تشير الدراسات الأخيرة من شركة راندستاد للتوظيف إلى أن الفجوة في مهارات الذكاء الاصطناعي حقيقية. فقد ارتفعت وظائف الذكاء الاصطناعي الإنتاجي بنسبة 2000٪ منذ شهر مارس. إنها ثالث أكثر مجموعة مهارات مطلوبة وأقلها توفرًا.
الخطوة المنطقية للشركات الكبيرة هي تعيين ضابط رئيسي للذكاء الاصطناعي (CAIO) لبدء جهودها في هذا المجال. في وقت سابق من هذا العام، كتب ديلان فوكس مقالًا يدافع فيه عن ضرورة تعيين ضابط رئيسي للذكاء الاصطناعي في كل شركة من شركات فورتشن 500.
“الشركات التي لا تدمج الذكاء الاصطناعي في منتجاتها وعملياتها واستراتيجيتها التجارية ستواجه صعوبة في البقاء في المنافسة وستتخلف عن الشركات التي تفعل ذلك”، كتب فوكس.
إنه حجة مقنعة ومنطقية على مستوى الشركات الكبيرة. ولكن ماذا عن الشركات الناشئة والشركات الناشئة في مرحلة النمو؟ إنها بحاجة ماسة إلى دمج الذكاء الاصطناعي – خاصة إذا كانوا يحاولون جمع التمويل في هذه الفترة الحالية. ومع ذلك، غالبًا ما تفتقر إلى الموارد والهيكل التنظيمي الذي يدعم توظيف مسؤول تنفيذي كبير متخصص في الذكاء الاصطناعي بشكل حصري.
هنا يأتي دور ضابط الذكاء الاصطناعي الجزئي. إن القيادة الجزئية هي اتجاه حديث في سوق العمل: تعمل التنفيذيين ذوي الخبرة في مجال معين عبر عدة عملاء في نفس الوقت، حيث يقدمون مواهبهم للشركات الناشئة النمو السريع التي تحتاج إلى مجموعة مهاراتهم الخاصة ولكنها لا تستطيع تحمل تكلفتها بشكل كامل.
وهنا المفاجأة: يعتبر وجود ضابط الذكاء الاصطناعي الجزئي أفضل من التوظيف بدوام كامل في جانب حاسم واحد. الذكاء الاصطناعي – وخاصة الذكاء الاصطناعي الإنتاجي – هي تكنولوجيا جديدة للغاية بحيث يمنح التجربة الواسعة عبر الشركات المتعددة المنافسة للتنفيذيين الجزئيين ميزة على نظرائهم بدوام كامل.
ثلاث مراحل لاعتماد الذكاء الاصطناعي
على الرغم من أن وعد الذكاء الاصطناعي الإنتاجي كبير، إلا أنه من الصعب على الشركات إنشاء مقياس موثوق به لعائد الاستثمار في مرحلة مبكرة من منحنى الاعتماد، خاصة في بيئة يُتوقع من الشركات أن تكون أكثر تحفظًا في الإنفاق.
زيادة الإنتاجية وكفاءة سير العمل ستكون على الأرجح السائق الأول لاعتماد الذكاء الاصطناعي الإنتاجي.
نظرًا للتحديات التي تواجهها الأسواق، 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 الإنتاجي. وجدت دراسة حديثة من بوسطن كونسلتنج غروب أن الذكاء الاصطناعي الإنتاجي يمكن أن يحقق تحسينات كبيرة في سير العمل والعمليات والأدوات الداخلية – حيث أن المشاركين الذين استخدموا GPT-4 أكملوا 12٪ من المهام بمعدل أعلى بنسبة 25٪ من المجموعة الضابطة التي لم تستخدم GPT-4. هذا هو المكان الذي سنرى فيه عائد الاستثمار أولاً. دعونا نسميه “الأفق 1”.
الأفق 2: تجربة العملاء
هذه خطوة مهمة في المرحلة التالية من اعتماد الذكاء الاصطناعي الإنتاجي: تحسين تجربة العملاء. في هذه الأيام، يتوقع العملاء تحسينات جذرية – وتجارب رقمية أكثر تخصيصًا. سينتقلون إلى منافسك إذا لم تتذكر من هم وتتوقع احتياجاتهم. يمكن للذكاء الاصطناعي الإنتاجي أن يجلب التخصيص إلى تجاربك الرقمية.
Source: https://techcrunch.com/author/catherine-shu/
اترك تعليقاً