أحدث الذكاء الاصطناعي (AI) ثورة في العديد من الصناعات، وذلك بفضل المعالجة المكثفة للبيانات، مما يسمح للخوارزميات بأداء مهام معقدة. في الذكاء الاصطناعي، تبرز تقنيتان رئيسيتان، من بين العديد من التقنيات: الذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي التنبؤي. يركز Geneative AI على إنشاء محتوى جديد، باستخدام النماذج التي تتعلم كيفية إنشاء المحتوى المذكور، مما يجعله أداة قوية للفنانين والمصممين. من ناحية أخرى، يركز الذكاء الاصطناعي التنبؤي على تحليل البيانات الموجودة لعمل تنبؤات دقيقة حول النتائج المستقبلية، وهو أمر مهم في مجالات مثل التمويل والرعاية الصحية، حيث يكون عامل الوقت ذا صلة.
ولكل نهج تطبيقات فريدة من نوعها: يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي على إنشاء النصوص والصور والموسيقى، في حين يعمل الذكاء الاصطناعي التنبؤي على تحسين عملية صنع القرار من خلال التنبؤ بالاتجاهات والسلوكيات. يتيح فهم هذه الاختلافات للشركات الاستفادة من نقاط القوة في كل تقنية لدفع الابتكار واتخاذ القرارات بناءً على تحليل البيانات المذكورة. ومع تطور الذكاء الاصطناعي، فإن الجمع بين التقنيات التوليدية والتنبؤية يمكن أن يفتح فرصًا جديدة ويشكل مستقبل الأنظمة الذكية.
في العام الماضي، انتشر اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) عبر العديد من وحدات الأعمال والمؤسسات. تعد هذه التقنية بتحسينات كبيرة في كل من العمليات اليومية وتحولات الأعمال. ومع ذلك، فإن GenAI ليس حلاً عالميًا لجميع المشكلات الاجتماعية أو التجارية. من الأهمية بمكان تقييم متى يكون من المناسب استخدام GenAI ومتى يكون من الأفضل اللجوء إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى لتجنب تخريب النتائج المتوقعة.
في السنوات الثلاث الماضية، قمت بتنفيذ أكثر من 20 مشروع GenAI، وقمت بتدريس أكثر من 10 دورات وتقديم المشورة لأكثر من 5 شركات ناشئة في هذا المجال. تمتلك GenAI مجموعة واسعة من التطبيقات وقد أثبتت أنها أداة قوية في العديد من المجالات المختلفة. ومع ذلك، فهو ليس الدواء الشافي لجميع المشاكل، كما أنه ليس الدواء الشافي الذي يحلم به أولئك الذين يتنبؤون بتوقعات خاطئة أو كوارث وشيكة. وتكمن قيمته الحقيقية في فهم قدراته وحدوده، ومعرفة متى وكيف يتم استخدامه بشكل صحيح.
قبل تنفيذ GenAI، من المهم تحديد ما إذا كانت حالة الاستخدام المحددة ذات قيمة وممكنة. يعد GenAI مفيدًا جدًا لإنشاء المحتوى وواجهات المستخدم التحادثية واكتشاف المعلومات، وليس البيانات فقط. ومع ذلك، بالنسبة لمهام مثل الذكاء التنبؤي والتخطيط واتخاذ القرار، قد تكون تقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى أكثر ملاءمة. كما ينبغي النظر بجدية في المخاطر المرتبطة بـ GenAI، مثل خصوصية البيانات والامتثال التنظيمي، دون تقديم افتراضات محفوفة بالمخاطر.
بالنسبة للمجالات التي لا يعتبر فيها GenAI فعالاً للغاية، ينبغي استكشاف تقنيات الذكاء الاصطناعي الراسخة الأخرى مثل التعلم الآلي والتحسين والمحاكاة والرسوم البيانية المعرفية. هذه البدائل عمومًا أقل خطورة وأرخص وأسهل للفهم. يمكن أن يكون اتباع نهج بسيط قبل اللجوء إلى GenAI بمثابة استراتيجية ذكية للعديد من الشركات.
تقنيات الذكاء الاصطناعي لا تستبعد بعضها البعض ويمكن دمجها في كثير من الأحيان للحصول على نتائج أفضل. يمكن أن يؤدي الجمع بين نماذج GenAI وتقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى إلى تحسين الدقة والشفافية والكفاءة مع تقليل التكاليف ومتطلبات البيانات. تشمل الأمثلة المفيدة الجمع بين التعلم الآلي التقليدي، على سبيل المثال، لتنظيف البيانات أو تصنيفها، ثم استخدامها مع GenAI لتوليد البيانات الاصطناعية ورؤية الكمبيوتر، والجمع بين الأنظمة القائمة على القواعد وGenAI لروبوتات الدردشة.
وعلى الرغم من أن GenAI يتمتع بإمكانات كبيرة، إلا أنه لا ينبغي النظر إليه كحل لجميع المشاكل. يجب على المؤسسات تقييم وقت استخدام GenAI بعناية والنظر في الجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي المختلفة لإنشاء أنظمة قوية وفعالة. ومن خلال القيام بذلك، يمكنهم تعظيم قيمة الذكاء الاصطناعي وتجنب الإحباطات غير الضرورية الناجمة عن الاستخدام غير المناسب لـ GenAI.
