لقد تجاوزت الذكاء الاصطناعى التجربة لتصبح جزءًا أساسيًا من العمليات التجارية ، لكن تحديات النشر مستمرة.
تُظهر الأبحاث من Zogby Analytics ، نيابة عن Prove AI ، أن معظم المؤسسات قد تخرجت من اختبار مياه الذكاء الاصطناعى إلى الغوص في برامج الرأس مع أنظمة جاهزة للإنتاج. على الرغم من هذا التقدم ، لا تزال الشركات تتصارع مع التحديات الأساسية حول جودة البيانات والأمن وتدريب نماذجها بشكل فعال.
بالنظر إلى الأرقام ، إنها فتحة جميلة. 68 ٪ من المنظمات لديها الآن حلول AI مخصصة وتشغيلها في الإنتاج. تضع الشركات أموالها حيث يكون فمها أيضًا ، حيث أنفق 81 ٪ على الأقل مليون سنويًا على مبادرات الذكاء الاصطناعي. حوالي ربع يستثمر أكثر من 10 ملايين كل عام ، مما يدل على أننا انتقلنا إلى ما هو أبعد من مرحلة “Let's Experience” إلى الالتزام الخطيرة على المدى الطويل.
هذا التحول هو إعادة تشكيل هياكل القيادة كذلك. عيّن 86 ٪ من المنظمات شخصًا لقيادة جهود الذكاء الاصطناعي ، عادةً مع لقب “كبير ضباط الذكاء الاصطناعي” أو ما شابه. إن قادة الذكاء الاصطناعى هم الآن مؤثرون تقريبًا مثل الرؤساء التنفيذيين عندما يتعلق الأمر بتحديد استراتيجية مع 43.3 ٪ من الشركات التي تقول إن الرئيس التنفيذي يطلق على لقطات الذكاء الاصطناعى ، في حين أن 42 ٪ تعطي هذه المسؤولية لرئيس الذكاء الاصطناعي.
لكن رحلة نشر الذكاء الاصطناعي ليست كلها الإبحار السلس. يعترف أكثر من نصف قادة الأعمال بأن النماذج التدريبية وضبط النماذج الذكاء الاصطناعى كانت أكثر صرامة مما توقعوا. تحافظ مشكلات البيانات على ظهورها ، مما تسبب في الصداع بجودة وتوافر وحقوق الطبع والنشر والتحقق من صحة النموذج – حيث يمكن أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعية هذه فعالية. ما يقرب من 70 ٪ من المنظمات يبلغون عن وجود مشروع واحد على الأقل من الذكاء الاصطناعي وراء الجدول الزمني ، مع وجود مشاكل في البيانات هي الجاني الرئيسي.
نظرًا لأن الشركات تزداد راحة مع الذكاء الاصطناعي ، فإنها تجد طرقًا جديدة لاستخدامها. في حين أن chatbots والمساعدين الظاهريين تظل شائعة (تبني 55 ٪) ، فإن المزيد من التطبيقات التقنية تكتسب أرضية.
يتصدر تطوير البرمجيات الآن القائمة بنسبة 54 ٪ ، إلى جانب التحليلات التنبؤية للتنبؤ واكتشاف الاحتيال بنسبة 52 ٪. يشير هذا إلى أن الشركات تتجاوز التطبيقات التي تواجه العملاء المبهجة نحو استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين العمليات الأساسية. تتمتع تطبيقات التسويق ، بمجرد أن تحصل بوابة العديد من مبادرات نشر الذكاء الاصطناعي ، على اهتمام أقل هذه الأيام.
عندما يتعلق الأمر بنماذج الذكاء الاصطناعى نفسها ، هناك تركيز قوي على الذكاء الاصطناعى التوليدي ، حيث تجعل 57 ٪ من المنظمات أولوية. ومع ذلك ، يتخذ الكثيرون مقاربة متوازنة ، يجمع بين هذه النماذج الأحدث مع تقنيات التعلم الآلي التقليدي.
تعد Gemini's Gemini و Openai من GPT-4 من أكثر نماذج اللغة الكبيرة استخدامًا على نطاق واسع ، على الرغم من أن Deepseek و Claude و Llama تقوم أيضًا بعروض قوية. تستخدم معظم الشركات اثنين أو ثلاثة LLMs مختلفة ، مما يشير إلى أن نهج النماذج متعدد النماذج أصبح ممارسة قياسية.
ربما الأكثر إثارة للاهتمام هو التحول في حيث تقوم الشركات بإدارة نشر الذكاء الاصطناعي. في حين أن ما يقرب من تسع منظمات من كل عشر منظمات تستخدم الخدمات السحابية لبعض البنية التحتية لمنظمة العفو الدولية على الأقل ، إلا أن هناك اتجاهًا متزايدًا نحو إعادة الأمور إلى الداخل.
يعتقد ثلثي قادة الأعمال الآن أن عمليات النشر غير السوداء توفر أمنًا وكفاءة أفضل. ونتيجة لذلك ، يخطط 67 ٪ لنقل بيانات تدريب الذكاء الاصطناعى إلى البيئات المحلية أو البيئات الهجينة ، مما يطلب تحكمًا أكبر في أصولهم الرقمية. تعد سيادة البيانات هي الأولوية القصوى لـ 83 ٪ من المجيبين عند نشر أنظمة الذكاء الاصطناعى.
يبدو قادة الأعمال واثقين من قدرات حوكمة الذكاء الاصطناعى مع حوالي 90 ٪ يدعيون أنهم يديرون سياسة الذكاء الاصطناعى بشكل فعال ، ويمكنهم إعداد الدرابزين اللازمة ، ويمكنهم تتبع نسب البيانات الخاصة بهم. ومع ذلك ، فإن هذه الثقة تقف على عكس التحديات العملية التي تسبب تأخير المشروع.
لا تزال المشكلات المتعلقة بتسمية البيانات ، والتدريب على النماذج ، والتحقق من الصحة هي عثرة. هذا يشير إلى وجود فجوة محتملة بين ثقة المديرين التنفيذيين في أطر الحوكمة الخاصة بهم والواقع اليومي لإدارة البيانات. كما أن النقص في المواهب وصعوبات التكامل مع الأنظمة الحالية يتم الاستشهاد به أيضًا أسباب للتأخير.
أيام تجريب الذكاء الاصطناعي تقف وراءنا وهي الآن جزء أساسي من كيفية عمل الشركات. تستثمر المنظمات بكثافة ، وتعيد تشكيل هياكلها القيادية ، وإيجاد طرق جديدة لنشر الذكاء الاصطناعي عبر عملياتها.
ومع ذلك ، مع نمو الطموحات ، فإن تحديات وضع هذه الخطط موضع التنفيذ. كشفت الرحلة من الطيار إلى الإنتاج عن القضايا الأساسية في استعداد البيانات والبنية التحتية. يُظهر التحول الناتج نحو الحلول المحلية والهجينة مستوى جديدًا من النضج ، مع إعطاء المنظمات الأولوية للسيطرة والأمن والحوكمة.
مع تسارع نشر الذكاء الاصطناعي ، فإن ضمان الشفافية والتتبع والثقة ليست مجرد هدف بل ضرورة للنجاح. الثقة حقيقية ، ولكن كذلك الحذر.
(صورة روي هاريمان)
انظر أيضا: Ren Zhengfei: مستقبل الذكاء الاصطناعي في الصين ولعبة Huawei الطويلة
هل تريد معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي والبيانات الكبيرة من قادة الصناعة؟ تحقق من AI و Big Data Expo الذي يقام في أمستردام ، كاليفورنيا ، ولندن. تم تحديد الحدث الشامل مع الأحداث الرائدة الأخرى بما في ذلك مؤتمر الأتمتة الذكي ، و blockx ، وأسبوع التحول الرقمي ، ومعرض Cyber Security & Cloud.
استكشاف أحداث وندوات الويب القادمة الأخرى التي تعمل بها TechForge هنا.