فجوة المهارات في مجال الذكاء الاصطناعي حقيقية. أظهرت دراسة حديثة من شركة راندستاد للتوظيف أن عدد الوظائف التي تشير إلى مهارات الذكاء الاصطناعي الإنتاجي قد ارتفع بنسبة 2000٪ منذ مارس. إنها ثالث أكثر مجموعة مهارات مطلوبة وأقصرها في العرض.
الخطوة المنطقية للشركات الكبيرة
الخطوة المنطقية للشركات الكبيرة هي تعيين ضابط رئيسي للذكاء الاصطناعي (CAIO) لبدء جهودها. في وقت سابق من هذا العام، كتب ديلان فوكس مقالًا يدعو فيه إلى ضرورة وجود ضابط رئيسي للذكاء الاصطناعي في كل شركة من شركات فورتشن 500.
“الشركات التي لا تدمج الذكاء الاصطناعي في منتجاتها وعملياتها واستراتيجية أعمالها ستواجه صعوبة في البقاء تنافسية وستتخلف عن الشركات التي تفعل ذلك”، كتب فوكس.
إنه حجة مقنعة تجد مبررها على مستوى الشركات الكبيرة. ولكن ماذا عن الشركات الناشئة والشركات الناشئة في مرحلة التوسع؟ إنها بحاجة إلى دمج الذكاء الاصطناعي بنفس القدر من الحاجة – خاصة إذا كانوا يحاولون جمع التمويل في هذه الفترة الحالية التي تشهد تطورًا في مجال الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، غالبًا ما لا تتوفر لديهم الموارد أو البنية التنظيمية لدعم تنفيذي كبير متخصص في الذكاء الاصطناعي بشكل حصري.
هنا يأتي دور ضابط الذكاء الاصطناعي الجزئي. القيادة الجزئية هي اتجاه حديث في سوق العمل: تعمل التنفيذيين ذوي الخبرة في مجال معين عبر اثنين أو أكثر من العملاء في وقت واحد، حيث يقدمون مواهبهم للشركات الناشئة النامية بسرعة والتي تحتاج إلى مجموعة مهاراتهم الخاصة ولكنها لا تستطيع تحملها بشكل كامل بدوام كامل.
وهنا المفاجأة: وجود ضابط ذكاء اصطناعي جزئي يفوق توظيف بدوام كامل في جانب حاسم واحد. الذكاء الاصطناعي – وخاصة الذكاء الاصطناعي الإنتاجي – هي تكنولوجيا جديدة للغاية بحيث يعطي تجربة واسعة في عدة شركات للتنفيذيين الجزئيين ميزة على نظرائهم الذين يعملون بدوام كامل.
ثلاث مراحل لاعتماد الذكاء الاصطناعي
بينما وعد الذكاء الاصطناعي الإنتاجي بفوائد كبيرة، إلا أنه من الصعب على الشركات إنشاء مقياس ROI موثوق به في مرحلة مبكرة من منحنى الاعتماد، خاصة في بيئة يتوقع فيها أن تكون الشركات أكثر تحفظًا في الإنفاق.
زيادة الإنتاجية وكفاءة سير العمل ستكون على الأرجح السائق الأول لاعتماد الذكاء الاصطناعي.
المرحلة الأولى: كفاءة سير العمل + الإنتاجية
نظرًا لتحديات السوق، تبحث الشركات عن طرق لتحرير النقد وتخفيض الإنفاق للحفاظ على الميزانيات ثابتة في عام 2024. ولهذا السبب، فإن زيادة الإنتاجية وكفاءة سير العمل ستكون على الأرجح السائق الأول لاعتماد الذكاء الاصطناعي. وجدت دراسة حديثة من BCG أن الذكاء الاصطناعي الإنتاجي يمكن أن يدفع تحسينات كبيرة في سير العمل والعمليات والأدوات الداخلية – المشاركون الذين استخدموا GPT-4 أكملوا 12٪ من المهام بمتوسط أسرع بنسبة 25٪ من المجموعة الضابطة بدون GPT-4. هنا سنرى عائد الاستثمار أولاً. دعونا نسمي ذلك المدى الزمني الأول.
المرحلة الثانية: تجربة العملاء
هذه هي خطوة مهمة في المرحلة التالية من اعتماد الذكاء الاصطناعي الإنتاجي: تحسين تجربة العملاء. في هذه الأيام، يتوقع العملاء تحسينات جذرية – وتجارب رقمية أكثر تخصيصًا. سيتحولون إلى منافسك إذا لم تتذكر من هم أو تتوقع احتياجاتهم. يمكن للذكاء الاصطناعي الإنتاجي أن يجلب التخصيص إلى تجاربك الرقمية.
اترك تعليقاً