كانت إحدى المشاعر الأكثر استفزازية التي خرجت من منتدى الذكاء الاصطناعي لقادة القطاع المالي الأخير في موقع سوق ناسداك في تايمز سكوير هي فكرة أن الاستخدام الشخصي المتزايد للذكاء الاصطناعي يمكن أن يترجم إلى استخدام أكثر فعالية له في مكان العمل.
قدم عضو اللجنة غاري أرورا، كبير مهندسي الحلول السحابية والذكاء الاصطناعي في شركة Deloitte، فكرة مفادها أن الموظفين بحاجة إلى استخدام الذكاء الاصطناعي في كل فرصة خلال أوقاتهم الخاصة، حتى يتمكنوا من الاستعداد بشكل أفضل لاختبار الذكاء الاصطناعي أثناء العمل.
وقال أمام جمهور من المديرين التنفيذيين الماليين: “يجب على كل شخص في حياته الشخصية أن يصبح مستخدمًا قويًا للذكاء الاصطناعي في عمله اليومي. وهذا يختلف عن أي تقنية سابقة أخرى ظهرت”.
وقال أرورا إن الذكاء الاصطناعي يختلف عن التقنيات المتقدمة الأخرى في مكان العمل على وجه التحديد بسبب وجود العديد من الاستخدامات الشخصية لهذه التكنولوجيا. على سبيل المثال، لم يكن هناك دافع جماعي للجميع لتشغيل سير العمل الشخصي على Kubernetes، كما قال – “سيكون ذلك أمرًا سخيفًا”.
ليس سخيفا؟ “عليك أن تستخدم [generative] قال أرورا: “الذكاء الاصطناعي لكل شيء على حدة”، إذا كنت تريد فهم الفروق الدقيقة فيما يمكنه فعله وما لا يمكنه فعله.
وأشار إلى أن ذلك يشمل تقديم رسائل عيد ميلاد أو هدية لشخص مهم آخر. قال أرورا: “عليك أن تستخدم الذكاء الاصطناعي حتى تفهم كيف يبدو الناتج الجيد، وكيف يبدو الناتج السيئ”. الهدف هو التحسن في تحدي الذكاء الاصطناعي، الذي يميل إلى محاولة إرضاء المستخدمين حتى لو كان ذلك يعني الهلوسة للقيام بذلك.
كيف يمكن للمستخدمين المتميزين المساعدة في تحقيق عائد على الاستثمار باستخدام الذكاء الاصطناعي
وفي مقابلة فردية مع InformationWeek، أوضح أرورا أيضًا أن كونك مستخدمًا قويًا لا يزال يتطلب اتباع نهج مرتكز على الذكاء الاصطناعي في مكان العمل لتحقيق عائد الاستثمار للمؤسسة.
وقال “هناك ضغوط للإبلاغ عن نوع ما من التقدم على أساس ربع سنوي. هذا النوع من الاستثمارات يستغرق وقتا”.
وقال أرورا إنه من الضروري العثور على المقاييس الصحيحة لإظهار التقدم الفعلي وذات الصلة في حل المشكلات عبر الذكاء الاصطناعي. وقال إنه يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لحل مشكلة ما، سواء كانت عملية معطلة، أو بيانات مجزأة تؤدي إلى عدم الدقة أو مجرد الكثير من الفوضى في ربط جميع النقاط.
كيفية الحصول على المقاييس الصحيحة؟ وقال أرورا إنه يجب على المؤسسات أن تبدأ بتحديد نقاط الضعف التي يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة فيها، بدلاً من تحديد قيمة الذكاء الاصطناعي. يتضمن ذلك الحفاظ على الاتساق، وخفض تكلفة الأنظمة، ومعرفة الأخطاء التي حدثت.
ويتساءل: “إذا كانت لديك هذه الأرقام لتبدأ بها، فيمكنك أن تقول: هل يمكننا نشر الذكاء الاصطناعي حيث يمكن أن ينخفض هذا الرقم بالدولار؟”. وهذا يضع معيارًا يمكن للشركات أن تبدأ به.
في الواقع، لم تتغير صيغة عائد الاستثمار الأساسية إلا قليلاً على مر السنين، كما قال أرورا، لكن الذكاء الاصطناعي قد أدخل مشكلة جديدة:
-
توليد الإيرادات الحقيقية + توفير التكاليف + الكفاءات التشغيلية – تكلفة نشر الذكاء الاصطناعي = عائد الاستثمار
وقال “هذا كل شيء. الأمر يتعلق بكم التكلفة وما حصلت عليه منه”.
وهناك جانب آخر قال أرورا إنه يجب أن يؤخذ بعين الاعتبار وهو أنه ليس كل شيء مع الذكاء الاصطناعي سيؤدي إلى عائد على الاستثمار. “هل تنظر إلى نقطة الألم، وهي شريحة عمودية، أو الإنتاجية؟”
وأوضح أن الإنتاجية تعني ضمان حصول الجميع على الأدوات المناسبة، لكن ذلك لن يؤثر بشكل مباشر على عائد الاستثمار. فهو سيجعل القوى العاملة – مع التدريب المناسب – أكثر إنتاجية ويمنحهم المزيد من الوقت لإنجاز المهام الأخرى التي سيكون لها تأثير على عائد الاستثمار.
وبمجرد تدريب الموظفين، يمكن للمؤسسات النظر في الشرائح الرأسية لنقاط الألم حيث يمكن نشر الذكاء الاصطناعي لتقليل هذا الألم. وقال أرورا: “المنظمات التي تعمل بشكل جيد تهاجم هذه المشاكل”.
لوحة من التوقعات للذكاء الاصطناعي
وضم المنتدى، الذي استضافته شركة DDN، مزود منصة ذكاء البيانات، آسر بلانكو، رئيس IBD العالمي للخدمات المصرفية في Nvidia؛ معز كوهاري، نائب رئيس الذكاء الاصطناعي للمؤسسات وذكاء البيانات في DDN؛ وجون واتسو، المدير الإداري للفرص التكتيكية في شركة بلاكستون، كمشرف.
خلال حلقة النقاش، قال بلانكو إن إنفيديا تحدثت مؤخرًا مع أكثر من 1000 مؤسسة مالية حول العالم، الذين قالوا إن خطط الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم لعام 2026 قد تم وضعها بالفعل.
وقال بلانكو: “سوف يستثمرون 10% أو أكثر في الذكاء الاصطناعي. وسينمو نمو الاستثمار في الذكاء الاصطناعي بأكثر من 10%، وأعتقد أن نصفهم تقريبًا قالوا إنهم قد ينفقون المزيد”.
تتمتع Nvidia، بالطبع، بالكثير من المساحة في سوق الذكاء الاصطناعي كمورد مهم لوحدات معالجة الرسوميات المتقدمة التي تدعم تطوير الذكاء الاصطناعي.
وقال كوهاري إنه بينما يحظى الذكاء الاصطناعي الوكيل بالكثير من الاهتمام في الوقت الحالي، فإن الأشكال الأخرى من الذكاء الاصطناعي لها أيضًا أدوار تلعبها.
وقال كوهاري: “هناك الذكاء الاصطناعي التنبؤي الذي يتم الاستفادة منه للقيام بأنواع مختلفة من التنبؤات، خاصة في الأسواق المالية. ثم هناك معالجة اللغة الطبيعية … والتي تسمح لنا بأخذ بيانات غير منظمة ومن ثم تقديم بعض مستويات الأفكار”.
ناقشت اللجنة أيضًا دراسة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) الصادرة في أغسطس والتي أكدت أن معظم الشركات التي أطلقت طياري الذكاء الاصطناعي لم تشهد أي عائد على الاستثمار من جهودها. لم يتأخر أرورا عن ادعاءات الدراسة.
وقال: “الجانب المثير للاهتمام هو محاولة فهم السبب وراء عدم حصول 95% من الشركات على أي عوائد على طياريها. وبمجرد أن تتمكن من اكتشاف ذلك، فإنك تفهم حقًا ما يحدث”.
ومضى أرورا في وضع الأرقام في سياقها، مشيرًا إلى أن 90% من جميع الشركات الناشئة تفشل، وأن 70% من جميع مبادرات إدارة التغيير تفشل أيضًا.
وقال: “السبب في فشل الكثير من الطيارين ليس بسبب عدم توفر التكنولوجيا، ولكن لأن المنظمة ليست مستعدة لتوسيع نطاق التكنولوجيا المستخدمة في هؤلاء الطيارين”.
يناقش جون واتسو، ومعز كوهاري، وغاري أرورا، وآسر بلانكو دراسة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا في منتدى القادة الماليين للذكاء الاصطناعي. [photo by Joao-Pierre S. Ruth]
