تعمل Google بكل ما في وسعها على الذكاء الاصطناعي التوليدي في Google Cloud Next

هذا الأسبوع في لاس في لاس فيغاس، اجتمع 30 ألف شخص للاستماع إلى أحدث وأروع ما تقدمه Google Cloud. كل ما سمعوه كان عبارة عن ذكاء اصطناعي توليدي طوال الوقت. يعد Google Cloud في المقام الأول مزودًا للبنية التحتية السحابية والمنصة. إذا لم تكن تعرف ذلك، فربما فاتتك هذه الأخبار في ظل هجمة أخبار الذكاء الاصطناعي.

ليس لتقليل ما عرضته جوجل، ولكن مثلما فعلت شركة Salesforce العام الماضي في معرضها المتنقل في مدينة نيويورك، فشلت الشركة في إعطاء كل شيء باستثناء إشارة عابرة إلى أعمالها الأساسية – باستثناء سياق الذكاء الاصطناعي التوليدي، بالطبع.

أعلنت Google عن عدد كبير من تحسينات الذكاء الاصطناعي المصممة لمساعدة العملاء على الاستفادة من نموذج اللغة الكبير Gemini (LLM) وتحسين الإنتاجية عبر النظام الأساسي. إنه هدف جدير بالاهتمام بالطبع، وخلال الكلمة الرئيسية في اليوم الأول والكلمة الرئيسية للمطورين في اليوم التالي، زودت Google الإعلانات بعدد كبير من العروض التوضيحية لتوضيح قوة هذه الحلول.

لكن العديد منهم بدوا مبسطين بعض الشيء، حتى مع الأخذ في الاعتبار أنهم بحاجة إلى الضغط عليهم في كلمة رئيسية خلال فترة زمنية محدودة. لقد اعتمدوا في الغالب على أمثلة داخل نظام جوجل البيئي، حيث تمتلك كل شركة تقريبًا الكثير من بياناتها في مستودعات خارج جوجل.

في الواقع، يبدو أن بعض الأمثلة كان من الممكن تنفيذها بدون الذكاء الاصطناعي. أثناء العرض التوضيحي للتجارة الإلكترونية، على سبيل المثال، دعا مقدم العرض البائع لإكمال معاملة عبر الإنترنت. لقد تم تصميمه لإظهار قدرات الاتصال لروبوت المبيعات، ولكن في الواقع، كان من الممكن للمشتري إكمال الخطوة بسهولة على الموقع الإلكتروني.

هذا لا يعني أن الذكاء الاصطناعي التوليدي لا يحتوي على بعض حالات الاستخدام القوية، سواء في إنشاء التعليمات البرمجية، أو تحليل مجموعة من المحتوى والقدرة على الاستعلام عنه، أو القدرة على طرح أسئلة حول بيانات السجل لفهم سبب تعطل موقع الويب. علاوة على ذلك، فإن المهام والوكلاء القائمين على الأدوار الذين قدمتهم الشركة لمساعدة المطورين الأفراد والمبدعين والموظفين وغيرهم، لديهم القدرة على الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي بطرق ملموسة.

ولكن عندما يتعلق الأمر ببناء أدوات الذكاء الاصطناعي بناءً على نماذج جوجل، بدلاً من استهلاك تلك التي تصنعها جوجل والموردين الآخرين لعملائها، لم أستطع إلا أن أشعر أنهم كانوا يتسترون على الكثير من العقبات التي يمكن أن تقف في طريقهم. طريقة تنفيذ الذكاء الاصطناعي التوليدي الناجح. وبينما حاولوا جعل الأمر يبدو سهلاً، إلا أنه في الواقع يمثل تنفيذ أي تقنية متقدمة داخل المؤسسات الكبيرة تحديًا كبيرًا.

التغيير الكبير ليس بالأمر السهل

مثل الكثير من القفزات التكنولوجية الأخرى على مدار الخمسة عشر عامًا الماضية – سواء كانت متنقلة أو سحابية أو حاويات أو أتمتة التسويق، سمها ما شئت – فقد تم تحقيقها مع الكثير من الوعود بالمكاسب المحتملة. ومع ذلك، يقدم كل من هذه التطورات مستوى خاصًا به من التعقيد، وتتحرك الشركات الكبيرة بحذر أكبر مما نتصور. يبدو الذكاء الاصطناعي بمثابة دفعة أكبر بكثير مما تسمح به Google، أو بصراحة أي من كبار البائعين.

ما تعلمناه من هذه التحولات التكنولوجية السابقة هو أنها تأتي مصحوبة بالكثير من الضجيج وتؤدي إلى قدر كبير من خيبة الأمل. حتى بعد عدة سنوات، رأينا شركات كبيرة ربما ينبغي عليها الاستفادة من هذه التقنيات المتقدمة لا تزال تشتغل أو حتى تتجاهل تمامًا، بعد سنوات من طرحها.

هناك الكثير من الأسباب التي قد تؤدي إلى فشل الشركات في الاستفادة من الابتكار التكنولوجي، بما في ذلك الجمود التنظيمي؛ وكومة التكنولوجيا الهشة التي تجعل من الصعب اعتماد حلول أحدث؛ أو مجموعة من الرافضين من الشركات التي تقوم بإغلاق حتى المبادرات ذات النوايا الحسنة، سواء كانت قانونية، أو موارد بشرية، أو تكنولوجيا معلومات أو غيرها من المجموعات التي تستمر، لأسباب متنوعة، بما في ذلك السياسة الداخلية، في قول لا للتغيير الجوهري.

يرى فينيت جاين، الرئيس التنفيذي لشركة Egnyte، وهي شركة تركز على التخزين والحوكمة والأمن، نوعين من الشركات: تلك التي حققت تحولًا كبيرًا إلى السحابة بالفعل والتي سيكون لها وقت أسهل عندما يتعلق الأمر باعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي، وأولئك الذين كانوا بطيئي الحركة ومن المرجح أن يكافحوا.

لقد تحدث إلى الكثير من الشركات التي لا تزال تمتلك أغلبية التكنولوجيا الخاصة بها داخل الشركة، وأمامها طريق طويل لتقطعه قبل أن تبدأ في التفكير في كيفية مساعدة الذكاء الاصطناعي لها. قال جين لـ TechCrunch: “لقد تحدثنا إلى العديد من مستخدمي السحابة “المتأخرين” الذين لم يبدأوا أو هم في مرحلة مبكرة جدًا من سعيهم للتحول الرقمي”.

وقال إن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يجبر هذه الشركات على التفكير بجدية في السعي نحو التحول الرقمي، لكنها قد تواجه صعوبات عند البدء من الخلف. وقال: “ستحتاج هذه الشركات إلى حل هذه المشكلات أولاً ثم استهلاك الذكاء الاصطناعي بمجرد أن يكون لديها نموذج ناضج لأمن البيانات والحوكمة”.

لقد كانت دائما البيانات

يجعل البائعون الكبار مثل Google تنفيذ هذه الحلول أمرًا بسيطًا، ولكن مثل كل التقنيات المتطورة، فإن المظهر البسيط في الواجهة الأمامية لا يعني بالضرورة أنه غير معقد في الواجهة الخلفية. كما سمعت كثيرًا هذا الأسبوع، عندما يتعلق الأمر بالبيانات المستخدمة لتدريب Gemini ونماذج اللغات الكبيرة الأخرى، فلا يزال الأمر مجرد حالة من “القمامة الواردة، القمامة الخارجة”، وهذا أكثر قابلية للتطبيق عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي التوليدي.

يبدأ بالبيانات. إذا لم يكن لديك منزل البيانات الخاص بك بالترتيب، فسيكون من الصعب جدًا تنظيمه لتدريب حاملي الماجستير في القانون على حالة الاستخدام الخاصة بك. كان كاشف رحمة الله، مدير شركة ديلويت والمسؤول عن ممارسة Google Cloud في شركته، معجبًا جدًا بإعلانات Google هذا الأسبوع، لكنه لا يزال يعترف بأن بعض الشركات التي تفتقر إلى البيانات النظيفة ستواجه مشاكل في تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي التوليدية. “يمكن أن تبدأ هذه المحادثات بمحادثة الذكاء الاصطناعي، ولكن ذلك سرعان ما يتحول إلى: “أحتاج إلى إصلاح بياناتي، وأحتاج إلى تنظيفها، وأحتاج إلى الاحتفاظ بها كلها في مكان واحد، أو مكان واحد تقريبًا، قبل أن أتمكن من ذلك”. قال رحمة الله: “ابدأ في الحصول على الفائدة الحقيقية من الذكاء الاصطناعي التوليدي”.

من وجهة نظر جوجل، قامت الشركة ببناء أدوات ذكاء اصطناعي إبداعية لمساعدة مهندسي البيانات بسهولة أكبر في بناء خطوط بيانات للاتصال بمصادر البيانات داخل وخارج نظام جوجل البيئي. “إن الهدف الحقيقي من ذلك هو تسريع فرق هندسة البيانات، من خلال أتمتة العديد من المهام كثيفة العمالة المرتبطة بنقل البيانات وإعدادها لهذه النماذج،” جيريت كازماير، نائب الرئيس والمدير العام لقاعدة البيانات وتحليلات البيانات وLooker في جوجل، قال TechCrunch.

ومن المفترض أن يكون ذلك مفيدًا في ربط البيانات وتنظيفها، خاصة في الشركات التي ما تزال في مرحلة التحول الرقمي. ولكن بالنسبة لتلك الشركات مثل تلك التي أشار إليها جاين – تلك التي لم تتخذ خطوات ذات معنى نحو التحول الرقمي – فقد يمثل ذلك المزيد من الصعوبات، حتى مع هذه الأدوات التي أنشأتها جوجل.

كل هذا لا يأخذ في الاعتبار أن الذكاء الاصطناعي يأتي مع مجموعة من التحديات الخاصة به تتجاوز مجرد التنفيذ، سواء كان تطبيقًا يعتمد على نموذج موجود، أو خاصة عند محاولة بناء نموذج مخصص، كما يقول آندي ثوراي، المحلل في أبحاث الكوكبة. وقال ثوراي: “أثناء تنفيذ أي من الحلين، تحتاج الشركات إلى التفكير في الحوكمة والمسؤولية والأمن والخصوصية والاستخدام الأخلاقي والمسؤول والامتثال لمثل هذه التطبيقات”. ولا شيء من ذلك تافه.

من المحتمل أن المديرين التنفيذيين ومحترفي تكنولوجيا المعلومات والمطورين وغيرهم ممن ذهبوا إلى GCN هذا الأسبوع قد ذهبوا للبحث عما سيأتي بعد ذلك من Google Cloud. ولكن إذا لم يبحثوا عن الذكاء الاصطناعي، أو أنهم ببساطة غير مستعدين كمنظمة، فربما خرجوا من مدينة Sin City مصدومين قليلاً من تركيز Google الكامل على الذكاء الاصطناعي. قد يستغرق الأمر وقتًا طويلاً قبل أن تتمكن المؤسسات التي تفتقر إلى التطور الرقمي من الاستفادة الكاملة من هذه التقنيات، بما يتجاوز الحلول المجمعة التي تقدمها Google والموردين الآخرين.