توظيف ضباط الذكاء الاصطناعي الجزئي في الشركات الناشئة

فجوة المهارات في مجال الذكاء الاصطناعي حقيقية. أظهرت دراسة حديثة من شركة راندستاد، شركة التوظيف، أن عدد الوظائف التي تشير إلى مهارات الذكاء الاصطناعي الإنتاجي قد ارتفع بنسبة 2000٪ منذ شهر مارس. إنها ثالث أكثر مجموعة مهارات مطلوبة وأقصرها في العرض.

الخطوة المنطقية للشركات الكبيرة هي تعيين ضابط رئيسي للذكاء الاصطناعي (CAIO) لبدء جهودها. في وقت سابق من هذا العام، كتب ديلان فوكس مقالًا يدافع فيه عن ضرورة وجود 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 تنافسية – وستتخلف عن الشركات التي تفعل ذلك”، كتب فوكس.

إنه حجة مقنعة تلمس الواقع على مستوى الشركات الكبيرة. ولكن ماذا عن الجميع الآخر؟ الشركات الناشئة والشركات الناشئة بحاجة إلى دمج الذكاء الاصطناعي بنفس القدر – خاصة إذا كانوا يحاولون جمع التمويل في هذه الفترة الحالية. ومع ذلك، غالبًا ما لا تمتلك هذه الشركات الموارد أو الهيكل التنظيمي لدعم مسؤول تنفيذي كبير متخصص حصريًا في الذكاء الاصطناعي.

هنا يأتي دور ضابط الذكاء الاصطناعي الجزئي. القيادة الجزئية هي اتجاه حديث في سوق العمل: تعمل التنفيذيين ذوي الخبرة في مجال معين عبر شركتين أو أكثر في وقت واحد، حيث يقدمون مواهبهم للشركات الناشئة النامية بسرعة والتي تحتاج إلى مجموعة مهاراتهم الخاصة ولكن لا يمكنها تحملها بدوام كامل.

وهنا هو الأمر المثير للاهتمام: وجود ضابط ذكاء اصطناعي جزئي يفوق توظيف بدوام كامل في نقطة حاسمة واحدة. الذكاء الاصطناعي – خاصة الذكاء الاصطناعي الإنتاجي – هو تكنولوجيا جديدة للغاية بحيث يمنح التجربة الواسعة عبر الشركات المتعددة المنافسة للتنفيذيين الجزئيين ميزة على نظرائهم بدوام كامل.

ثلاث مراحل لاعتماد الذكاء الاصطناعي

بينما وعد الذكاء الاصطناعي الإنتاجي كبير، إلا أنه من الصعب على الشركات إنشاء مقياس ROI موثوق به في وقت مبكر من منحنى الاعتماد، خاصة في بيئة تتوقع فيها الشركات أن تكون أكثر تحفظًا في الإنفاق.

زيادة الإنتاجية وكفاءة سير العمل ستكون على الأرجح السائق الأول لاعتماد الذكاء الاصطناعي الإنتاجي.

نظرًا لتحديات السوق، تبحث الشركات عن طرق لتحرير النقد وتقليل الإنفاق للحفاظ على الميزانيات مستقرة في عام 2024. هذا هو السبب في أن زيادة الإنتاجية وكفاءة سير العمل ستكون على الأرجح السائق الأول لاعتماد الذكاء الاصطناعي الإنتاجي. أظهرت دراسة حديثة من BCG أن الذكاء الاصطناعي الإنتاجي يمكن أن يدفع بتحسينات كبيرة في سير العمل والعمليات والأدوات الداخلية – المشاركون الذين استخدموا GPT-4 أنجزوا 12٪ من المهام بمتوسط ​​أسرع بنسبة 25٪ من المجموعة الضابطة بدون GPT-4. هذا هو المكان الذي سنرى فيه ROI أولاً. دعونا نسميه Horizon 1.

Horizon 2: تجربة العملاء

هذه هي خطوة رائعة نحو المرحلة التالية لاعتماد الذكاء الاصطناعي الإنتاجي: تحسين تجربة العملاء. في هذه الأيام، يتوقع العملاء تحسينات كبيرة – 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.

Source: https://techcrunch.com/author/kyle-wiggers/