هل يستحق الأمر دائمًا إضافة الذكاء الاصطناعي إلى عملية تطوير المنتج؟ | الذكاء الاصطناعي في الأعمال رقم 55

غالبًا ما يترك الذكاء الاصطناعي انطباعًا أوليًا مبهرًا! وذلك عندما نبدأ في التفكير في الإمكانيات الرائعة لتحسين عملية التصميم وإنشاء منتجات جديدة. بفضل خوارزميات التعلم الآلي، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات، وإنشاء المفاهيم والنماذج الأولية، وتحسين معلمات التصميم بدقة لم يكن من الممكن تحقيقها من قبل. في عصر التحول الرقمي، يبدو أن الذكاء الاصطناعي أداة لا غنى عنها للشركات الحديثة التي تسعى إلى اكتساب ميزة تنافسية. ومع ذلك، كما هو الحال دائمًا مع التقنيات الجديدة، إلى جانب الفوائد التي تجلبها العديد من التحديات. أدناه، نلقي نظرة فاحصة على الجوانب الإيجابية والمزالق المحتملة لدمج الذكاء الاصطناعي في العملية

دور الذكاء الاصطناعي في عملية تطوير المنتج

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يدعم العديد من جوانب عملية التصميم والتنفيذ للمنتجات الجديدة. غالبًا ما تكون فكرة جيدة، وتشمل الفوائد الرئيسية ما يلي:

• أبحاث السوق – من الممكن تسريع الأبحاث أو إجراؤها على نطاق أوسع من خلال أتمتة المهام المتكررة، مثل تحليل الاستطلاعات أو نسخ المقابلات، على سبيل المثال. وهذا يسمح للفريق بالتركيز على الجوانب الأكثر إبداعًا وتحديًا في تطوير المنتج،
• الإلهام الجديد - يعد الوصول الميسر إلى مجموعة واسعة من الأفكار إحدى المزايا الرئيسية للذكاء الاصطناعي التوليدي. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي البحث في قواعد بيانات ضخمة عن أنماط ومفاهيم غير معروفة تتجاوز تفكير المصممين السابق.
• تحليل متعمق للبيانات - فهم أفضل لاحتياجات العملاء المستهدفين من خلال معالجة البيانات المتعلقة بسلوكهم وتفضيلاتهم ودوافع الشراء.

ولكن متى يكون من الجيد التفكير مرة أخرى قبل استخدام التعاون في مجال الذكاء الاصطناعي؟

في لقطة قريبة: التحديات الخفية لتطبيق الذكاء الاصطناعي

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي في عملية تطوير المنتج يعني العديد من الفرص الجديدة، إلا أن تنفيذه لا يخلو من التحديات. وأهم هذه الأمور هي:

• الحاجة إلى تدريب فرق المنتج بشكل شامل وتكييف عمليات العمل الحالية للتكامل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي. قد يكون هذا صعبًا في المؤسسات الكبيرة ذات التسلسل الهرمي والتي يعمل بها متخصصون مرتبطون بطرق العمل التقليدية،
• مخاوف بشأن أمان بيانات العملاء التي تدرب خوارزميات الذكاء الاصطناعي. للاستفادة من ميزات الأمان الإضافية، غالبًا ما تحتاج الشركات إلى اتفاقيات ترخيص مؤسسية يمكن أن تتجاوز ميزانية المؤسسات الصغيرة. ولهذا السبب تختار الشركات الصغيرة أحيانًا دمج نماذج الوصول المفتوح على نطاق صغير مثل Llama 2 أو Vicuna أو Alpaca. من المسلم به أنها تتطلب أجهزة أكثر قوة في الشركة، ولكنها توفر أمان البيانات. وذلك لأن نماذج التعلم الآلي تعتمد على المعلومات الشخصية الحساسة. إذا لم يتم إعداد الأمان بشكل صحيح، فقد يكون لتسريبها عواقب وخيمة على صورة الشركة.
• زيادة التعقيد وتوزيع المسؤولية عن قرارات العمل الرئيسية التي تنطوي على أنظمة الذكاء الاصطناعي. من يتحمل المسؤولية المالية ومسؤولية السمعة عن أي أخطاء في هذه الأنظمة؟ كيف يمكن ضمان مراقبة "الصناديق السوداء" للذكاء الاصطناعي؟

مصيدة الصندوق الأسود. انعدام الشفافية في قرارات الذكاء الاصطناعي

أحد العوائق الأساسية لتقنيات التعلم الآلي المتقدمة، مثل الشبكات العصبية، هو الافتقار إلى الشفافية في القرارات المتخذة. تعمل هذه الأنظمة مثل "الصناديق السوداء"، حيث تحول المدخلات إلى نتائج مرغوبة دون أن تكون قادرة على فهم المنطق الأساسي.

وهذا يجعل من الصعب جدًا ضمان ثقة المستخدم في التوصيات التي يصدرها الذكاء الاصطناعي. إذا لم نفهم سبب اقتراح النظام لمتغير أو مفهوم معين لمنتج ما، فمن الصعب تقييم مدى حساسية هذا الاقتراح. وهذا يمكن أن يؤدي إلى عدم الثقة في التكنولوجيا ككل.

يتعين على الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي في تطوير المنتجات أن تكون على دراية بمشكلة "الصندوق الأسود" وأن تتخذ خطوات لزيادة شفافية حلولها. تتضمن أمثلة الحلول ما يلي:

• تصورات لتدفق البيانات في الشبكات العصبية، أو
• تفسيرات نصية للقرارات المتخذة الناتجة عن خوارزميات إضافية.

الذكاء الاصطناعي والأخلاق. كيف تتجنب التمييز والتحيز؟

هناك قضية أخرى مهمة وهي المشاكل الأخلاقية المحتملة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تعتمد أنظمة التعلم الآلي على البيانات الخاضعة لأنواع مختلفة من التحيزات ونقص التمثيل. يمكن أن يؤدي هذا إلى قرارات عمل تمييزية أو غير عادلة.

على سبيل المثال، يبدو أن خوارزمية التوظيف في أمازون تفضل المرشحين الذكور بناءً على أنماط التوظيف التاريخية للشركة. يمكن أن تحدث مواقف مماثلة عند تطوير التطبيقات باستخدام التعلم الآلي من أجل:

• تحديد أولويات خدمة العملاء،
• استهداف الإعلانات،
• اقتراح المتخصصين في المنطقة المجاورة، أو
• اقتراحات منتجات التخصيص.

ولتجنب مثل هذه المشاكل، تحتاج الشركات إلى تحليل مجموعات البيانات التي تستخدمها بعناية للتمثيل المناسب للمجموعات السكانية المختلفة ومراقبة أنظمة الذكاء الاصطناعي بانتظام بحثًا عن علامات التمييز أو الظلم.

حدود الخوارزميات. الذكاء الاصطناعي في هذه العملية

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يدعم العملية الإبداعية والبحث عن الأفكار وتحسين الحلول. ومع ذلك، لا يزال هناك عدد قليل من الشركات التي تختار الثقة الكاملة في الذكاء الاصطناعي. يوفر توظيف الذكاء الاصطناعي في عملية إنشاء المحتوى فرصًا مذهلة، ولكن القرارات النهائية بشأن النشر أو التحقق من المعلومات الواردة في المواد التي تم إنشاؤها يجب أن يتم اتخاذها بمدخلات بشرية.

لذلك، يجب على المصممين ومديري المنتجات أن يكونوا على دراية بالقيود المفروضة على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وأن يتعاملوا معها كدعم وليس كمصدر تلقائي للحلول الجاهزة. لا تزال قرارات التصميم والأعمال الرئيسية تتطلب الإبداع والحدس والفهم العميق للعملاء، وهو ما لا تستطيع الخوارزميات وحدها توفيره

المصدر: DALL-E 3، موجه: مارتا م. كانيا (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

ضمان السيطرة والامتثال القانوني

وللحد من مخاطر الذكاء الاصطناعي، تحتاج الشركات إلى تنفيذ آليات الرقابة والرقابة المناسبة على هذه الأنظمة. وهذا يشمل، على سبيل المثال لا الحصر:

• التحقق من صحة ومصادر المعلومات الناتجة عن نماذج الذكاء الاصطناعي قبل استخدامها العملي،
• تدقيق خوارزميات التعلم الآلي للتحيز وعدم اليقين في التنبؤ وشفافية القرارات،
• إنشاء لجنة متخصصة أو أخلاقيات للإشراف على تصميم واختبار وتطبيق أنظمة الذكاء الاصطناعي في الشركة،
• وضع مبادئ توجيهية واضحة بشأن تطبيقات الذكاء الاصطناعي المقبولة وحدود تدخل هذه الأنظمة في العمليات التجارية وقرارات التصميم،
• تدريب المصممين على أن يكونوا على دراية بالقيود والمزالق لتجنب الاعتماد المفرط غير النقدي على مؤشراته.

ملخص

باختصار، لا شك أن الذكاء الاصطناعي يفتح آفاقًا مثيرة لتحسين وتسريع تصميم وتنفيذ المنتجات الجديدة. ومع ذلك، فإن تكاملها مع الأنظمة والممارسات القديمة لا يخلو من التحديات، بعضها أساسي - مثل عدم اليقين والافتقار إلى الشفافية التنبؤية.

لتحقيق الاستفادة الكاملة من إمكانات الذكاء الاصطناعي، يجب على الشركات التعامل معه بقدر مناسب من الحذر والانتقادات، وفهم حدود التكنولوجيا. ومن الضروري أيضًا تطوير أطر أخلاقية وإجراءات رقابية تقلل من المخاطر المرتبطة بتنفيذ الخوارزميات المتقدمة في العمليات التجارية الحقيقية. عندها فقط يمكن للذكاء الاصطناعي أن يصبح مكملاً قيمًا وآمنًا للإبداع البشري والحدس.

إذا أعجبك المحتوى الخاص بنا، انضم إلى مجتمع النحل المزدحم لدينا على Facebook وTwitter وLinkedIn وInstagram وYouTube وPinterest وTikTok.

المؤلف: روبرت ويتني

خبير جافا سكريبت ومدرب يقوم بتدريب أقسام تكنولوجيا المعلومات. هدفه الرئيسي هو رفع مستوى إنتاجية الفريق من خلال تعليم الآخرين كيفية التعاون بفعالية أثناء البرمجة.

عرض جميع المشاركات

الذكاء الاصطناعي في الأعمال:

1. تهديدات وفرص الذكاء الاصطناعي في الأعمال (الجزء الأول)
2. تهديدات وفرص الذكاء الاصطناعي في الأعمال (الجزء الثاني)
3. تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأعمال – نظرة عامة
4. روبوتات الدردشة النصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي
5. البرمجة اللغوية العصبية للأعمال اليوم وغدًا
6. دور الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات التجارية
7. جدولة منشورات وسائل التواصل الاجتماعي. كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة؟
8. المشاركات التلقائية على وسائل التواصل الاجتماعي
9. خدمات ومنتجات جديدة تعمل بالذكاء الاصطناعي
10. ما هي نقاط الضعف في فكرة عملي؟ جلسة عصف ذهني مع ChatGPT
11. استخدام ChatGPT في الأعمال التجارية
12. الجهات الفاعلة الاصطناعية. أفضل 3 مولدات فيديو تعمل بالذكاء الاصطناعي
13. 3 أدوات مفيدة للتصميم الرسومي بالذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي التوليدي في الأعمال التجارية
14. 3 كتاب رائعين في مجال الذكاء الاصطناعي يجب عليك تجربتهم اليوم
15. استكشاف قوة الذكاء الاصطناعي في إنشاء الموسيقى
16. استكشاف فرص عمل جديدة باستخدام ChatGPT-4
17. أدوات الذكاء الاصطناعي للمدير
18. 6 ملحقات ChatGTP رائعة ستجعل حياتك أسهل
19. 3 رسومات ذكاء اصطناعي. إنشاء ذكاء الأعمال
20. ما هو مستقبل الذكاء الاصطناعي بحسب معهد ماكينزي العالمي؟
21. الذكاء الاصطناعي في الأعمال – مقدمة
22. ما هي البرمجة اللغوية العصبية (NLP) أو معالجة اللغة الطبيعية في الأعمال التجارية
23. المعالجة التلقائية للمستندات
24. ترجمة جوجل مقابل DeepL. 5 تطبيقات للترجمة الآلية للأعمال
25. تشغيل وتطبيقات الأعمال الخاصة بالروبوتات الصوتية
26. تقنية المساعد الافتراضي أم كيفية التحدث إلى الذكاء الاصطناعي؟
27. ما هو ذكاء الأعمال؟
28. هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل محللي الأعمال؟
29. كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في BPM؟
30. الذكاء الاصطناعي ووسائل التواصل الاجتماعي – ماذا يقولون عنا؟
31. الذكاء الاصطناعي في إدارة المحتوى
32. الذكاء الاصطناعي الإبداعي اليوم وغدًا
33. الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط وتطبيقاته في الأعمال
34. تفاعلات جديدة. كيف يغير الذكاء الاصطناعي الطريقة التي ندير بها الأجهزة؟
35. RPA وواجهات برمجة التطبيقات في شركة رقمية
36. سوق العمل المستقبلي والمهن القادمة
37. الذكاء الاصطناعي في تكنولوجيا التعليم. 3 أمثلة للشركات التي استخدمت إمكانات الذكاء الاصطناعي
38. الذكاء الاصطناعي والبيئة. 3 حلول للذكاء الاصطناعي لمساعدتك في بناء أعمال مستدامة
39. كاشفات محتوى الذكاء الاصطناعي. هم يستحق كل هذا العناء؟
40. ChatGPT vs Bard vs Bing. أي روبوت دردشة يعمل بالذكاء الاصطناعي يقود السباق؟
41. هل يعتبر chatbot AI منافسًا لبحث Google؟
42. مطالبات ChatGPT الفعالة للموارد البشرية والتوظيف
43. هندسة عاجلة. ماذا يفعل المهندس السريع؟
44. مولد نماذج الذكاء الاصطناعي. أفضل 4 أدوات
45. الذكاء الاصطناعي وماذا أيضًا؟ أهم اتجاهات التكنولوجيا للأعمال في عام 2024
46. الذكاء الاصطناعي وأخلاقيات العمل. لماذا يجب عليك الاستثمار في الحلول الأخلاقية
47. ميتا الذكاء الاصطناعي. ما الذي يجب أن تعرفه عن ميزات Facebook وInstagram المدعومة بالذكاء الاصطناعي؟
48. تنظيم الذكاء الاصطناعي. ما الذي تحتاج إلى معرفته كرجل أعمال؟
49. 5 استخدامات جديدة للذكاء الاصطناعي في الأعمال
50. منتجات ومشاريع الذكاء الاصطناعي – كيف تختلف عن غيرها؟
51. أتمتة العمليات بمساعدة الذكاء الاصطناعي. من أين أبدا؟
52. كيف يمكنك مطابقة حل الذكاء الاصطناعي لمشكلة العمل؟
53. الذكاء الاصطناعي كخبير في فريقك
54. فريق الذكاء الاصطناعي مقابل تقسيم الأدوار
55. كيف تختار المجال الوظيفي في الذكاء الاصطناعي؟
56. هل يستحق الأمر دائمًا إضافة الذكاء الاصطناعي إلى عملية تطوير المنتج؟