هل تشعر بالفضول حيال إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي في شركتك؟
مع التشخيص الصحيح، وحالات الاستخدام المحددة، والاستراتيجية المناسبة، والمهارات والموارد اللازمة، يمكن لشركتك تسخير قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي لصالحها في العمل.
نحن نفهم أن هذا قد يبدو وكأنه تحدٍ كبير. ولكن مع بناء ثقافة قوية قائمة على البيانات، ستتمكن من إطلاق العنان للإمكانات الهائلة التي يوفرها الذكاء الاصطناعي التوليدي.
في هذا المقال، سنقدم لك بعض الأفكار العملية لمساعدتك في رحلتك لاكتشاف كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في شركتك.
الذكاء الاصطناعي التوليدي: قوة هائلة لعملك
ربما تكون قد سمعت الكثير عن الذكاء الاصطناعي التوليدي و GPT Chat و OpenIA و Gemini. وربما تكون قد جربت GPT Chat بنفسك، وأعجبت بمستوى ردوده التفصيلية وحواراته المعقدة.
ربما صادفت أيضاً تقارير مثل تقرير McKinsey الذي يشير إلى أن تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي في مختلف المجالات يمكن أن يحقق ما بين 2.6 تريليون دولار أمريكي و 4.4 تريليون دولار أمريكي في الاقتصاد العالمي كل عام.
إذا كنت من كبار المسؤولين التنفيذيين في شركة ما، فمن المحتمل أنك تتساءل عن كيفية الاستفادة من هذه الإمكانات.
أما إذا كنت على مستوى الإدارة أو التشغيل، فمن المحتمل أن يكون رئيسك في العمل قد طرح عليك السؤال نفسه مؤخراً: كيف يمكننا استخدام إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي؟
دعنا نبدأ خطوة بخطوة.
تحديد أفق اللعبة بالذكاء الاصطناعي التوليدي
هل هناك أي ابتكارات تظهر بشكل عفوي وتنجح بشكل جيد؟
نعم، ولكن دعنا نواجه نبدأ في الموضوع، ولكن قبل ذلك فكتب الإدارة تتحدث دائماً عن تحديد التالي:
- ضع هدفاً.
- ضع خطة.
- راقب التنفيذ.
- قم بقياس النتائج.
وبالنسبة للذكاء الاصطناعي التوليدي، لا يختلف الأمر.
لهذا السبب من المهم جداً أن تفكر في كيفية تكامل هذه التقنية الجديدة مع الاستراتيجية العامة لشركتك.
لمساعدتك على فهم ذلك، إليك إطار H1 و H2 و H3 الذي اقترحته McKinsey.
تساعدك هذه المنهجية، التي تتكون أساساً من تحديد الأفق الذي نريد اللعب منه، على تحديد خطة استراتيجية لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في عملك.
فهم الآفاق (H) لهذه اللعبة
سيساعدك تحديد الأفق المناسب على التركيز على حالات الاستخدام ذات الأولوية وتحديد استراتيجية فعالة للذكاء الاصطناعي التوليدي.
في الجزء التالي، سنستكشف كل أفق من هذه الآفاق بمزيد من التفصيل، ونقدم أمثلة محددة لكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في كل منها.
استمر في القراءة لمعرفة المزيد عن كيفية إطلاق العنان لإمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي في شركتك!
عند كتابة نص لمقالة مدونة، نريد الاستفادة من كامل إمكانات ChatGPT للمساعدة في هذه المهمة، أليس كذلك؟
في هذا المقال، على سبيل المثال، نستخدم هندسة الأوامر هذه:
“أنا أكتب مقال مدونة حول تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، ضع وصف الآفاق الثلاث بإيجاز وبساطة.”
الجواب [الذي قمنا بتحسينه] موجود أدناه:
· الأفق الأول H1– تحسين العمليات التجارية الحالية
يركز الأفق الأول، H1، على تحسين العمليات الحالية للشركة. هنا، ينصب التركيز على الحاضر الفوري وتعظيم النتائج ضمن نموذج الأعمال الحالي.
تتضمن الاستراتيجيات في الأفق الأول تحسينات تدريجية، وتطوير العمليات، وزيادة الكفاءة التشغيلية وتقليل التكاليف. حيث يعد هذا الأفق أساسياً لضمان أن الشركة تعمل بفعالية وتقدم منتجات وخدمات عالية الجودة.
- الاستخدام
يتم استخدام الأفق الأول للحفاظ على القدرة التنافسية الحالية، مما يضمن أن الشركة تلبي احتياجات العملاء بكفاءة وفعالية. تتركز الجهود على التنفيذ السليم لنموذج الأعمال الحالي.
· الأفق الثاني H2– التوسع والنمو
يوسع الأفق الثاني نطاق التركيز إلى المدى المتوسط ويبحث عن فرص النمو والتوسع. في هذه المرحلة، تسعى الشركة إلى استكشاف أسواق جديدة وشرائح عملاء لم يتم خدمتها، وتوسيع عروض منتجاتها أو خدماتها.
يمكن أن تتضمن الاستراتيجيات في هذا الأفق على تطوير منتجات جديدة، ودخول أسواق ناشئة، والتوسع جغرافياً.
يهدف هذا الأفق إلى زيادة أهمية الشركة في السوق وخلق أساس متين للنمو المستقبلي.
- الاستخدام
يتم استخدام الأفق الثاني للبحث عن فرص سوقية جديدة وتوسيع نطاق تواجد الشركة. هذا هو الوقت الذي يتم فيه استكشاف المجالات التي يمكن أن تولد نمواً مستداماً ومتنوعاً.
· الأفق الثالث H3– التحول والابتكار الجذري
تم تصميم الأفق الثالث على المدى الطويل، إذ يركز على التحول الجذري والابتكار المذهل. هنا، تسعى الشركة إلى إعادة تعريف نموذج أعمالها بشكل أساسي، واستكشاف تقنيات جديدة، وخلق منتجات أو خدمات جديدة يمكن أن تحدث ثورة في السوق.
يمكن أن تتضمن الاستراتيجيات في الأفق الثالث استثمارات في البحث والتطوير المتطور، وإنشاء المنتجات أو الحلول التي تغير قواعد اللعبة.
- الاستخدام
يتم استخدام الأفق الثالث لخلق مستقبل الشركة، واستكشاف الابتكارات المزعزعة التي يمكن أن تغير طريقة عمل الشركة ومكانتها في السوق. هنا، تكون الرؤية طويلة الأجل والمكافآت كبيرة، ولكن المخاطر أكبر أيضاً. (الابتكارات المزعزعة هي منتجات أو خدمات جديدة تدخل السوق بسعر منخفض أو أداء أقل من المنتجات أو الخدمات الموجودة، ولكنها تتطور بسرعة بمرور الوقت، مما يؤدي في النهاية إلى إزاحة التقنيات السائدة في السوق).
يسمح هذا النهج متعدد الآفاق للاستراتيجية للشركات بتخصيص الموارد والاهتمام بطريقة متوازنة بين الاحتياجات الفورية والنمو المستدام والابتكار طويل الأجل.
يجب أن تدرك بأن كل أفق يلعب دوراً حيوياً في دفع عجلة النجاح المستمر للشركة، مما يضمن تطورها وتكيفها بما يتماشى مع متطلبات السوق والفرص الناشئة.
آفاق الابتكار: الإستراتيجية الأساسية لنمو الأعمال باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي – المصدر: Future Dojo
بمجرد تحديد الأفق، فقد حان الوقت لفهم ما إذا كانت شركتك ناضجة بما يكفي لهذا التغيير
تحتاج إلى فهم ما إذا كانت شركتك مستعدة لتبني الذكاء الاصطناعي التوليدي.
فلا فائدة من وجود استراتيجية محددة والرغبة في تخطي الخطوات، خاصة إذا لم تكن شركتك تتمتع بالنضج التحليلي للقيام بذلك…
ما مدى تقدم نضجك التحليلي؟
نحن في المنصة، نعتقد بأن المبادرات الناجحة لزيادة النضج التحليلي ترتكز على هذه الركائز الثلاث التالية:
- الناس
- التنظيم
- البيانات
وبناءً على تحليل هذه الركائز الثلاث لشركتك، يمكننا إجراء تشخيص مستوى النضج لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي.
هل تريد فهم مستوى نضج عملك؟
لقد حان الوقت!
مع هذا، ستفهم درجة نضج عملك والعوامل الرئيسية التي تحتاج إلى العمل عليها لتحقيق النجاح باستخدام مبادرة الذكاء الاصطناعي.
رسم خريطة لفرص استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي
فرص استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لا تنشأ بشكل طبيعي. عليك أن تتدرب، وتتحدث عنه، وتنشئ مجموعات عمل ولجان محددة.
وتحتاج إلى استخدام ChatGPT بكثرة. يمكن أن يوفر هذا رؤى لرسم حالات محددة لكل مجال من مجالات شركتك.
إليك مثال آخر على هندسة الأوامر:
“أعمل في قطاع العقود في مجال صناعة النسيج، كيف يمكنني تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي؟”
يمكنك قراءة الإجابة [التي قمنا بتحسينها] أدناه:
يمكن أن يؤدي تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي في قطاع العقود في مجال صناعة النسيج إلى تحقيق الكفاءة والتخصيص والأتمتة في العمليات التعاقدية.
هنا ستجد بعض من طرق تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي:
الأفق الأول: تحسين الأعمال الحالية
- التوليد الآلي للعقود القياسية: استخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء عقود قياسية مخصصة، تتكيف مع الاحتياجات المحددة لكل عميل أو معاملة، مما يقلل الوقت اللازم لإنشاء مستندات متكررة.
- مراجعة العقود الآلية: قم بتطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحليل العقود بحثاً عن أخطاء أو تناقضات أو بنود غير متوافقة، مما يضمن دقة وجودة أعلى.
- تتبع التغييرات: استخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لتتبع التغييرات التي تطرأ على العقود، مما يسهل تحديد وفهم التغييرات التي تم إجراؤها طوال عملية التفاوض.
الأفق الثاني: التوسع والنمو
- تخصيص العقود: استغل الذكاء الاصطناعي التوليدي لتخصيص العقود وفقاً للاحتياجات المحددة لعملاء مختلفين، وتكييف البنود والشروط والأحكام وفقاً للمواصفات.
- ترجمة العقود بشكل آلي: استخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لترجمة العقود تلقائياً إلى لغات مختلفة، مما يسمح لك بالتوسع في الأسواق الدولية دون حواجز لغوية.
الأفق الثالث: التحول والابتكار الجذري
- العقود الذكية: ضع في اعتبارك إنشاء عقود ذكية باستخدام تقنية blockchain، حيث يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي المساعدة في ترميز البنود المعقدة وأتمتة تنفيذ العقود.
- تحليل المخاطر في العقود: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحليل العقود بحثاً عن مخاطر محتملة، وتحديد البنود أو الشروط الغامضة التي قد تسبب مشاكل في المستقبل.
- المساعدة الافتراضية للمفاوضات: قم بتطوير مساعدين افتراضيين يستخدمون الذكاء الاصطناعي التوليدي للمساعدة في التفاوض على العقود، واقتراح البنود والشروط بناءً على البيانات التاريخية واللوائح.
من خلال تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي في قطاع العقود في صناعة النسيج، يمكنك تحسين كفاءة ودقة وتخصيص عمليات العقود، مما يسمح لفريقك بالتركيز على المهام ذات القيمة المضافة الأعلى وضمان توافق العقود مع احتياجات الشركة وعملائها.
فهم حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي
لتطوير حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي، من الضروري فهم طبيعة معايير معينة.
1. فيما يتعلق باستخدام البيانات الداخلية
هل يحتاج الحل المخطط له إلى بيانات داخلية للعمل؟
على سبيل المثال، إذا كانت حالة الاستخدام هي إنشاء حملات تسويقية إبداعية، فقد لا يحتاج الحل إلى بنية ضخمة لاستيعاب البيانات؛ ولكن إذا كان مساعد صيانة الآلة يجيب على أسئلة محددة من كتيبات الآلة، فسيكون من الضروري إنشاء بنية يمكنها دمج البيانات من هذه الكتيبات.
2. تنسيق التفاعل
- كيف سيتفاعل الشخص مع حل الذكاء الاصطناعي التوليدي؟
- من سيستخدمه: متعاون داخلي؛ شريك؛ عميل؟
- هل سيتفاعل المستخدم عبر الدردشة؟ أم عبر الواجهة؟
على سبيل المثال، في حل تحليل مشاعر الشبكات الاجتماعية، يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي بطريقة آلية عبر API لجعل النتائج متاحة في مستودع بيانات.
3. حساسية البيانات
هل البيانات التي سيتم نقلها إلى حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي حساسة؟
على سبيل المثال، تكون بيانات المواد الإبداعية التسويقية أقل حساسية من البيانات الشخصية لعملاء البنوك، وهذا يؤثر بشكل مباشر على تصميم الحل.
4. تحمل الخطأ
نحن نعلم أن حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن “تهلوس”. فما مدى خطورة ذلك في سياق العملية؟
على سبيل المثال، يتم استخدام حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي لتشخيص اختبارات الصور؛ في هذه الحالات، من الواضح أن الإجابات المقدمة يجب أن يتم تحليلها بحذر شديد من قبل المستخدمين.
خيارات التطوير: داخل الشركة × الرف × الشراكات
بمجرد فهمك للحل، تحتاج إلى فهم كيفية الوصول إليه. فيما يلي ثلاث طرق:
- التطوير الداخلي:
يتكون من تطوير الحل بأكمله، من البداية إلى النهاية، باستخدام الموارد الداخلية.
- الحلول الجاهزة:
يتكون من استئجار أداة تسويق جاهزة.
- الشراكات:
يتكون من توظيف شركات شريكة أو أشخاص لتطوير الحل.
كما ترى، لا توجد إجابة صحيحة للقرار. هناك معايير يمكن تحليلها للمساعدة في اتخاذ القرار.
رسم خريطة للمهارات والموارد المطلوبة
بعد تحديد الاستراتيجية، وإجراء تشخيصات الاستعداد، وتحديد حالات الاستخدام وفهم الحلول، حان الوقت لفهم المهارات والموارد اللازمة لتطوير حل الذكاء الاصطناعي التوليدي.
بالطبع، كل حل فريد من نوعه وكذلك مجموعة المهارات والموارد، ولكن بالنسبة للحل القوي بشكل عام؛ ضع في اعتبارك أنك ستحتاج إلى:
· الموارد:
- إدارة البيانات
- تخزين البيانات
- تخزين التعليمات البرمجية
- الحوسبة
- النموذج اللغوي الكبير LLM
- واجهة التوفر
- التكامل
· المهنيين:
- محلل الأعمال
- مهندس بيانات
- عالم بيانات
أخيراً، ابدأ بالعمل!
مع خطة لبداية لعبة قوية، حان الوقت للبدء بالعمل.
في منصة المحترفين للتسويق الإلكتروني نؤمن بشدة بالتعامل مع تطوير البيانات على أنه تطوير لمنتجات البيانات.
لهذا السبب من المهم أن يكون المستخدم في مركز الرحلة بأكملها وأن يكون لديك تفاعل دوري مصاحب لفهم ما إذا كان الحل الذي يتم تطويره يولد القيمة التي يهدف إليها.