ترجمة: وسن الجارالله
تُمكّن النماذج اللغوية الكبيرة الشركات من استكشاف المزيد من الأفكار وتطويرها تطويرًا سريعًا، فهي تبدأ من توليد الأفكار حتى اختبار المستخدم.
في حين تستكشف الشركات إمكانيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، يبرز مجالٌ مبتكر يتمثل في دمج أدوات توليد الصور والنصوص في عملية تطوير المنتجات. توظّف مجموعات الابتكار الذكاء الاصطناعي التوليدي لتعزيز تكوين الأفكار والإبداع، واكتساب رؤى أعمق عن السوق والعملاء، بالإضافة إلى استعمال واجهات سهلة للأنظمة المتقدمة.
اكتشفنا من خلال أبحاثنا في هذا المجال، وأثناء مقابلة عشرات المديرين، عن كيفية تشكيل الذكاء الاصطناعي التوليدي لقوة دافعة، لإعادة ابتكار مسارات الابتكار التقليدية. وتُبرز الحالات التطبيقية التالية ثلاث آليات يمكن للشركات من خلالها دمج هذه الأساليب بما يسهم في تعزيز إنتاجية فرق الابتكار لديها.
الحالة الأولى: تعزيز الإبداع وتطوير سير العمل
تُعدّ وكالة التصميم “لوفت” الموجودة في بوسطن، مركزًا من مراكز الابتكار التي توظّف الذكاء الاصطناعي التوليدي في عمليتها الإبداعية. في مشروعٍ أطلقته في مايو 2023م، استفادت وكالة “لوفت” من نموذج GPT-4 لاقتراح ميزات جديدة للمنتجات بتزويده بما يفضله العملاء عادة، وحددت بعدها أكثر الأفكار بروزًا بالإمكانيات، وصقلتها باستعمال مزيدٍ من التعليمات التوجيهية. بدأ المصممون في الوقت نفسه برسم مفاهيم المنتج، ومن ثم رفعوا هذه الرسومات على أداة توليدية للصورة تُدعى “ميدجورني” حتّى يُمكنهم تحسين هذه التصاميم المرئية باستعمال تعليمات توجيهية، مع الاستمرار في تعديلها على الورق. ولم يُشكل ميل الذكاء الاصطناعي التوليدي أثناء هذه المراحل الإبداعية للعملية الابتكارية إلى إنتاج هلوسة (والمقصود بها إنتاج نصوص أو صور تتحدى الحقائق والمنطق)، وذلك لأن تركيز الفريق كان مُنصبًّا على البحث واستلهام الأفكار لا أكثر، وإن طريقة الاستعمال هذه مُستندة على أبحاثٍ توصلت إلى أن البشر عادة ما يتوصلون إلى أفكار مفيدة أكثر حين يستعينون بالذكاء الاصطناعي التوليدي في عملية العصف الذهني.
انتقال عملية التطوير إلى التصميم والبناء: فلا بد من استعمال أدوات موثوقة لإنتاج مخرجات يُعتمد عليها. ومن الممكن أن تُساعد منصات الذكاء الاصطناعي التوليدية المتاحة للجميع فريق وكالة “لوفت” في تصوير الأفكار ورسم النماذج الأولية، إلّا أن الشركة أوقفت مؤقتًا استعمال أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية في هذه المرحلة، في حين كان مهندسوها يعملون على بناء النماذج الأولية استنادًا على المفاهيم المُختارة.
جمع فريق وكالة “لوفت” آراء المستهلكين حول هذه النماذج الأولية باستعمال جلسات نقاشية بالفيديو واستبيانات، وأعدّوا نصوصًا دقيقة لتفاعلات المستهلكين مع النماذج الأولية باستعمال الذكاء الاصطناعي التوليدي ومن ثمّ حللوها، فهي مهمة تتوفق بها النماذج اللغوية الكبيرة مثل تشات جي بي تي. قامت هذه النماذج اللغوية الكبيرة بتلخيص البيانات وتصنيفها، واقترحت توصيات للتطوير، وتعرّفت إلى الخصائص التي نالت إعجاب المستهلكين لتُسهم في تسويق إطلاق النموذج، وبعدها، دمج فريق التصميم النتائج المستخلصة، بدءًا من الأفكار العامة إلى التفاصيل الدقيقة، حتى مفاهيم التصاميم الأولية.
في هذه المرحلة، تجنب فريق وكالة “لوفت” طرح أسئلة على النماذج اللغوية الكبيرة، والتي قد تستنبط منها معلومات أبعد من نطاق البيانات المُدخلة، وذلك لضمان عدم تأثير هلوستها على عملية التحليل.
أحدث استعمال الذكاء الاصطناعي نقلة نوعية في تصميم المنتج منذ بداية المشروع، والذي أدى إلى تطورات كبيرة في عملية تصميم وكالة “لوفت”. فعلى سبيل المثال، وظّف مصممو وكالة “لوفت” التقنية لاستحداث 50 مفهومًا جديدًا للعبة للجيتار، والتي يمتاز مُنتجها بخصائص مختلفة، فلولا استعمالهم تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي، لقضوا ساعات طويلة في تحليل ملاحظات المختبرين، وأيضًا، الكثير من الوقت في تصميم أفكار جديدة بناءً على نتائج الملاحظات. لم يكتفِ الذكاء الاصطناعي بتسريع عملهم، بل أسهم في تصور التغيّرات المثلى على المنتج، والتي ستلبي احتياجات المستهلكين الدقيقة، وترى الشركة أن استعمالها الذكاء الاصطناعي التوليدي قد أسهم في تقليص مدة تطوير المنتجات إلى النصف.
الحالة الثانية: استعمال الذكاء الاصطناعي التوليدي في تحليل رؤى العملاء والتحقق من المفاهيم
يدمج مصممو شركة “كريتيف دوك”، وهي شركة تشيكية تساعد العملاء على إنشاء وحدات تجارية وإيجاد المنتجات والخدمات، العديد من مراحل ملاحظات السوق على مراحل متعددة لتحسين مفاهيم نماذج أعمالها قبل إطلاقها. واستنادًا إلى بيانات أبحاث السوق القائمة على حاجات المستهلكين في قطاعٍ معيّن، قامت الشركة ببرمجة وكيل ذكاءٍ اصطناعي ليُنشئ تجارب محاكاة، مثل تجربة إجراء مقابلة نوعية مع شخصيات افتراضية تمثل بعض العملاء المحتملين لاستكشاف متطلباتهم وما يفضلونه، أو للوصول إلى آراء مختلفة لقيم عروضٍ جديدة. وباستعمالهم هذه البيانات الحصرية، تستفيد الأداة من النماذج اللغوية الكبيرة مثل جي بي تي، وتعمل على تكييفها للتناسب مع استعمالات محددة. ويمكن لهذه النماذج اللغوية الإجابة عن بعض أسئلة السوق في قطاع معيّن، ما يتيح لفرق شركة “كريتيف دوك” توظيف الذكاء الاصطناعي التوليدي لتوليد الأفكار، وتحديد متطلبات السوق، والاختبار الفعّال لهذه المفاهيم.
تسرّع هذه الأداة أيضًا عملية تصميم المنتجات واختبارها، وتطوير النماذج الأولية لها. أفاد مارتن بيسا، وهو مؤسس الشركة، أن كفاءة التطوير التقني قد زادت بنسبة 30%، وتحسّنت كفاءة التطوير التقني بنسبة 40%، وكانت هناك زيادة بنسبة 40% في كفاءة التصميم الجرافيكي، ومضاعفة سرعة إنشاء المحتوى بثلاث مرات. ويُستعمل الذكاء الاصطناعي في مراجعة جميع نماذج الأعمال الجديدة، ونتيجة لهذا الاستعمال، حققت شركة “كريتيف دوك” نموًّا سنويًّا بنسبة 50%، دون الحاجة لزيادة عدد الموظفين الذين يعملون دوامًا كاملًا.
توظّف شركة “فليشيتيك” أيضًا الذكاء الاصطناعي التوليدي لجمع متطلبات العملاء، ولكن بأسلوب مختلفٍ تمامًا. وطورت شركة سويسرية ناشئة تطبيقًا متخصصًا في تصميم النماذج الأولية للوحات الدوائر المطبوعة، يستهدف هذا التطبيق الهواة ورواد الأعمال وكل من يحتاج إلى لوحة دوائر مطبوعة مخصصة لنموذج أولي للأجهزة، أو لإنتاج محدودٍ، حتى وإن لم يكونوا على علمٍ عميق بالهندسة الكهربائية وتصميم لوحات الدوائر المطبوعة. خصصت شركة “فليشيتيك” نموذجًا لغويًّا كبيرًا مُسبق التدريب باستعمال قاعدة بيانات تضم العديد من تصميمات لوحات الدوائر المطبوعة، ووصفها لإنشاء واجهة تتيح للمستخدمين التفاعل بتصميم دوائر بلغة بسيطة، على سبيل المثال قد يقولون “أحتاج لقياس القيمة الفيزيائية”، أو “دع أ يدُر بسرعة ب”، أو “تواصل باستعمال هذا البروتوكول”، إذ تتغير صياغة أسئلة تصميم لوحات الدوائر المطبوعة المعقدة لتتجزأ وتصبح مهامّ بسيطة ومباشرة باستعمال النماذج اللغوية الكبيرة لتتحدد تلقائيًّا، وأيضًا يمكن أن يراجع فريق شركة “فليشيتيك” تصاميم لوحات الدوائر المطبوعة المدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي للعملاء قبل المضي قدمًا في مرحلة النماذج الأولية. تدّعي الشركة أن هذه التقنية قد قللت من متوسط الوقت الذي يستغرقه الشخص عادة لإنشاء تصميم لوحة عمل، من ستة إلى ثمانية أسابيع بنسبة تزيد على 80%، مع تحقيق زيادة إنتاجية كبيرة للمستخدمين المبتدئين، ما يفتح آفاقًا أخرى في السوق لمنتج الشركة. وتتميز شركة “فليشيتيك” عن غيرها بميزة تنافسية فيما يخص التكاليف، إذ لم تعد بحاجة لأن يتواصل أعضاء فريقها مع كل عميل لفهم احتياجاته الخاصة، ووضعها في تصميم لوحات الدوائر المطبوعة؛ فقد قامت بتوظيف روبوت محادثة مدعوم بالذكاء الاصطناعي التوليدي ليتولى هذه المهمة.
الحالة الثالثة: استعمال النماذج اللغوية الكبيرة وعدّها واجهات لغة طبيعية لأدوات التصميم المعقدة
إن الطلاقة اللغوية للنماذج اللغوية الكبيرة وسهولة تعامل المستخدمين معها تفتحان آفاقًا جديدة في عملية تصميم المنتجات؛ إذ توظَّف لتكون واجهات لأنظمة المحاكاة والتطوير المتقدمة. لقد أضاف قسم الصناعة في شركة “سيمنز” تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي حديثًا إلى برامجها الهندسية والتصميمية المتطورة، ما فتح آفاقًا أوسع للمستخدمين للتعامل مع هذه الأنظمة. وتُعدّ أداة “سيمسنتر” من الحلول الرائدة في المحاكاة، إذ تُمكِّن المهندسين من نمذجة السلوكيات الفيزيائية الدقيقة للمنتجات والعمليات، مستبدلة النماذج والاختبارات الأولية بنظائر رقمية متقدمة للغاية.
تتميز النماذج اللغوية الكبيرة بمرونتها اللغوية، ما يجعلها واجهات لأنظمة المحاكاة والهندسة المتقدمة.
ومع إمكاناتها الهائلة، إلا أن استعمال أداة “سيمسينتر” يتطلب وقتًا طويلًا للتأهيل والتدريب، بالإضافة إلى الخبرة المتخصصة لتحليل نتائجها والاستفادة منها. قامت شركة “سيمنز” بدمج أداة مع واجهة مستخدم مبنية على الذكاء الاصطناعي التوليدي لتنتج “هيسيمسنتر”، تتميز هذه الأداة بقدرتها على أداء عدد من المهام، بدءًا من الإجابة على أبسط الأسئلة عن اختيارها لأفضل أداة هندسية مدعومة بالحاسب الآلي للقيام بمهمة معيّنة، حتّى القيام بتصميم توليدي مؤتمت أتمتة كاملة، ليحوّل متطلبات المنتج إلى تصميم كامل متوافقٍ مع المواصفات المطلوبة. أسهم التطبيق المستند إلى تشات جي بي تي في مساندة المهندسين على إعداد وتشغيل نماذج محاكاة معقدة، ما أدى إلى زيادة كفاءة النمذجة بأكثر من 50%.
بالتأكيد، لا يُعد إنشاء مثل هذه الأنظمة أمرًا سهلًا، فقد أدرك مطورو أداة “هيمسيمسنتر” في شركة “سيمنز” أن التحدي الجوهري في تطوير نظام خبير وهجين يتمثل في بناء قاعدة مرجعية دقيقة وموثوقة، تُشكّل أساسًا لجميع هذه العمليات. ونظرًا لدور البيانات التدريبية المهم في تطوير تطبيقات خبيرة جديدة باستعمال الذكاء الاصطناعي التوليدي، فقد قامت الشركات بتدريب عدد معيّن من الموظفين في مختلف المهام الهندسية لتقييم جودة البيانات المتعلقة بكل مهمة قبل اعتمادها لتدريب النماذج اللغوية الكبيرة.
اختارت شركة “سيمنز” مجموعة صغيرة من الخبراء لتطوير أداة “هيمسمسنتر”. تتيح هذه الاستراتيجية المركزية للفريق الخبير تحكمًا كاملًا، وضمانًا لجودة مخرجات الذكاء الاصطناعي التوليدي، والتأكد من توافقها مع سياسات شركة “سيمنز” ومعاييرها الهندسية الدقيقة.
تحقيق التوافق الاستراتيجي
لو تركنا الضجة التي أحدثتها هذه الثورة التقنية، فإن للذكاء الاصطناعي التوليدي إمكانيات حقيقية تُحدث نقلة نوعية في مسارات الابتكار والتطوير داخل الشركات، ويجب على المديرين التأمل بكيفية توظيف الطرق الثلاث المذكورة أعلاه عن استعمالات الذكاء الاصطناعي التوليدي، لتتماشى مع صناعتهم واستراتيجياتهم. وتحتاج المنظمات إلى فهم واضحٍ للتوقعات والنتائج المرجوة، وإن كل مهمة ابتكارية مختلفة تتطلب نهجًا متنوعًا يتناسب مع متطلباتها.
تُعد أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية المتاحة للعامة، مثل تشات جي بي تي وميدجورني، أدوات مناسبة للإبداع وتوليد الأفكار، كما شهدت على ذلك شركات التصميم التي قمنا بدراستها. ويجب تعزيز النموذج المدرب مسبقًا ببيانات تدريبية متعلقة بالسياق المحدد للوصول لتطبيقات أكثر تخصصًا ودقة، مثل التحقق من صحة مفهوم باستعمال شخصيات اصطناعية. وإن حجم البيانات التدريبية وتنوعها وجودتها هم ما يُحددون مدى موثوقيتها، ما يؤثر جوهريًّا على جودة مخرجات الذكاء الاصطناعي التوليدي في تلبية احتياجات سياق معيّن أو فئة محددة من السوق.
حين تكون الحاجة للدقة العالية والنتائج الموثوقة مطلبًا، تصبح منصات المحاكاة التقليدية والأنظمة الخبيرة خيارًا لا غنى عنه. أثبتت كلٌّ من شركتي “فليشيتيك” و”سيمنز” أن النماذج اللغوية الكبيرة قد تكون واجهة مستخدم فاعلة لهذه الأنظمة، ما يتيح استعمال شريحة أكبر من المستخدمين لها، وتوظيفها للمهام البحثية العلمية أو الهندسية المعقدة، بمن في ذلك الخبراء المتخصصون في مجالات مختلفة، والذين لا يمتلكون خبرة سابقة في أنظمة المحاكاة. ومن المتوقع زيادة استعمالهم لهذه الأدوات بشكلٍ ملحوظ لتصبح وسيلة للاستكشاف، وليس حصرًا للتحقق من النتائج، بمجرد أن يستغني المستخدمون عن الحاجة إلى خبراء المحاكاة لإدارة الأنظمة الخبيرة.
ختامًا، يزداد التساؤل حول كيفية دمج هذه التقنيات داخل المنظمة دمجًا فاعلًا مع الوتيرة المتسارعة لتطور هذه التقنيات. وكما شهدت شركة “سيمنز”، فإن نهج القيادة العليا الاستراتيجي الذي يعتمد على الاستثمار في التطوير الداخلي وتعزيز الشراكات الخارجية، هو أحد الخيارات المثالية لتحقيق التكامل الفاعل. مع ذلك، فإن هذه المبادرات تستغرق زمنًا، والتأخير في تنفيذها قد يتسبب بإطلاق تقنية قد عفا عليها الزمن عند تدشين هذه المبادرات. لذا نوصي باتباع نهجٍ تصاعدي وديموقراطي يُتيح للفرق والأفراد حرية اختيار الأدوات واستعمالها، وبنائها بما يتناسب مع احتياجاتهم. وتُشير أبحاثنا إلى أن الجمع بين النهجين يتيح للمؤسسات بناء بيانات أكثر دقة وموثوقية، مع الحفاظ على مساحة التجربة الفاعلة والمرنة.
