الرؤية تضعك على القائمة، لكن الأدلة تحافظ على مكانتك فيها

قام الخبير الاستشاري ببناء 38 استفسارًا مفصلاً، قائمًا على معايير، تغطي فئات متعددة من المنتجات وشرائح المشترين. تم تقييم هذه الاستفسارات على خمس واجهات للذكاء الاصطناعي، مما نتج عنه 190 إجابة. كانت هذه الاستفسارات تعكس المعايير التي يستخدمها المشتري لتضييق قائمة الموردين: مثل التوافق مع سير العمل، والتكاملات، والمتطلبات التنظيمية، والتشغيل البيني، أو التحليلات. وفقًا للكاتب، اتضح أن بعض الاستفسارات كانت أطول بعد حوارات مع مسؤولي المشتريات.

كانت نتائج الرؤية مرتفعة. تم ذكر الشركة في 98.4% من الإجابات التي تم تقييمها، وظهرت كتوصية رئيسية أو في قائمة مختصرة أولية في 93.2% من الحالات. ومع ذلك، عندما تمت مقارنة هذه الإجابات نفسها بمعايير اتخاذ القرار، احتوت 73.7% منها على أدلة ضعيفة أو غائبة لدعم ادعاءات مهمة. وفي 15.8% من الحالات، تم تسجيل نقص وصف بأنه « جوهري » أو « حرج ».

رؤية لا تكفي لاتخاذ القرار

يرى الكاتب أن هناك فرقًا واضحًا بين السؤال عن الموردين الذين يعملون في سوق ما، والسؤال عن أولئك الذين يمكنهم الوفاء بمزيج محدد من المتطلبات التقنية والتشغيلية والتنظيمية والتجارية. قد يعرف النموذج شركة ما ويضعها في قائمة مختصرة أولية دون أن يمتلك المعلومات اللازمة بمجرد أن يستفسر المشتري عن آلية عمل تكامل ما أو حدود منتج معين. هذه الأسئلة، في رأيه، لا تتعلق بمجرد كلمات مفتاحية بل بمتطلبات تقديم الأدلة.

وبالتالي، فإن الأرقام لا تتعارض: إنها تقيس مرحلتين مختلفتين من عملية اتخاذ القرار. الرؤية تدخل الشركة في دائرة النقاش، بينما القدرة على اتخاذ القرار تحدد ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يمتلك أدلة كافية لإبقائها فيها.

أدلة بدلاً من قدرات

وفقًا للدراسة، فإن ضعف الأدلة لا يعني بالضرورة أن الشركة لا تمتلك القدرة المعنية. في كثير من الحالات، بدا أن هذه القدرة موجودة، لكن المعلومات المتاحة لم تشرحها بما يكفي لتلبية مستوى ثقة الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، وعد بعملية شاملة من البداية إلى النهاية لا يُدعم إذا لم يتم وصف العملية أو الاتصالات أو تدفقات البيانات. كما قد تكون المعلومات مجزأة، مما يجبر النموذج على ربط عدة صفحات قبل الوصول إلى نتيجة.

يؤكد الكاتب أن الوثائق الداخلية الأصلية للمنتج يمكن أن تشكل أفضل دليل على وجود ميزة معينة. في المقابل، فإن ادعاءات التفوق أو الكفاءة أو الانتشار أو النتائج القابلة للقياس تستفيد من تأكيدها من قبل العملاء أو المحللين أو أطراف ثالثة مستقلة. ويضيف أن تعميم محتويات متشابهة، وهو ما يسميه « تكافؤ المحتوى »، قد يدخل الشركة في الفئة دون أن يمكنها من الصمود أمام تقييم متعمق.

وأخيرًا، يحذر من إغراء إنتاج محتويات « مصممة خصيصًا للأدلة »: صفحات أطول، مخططات سطحية، استطلاعات غير قوية، أو دراسات حالة مولدة بالذكاء الاصطناعي. الهدف، في رأيه، هو تقديم معلومات حقيقية تقلل من عدم اليقين لدى المشتري. إذا كانت المعلومة لن تساعد عميلاً مطلعًا على اتخاذ قرار أفضل، فلا ينبغي أن توجد فقط لتحسين درجة تحسين محركات البحث التوليدية (GEO).

قياس المشتري حتى النهاية

يقدّر الخبير الاستشاري أن قياس الإجابة الأولى للذكاء الاصطناعي فقط لا يكفي. استفسارات نوع « الأسئلة الشائعة » مفيدة لوضع قائمة بالخيارات، لكن الأدوات الحالية لا تتابع تسلسل الأسئلة التي يطرحها المستخدم تباعًا. ويسمي هذه التركيبة متعددة المتغيرات الناتجة عن هذه الحوارات المتتالية « رياضيات الأوامر النصية ». ويعتقد أن قياس تحسين محركات البحث التوليدية (GEO) يجب أن يدمج كلاً من الرؤية وقدرة اتخاذ القرار.