كيف تشتري شركات Enterprise SaaS الذكاء الاصطناعي (أو لا)

في Saastr Annual، استضفنا لجنة مؤسسية من قادة الذكاء الاصطناعي لمشاركة خبراتهم ومعرفتهم لمساعدة الآخرين على فهم كيفية تفكير الشركات الكبرى في الذكاء الاصطناعي والاستفادة منه. بالتأكيد – أصبح ظهور ChatGPT سائدًا بالنسبة للمستهلكين والشركات الصغيرة، ولكن ماذا عن الشركات الكبرى؟ على الرغم من أن الجيل الأول من الذكاء الاصطناعي التوليدي رائع، إلا أنه ليس جاهزًا تمامًا لحل مشكلات المؤسسات. إذًا، أين نحن الآن في دورة اعتماد عالم المؤسسات؟ 

جمعنا في هذه الدورة:

• دوي كيلا، الرئيس التنفيذي لشركة contextualAI
• بنجامين مان، أحد مؤسسي الأنثروبيك
• أرفيند جاين، الرئيس التنفيذي لشركة جلين
• وسانديا هيدج، الشريك العام في Unusual VC، 

لمساعدتنا في معرفة كيفية بيع برنامج GenAI لبعض أكبر المؤسسات في العالم. 

[المحتوى جزءا لا يتجزأ]

ما هي أكثر الشركات حماسًا لاستخدام الذكاء الاصطناعي؟ 

نظرًا لأن جميع أعضاء اللجنة عملوا مع شركات Enterprise (مثل Amazon وGoogle وSalesforce وما إلى ذلك)، فقد شهدوا جميعًا مستوى من الإثارة لم يشهدوه من قبل عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي. تبحث الشركات عن موضوعين كبيرين. 

1. إنهم يريدون استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين المنتجات التي يبيعونها لعملائهم. 
2. إنهم يريدون استخدام الذكاء الاصطناعي لتحويل أعمالهم وكيفية عملهم وموظفيهم. 

تتمثل بعض أكبر حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في المؤسسة في دعم العملاء والمبيعات والتسويق والهندسة - أي مساعدة المطورين على اختبار التعليمات البرمجية واستكشاف المشكلات وإصلاحها. علاوة على ذلك، أعجب خبراء الذكاء الاصطناعي هؤلاء بكيفية تقدم أكبر الشركات في العالم، وليس فقط شركات البرمجيات، ولكن حتى المزيد من الشركات ذات الحجم المؤسسي التي تواجه المستهلك مثل البنوك وتجار التجزئة، في مجال الذكاء الاصطناعي.

وأضاف بنجامين مان، المؤسس المشارك لـ Anthropic: "على سبيل المثال، جاء إلينا أحد البنوك الكبيرة التي كنا نتحدث معها وقال: "لقد تحدثنا إلى الجميع في شركتنا، ولدينا 500 حالة استخدام مختلفة نريد تطبيق نماذج لغوية كبيرة عليها." هذا أمر لا يصدق حقا. وهم لا يعرفون حتى من أين يبدأون. إذن العمل معنا لنقول ما الذي يمكنهم فعله اليوم؟ وبعد ذلك، كيف يمكنهم جعل الذكاء الاصطناعي خبيرًا في ماهية منتجهم بحيث لا يضطر عملاؤهم إلى قراءة جميع وثائقهم، ولكن بدلاً من ذلك، ما عليك سوى التحدث إلى الذكاء الاصطناعي كما لو كان مهندس حلول أو تم نشره للأمام مهندس وتكون قادرًا على استخدام المنتج على الفور.

يعلم الجميع أن الذكاء الاصطناعي قد غيّر بالفعل طريقة عملنا. وفي الوقت نفسه، يمكنك أن ترى في العديد من المؤسسات أن الكثير من الأشخاص متحمسون لهذا التغيير ولكنهم غير متأكدين من شكله بالضبط بعد.  وهذا ما يحاول الجميع اكتشافه - أين ستكون التكنولوجيا أكثر أهمية، وأين تكون جاهزة، وأين ستكون جاهزة قريبًا. 

مجموعات حالات استخدام المؤسسات للذكاء الاصطناعي

إذا نظرت إلى مشهد حالات الاستخدام الآن، أوضح Douwe Kiela، الرئيس التنفيذي لشركة contextualAI، ذلك هناك هي في الأساس ثلاثة دلاء كبيرة: 

1. اكتشاف المعلومات وتوليفها - كيف يمكنني الحصول على رؤى أعمق وليس فقط البيانات؟ 
2. التلخيص الهرمي – كيف يمكنني تحويله إلى شيء يمكنني التصرف بناءً عليه؟
3. دعم روبوتات الدردشة 

95% من جميع حالات الاستخدام تقع عادةً في واحدة من هذه المجموعات، وضمن هذه المجموعات، تحاول الشركات معرفة ما تريد القيام به. 

وأضاف دوي: "بالنسبة لنا، أفضل حالة استخدام هي الحالة التي يمكنك من خلالها تحديد شكل النجاح. ومن المثير للدهشة أننا نرى عددًا قليلاً من حالات الاستخدام هذه في الواقع. إنها أكثر "أوه، هذه التكنولوجيا رائعة." أريد تجربتها على برنامج الدردشة الآلي الخاص بي. عندما نسأل الناس، كيف تحدد النجاح؟ كيف ستقيس أن هذا الشيء جيد بالفعل بما يكفي لنشر الإنتاج؟ في كثير من الأحيان، ليس لديهم إجابة جيدة. هذا حقًا أحد الأشياء التي نبحث عنها أولاً. هل تفهم حقًا ما تريد؟"

ما هي أكبر العوائق التي تحول دون التبني في المؤسسة؟ 

على وجه التحديد في المؤسسة، ما الذي شاهده أعضاء اللجنة في الواقع الذي يعيق الصفقات أو يخسرها عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي؟

1. الأمان – جعل بيانات الملكية الخاصة بهم تترك النموذج وتخرج إلى الأسواق المفتوحة
2. السلامة - الحفاظ على أو الاضطرار إلى إنشاء مراقبة مستمرة للبيانات
3. إدارة البيانات الداخلية – فقدانها عند دمجها في أداة أو نموذج واحد للذكاء الاصطناعي
4. الهلوسة – النماذج التي تختلق الأشياء
5. مشاكل الإسناد - القدرة على تتبعها مرة أخرى إلى بيانات التدريب
6. مشكلات الامتثال - ينسى الأشياء أو لا يمكنه تحديث الأشياء بسهولة
7. FOMO - ماذا لو لم يكن هذا النموذج جيدًا مثل نموذج شخص آخر خلال أسبوعين؟

وأضاف بنجامين مان، المؤسس المشارك لشركة Anthropic: "يريد العملاء الأكثر حساسية أشياء مثل شهادة FedRAMP والأشياء التي تستغرق عدة سنوات ومجهودًا كبيرًا للتنفيذ". على الرغم من أنهم تمكنوا من التغلب على هذه المشكلة من خلال الشراكة مع برنامج Bedrock التابع لأمازون، إلا أن هذا لن ينجح مع الجميع. 

وأخيرًا، هناك عائق آخر أمام اعتماد المؤسسات وهو النطاق الترددي الإضافي المطلوب لتنفيذه بنجاح. 

وأضاف بنجامين: "أعتقد أن الكثير من الناس يفكرون في تقنية الذكاء الاصطناعي الجديدة هذه باعتبارها شيئًا سيأتي للتو ويحب العمل من اليوم الأول. ولكن في الواقع، اتضح أنه لا يزال برنامجًا. ومع البرمجيات، يتعين عليك القيام بعمل بحث المستخدم والتكرار مع جميع فرقك المختلفة. في حالتنا، تعد Notion مثالًا رائعًا حيث عملنا بشكل وثيق جدًا مع CTO والجميع وصولاً إلى مهندسيهم في الخطوط الأمامية لدمج Anthropics AI بعمق في تجربة منتج الفكرة، ونعتقد أنه جيد للغاية. لكن الأمر كان يتطلب الكثير من التفاني لتحقيق ذلك.

من هم أوائل المتبنين للذكاء الاصطناعي في المؤسسات؟

ربما ليس من المستغرب أن يكون المتبنون الأوائل حتى الآن في المؤسسة هم الشركات المتقدمة جدًا في مجال التكنولوجيا ولكن أيضًا البنوك الكبرى وتجار التجزئة. قد يكون المتبنون الأوائل الآخرون هم شركات البرمجيات التي أصبحت الآن كبيرة، وتواجه العوائق المذكورة أعلاه. غالبًا ما يتولى مدراء تكنولوجيا المعلومات المسؤولية لأنهم يمثلون متطلبات الشركة بأكملها.  يريد كل من مندوبي المبيعات والتسويق والموارد البشرية والهندسة التكنولوجيا، لذلك أصبح مدير تكنولوجيا المعلومات هو النقطة المحورية لجلب المنتج. 

دوي كيلا، الرئيس التنفيذي لشركة contextualAI وأحسن تلخيصه بالقول؛ "أعتقد أنك تميل إلى أن تكون لديك شركات متقدمة للغاية في مجال التكنولوجيا وتكون في الأساس جاهزة للانطلاق، ولكن في كثير من الأحيان يعتقدون أن بإمكانهم القيام بذلك داخل الشركة. ولذا أعتقد أن هذا الاعتقاد سيختفي على الأرجح في العامين المقبلين عندما يدرك الناس أن هذه الأشياء أصعب قليلاً مما كانوا يعتقدون في البداية. ولكن بصرف النظر عن ذلك، أعتقد أن أحد الأشياء المثيرة للاهتمام التي نراها هو أن هناك بالفعل تفويضًا من الرئيس التنفيذي إلى أسفل. حيث يتعين علينا أن نفعل شيئًا ما، وهذا أمر مثير بالنسبة لي لأنه يمثل فرصة عمل.

ما هي أهم الاستثمارات التي تضمن أن تتبناها الشركات الخمسين المستقبلية؟ 

 الامتثال مهم. المسائل الأمنية. وفي البداية، نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يتعامل مع الكثير من البيانات، فإن الثقة أمر أساسي. 

وأوضح أرفيند جاين، الرئيس التنفيذي لشركة جلين: "أول شيء هو العمل على جميع الجوانب الأمنية والامتثال. وبذلك تحصل على شهادة SOC-2، والامتثال لقانون HIPAA، واللائحة العامة لحماية البيانات، وFedRAMP. هذا هو أحد تيارات متطلبات المؤسسة، والتي تحتاج فقط إلى كل مسائل الامتثال هذه. علاوة على ذلك، فيما يتعلق بالمنتج، اعتمادًا على منتجك، سيكون هناك الكثير من المتطلبات التي ستفرضها عليك الشركات.

لن تقوم الشركات بمشاركة جميع بياناتها في يوم واحد فقط - لذا فهي قادرة إما على دمج الذكاء الاصطناعي في بيئة البيانات الحالية أو استخدام أطر العمل على يمكن لأمازون وجوجل المساعدة في التخلص من الحاجة إلى إجراء عمليات شراء مكثفة وعمليات تدقيق أمنية إضافية. مستقبل هذه النماذج اللغوية الكبيرة سيحل حواجز الهلوسة اللغوية وإسناد البيانات، وأن تكون جديرًا بالثقة، وأن تفهم صوت علامتك التجارية وما تدور حوله شركتك. 

هل يوفر الضبط الدقيق ميزة تنافسية؟ 

نظرًا لأن التغطية الإعلامية للذكاء الاصطناعي مكثفة جدًا هذه الأيام، يأتي العديد من الأشخاص إلى contextualAI وAnthropic وGlean مع الكثير من التوقعات.

كثيرون لا يفهمون ما يريدون من الضبط الدقيق. لقد سمعوا عنها ويعتقدون أنها طريقة للحصول على ميزة تنافسية. ومع ذلك، هناك أشكال أفضل من التكنولوجيا تظهر وقد أوضح Douwe Kiela، الرئيس التنفيذي لشركة contextualAI، الأمر بشكل أفضل: "نحن نرى هذا كثيرًا في الواقع حيث يذهب العملاء، نريد تحسين نموذجنا، هل يمكنك مساعدتنا في هذا؟ وهكذا نقول لهم ربما تم الكذب عليك. ليس عليك تحسين نموذجك."

Douwe وأضاف: "لا ينبغي أن تحتاج إليه حقًا. ربما يمكنك حل هذه المشكلة فقط من خلال الجيل المعزز للاسترجاع، أو من خلال وجود نافذة سياق طويلة جدًا. الحالة الوحيدة التي قد تحتاج إليها هي إذا كنت تريدها أن تدعم حالة الاستخدام حيث يكون لديك الكثير من البيانات التي لا يملكها أي شخص آخر وهي حقًا خاصة بحالة الاستخدام هذه.

جولة من التوقعات حول الذكاء الاصطناعي لعام 2023

اختتمت سانديا الجلسة بسؤال: "ما هو الشيء الجامح والواقعي الذي تأمل أن يصبح حقيقيًا في عام 2030؟" 

بالنسبة لآرفيند في شركة جلين، كان لديه أمل عملي في أن يكون لدينا جميعًا مساعد شخصي ذكي وواسع المعرفة ليقوم بمعظم أعمالنا نيابةً عنا بحلول عام 2030. واليوم، يقتصر هذا الترف على المديرين التنفيذيين في الشركات. وفي المستقبل سيكون ذلك لنا جميعا. 

بالنسبة لبن في Anthropic، فإن المستقبل المشرق ينطوي على نماذج لغوية تفهمنا بشكل أفضل مما نفهم أنفسنا. عندما نطلب منه أن يفعل أشياء لنا، فإنه سيفعل ما نعنيه، وليس ما نقوله. من الناحية المثالية، سوف يجعلنا الذكاء الاصطناعي جميعًا أشخاصًا أفضل، ويحسن علاقاتنا، ويساعدنا على أن نكون أفضل نسخة من أنفسنا. ماذا سيكون في الواقع؟ ربما 60% من ذلك، والذي سيظل رائعًا. 

بالنسبة لدوي من شركة contextualAI، فهو يعتقد أن التكنولوجيا لديها الكثير من الإمكانات لفعل الخير. سيكون عام 2030 مكانًا مختلفًا، لذلك يأمل بحلول ذلك الوقت أن يقوم الذكاء الاصطناعي بكل "الأشياء المملة والدنيوية" حتى نتمكن من أن نكون أكثر إبداعًا ونقوم بالأشياء التي نستمتع بها. 

[المحتوى جزءا لا يتجزأ]

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.saastr.com/how-enterprise-companies-are-buying-ai-or-not-with-contextualai-anthropic-glean-and-unusual-ventures/