Lidia Perskaالذكاء الاصطناعي التوليدي، وهو نوع من أنواع الذكاء الاصطناعي، شهد ارتفاعًا في الشهرة ابتداءً من الاستخدام الشخصي وتوسيعه ليشمل التطبيقات العملية. ومع ذلك، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال الأعمال يواجه عدة تحديات.
أحد التحديات الشائعة هو نقص الكوادر البشرية التي تفهم حقًا إمكانيات الذكاء الاصطناعي ضمن المنظمة. مع التقدم السريع في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، يمكن أن يكون من الصعب متابعة الميزات الجديدة حتى للمهندسين ذوي الخبرة. وهذا يؤدي إلى فجوة في تراكم المعرفة داخل أقسام تكنولوجيا المعلومات، مما يعيق التنفيذ الفعال للذكاء الاصطناعي التوليدي.
نقص المعرفة والمعلومات غالبًا ما يؤدي إلى اتخاذ الشركات قرارات بناءً على بيانات غير كاملة عند النظر في مبادرات مثل اختبار نموذج الأدلة. بدون فهم واضح لمعايير التقييم، يوجد خطر على أن الحلول لن تتوافق مع العمليات الداخلية واحتياجات المستخدمين.
تنشأ مخاوف أيضًا بشأن دقة الردود التي يولدها الذكاء الاصطناعي والبيانات المستخدمة في تدريب النماذج. إمكانية وقوع تسربات بيانات أثناء عمليات الإدخال التفاعلية واستخدام بيانات عملاء واحد لمساعدة الآخرين يشكل خوفًا يتجلى من خلال العديد من الشركات، مما يسلط الضوء على تهديد تسرب المعلومات المستمر.
للتغلب على هذه التحديات، يتعين على الشركات التعامل بحذر مع تكامل الذكاء الاصطناعي التوليدي في عملياتها التجارية، من خلال إنشاء تدابير قوية لحماية البيانات وضمان التعليم والتدريب المستمر للموظفين لمواكبة التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي.
