لقد خفض الذكاء الاصطناعي التوليدي تكلفة المخرجات الأولية، لكن النفقات الحقيقية تكمن الآن في التقييم. فقط 18% من الشركات تتعلم بفعالية من هذه التفاعلات، وفقًا لمراجعة إدارة MIT Sloan. قد تحدد هذه السلبية الميزة التنافسية في السنوات القادمة.
ما هو الأهم
- بدون حلقة تغذية راجعة، تفوت الشركات القيمة المركبة من الذكاء الاصطناعي التوليدي.
- فقط 18% من المؤسسات تقوم بالتقاط وتطبيق الدروس المستفادة من مخرجات الذكاء الاصطناعي.
- تكاليف التقييم الآن تفوق تكاليف إنتاج المخرجات.
- تقود Microsoft وGoogle الابتكار في الذكاء الاصطناعي ولكن ليس بالضرورة في دورات التعلم.
- طور نهجًا منهجيًا لتقييم مخرجات الذكاء الاصطناعي للبقاء في المقدمة.
مؤخراً، وسعت Microsoft مجموعة Azure AI الخاصة بها، مدمجة الذكاء الاصطناعي التوليدي في سير العمل المؤسسي. تُظهر تقدم Google مع Bard AI منافسة شرسة في أدوات الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا تزال العديد من الشركات تركز على إنتاج المخرجات دون وجود إطار تقييم قوي. مع انتشار الذكاء الاصطناعي التوليدي، سيفصل التعلم من مخرجاته بين الفائزين والخاسرين.
غالبًا ما تعتقد المؤسسات أن تعظيم إنتاج الذكاء الاصطناعي هو الاستراتيجية الأكثر فعالية من حيث التكلفة. بينما يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنتاج مسودات وتصاميم بتكلفة منخفضة، فإن التحدي الحقيقي هو تقييم هذه المخرجات من حيث الجودة. تتطلب مخرجات الذكاء الاصطناعي فهمًا سياقيًا وإشرافًا بشريًا لتكون ذات قيمة. قد تنتهي الشركات التي تركز فقط على الإنتاج بمحتوى غير قابل للاستخدام، مما يهدر الموارد ويقيد الابتكار.
كيفية التصرف بناءً على ذلك
الخطوة 1 - إنشاء حلقات تغذية راجعة
قم بتنفيذ تقييمات منتظمة لمخرجات الذكاء الاصطناعي. أجرِ مراجعات أسبوعية لتحديد المخرجات الناجحة وغير الناجحة.
الخطوة 2 - توثيق نتائج التعلم
شجع على توثيق الرؤى من تقييمات الذكاء الاصطناعي لبناء قاعدة معرفية.
الخطوة 3 - دمج التعلم في التفاعلات المستقبلية
قم بإدماج التغذية الراجعة في التفاعلات التالية مع الذكاء الاصطناعي لتحقيق قيمة مركبة.
الخطوة 4 - الاستثمار في التدريب
قم بتدريب الموظفين على تقييم مخرجات الذكاء الاصطناعي بشكل نقدي. هذا يعزز جودة المحتوى بشكل عام.
الخطوة 5 - قياس التأثير
تتبع مقاييس مثل معدلات التفاعل أو مقاييس التحويل لتقييم فعالية مخرجات الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت.
قائمة مراجعة سريعة
- هل قمت بإنشاء تقييمات منتظمة لمخرجات الذكاء الاصطناعي؟
- هل هناك نظام توثيق مركزي لنتائج التعلم؟
- هل يتم دمج الرؤى من التقييمات في التفاعلات المستقبلية مع الذكاء الاصطناعي؟
- هل تم تدريب أعضاء الفريق على تقييم المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي؟
- هل تقوم بتتبع المقاييس لقياس تأثير الذكاء الاصطناعي على نتائجك؟
ماذا تفعل هذا الأسبوع
افتح أحدث تقاريرك أو مخرجاتك التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. قم بجدولة اجتماع الأسبوع المقبل لمناقشة النجاحات والإخفاقات وكيفية تطبيق هذه الرؤى على التفاعلات المستقبلية مع الذكاء الاصطناعي. اجعل هذا ممارسة منتظمة لضمان بناء نظام أكثر ذكاءً.
ما الذي يخطئ فيه معظم الناس
يعتقد الكثيرون أن القيمة الأساسية للذكاء الاصطناعي التوليدي تكمن في إنتاج المحتوى بسرعة، متجاهلين الحاجة إلى تقييم صارم. إن الافتراض بأن الإنتاج منخفض التكلفة يعادل القيمة هو افتراض مضلل. تظهر الأدلة أن المؤسسات التي تعطي الأولوية للتعلم من مخرجات الذكاء الاصطناعي تتفوق بشكل كبير على تلك التي لا تفعل ذلك.
ماذا تقول الأدلة فعلاً
- المؤسسات التي تقوم بتقييم مخرجات الذكاء الاصطناعي بانتظام ترى زيادة بنسبة 25% في الفعالية في المتوسط، وفقًا لمراجعة إدارة MIT Sloan.
- فقط 18% من الشركات لديها أنظمة لالتقاط الرؤى من الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يؤدي إلى إهدار الموارد في الـ 82% المتبقية.
- دمجت Azure AI من Microsoft آليات تغذية راجعة يُقال إنها حسنت رضا العملاء بنسبة 30%.
- يقوم Bard AI من Google بتحسين المخرجات بناءً على تفاعلات المستخدمين، مما يوفر تجربة أكثر تخصيصًا.
ملاحظة المصدر: تُبرز بيانات مراجعة إدارة MIT Sloan فجوة في التعلم الفعال من مخرجات الذكاء الاصطناعي. الإحصائيات حول Microsoft وGoogle تستند إلى تقارير عامة وتعليقات المستخدمين.