نريد الذكاء الاصطناعي الآن. لكن هل نعرف لما؟ 

انتشر رسوم متحركة منذ أسابيع قليلة ولفت انتباهي. يسأل دمية "من نحن؟"، ويجيب العديد من الآخرين "مدراء تنفيذيين". "وما الذي نريده؟". يجيبون: "ذكاءً اصطناعياً!". "الذكاء الاصطناعي لماذا؟". ويجيبون: "لا نعرف!". "ومتى نريده؟". ويجيبون: "الآن!".

يُعكس هذا المَثَل تمامًا الواقع، ليس فقط ما نراه في حياتنا اليومية، بل أيضًا ما ورد في تقرير "انقسام الذكاء الاصطناعي: حالة الذكاء الاصطناعي في الأعمال 2025" المُنشر من قبل مبادرة وكلاء الذكاء الاصطناعي المُرتبطة في هيكلية مُوزعة (NANDA، أي وكلاء الذكاء الاصطناعي في الهيكلية المُوزّعة) من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا في الولايات المتحدة الأمريكية.

يكشف الدراسة أن، على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يُعدّ واعدةً بالسرعة وحلّ المشكلات وحتى الربحية للعالم المؤسسي، إلا أن معظم المبادرات لم تصل بعد إلى مستويات عالية من النجاح. 

يقول التقرير إن حوالي 5% فقط من برامج تجارب الذكاء الاصطناعي حققت زيادة ملحوظة في الإيرادات. فقد تراوح أغلب المبادرات في حالة ركود، مما أحدث تأثيرًا ضئيلًا أو معدومًا على الأرباح أو الخسائر القابلة للقياس. 

في مقابلة مع مجلة فورچون، أوضحت الكاتبة الرئيسية للتقرير، والمساهمة في مشروع نندا التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، أديتيا تشالابالي، ما هي برامج الاختبار التجريبية للشركات الكبرى والشركات الناشئة الأصغر التي تمكنت من التميز باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في السنوات الأخيرة. "إنهم يختارون نقطة مشكلة، ويحققون نجاحاً جيداً، ويُنشئون شراكات ذكية مع الشركات التي تستخدم أدواتهم"، كما أكدت. 

بالنسبة للبند 95% من الشركات المدرجة في التقرير، لم تكن مجرد تنفيذ أي حل ذكاء اصطناعي توليدي كافياً. لم تكن المشكلة تكمن في جودة النماذج والأدوات، بل في "الفجوة المعرفية". 

يقول نص مجلة Fortune أنه، بينما يُلقي المسؤولون باللوم على التنظيم أو أداء النموذج، تشير التحقيقات التي أجراها معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا إلى وجود عيوب في التكامل المؤسسي. 

أيضًا، حل الذكاء الاصطناعي موجود، ولكن تم العثور على مشكلات في روتين عمل الأجزاء الأخرى من هذه العملية: البشر. 

أدوات الاستخدام العام، مثل ChatGPT، ممتازة للأفراد بفضل مرونتها، لكنها لا تُحدث معجزات في الاستخدام التجاري، لأنها لا تتعلم أو تتكيف مع تدفقات العمل، كما أوضح تشالابالي.

لقد تحدثت عن هذا بالضبط في بعض المحاضرات والنقاشات. أدوات الذكاء الاصطناعي تُعدّ دعماً رائعاً، لكنها ليست اختصاراً. يُعدّ الذكاء الاصطناعي ممتازاً في تسريع الاختبارات، وتصميم الأفكار، والتحقق من البيانات، أو حتى أداء مهمة معقدة، كما لو كان يتقن برنامجاً أو تطبيقاً مخصصاً.

كما أشار التقرير: الشركات التي نجحت في اختيار وكيل الذكاء الاصطناعي اختارت سؤالاً معقداً أو نقطة احتكاك، وحلّت المشكلة أو على الأقل، سرّعت العملية، مما أدى بشكل طبيعي إلى زيادة الإنتاجية والأرباح.

سؤال جيد يُطرح قبل الانضمام إلى جوقة "نريد الذكاء الاصطناعي في كل شيء الآن": ما هي الأدوات والحلول المتاحة التي يمكنها المساعدة في تلبية احتياجات الشركة؟ 

ربما لا توجد بعد منتجات وتطبيقات جاهزة للأسئلة الكبيرة. لكن إذا تمكنت من تسريع أي عملية أو منح المزيد من الأسس لكي يتخذ موظفوك قرارات أفضل، فستكون هذه أفضل مساعدة من الذكاء الاصطناعي لشركتك في الوقت الحالي. 

الاختيار النهائي يبقى بشريًا، حتى في تحديد مدى مساعدة الذكاء الاصطناعي. وكما هو الحال مع أي تقنية، نحن في مرحلة من التطور والتحسين. لذا، قد تتغير قراراتكم أيضًا خلال ستة أشهر.

هنريكو كالاندرا هو مؤسس منصة WallJobs، وهي شركة تكنولوجيا برازيلية تقدم حلولاً مُؤتمتة لعقود التدريب، ومؤلف كتاب "الذكاء الاصطناعي التوليدي للمبتدئين"، ومساهمٌ في عمود ABStartups، ومتحدثٌ في منصاتٍ كبيرة مثل InovaBRA و Distrito.