قد يكون الذكاء الاصطناعي الإنتاجية والابتكار. و يمتلك القدرة على تحويل الصناعات وتغيير العمليات التجارية وتغيير طبيعة العمل، مما يؤدي في النهاية إلى زيادة الإنتاجية وتسريع الابتكار. شهدت الولايات المتحدة نموًا ضعيفًا في الإنتاجية في السنوات الأخيرة، وقد يكون الذكاء الاصطناعي هو الحل الذي يحتاجه الاقتصاد بشدة.
تاريخياً، شهدت الولايات المتحدة نموًا عاليًا في الإنتاجية، الأمر الذي أدى إلى تحسين مستويات المعيشة. ومع ذلك، منذ أوائل السبعينيات، تباطأ نمو الإنتاجية، مما أدى إلى تحسينات متواضعة في متوسط مستويات المعيشة ورواتب الموظفين الراكدة.
تتيح التطورات في نماذج الذكاء الاصطناعي الإنتاجية، مثل نماذج اللغة الكبيرة مثل ChatGPT، جنبًا إلى جنب مع زيادة قوة الحوسبة المخصصة لتحسين هذه النماذج، فرصًا كبيرة لزيادة الإنتاجية. يمكن لهذه النماذج الآن أداء مهام مثل كتابة رسائل البريد الإلكتروني، وتلخيص الأوراق المعقدة، وتوليد الأفكار، وتحليل البيانات، وحتى كتابة رموز الكمبيوتر. على سبيل المثال، يستخدم Mayo Clinic الذكاء الاصطناعي من Google لاقتراح التشخيصات وتقليل الأعباء الورقية على الأطباء والممرضات.
تعد تطبيقات الذكاء الاصطناعي الإنتاجية واسعة النطاق ويمكن أن تؤثر في العمل المعرفي في مختلف المهن والأنشطة. أظهرت الأبحاث المبكرة أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يضاعف سرعة كتابة مهندسي البرمجيات ويجعل المهام الكتابية أسرع بمقدار ضعف. في مراكز الاتصال، تحسنت إنتاجية العملاء بنسبة 14٪ في المتوسط مع تعزيز رضا العملاء وتقليل دوران الموظفين.
تشير التقديرات إلى أن ما يصل إلى 49٪ من مهام العمل يمكن أن تتم بشكل كبير عن طريق الذكاء الاصطناعي أو تحسينها، على الرغم من أن ذلك لا يعني بالضرورة أن 49٪ من الوظائف ستتم استبدالها. وبناءً على تحليل حالات الاستخدام والتأثير المحتمل على العمل المعرفي، يشير تقرير لشركة جولدمان ساكس إلى أن الذكاء الاصطناعي الإنتاجي يمكن أن يزيد من الناتج المحلي الإجمالي العالمي بنسبة 7٪ على مدى 10 سنوات، وهو أمر منطقي.
علاوة على ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي الإنتاجي أن يسرع من الابتكار عن طريق جعل البحث وتطوير الأفكار الجديدة أكثر كفاءة. يمكن أن تساعد الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي على توقع اكتشافات علمية مستقبلية، مما يؤدي إلى تقدم أسرع في مجالات مختلفة وابتكارات عملية تدعم نمو الإنتاجية.
ومع ذلك، هناك عوائق تحول دور الذكاء الاصطناعي الإنتاجي للإنتاجية. قد يستغرق الأمر وقتًا في التبني، حيث قد تواجه المؤسسات تحديات تتعلق بالكسل أو نقص المهارات أو القضايا التنظيمية. بالإضافة إلى ذلك، قد يتعذر تحسين الإنتاجية بسبب عوائق في خطوات مكملة داخل عمليات الإنتاج. علاوة على ذلك، فإن قياس ناتج وإنتاجية العاملين المعرفيين أمر صعب، حيث لا يتم تضمين بعض الفوائد مثل تحسينات في صحة العامل في إحصاءات نمو الإنتاجية.
على الرغم من الضجة القائمة حول تقنيات الذكاء الاصطناعي الإنتاجي، فإن الإثارة ليست مجرد ضجة. يمكن نشر هذه التقنيات بسرعة باستخدام برامج، وقد بدأت الشركات التكنولوجية الكبيرة بدمجها بالفعل في الأدوات المستخدمة على نطاق واسع. و يسهم طبيعة نماذج اللغة سهلة الاستخدام التي تستخدم اللغة الانجليزية البسيطة في اعتمادها الواسع.
تثور مخاوف بشأن تأثير هذه التقنيات على التفاوت في الدخل. ومع ذلك، يمكن أن تؤدي تحسينات في الإنتاجية والابتكار ناتجة عن الذكاء الاصطناعي الإنتاجي إلى نمو اقتصادي طويل الأجل وتحسين مستويات المعيشة. بتنظيم مناسب واهتمام بالتحديات المحتملة، يحمل الذكاء الاصطناعي الإمكانات اللازمة لتعزيز الإنتاجية التي يحتاجها الاقتصاد بشدة.
The source of the article is from the blog reporterosdelsur.com.mx