو الكفاءة التشغيلية باعتبارها الفوائد الرئيسية للنشر المبكر للتكنولوجيا، وفقًا لبحث أجرته مؤسسة Enterprise Strategy Group (ESG).
على الرغم من أن غالبية المؤسسات (70%) قامت بزيادة استثماراتها في GenAI على مدار الـ 12 شهرًا الماضية، إلا أن أقل من 10% من صناع القرار في مجال تكنولوجيا المعلومات الذين تم استطلاع آرائهم في استطلاع حديث يقولون إنهم فعلوا ذلك نشر تطبيقات GenAI في بيئة عمل حية. من بين 832 من قادة تكنولوجيا المعلومات الذين شملهم الاستطلاع في جميع أنحاء العالم بواسطة ESG حالة سوق الذكاء الاصطناعي التوليدي وفقًا للتقرير، فإن 8% فقط يعتبرون أن عمليات نشر GenAI الخاصة بهم هي في مرحلة “الإنتاج الناضج”.
ومع ذلك، على الرغم من أن هذا الرقم منخفض، فقد تضاعف في العام الماضي وقفزت نسبة المؤسسات التي تقول إنها في مرحلة الإنتاج المبكر بأكثر من الثلث (36%)، مما يعني أن أكثر من ربع المديرين التنفيذيين لتكنولوجيا المعلومات الذين شملهم الاستطلاع (27 %) يعملون في مؤسسات يكون فيها الذكاء الاصطناعي إما في مرحلة مبكرة من الإنتاج أو ناضج. وجاءت زيادة كبيرة أخرى بين تلك المؤسسات التي تدير تطبيقات تجريبية وإثباتًا للمفاهيم، حيث وجدت الحوكمة البيئية والاجتماعية والحوكمة (ESG) نموًا بنسبة 22٪ في عدد الشركات التي تجرب تطبيقات GenAI مقارنة بعام 2023.
ESG هي شركة تابعة لناشر Computer Weekly، TechTarget – وعلى هذا النحو، شمل الاستطلاع قادة تكنولوجيا المعلومات من قراء Computer Weekly العالميين.
تعمل GenAI على تمكين تكنولوجيا المعلومات
يبدو أن قسم تكنولوجيا المعلومات نفسه هو المستفيد الأكبر من عمليات نشر الذكاء الاصطناعي حتى الآن.
في المتوسط، من بين صناع القرار في مجال تكنولوجيا المعلومات الذين شملهم الاستطلاع، يتم استخدام GenAI في 3.5 مجال تطبيق. أفضل تطبيق للذكاء الاصطناعي، وفقًا لمجموعة Enterprise Strategy Group، هو في تطوير البرمجيات، حيث يقول 41% من المشاركين أنه يتم استخدام GenAI. ويمثل ذلك زيادة بنسبة 7% عن عام 2023.
حددت شركة برايس ووترهاوس كوبرز بشكل منفصل أ عدد حالات الاستخدام لـ GenAI في تطوير البرمجيات، والتي تتضمن الإنشاء التلقائي لنصوص الاختبار، واستكشاف الأخطاء وإصلاحها التفصيلية، ومراجعات التعليمات البرمجية وإكمال التعليمات البرمجية بالإضافة إلى إنشاء الوثائق تلقائيًا. تعتقد شركة PwC أن المستخدمين المهرة سيتمكنون قريبًا من توجيه GenAI لإنشاء عناصر عالية الجودة لقصص المستخدمين ومعايير القبول وحالات الاختبار والوثائق وإنشاء واجهات برمجة التطبيقات تلقائيًا أيضًا. وتعتقد أن GenAI ستعمل في النهاية على زيادة العمل في كل مرحلة من مراحل دورة حياة تطوير البرمجيات الرشيقة.
إلى جانب تطوير البرمجيات، تشمل المجالات الأخرى التي شهدت أكبر زيادة في استخدام GenAI منذ عام 2023 في استطلاع ESG، البحث وعمليات تكنولوجيا المعلومات (نمو بنسبة 7٪ مقارنة بعام 2023) والأمن السيبراني (نمو بنسبة 6٪ مقارنة بعام 2023).
الاستخدام الأوسع للذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام اليدوية المكثفة في عمليات تكنولوجيا المعلومات – المعروف باسم AIops – ينظر إليه الكثيرون على أنه نهج للتعامل مع بيئة تكنولوجيا المعلومات المعقدة باستمرار. على سبيل المثال، مزود الطاقة تقوم EDF بنشر Dynatrace تقنية أتمتة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لمساعدة فريق تكنولوجيا المعلومات على تحسين العمليات السحابية وتقديم تجارب موثوقة وآمنة للعملاء. وترى الشركة أن عرض مراقبة الذكاء الاصطناعي من Dynatrace هو وسيلة لتحديد أوجه القصور المحتملة في بنيتها التحتية التقنية، لمساعدة فريق تكنولوجيا المعلومات على معالجة وقت التوقف عن العمل بسرعة وتحسين الخدمة الذاتية للعملاء.
وبالنظر إلى الدور الذي تلعبه GenAI في الأمن السيبراني، وفقًا لمؤلفي الورقة البحثية التي نشرها مركز التقنيات الناشئة التابع لمعهد آلان تورينج، فإن التكنولوجيا تطرح مخاطر وفرصًا سيبرانية جديدة. مهندس بحث رئيسي سارة ميرسر، وتيم واتسون وقال، وهو مدير المعهد للعلوم والابتكار والدفاع والأمن القومي، إن هناك طرقًا مختلفة يمكن لـ GenAI من خلالها تعطيل مشهد الأمن السيبراني.
وقالوا: “في حين أن GenAI يمكن أن يؤدي إلى تفاقم المخاطر الحالية فيما يتعلق بسرعة وحجم الاستطلاع، والهندسة الاجتماعية، والتصيد الاحتيالي، فإن التأثير الحالي لقدراته على توليد التعليمات البرمجية يظهر تأثيرًا أقل على مشهد الهجوم”.
ومع ذلك، يعتقد ميرسر وواتسون أن أنظمة GenAI الحالية توفر نقاط قوة فريدة، لا سيما في التعرف على الأنماط ومعالجة اللغات الطبيعية، حيث تكون قادرة على الاعتماد على بيانات التدريب المكثفة وتقديم قدرات متعددة الوسائط. وأضافوا: “إن التطبيق المستهدف لهذه القدرات لتعزيز أحدث الأنظمة يمكن أن يرفع بشكل كبير التقنيات الحالية، لكل من التهديد السيبراني والدفاع السيبراني”.
نضج GenAI في المؤسسة
إن تلك المؤسسات التي تقول إن لديها عمليات نشر ناضجة للذكاء الاصطناعي تتقدم للأمام من حيث نسبة استخدام GenAI لتطوير البرمجيات (10%)، وعمليات تكنولوجيا المعلومات (15%)، والتمويل (11%)، عند مقارنتها بنتائج جميع المؤسسات على مستوى العالم. . ويبدو أيضًا أن مؤسسات الذكاء الاصطناعي الناضجة من المرجح أن تنشر الذكاء الاصطناعي التوليدي للمساعدة في إدارة تكاليف البنية التحتية السحابية.
إن حقيقة إمكانية تدريب GenAI على بيانات الإنترنت العامة تقلل من تكلفة نشر تطبيق الذكاء الاصطناعي المفيد بسرعة. ولكن هذا يعني أن كل شخص لديه إمكانية الوصول إلى نفس نموذج اللغة الكبير (LLM)، والذي يتم تدريبه على نفس البيانات. يؤدي هذا إلى تآكل أي ميزة تنافسية يمكن اكتسابها من نشر GenAI بسرعة.
تشير نتائج الاستطلاع الذي أجرته مجموعة Enterprise Strategy Group إلى أن صناع القرار في مجال تكنولوجيا المعلومات لا يدركون القيود المفروضة على نشر نماذج GenAI العامة فحسب، بل يدركون أيضًا سبب أهمية تعزيز هذه النماذج ببياناتها الخاصة، أو حتى استخدام البيانات الداخلية لتدريب ماجستير إدارة الأعمال الخاص بهم والذي يمكنه تلبية متطلبات العمل المحددة الخاصة بهم.
في حين ساعدت مجموعات البيانات العامة الواسعة في تأسيس GenAI، مما أتاح للناس الوصول الفوري إلى قوة التكنولوجيا، أفادت ESG أن 84٪ من قادة تكنولوجيا المعلومات الذين شملهم الاستطلاع يعتقدون أنه من المهم أن تستخدم مؤسساتهم بياناتها الخاصة لدعم مبادرات GenAI.
يقول أكثر من ثلاثة أرباع (77٪) من المشاركين أنه من المهم تدريب نماذج GenAI الخاصة بهم. وينعكس هذا في نسبة المؤسسات التي تستخدم أكثر من LLM لنشر الذكاء الاصطناعي التوليدي. في الواقع، يقول ثلثا قادة تكنولوجيا المعلومات الذين شملهم الاستطلاع الذي أجرته Enterprise Strategy Group إنهم يستخدمون اثنين أو أكثر من دورات LLM، وحوالي واحد من كل 10 (9٪) يستخدم خمسة أو أكثر.
