مائدة مستديرة: رؤساء التكنولوجيا في المملكة المتحدة يتحدثون عن الذكاء الاصطناعي الوكيل وثقافة القوى العاملة والاقتصاد الرمزي
كان التحول من مشاريع الذكاء الاصطناعي التجريبية (AI) إلى الأنظمة المستقلة على مستوى المؤسسات هو الموضوع المحدد لقمة Google Cloud في لندن الأسبوع الماضي.
مع انتقال الشركات في المملكة المتحدة إلى سير عمل فعال، يواجه قادة التكنولوجيا مجموعة جديدة من التحديات. يعد إنشاء نموذج أولي للوكيل أمراً بسيطًا، ولكن نشر المئات منها على نطاق واسع يتطلب بنية تحتية صارمة للبيانات وإدارة أمنية صارمة وإدارة دقيقة للتكاليف.
يعيد هذا التحول أيضًا تعريف اقتصاديات تكنولوجيا المعلومات، مع ظهور “الاقتصاد الرمزي” – تتبع وتحسين استهلاك الرمز المميز لنموذج اللغة الكبيرة (LLM) – باعتباره محور تركيز رئيسي لكبار المسؤولين الماليين (CFOs) ومديري التكنولوجيا.
جلسنا على طاولة مستديرة استضافتها Google وشارك فيها جو دريك، كبير مسؤولي التكنولوجيا للمنصات في THG Ingenuity؛ ومحسن غازبور، كبير مسؤولي الذكاء الاصطناعي في شركة Kingfisher؛ وستيف بيمبليت، كبير مسؤولي البيانات في Rightmove؛ وهايلي ماكيلفي، كبير مسؤولي الذكاء الاصطناعي في شركة ديلويت.
ناقشت اللجنة نتائج الأعمال في عمليات النشر الأولية للوكلاء، والمنهجيات العملية التي يستخدمونها لتتبع وإدارة الميزانيات الرمزية، والتحولات الثقافية المطلوبة لإعداد الفرق الهندسية والقوى العاملة على نطاق أوسع لمؤسسة مستقلة.
من روبوتات الدردشة إلى عمليات نشر الوكيل المستقل
س: إننا نشهد تحولًا في السوق من تجربة الذكاء الاصطناعي الأساسية إلى عمليات نشر عملاء ملموسة في العالم الحقيقي. كيف تعمل النماذج الاستباقية على تحويل تجارب المستخدم ونتائج الأعمال في القطاعات الخاصة بك؟
جو دريك: الفوائد التي رأيناها هي ثلاثة أضعاف. الأول هو تجربة العملاء. التسوق هو محادثة بحكم تعريفه – فأنت تدخل إلى متجر، ويرحب بك شخص ما، وتشرح له ما تبحث عنه، سواء كان ذلك لحضور حفل زفاف أو حدث رياضي. لقد جلبنا تجربة المحادثة هذه إلى مواقع وتطبيقات التجارة الإلكترونية باستخدام مساعد التسوق الخاص بنا. يمكننا إضافة التخصيص المفرط إلى ذلك، ومعرفة حجم العميل وتفضيلاته اللونية وأهداف الشراء.
والفائدة الثانية هي الأداء. بالنسبة إلى MyProtein، حيث جربنا ذلك، شهدنا زيادة هائلة في معدل التحويل للزائرين لأول مرة، بما في ذلك زيادة بنسبة 22% في حجم السلة وزيادة بنسبة 20% في متوسط قيمة الطلب.
الفائدة الثالثة هي حلقة البيانات. تعد الرؤى حول ما يتحدث عنه العملاء فعليًا مع الوكلاء ذات قيمة كبيرة بالنسبة للعلامات التجارية، حيث توضح لنا اتجاهات مثل اهتمام العملاء بمكملات GLP-1 أو متطلبات غذائية محددة.
ستيف بيمبليت: تحتفظ Rightmove بكمية هائلة من بيانات الملكية، بما في ذلك مليارات الدقائق من نشاط التصفح. ينشر شركاؤنا من الوكلاء العقاريين حوالي 10000 قائمة كل يوم. في السابق، كان هذا النظام البيئي للبيانات منعزلاً. لقد انتقلنا إلى حزمة سحابية موحدة لتجميعها معًا وتعزيز القيمة عبر الشبكة.
نظرًا لأن البحث عن العقارات متعدد الوسائط إلى حد كبير، ويحتوي على صور ومخططات طوابق وجولات افتراضية، فقد استخدمنا Google Cloud لاستخراج الميزات من مليار صورة للملكية لإنشاء لغة بيانات وصفية جديدة. يتيح ذلك للمستهلكين المشاركة في “بحث المحادثة” – حيث يمكنهم التحدث إلى المنطقة المحلية ووصف الطابع الفريد لما يريدونه في المنزل. تعمل المحاور على تطوير حواجز الحماية، بينما تبتكر المتحدثات. سمح لنا هذا النموذج بإطلاق أداة البحث التحادثي الخاصة بنا خلال ستة أسابيع فقط.
محسن غازبور: في تجارة التجزئة لتحسين المنازل، لا يشتري العملاء أداة من أجلها فحسب، بل يحاولون حل مشروع ما، مثل ورق الجدران أو وضع الرف. لقد بدأنا رحلتنا في مجال الذكاء الاصطناعي منذ بضع سنوات باستخدام Google Cloud، وأطلقنا أول وكيل بحث للمحادثة في ديسمبر 2023.
يساعد الانتقال من البحث التقليدي عن الكلمات الرئيسية إلى وكلاء التسوق الاستباقيين العملاء على اكتشاف مشاريع تحسين المنزل والتسوق فيها بشكل طبيعي أكثر. ولإنجاح هذا الأمر على مستوى المؤسسة، قمنا ببناء منصة البيانات الموحدة الخاصة بنا، Nucleus، والتي تتيح لنا إطلاق منتجات جديدة بسرعة عبر كياناتنا الدولية العشرة متعددة العلامات التجارية. بمجرد إطلاق منتج لـ B&Q، يمكننا إعادة نشره لـ Screwfix بعد أسبوعين فقط.
هايلي ماكيلفي: يعد الانتقال من واجهات الدردشة الخاصة بالمعاملات إلى الوكلاء المستقلين نموذجًا جديدًا تمامًا. في استوديو لندن للذكاء الاصطناعي، نساعد العملاء على رؤية فن الممكن من خلال وضع أيديهم على لوحات المفاتيح.
لقد بدأنا نرى تأثيرًا كبيرًا على المؤسسة. على سبيل المثال، كان هناك تقرير حديث يشير إلى زيادة بنسبة 30% في كفاءة ترميز البرمجيات بفضل الذكاء الاصطناعي في عام 2026. ومع ذلك، لا يمكنك مجرد إسقاط هؤلاء الوكلاء في مؤسسة وتوقع قيمة فورية. يجب أن يتم تنفيذ التنفيذ في محادثة أوسع حول التكامل والثقة والمخاطر وإدارة البيانات. تتطلب التنشيط الوصول إلى بيانات عالية الجودة.
اقتصاديات الذكاء الاصطناعي وصعود “الاقتصاد الرمزي”
س: مع توسع نطاق عمليات نشر الوكلاء، أصبحت كفاءة الرمز المميز وإدارة التكلفة في الوقت الفعلي من الأولويات القصوى لرؤساء التكنولوجيا. كيف تقوم مؤسساتك بمراقبة وإدارة استخدام الرموز المميزة، وكيف يرتبط ذلك بإدارة الموارد السحابية لديك؟
هايلي ماكيلفي: Tokennomics هو كل ما نسمع عنه الآن. وقد وقعت المنظمات عقودًا قائمة على الاستهلاك مع مختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة، لكن الكثير منها لم يكن مستعدًا تجاريًا لتحمل التأثير المالي. فجأة، أصبح قادة التكنولوجيا يركزون على التنبؤ بالتكاليف ومراقبتها في الوقت الفعلي. يمكن تحقيق شفافية التكلفة، ولكن مجرد إنفاق ما وضعته في الميزانية لا يعني أنك قد أدركت القيمة.
ويتعين علينا أن نتجنب السماح للاقتصاد الرمزي بأن يصبح مجرد ممارسة لمراقبة تكاليف المدير المالي على حساب تحقيق القيمة. ونحن نتناول هذا بطريقتين. أولاً، نقوم بإدارة التكلفة الإجمالية للملكية من خلال مطابقة المهمة بالنموذج الصحيح – باستخدام نماذج مفتوحة المصدر أرخص للمهام الأساسية والاحتفاظ بالنماذج الحدودية للمنطق المعقد. ثانيًا، نقوم ببناء طائرات تحكم مستقلة لتوجيه المطالبات تلقائيًا إلى النموذج الأكثر فعالية من حيث التكلفة دون تدخل بشري.
جو دريك: تعتمد إدارة الرمز المميز بشكل كامل على حالة الاستخدام. بعض مهندسينا مستهلكون هائلون للرموز المميزة أثناء التطوير. لإدارة هذا الأمر وتسريع خارطة طريق التسليم الخاصة بنا، نقوم بتشغيل سباقات سرعة “هندسية لا حدود لها” حيث نحاول تقديم سباق سريع لمدة أسبوعين في ساعتين.
عند تسعير المنتجات مثل مساعد التسوق أو التجارب الافتراضية، فإننا ننظر عن كثب إلى النماذج التي نستخدمها لمهام محددة داخل المنتج. بعض المهام لا تتطلب نموذجًا حدوديًا، فالنموذج الأساسي جيد بما فيه الكفاية.
ونحن نركز أيضا على الأدوات. تم تكوين مساعد التسوق الخاص بنا كمنتج ذاتي الخدمة في Google Cloud Marketplace. يمكن لتجار التجزئة تكوينه واختباره دون استخدام دقيقة واحدة من الموارد الهندسية، مما يمنع القدرة الهندسية من أن تصبح عنق الزجاجة للتوسع.
محسن غازبور: في Kingfisher، نقوم بتقسيم استهلاك الذكاء الاصطناعي إلى مجموعتين مختلفتين. الأول هو المنتجات التجارية، مثل مساعد التسوق الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي. بالنسبة لهذه المنتجات العامة، يتم قياس كل شيء بدقة – بما في ذلك عوائد التحويل وتكاليف الرمز المميز.
الدلو الثاني هو الهندسة القائمة على المستخدم. نحن نقدم للمطورين لدينا نظامًا أساسيًا يسمح بالوصول إلى 14 نموذجًا مختلفًا للغة كبيرة، مما يسمح لهم باختبار النموذج الذي يعمل بشكل أفضل مع التعليمات البرمجية الخاصة بهم. نحن نطبق حدودًا قصوى للمستخدمين وحصصًا للتجربة لضمان عدم هروب التكاليف.
ستيف بيمبليت: نحن نسمي هذا AI Ops وFinOps. يتعلق الأمر بفهم حالة الاستخدام الدقيقة ومطابقتها مع الأداة المناسبة للمهمة.
نحن نركز على موازنة تكلفة استهلاك الرمز المميز مقابل النتيجة المحددة وقيمة الأعمال التي نحاول تحقيقها. بينما نقوم بتوسيع نطاق الوكلاء المستقلين، فإن مؤشرات الأداء الرئيسية لدينا [key performance indicators] ويجب أن تتطور التوقعات بشأن العائد على الاستثمار. لا يمكننا قياس مسارات عمل الوكلاء الجديدة هذه باستخدام مقاييس تكنولوجيا المعلومات القديمة.
تطوير القوى العاملة والثقافة والتكنولوجيا
س: يؤدي الانتقال إلى مؤسسة وكيلة إلى إحداث تغييرات ثقافية وتشغيلية كبيرة. ما هي العقبات الرئيسية التي تتغلب عليها فيما يتعلق بالخوف من القوى العاملة، وهيكلة الفريق، ومستقبل قطاع التكنولوجيا في المؤسسة؟
هايلي ماكيلفي: وتشكل التجربة الإنسانية جانبا حاسما في هذا التحول. يقرأ الموظفون عن إزاحة الوظائف واضطراب سوق العمل، الأمر الذي يمكن أن يؤدي إلى رد فعل عميق من نوع “القتال أو الهروب”. يجب على القادة معالجة هذه الاستجابات العاطفية من خلال خلق بيئة من الأمان النفسي والثقة.
ومن الناحية العملية، فإننا نشهد قيمة القيادة بين الأجيال. نحن نجمع بين الموظفين الأصغر سنًا والمتخصصين في الذكاء الاصطناعي مع فريق القيادة العليا لدينا لدفع الابتكار، حيث يجلب الجيل الأصغر وجهات نظر جديدة تمامًا. كما نقوم أيضًا بإجراء جلسات تنفيذية مع التدريب العملي على لوحات المفاتيح للتأكد من أن القادة يستخدمون التكنولوجيا فعليًا بدلاً من مجرد التحدث عنها.
جو دريك: لقد شهدنا توجهنا نحو اعتماد الذكاء الاصطناعي من الأسفل إلى الأعلى. على مدار العامين الماضيين، قمنا بتشغيل بودكاست داخلي أسبوعي يعمل بالذكاء الاصطناعي لعرض ما قام به الموظفون في مختلف الأقسام أتمتته أو تبسيطه، وعائدات الأعمال المباشرة.
ومن الناحية الثقافية، كان علينا تثقيف فرقنا حيث أصبحت إدارة التكاليف موضوعًا بارزًا. كما تطورت هيكلة الفريق. لقد مر مهندسونا بتحول ثقافي هائل أثناء ترحيلنا من مراكز البيانات المحلية إلى Google Cloud، حيث أصبحوا مسؤولين بشكل مباشر عن تكاليف موارد السحابة التي يستهلكونها. لقد انتقلوا إلى عقلية المنتج – العمل في فرق متعددة التخصصات مع مديري المنتجات ومصممي تجربة المستخدم الذين يركزون على ميزات العملاء الشاملة.
محسن غازبور: نحن ندير دروسًا متقدمة لكبار القادة ونعمل مع Google لتثقيف موظفينا. إن الاتجاه الثقافي الأكثر روعة الذي لاحظناه هو أنه بمجرد أن تبدأ في تثقيف موظفي العمليات، فإن خوفهم من التكنولوجيا يتحول إلى فضول. ينتقلون من تجنب المحادثة إلى اقتراح 10 أفكار مختلفة لجعل أدوارهم أكثر كفاءة.
من منظور تكوين الفريق، يعد الذكاء الاصطناعي في النهاية أداة للمهمة، فهو مجرد طريقة أخرى لكتابة البرامج. ولكننا نعمل على توفير المزيد من الأشخاص لـ “طبقة الترجمة” – وهي الأدوار التي يمكنها سد الفجوة بين قدرات الذكاء الاصطناعي التقنية ومجالات الأعمال في العالم الحقيقي. ومع نضوج بروتوكولات وكيل إلى وكيل، ستتحدث الأنظمة مع بعضها البعض بشكل أكثر انتظامًا.
ستيف بيمبليت: يعتمد نموذج التشغيل الخاص بنا على هيكل المحور والتكلم. تدير المحاور حواجز الحماية المركزية وعمليات الذكاء الاصطناعي والمخاطر الأمنية، بينما تسمح المتحدثات لخبراء المجال بالابتكار بسرعة.
نقوم بدمج بياناتنا وخبراء الذكاء الاصطناعي لدينا مباشرةً في وحدات الأعمال. نحن نطلق على هذا اسم “الإنشاء المشترك” – وهو جمع الفرق الفنية مع قادة الأعمال الذين يفهمون بالفعل مشكلات المجال. وبالنظر إلى المستقبل، سوف تصبح ملكية التكنولوجيا المؤسسية أكثر نمطية بكثير. من المحتمل أن تكون هناك فترة من توحيد البائعين حيث تقوم المؤسسات بتقييم الأنظمة الأساسية الموثوقة التي ستظل ذات صلة في مشهد قابل للتشغيل البيني للذكاء الاصطناعي.
رئيس تحرير يمني وصحفي محترف حاصل على درجة في الإعلام. عمل في عدة صحف ومواقع إخبارية وتدرّج من محرر إلى رئيس تحرير. يشرف على المحتوى الإخباري ويقود فريقًا صحفيًا مع الالتزام بالمصداقية والمهنية.
