لا تزال معظم الشركات في مرحلة المشاريع التجريبية أو مساعدة الموظفين، وفقًا لنتائج استطلاع تم تقديمها في محتوى أنتجته Insights، قسم المحتوى المخصص في MIT Technology Review. بالنسبة لبروكالبا شانكار، المؤسسة المشاركة لـ Atlan، فإن النقص الرئيسي يكمن أقل في النماذج وأكثر في السياق الذي تُستخدم فيه.
فجوة بين القدرات والاستخدامات
وفقًا لهذه النتائج، يشير 38% من المشاركين في الاستطلاع إلى أن شركاتهم تقوم بشكل رئيسي بمشاريع تجريبية في مجال الذكاء الاصطناعي، بينما يستخدمه 35% لمساعدة الموظفين في عملهم، بأدوات مثل المساعدين الآليين أو المساعدين المحادثين. فقط 12% من الشركات لديها وكلاء ذكاء اصطناعي قيد التشغيل الفعلي، و3% تؤكد أنها تستخدم الذكاء الاصطناعي لإنجاز الجزء الأكبر من العمل في العمليات الرئيسية.
«هناك فجوة كبيرة بين ما تستطيع النماذج فعله وكيف تكون مفيدة فعليًا داخل المؤسسات»، كما تقول بروكالبا شانكار. وتضيف: «لكل استخدام عملي، الذكاء الاصطناعي العام موجود بالفعل. إنه ببساطة ليس مفيدًا حقًا في معظم الشركات اليوم.»
طبقة السياق
من وجهة نظرها، القطعة المفقودة هي السياق، أي قدرة الذكاء الاصطناعي على فهم المؤسسة جيدًا. تصف «طبقة السياق» كبنية تحتية معمارية توضع بين الأنظمة التشغيلية للمؤسسة، مثل أنظمة التسجيل والبيانات، ومنصات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. تترجم هذه الطبقة معلومات المؤسسة إلى سياق محدد وقابل للاستخدام آليًا، مخصص لوكلاء أو نماذج الذكاء الاصطناعي، وتسمح للمعرفة بالتراكم.
«بدون طبقة سياق للذكاء الاصطناعي، يكاد يكون الأمر كما لو أنك توظف المتدرب الأكثر ذكاءً في العالم، وتعصّب عينيه وتلقيه في مؤسستك»، كما تعلن بروكالبا شانكار.
تمت كتابة هذا المحتوى بواسطة بشر، وفقًا لـ MIT Technology Review، ولم يتم إنتاجه من قبل هيئة التحرير الخاصة بها. اقتصر استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، إن وُجدت، على عمليات الإنتاج، تحت إشراف بشري.
