بينما كان OpenAI يعمل على النصوص والصور ، كان iGenius يعمل على GPT للأرقام

في غضون أسبوع من إطلاقه ، أصبح chatGPT ، روبوت الدردشة المدعوم بالذكاء الاصطناعي الذي طورته شركة OpenAI ، أكثر من مليون مستخدم ، ونما إلى 100 مليون مستخدم في الشهر الأول. يأتي تدفق الاهتمام من الصحافة والمستهلكين جزئيًا بسبب قدرة البرنامج على تقديم استجابات شبيهة بالبشر في كل شيء بدءًا من إنشاء المحتوى الطويل والمحادثات المتعمقة وأبحاث المستندات والتحليل وغير ذلك.

يعتقد Uljan Sharka ، الرئيس التنفيذي لشركة iGenius ، أن الذكاء الاصطناعي التوليدي لديه إمكانات لتغيير العالم في عالم الأعمال ، لأنه للمرة الأولى ، يمكن إضفاء الطابع الديمقراطي حقًا على البيانات. يرمز GPT إلى المحولات التوليدية سابقة التدريب ، وهي مجموعة من نماذج اللغة المدربة على تقنيات التعلم الخاضعة للإشراف والمعززة – في حالة chatGPT ، 45 تيرابايت من البيانات النصية التي تعمل على إنشاء كل هذا المحتوى.

ولكن ماذا لو كان من الممكن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي للرد على الاستفسارات الأساسية المتعلقة بالبيانات في عالم الأعمال ، وليس المحتوى فقط؟

يقول شاركا: “حتى الآن ، كانت البيانات والتحليلات وحتى” إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات “تتمحور حول البيانات ، وهي مصممة للأشخاص المهرة في البيانات”. “يتم إهمال مستخدمي الأعمال ، حيث يواجهون عوائق أمام المعلومات التي يحتاجون إليها لاتخاذ قرارات تستند إلى البيانات. الناس ليسوا حول البيانات. يريدون إجابات تجارية. لدينا فرصة اليوم لتحويل واجهة المستخدم نحو واجهات اللغة ، وإضفاء الطابع الإنساني على البيانات لجعلها تتمحور حول الأشخاص “.

لكن الواجهة ليست سوى نسبة مئوية صغيرة مما يحتاج النظام المعقد لأدائه من أجل جعل هذا النوع من المعلومات متكاملًا ومعتمدًا وآمنًا ومتساويًا ويمكن الوصول إليه لقرارات العمل. يعني الذكاء الاصطناعي المركب الجمع بين علوم البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي للمحادثة في نظام واحد.

يقول Sharka: “أحب أن أعتبره iPhone من هذه الفئة ، والذي يوفر تجربة متكاملة لجعله آمنًا ومتساويًا”. “هذه هي الطريقة الوحيدة التي سيكون لدينا بها الذكاء الاصطناعي الذي يحقق تأثيرًا في المؤسسة.”

الذكاء الاصطناعي التوليدي وإضفاء الطابع الإنساني على علم البيانات

نظرًا لتزايد الفجوة بين تطبيقات B2C و B2B ، فقد تم ترك مستخدمي الأعمال في الخلف. تضع تطبيقات B2C مليارات الدولارات في إنشاء تطبيقات مثالية سهلة الاستخدام للغاية وقابلة للتشغيل ببضع نقرات أو محادثة. في المنزل ، يكتب المستخدمون أوراقًا بحثية بمساعدة chatGPT ، أثناء العودة إلى العمل ، تظل ثروة من البيانات صامتة عندما تصبح لوحات المعلومات المعقدة التي تربط البيانات غير مستخدمة.

في المؤسسات ، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي ربط كل منتج بيانات في أي مكان في العالم وفهرسته في “العقل الخاص” للمؤسسة. وباستخدام الخوارزميات ومعالجة اللغة الطبيعية والبيانات الوصفية التي أنشأها المستخدم ، أو ما يسميه iGenius بالذكاء الاصطناعي للمحادثة المتقدمة ، يمكن تحسين جودة البيانات وزيادة تعقيدها. أطلقت شركة Gartner على هذه “تحليلات المحادثة” اسم “تحليلات المحادثة”.

يفتح التعقيد الافتراضي إمكانات غير محدودة لتنظيف البيانات ومعالجتها وتقديمها لكل حالة استخدام ، سواء كانت معلومات مترابطة أو مجرد جمعها معًا كمصدر واحد للحقيقة لقسم فردي.

في النهاية الخلفية ، يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي في توسيع نطاق التكامل بين الأنظمة ، باستخدام قوة اللغة الطبيعية لإنشاء ما يسميه Sharka دماغ AI ، المكون من مصادر خاصة للمعلومات. مع واجهات لا تحتوي على تعليمات برمجية ، يتم تحسين التكامل وإضفاء الطابع الديمقراطي على علم البيانات حتى قبل أن يبدأ مستخدمو الأعمال في استهلاك تلك المعلومات. إنه مسرّع للابتكار ، والذي سيخفض التكاليف مع تقليل الوقت المستغرق لتحديد حالات الاستخدام وتطويرها بشكل كبير.

في الواجهة الأمامية ، يجري مستخدمو الأعمال فعليًا محادثة مع البيانات والحصول على إجابات الأعمال بلغة طبيعية واضحة. الخطوة التالية هي جعل تجربة المستخدم الأمامي أكثر استهلاكا. بدلاً من النظام الأساسي التفاعلي والقائم على مهمة واحدة ، وطرح أسئلة نصية والحصول على إجابات نصية ، يمكن أن يصبح متعدد الوسائط ، ويقدم مخططات ورسوم بيانية إبداعية لتحسين طريقة فهم الأشخاص للبيانات. يمكن أن تصبح تجربة Netflix أو Spotify ، حيث يتعلم الذكاء الاصطناعي من كيفية استهلاكك لتلك المعلومات لتقديم المعرفة التي يحتاجها المستخدم بشكل استباقي.

الذكاء الاصطناعي التوليدي و iGenius أثناء العمل

من منظور معماري ، تتم إضافة طبقة اللغة الطبيعية هذه إلى التطبيقات وقواعد البيانات الموجودة بالفعل ، لتصبح عقلًا افتراضيًا للذكاء الاصطناعي. التواصل عبر الأقسام يفتح فرصًا جديدة.

يقول شاركا: “لا يتعلق الأمر باستخدام البيانات بشكل أكبر – بل يتعلق باستخدام البيانات في الوقت المناسب للتسليم”. “إذا كان بإمكاني استخدام البيانات قبل أو أثناء اتخاذ القرار ، سواء كنت في التسويق أو المبيعات أو سلسلة التوريد أو الموارد البشرية أو المالية أو العمليات – فهذه هي الطريقة التي سنحدث بها تأثيرًا.”

على سبيل المثال ، لا يعني ربط بيانات التسويق وبيانات المبيعات مراقبة الحملات في الوقت الفعلي فحسب ، بل يعني أيضًا ربط النتائج بالمعاملات والتحويلات ودورات المبيعات لتقديم مؤشرات أداء رئيسية واضحة ورؤية التأثير المباشر للحملة في الوقت الفعلي. يمكن للمستخدم حتى أن يطلب من الذكاء الاصطناعي تكييف الحملات في الوقت الفعلي. في الوقت نفسه ، تظهر الواجهة مزيدًا من الأسئلة ومجالات الاستفسار التي قد يرغب المستخدم في متابعتها بعد ذلك ، لتعميق فهمهم للموقف.

في Enel ، الشركة الإيطالية الرائدة في مجال الطاقة ، تركز الآن على الاستدامة ، حيث يستهلك المهندسون معلومات IOT في الوقت الفعلي ، وخلط بيانات التمويل مع البيانات الواردة من مصانع الإنتاج ، وإجراء محادثات مع هذه البيانات في الوقت الفعلي. كلما احتاجت فرقهم إلى إجراء صيانة وقائية أو تخطيط أنشطة في المصنع ، أو احتاجوا إلى قياس مدى مقارنة النتائج الفعلية بالميزانيات ، فإن طلب الواجهة للحصول على المعلومات المركبة المطلوبة يفتح تحليلات تشغيلية قوية يمكن الرد عليها على الفور.

مستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي

أثار ChatGPT اهتمامًا كبيرًا بالذكاء الاصطناعي التوليدي ، لكن iGenius و OpenAI (اللذان تم إطلاقهما في عام 2015) أدركا منذ فترة طويلة أنهما كانا يسيران في اتجاهات مختلفة ، كما يقول شاركا. قام OpenAI ببناء GPT للنص ، بينما قامت iGenius ببناء GPT للأرقام ، وهو منتج يسمى Crystal. يربط عقل الذكاء الاصطناعي الخاص به المعلومات المسجلة الملكية بنموذج التعلم الآلي الخاص به ، مما يسمح للمستخدمين ببدء تدريبها من البداية. يستخدم نماذج لغوية صغيرة وعريضة أكثر استدامة ، بدلاً من نماذج اللغات الكبيرة لمنح المؤسسات التحكم في IP الخاص بها.

كما أنها تتيح على نطاق واسع ، حيث يمكن للشركات الاستفادة من خبرة ومعرفة العاملين في مجال التعاون للمصادقة على البيانات المستخدمة لتدريب النماذج والمعلومات التي تم إنشاؤها لتقليل التحيز على نطاق واسع ، وتوفير تجارب أكثر محلية وشخصية للغاية. هذا يعني أيضًا أنك لست بحاجة إلى أن تكون مهندسًا سريعًا للعمل بأمان أو تطبيق البيانات التي توفرها هذه الخوارزميات لإنتاج معلومات عالية الجودة قابلة للتنفيذ.

تقول Sharka: “لقد اعتقدت دائمًا أن هذا سيكون تعاونًا بين الإنسان والآلة”. “إذا استطعنا الاستفادة من المعرفة التي لدينا بالفعل في الأشخاص أو في أنظمة تكنولوجيا المعلومات التقليدية ، حيث لديك الكثير من الطبقات الدلالية وحالات الاستخدام المعتمدة ، فيمكنك تقليل التحيز بشكل كبير ، لأنك تضيق نطاقه إلى الجودة. من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي ، والنظام المعتمد على أساس مستمر ، يمكننا تحقيق أتمتة على نطاق واسع والقدرة على تقليل التحيز ، وجعله آمنًا ، وجعله متساويًا ، ومواصلة دفع فكرة الطيارين الافتراضيين إلى العالم. “

هذه مقالة VB Lab Insight مقدمة من iGenius. يتم إنشاء محتوى VB Lab Insights بالتعاون مع شركة تدفع مقابل المنشور أو لديها علاقة عمل مع VentureBeat ، ويتم تمييزها دائمًا بوضوح. لمزيد من المعلومات ، اتصل بـ sales@venturebeat.com.