إن المحادثة الحالية حول أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية والفاعلة تفتقد الهدف. نحن نتعامل مع التنسيق متعدد النماذج – توجيه المهام عبر نماذج أساسية مختلفة – كما لو كان يحل نفس مشكلة البنية التحتية للمؤسسة. لا.
من ناحية، هناك تقدم حقيقي في أداء النموذج. نماذج أكثر ذكاءً وأسرع مع تنسيق النموذج كعلامة على التطور.
وعلى الجانب الآخر، توجد حقيقة بيانات المؤسسة: خاصة، ومحمية، وغالبًا ما تكون محاصرة في الأنظمة القديمة. بيئات الإنتاج ليست مثل الويب العام.
يستمر المقال أدناه
المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة DevRev.
إنهم محكومون ومرخصون ومترابطون بعمق. الذكاء الذي لا يمكن الوصول إليه جميعًا ليس جاهزًا للمؤسسات.
يتم تشكيل جزء كبير من السرد العام للذكاء الاصطناعي من خلال الأدوات التي تواجه المستهلك، والعروض متعددة الطبقات المستندة إلى المتصفح والتي تركز على الإنتاجية الفردية. تعمل بيئات المؤسسة تحت قيود مختلفة.
في هذه الأنظمة، لا تأتي القيمة من التبديل بين النماذج. ويأتي ذلك من دمج الذكاء الاصطناعي مباشرة في العمل اليومي للناس: أنظمة السجلات المنظمة، وأدوات المهام اليومية، وعمليات صنع القرار.
غالبًا ما يتم تأطير سباق الذكاء الاصطناعي على أنه منافسة بين النماذج. في المؤسسة، إنه سباق معماري.
التجميع مقابل التكامل
يعمل تجميع النماذج على تحسين اتساع القدرات، حيث أن كل منها لديه قوة خارقة خاصة به، والتي يمكن أن تكون جيدة للتجريب. لكن معظم المؤسسات لا تريد نموذجًا يُنتج نصًا بليغًا. إنهم يريدون إجابات ترتكز على بيانات إدارة علاقات العملاء المباشرة، وسجل الدعم، وقياس المنتج عن بعد، والسجلات المالية، وسياسات الامتثال. إنهم يريدون استجابات تحترم الأذونات، وقابلة للتدقيق، ويمكن أن تؤدي إلى إجراء ضمن سير العمل دون انتهاك الإدارة.
يمكن لطبقة تنسيق الذكاء الاصطناعي أن توضع فوق الأنظمة المجزأة وتستعيد المعلومات منها. ويمكن تلخيص واقتراح. ما لا يمكنها فعله، دون التكامل العميق، هو التفكير عبر البيانات التشغيلية المنظمة والسياق غير المنظم، والتنفيذ داخل الأنظمة التي تدير الأعمال. إنه قيود معمارية ضخمة.
التبديل بين النماذج لا يحل هذه المشكلة. الذكاء الذي يمكن أن يتكامل مباشرة مع الأنظمة الحالية يفعل ذلك. هذا التمييز المعماري هو ما يفصل بين التجربة والنطاق التشغيلي.
المساعدون مقابل أنظمة التشغيل
يتم وضع معظم عمليات نشر الذكاء الاصطناعي كمساعدين يساعدون الأفراد على التحرك بشكل أسرع ضمن الأدوات الحالية. إنها مفيدة. لكن الشركات لا تحاول التحرك بشكل أسرع بمعزل عن غيرها. إنهم يحاولون اتخاذ قرارات أفضل على نطاق واسع.
فكر في الأسئلة المهمة داخل منظمة الإيرادات. ما هي الحسابات التي تظهر عليها مخاطر التوقف عن العمل بسبب انخفاض الاستخدام وزيادة تصعيد الدعم؟ ما هي مشكلات المنتجات التي تتجه نحو الارتفاع عبر المناطق مقارنة بالربع الأخير؟ ما الذي تغير في تجربة العملاء ومعنوياتهم قبل دورة التجديد الأخيرة؟
هذه الإجابات لا تعيش في وثيقة واحدة. فهي تتطلب ربط البيانات عبر الأنظمة، وإجراء مقارنات عبر الفترات الزمنية، والتفسير ضمن حدود الإدارة.
إن إرجاع قائمة الروابط لا يحل ذلك. حتى إعادة الملخص لا يحل ذلك. يجب أن يقوم نظام الذكاء الاصطناعي بحساب الإجابات عبر البيانات المنظمة وغير المنظمة والقيام بذلك ضمن نموذج الإذن الخاص بالمؤسسة. ويجب أن تنتقل من “هذا ما وجدته” إلى “هذا ما هو صحيح، وهذا ما يجب فعله بعد ذلك”. وهذا طموح مختلف جذريا.
تضمين سير العمل على عدد النماذج
مع اقتراب أنظمة الذكاء الاصطناعي من عمليات صنع القرار الأساسية، تصبح الثقة أمرًا بالغ الأهمية. في المؤسسة، تتطلب الثقة الدقة وإمكانية التتبع والتحكم. يحتاج المسؤولون التنفيذيون إلى فهم مصدر الإجابة وما إذا كانت تعكس الوضع الحالي للأعمال. تحتاج فرق الامتثال إلى ضمان احترام ضوابط الوصول. يحتاج قادة تكنولوجيا المعلومات إلى رؤية كيفية تسجيل الإجراءات وتدقيقها.
عندما يتم دمج الذكاء بشكل مباشر مع أنظمة التسجيل، فإنه يرث الأذونات بدلاً من تخمينها. يعتمد الذكاء الاصطناعي أيضًا على البيانات المباشرة بدلاً من الصادرات الثابتة ويمكنه تحديث إدخال CRM أو تشغيل سير عمل أو تسجيل إجراء دون إنشاء عمليات الظل. بدون التكامل، يظل الذكاء الاصطناعي بمثابة طبقة واجهة. ومعه، يصبح الذكاء الاصطناعي غير قابل للتمييز عن الطريقة التي يعمل بها الناس.
في موجة الذكاء الاصطناعي التوليدي المبكرة، ركز التمايز بشكل كبير على الوصول إلى النموذج والنتائج المعيارية. ما هي النماذج التي تدعمونها؟ كان هذا هو السؤال. ولكن الآن بدأ العملاء في طرح أسئلة مختلفة. أين يعيش هذا داخل بنية البيانات لدينا؟ هل يمكنه التفكير عبر المصادر المنظمة وغير المنظمة في استجابة واحدة؟ هل يحترم إطار الحوكمة لدينا؟ هل يمكن اتخاذ الإجراءات المناسبة داخل سير العمل لدينا؟
يتم الآن تقييم الذكاء الاصطناعي من خلال عدد مسارات العمل المضمنة فيه وما إذا كان يمكنه توفير الوضوح عبر الأعمال.
تحول المنصة في الحركة
لقد كنا جميعًا في مجال التكنولوجيا لفترة كافية لنعرف أنها تتبع قوسًا يمكن التنبؤ به. تعطي الموجات المبكرة الأولوية للوصول والقدرة. تعطي الموجات اللاحقة الأولوية للتكامل والثقة.
لم تغير محركات البحث الويب من خلال فهرسة المزيد من الصفحات؛ لقد حولوها من خلال تقديم النتيجة الصحيحة. لم تتوسع التجارة الإلكترونية لأن مواقع الويب تبدو أفضل؛ لقد توسعت بسبب دمج المدفوعات والهوية والخدمات اللوجستية في أنظمة موثوقة.
يتجه Enterprise AI في نفس الاتجاه. تم تصميم أنظمة المؤسسات ليتمكن البشر من التنقل فيها، وليس للآلات لتفكر فيها. هذا يتغير. وتظهر فوقها طبقة جديدة من برمجيات الذكاء الاصطناعي الأصلية.
نعم، قد يؤدي تكديس النماذج خلف الواجهة إلى الفوز بالعناوين الرئيسية. لكنها لن تدير مؤسسة. إن المقاييس في الإنتاج ليست التجميع، بل الهندسة المعمارية، والذكاء المرتكز على أنظمة السجلات المتصلة، والمسؤولة حسب التصميم.
لقد قمنا بتصنيف أفضل منصات ذكاء الأعمال.
التعليقات