كيف تقوم الذكاء الاصطناعى بإعادة كتابة إستراتيجية القوى العاملة الخاصة بمدير التنقل في CIO

لقد لفت انتباه الهندسة الفريدة كمهارة عالية الطلب انتباه مديري خرسانات المؤسسة بين عشية وضحاها تقريبًا. مع تسريع اعتماد الذكاء الاصطناعي ، تدافعت المنظمات لجلب المتخصصين القادرين على الضغط على قيمة أكبر من نماذج اللغة الكبيرة (LLMS). ارتفعت الرواتب ، ووجدت الفرق الداخلية نفسها إما تتنافس لتبرير تلك التكاليف أو تكافح لمطابقة نتائج المتخصصين.

بالنسبة لمستشارو سياسة الذكاء الاصطناعى والمطورين ، أصبحت القدرة على التكيف صعبة بشكل متزايد. الهندسة الفورية لطالما كان يتوقف في النهاية على التواصل الواضح والتأطير الدقيق للمشكلة. لا يزال هذا صحيحًا ، ولكن الهندسة الفورية تصل إلى لحظة محورية.

مع استمرار استخدام LLM داخل المؤسسة ، تحول الانضباط إلى إدارة السياق على مستوى النظام ، حيث تحل الأطر القابلة لإعادة الاستخدام ، وتكامل الذاكرة ، وخطوط أنابيب التزامن محل المطالبات المصنوعة يدويًا. لقد تجاوز المناقشة ما إذا كان ينبغي تعيين المهندسين الفوريين. السؤال الجديد هو كيف يمكنهم أن يقاوموا القوى العاملة في المستقبل.

ارتفاع – وحدود – الهندسة الفورية

انفجرت الهندسة السريعة في التيار الرئيسي إلى جانب ظهور Chatgpt لأول مرة. وعدت نتائج سريعة وضبطها دون أي تدريب على النماذج ، شريطة أن تعرف الكلمات الصحيحة. لفترة وجيزة ، كان الخبراء الفوريون لا غنى عنه. يمكنهم النموذج الأولي للمهام التي تدعمها LLM ، وتلخيص المستندات ، وتوليد الكود ، واستخراج البيانات ، في جزء صغير من الوقت الذي استغرقته مرة واحدة.

متعلق ب:الذكاء الذكي على نطاق واسع: كتاب اللعب الخاص بمدير قسم المعلومات للتبني المستدام

ومع ذلك ظهرت القيود بسرعة. أثبتت المطالبات أنها هشة عبر حالات الاستخدام وصعبة التوسع عبر وحدات الأعمال ، واعتمدت بشدة على الخبرة الفردية. كانت القدرة على إعادة إنتاج ومطالبات التدقيق منخفضة. حقا ، لم يكن المقصود من المهندس السريع أن يكون نجم العرض ؛ كان من أعراض العمارة المفقودة.

ما تختبر مديري المعلومات على الأرض

وسرعان ما واجهت مديريشي الأفرار معضلة ميزانية جديدة: دفع رواتب قسط للمهندسين المطالبين ، أو وضعها في مكان ما بين علم البيانات وتكنولوجيا المعلومات ، أو العثور على مسار بديل إلى الذكاء الاصطناعي القابل للتطوير. أبلغت أجهزة تتبع الصناعة مثل Levels.FYI عن إجمالي تعويضات تقترب من 335،000 دولار للمتخصصين الفوريين العاليين ، في حين أضيفت الشركات الناشئة والاستشارات إلى حرب العطاءات. أطلقت وحدات الأعمال مشاريع Shadow AI ، وتكثيف الطلب الداخلي.

حتى عندما يتم تسليم المهندسين السريعين ، تم إغلاق عملهم في أجهزة الكمبيوتر المحمولة الشخصية وجداول البيانات المخصصة ، مما يجعل البراهين الناجحة للمفهوم من الصعب تكرارها على نطاق واسع.

من المطالبات إلى المنصات

الهندسة السريعة لا تختفي ؛ إنه يتحول. تتحول المؤسسات من مطالبات مصنوعة يدويًا إلى أطر السياق الذكي ، والخيارات التي تكون أكثر قابلية للتطوير ومتسقة وقابلة للتدقيق. تقود خطوط الأنابيب المتمثلة في الاسترجاع ، ومكتبات التزامن مثل Langchain ، و Crewai ، و DSPY ، وقواعد بيانات المتجهات التي تخزن الذاكرة المستمرة ، والمعايير المفتوحة الجديدة مثل بروتوكول سياق النموذج (MCP).

متعلق ب:التنقل في قدرات توسيع الذكاء الاصطناعي والمخاطر المتطورة

تغلف هذه التقنيات السياق الذي تحتاجه LLM ، وتحويل المطالبات إلى مكالمات وظائف معيارية. كما أخبرني أحد مديري المعلومات مؤخرًا ، “الهندسة الفوري تتطور إلى بنية السياق ، وهذا يتطلب تفكيرًا في الأنظمة ، وليس مجرد صياغة ذكية.”

خيارات CIO لإعادة كتابة كتاب اللعب القوى العاملة الذكاء الاصطناعى

مع تلاشي الغموض ، تحل المؤسسات محل فرق الهندسة الفاضلة الكبيرة بمهندسي منصات الذكاء الاصطناعي ، ومهندسي MLOPS ، والمحللين المدربين. غالبًا ما يصبح مهندس موجه في عام 2023 مهندسًا معماريًا سياقًا بحلول عام 2025 ؛ يتطور علماء البيانات إلى دمج الذكاء الاصطناعي ؛ ينتقل محللو الأعمال التجارية إلى مصممي التفاعل من الذكاء الاصطناعي ؛ ويصعد مهندسو DevOps كما يؤدي منصة MLOPS.

التحول الثقافي يهم بقدر ألقاب العمل. لم يعد عمل الذكاء الاصطناعي حول السحر لمرة واحدة ، بل يتعلق ببناء بنية تحتية موثوقة.

مواجهة مديري المعلومات بشكل عام تواجه ثلاثة خيارات. واحد هو ينفق على الأنظمة التي تجعل المطالبات قابلة للتكرار وقابل للصيانة ، مثل خطوط أنابيب خرقة أو منصات السياق الاحتياطية. آخر هو يقطع الإنفاق المفرط على الأدوار المتخصصة التي يتم امتصاصها الآن عن طريق الأتمتة. والثالث هو Reskill الموهبة الداخلية ، وتحويل الكتاب السريع اليوم إلى مفكري أنظمة الغد الذين يفهمون تدفقات السياق ، وإدارة الذاكرة ، وأمن الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يصبح المهندس الفوري الماهر اليوم مهندسًا استثنائيًا للسياق غدًا ، شريطة أن تستثمر المنظمة في التدريب.

متعلق ب:كيف تجني الشركات أموالًا من مشاريع الذكاء الاصطناعي

حيث تظهر المدخرات

تعويض: تتراوح الرواتب الأمريكية للمهندسين الفوريين من حوالي 175000 دولار إلى 335،000 دولار. بالمقارنة ، عادة ما يكسب مهندسو AI-platform ومهندسي السياق 150،000 دولار إلى 240،000 دولار. غالبًا ما يكلف توظيف فريق منصة صغيرة متعددة الاستخدامات أقل ، مع تقليل التبعية على تخصص ضيق.

إعادة الاستخدام: قد يقضي المهندس الفوري من ثماني إلى 20 ساعة في صياغة حالة استخدام جديدة ، في حين أن مهندس السياق الذي يعمل مع أطراف RAG و MCP يمكن أن يقوم بالمهمة في غضون 2-6 ساعات. عبر 20 حالة الاستخدام في السنة ، يمكن أن يترجم الفرق إلى أكثر من 36000 دولار من مدخرات العمل لفريق متوسط ​​الحجم.

الأدوات: يمكن أن يؤدي توحيد منصات متعددة خاصة بالمطالبة إلى إطار سياق موحد مستضيف ذاتيًا إلى إلغاء رسوم الترخيص السنوية من 30،000 إلى 100،000 دولار.

الكفاءة التشغيلية: أنماط حقن السياق الموحدة تقلل من الأخطاء ، وتناقص تذاكر الدعم ، وتقطيع الوقت على متن الطائرة. أبلغ أحد المدير العام عن انخفاض بنسبة 40 ٪ في طلبات دعم الذكاء الاصطناعي الداخلي بعد الانتقال إلى الذاكرة المستندة إلى المتجهات ومطالبات النظام الآلي.

بشكل عام ، تحقق فرق الذكاء الاصطناعى الموجهة نحو المنصة إمكانية زيادة في التكلفة ، وتسهيل التحجيم ، وإعادة استخدام المؤسسات الأكبر بكثير ، عادةً بتكلفة سنوية إجمالية أقل من النموذج المتمحور حول الهندسة السريعة.

كتاب اللعب السريع لمراقبة المعلومات

الهندسة الفورية ليست ميتة ، لكن ذروتها كدور مستقل قد تكون وراءنا بالفعل. تتحول أذكى المنظمات إلى الأنظمة التي تجريد التعقيد الفوري وتوسيع قدرتها على الذكاء الاصطناعي دون الاعتماد على إبداع إنسان واحد.

بالنسبة لمراقبة المعلومات ، لم يعد السؤال ، “هل نستأجر مهندسًا سريعًا؟” بدلاً من ذلك ، “كيف يمكننا تعليم الذكاء في كل نظام نبنيه؟”

ويبدأ هذا الإجابة بالسياق.