GenAI تواجه مشاكل عند التنفيذ

يتم تسليط الضوء على GenAI meets problems when implementing بواسطة BTW Media لأن الأدلة المنشورة تربطه بالبنية التحتية للإنترنت أو الحوكمة أو التبعيات التشغيلية أو ظهور السوق.

• المؤسسات متحمسة لإمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي، لكنها تواجه عقبات في 4 مجالات رئيسية للتنفيذ.
• قامت الدراسة باستطلاع آراء 300 من صانعي القرار في استراتيجية GenAI أو تحليلات البيانات في الولايات المتحدة لفحص مجالات الاستثمار الرئيسية والعقبات التي تواجه المؤسسات.
• يجب التعامل مع GenAI كمساهم مثالي في الأتمتة الفائقة وتسريع العمليات والأنظمة الحالية بدلاً من كونها اللعبة اللامعة الجديدة التي ستساعد المؤسسات على تحقيق جميع تطلعاتها التجارية.

المؤسسات متحمسة لإمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي في تعزيز إنتاجية الموظفين والأعمال، لكنها غير قادرة على تحقيق إمكاناته بالكامل بسبب نقص المواهب ونقص التخطيط الاستراتيجي، وفقًا لدراسة أُجريت في أوائل عام 2024 بواسطة Coleman Parkes Research برعاية شركة تحليلات البيانات SAS.

العقبات في 4 مجالات رئيسية

اكتساب الثقة في استخدام البيانات مع تحقيق الامتثال. 10% فقط من المؤسسات لديها نظام قوي لتقييم مخاطر التحيز والخصوصية في LLMs (نماذج اللغة الكبيرة). علاوة على ذلك، فإن غالبية الشركات الأمريكية معرضة لخطر عدم الامتثال للوائح، و 93% منها تفتقر إلى إطار حوكمة شامل لـ GenAI.

دمج GenAI في الإجراءات والأنظمة الحالية. تعترف المؤسسات بأن دمج GenAI مع أنظمتها الحالية يسبب مشاكل في التوافق.

الكفاءة والمهارة. GenAI الداخلي غير كافٍ. يشعر المسؤولون التنفيذيون في المؤسسات بالقلق من أن أقسام الموارد البشرية قد لا تتمكن من الوصول إلى المهارات اللازمة لتعظيم استثماراتهم في GenAI نتيجة لنقص المرشحين المؤهلين.

تقدير النفقات. يشير القادة إلى أن استخدام LLMs يأتي بتكاليف مباشرة وغير مباشرة باهظة. تقدير تكلفة الرموز المميزة الذي يقدمه منشئو النماذج يُعترف به الآن من قبل المؤسسات على أنه باهظ. ومع ذلك، فإن إعداد المعرفة الخاصة والتدريب وإدارة ModelOps يأتي بتكلفة طويلة ومعقدة.

حول الاستطلاع

تم استطلاع آراء 300 من صانعي القرار في استراتيجية GenAI أو تحليلات البيانات في الولايات المتحدة في أوائل عام 2024 بواسطة Coleman Parkes Research، بتمويل من شركة تحليلات البيانات SAS. كان الغرض من الاستطلاع هو تحديد مجالات الاستثمار الرئيسية والتحديات التي تواجه المؤسسات.

قالت Marinela Profi، مستشارة الذكاء الاصطناعي الاستراتيجي في SAS: «تدرك المؤسسات أن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وحدها لا تحل التحديات التجارية».

بدلاً من النظر إلى GenAI على أنها اللعبة اللامعة الجديدة التي ستساعد المؤسسات على تحقيق جميع تطلعاتها التجارية، يجب النظر إليها كمساهم مثالي في الأتمتة الفائقة وتسريع العمليات والأنظمة الحالية. قبل الاندفاع بتهور والوقوع في «الانغلاق»، يجب على جميع المؤسسات الاستثمار في التكنولوجيا التي تقدم التكامل والحوكمة وقابلية التفسير لـ LLMs وأخذ الوقت اللازم لتطوير استراتيجية تقدمية.