على الرغم من جميع البيانات التي تجمعها وتحللها أنظمة الذكاء الاصطناعي باستمرار، فإن وكلاء الذكاء الاصطناعي للمؤسسات يعانون غالبًا من قصور غريب: نقص المعرفة. أكثر من البيانات، المعرفة هي فهم ما تعنيه البيانات في سياق المؤسسات الفردية. يحتاج وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى هذا الفهم للتفكير في المواقف واتخاذ القرارات وفي النهاية اتخاذ الإجراءات. بدون معرفة كافية، يكون الوكلاء عرضة لاتخاذ قرارات معيبة وغير موثوقة. يجد بحثنا أن نقص المعرفة هو سبب رئيسي لعدم وصول حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الوكيل إلى الإنتاج أبدًا.
الضغط التنافسي يجعل معالجة هذا الأمر عاجلاً. تحتاج المؤسسات إلى نشر وتوسيع نطاق المزيد من مشاريعها الوكيلة لالتقاط مكاسب الكفاءة التي يعد بها الذكاء الاصطناعي. التقصير يخاطر بإهدار الاستثمار الذي تم إنفاقه بالفعل في هذه المشاريع، ويتخلى عن الأرض للمنافسين الذين يضعون بالفعل وكلاءهم في العمل بشكل أكثر فعالية.
بناءً على استطلاع لـ 300 من المديرين التنفيذيين للبيانات والذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا الأخرى، يجد التقرير أن نقاط الضعف في البيانات والمعرفة تعيق باستمرار تقدم وكلاء الذكاء الاصطناعي. في المتوسط، يصل حوالي ثلث (34%) فقط من مشاريع الذكاء الاصطناعي الوكيل للمؤسسات إلى الإنتاج. مجموعة صغيرة من قادة الإنتاج (حيث في المتوسط 61% من المشاريع الوكيلة تتقدم إلى ما بعد المرحلة التجريبية) لديها قدرات معرفية أقوى، خاصة فيما يتعلق بالدلالات.
تم الاستشهاد بتجزئة البيانات بشكل شائع كأهم تحدٍ لتوسيع وصول الوكلاء إلى المعرفة (تم الاستشهاد بها بنسبة 55%). تهدف معظم الشركات إلى تعزيز الرابط بين البيانات والوكلاء، حيث يرى الخبراء طبقة المعرفة كوسيلة رئيسية لتحقيق ذلك. تشمل أولويات الاستثمار تقنيات الاسترجاع مثل خطوط أنابيب الإدخال، وواجهات برمجة التطبيقات الجاهزة للذكاء الاصطناعي، والتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)؛ ووكلاء تقييم الذكاء الاصطناعي؛ ورسوم بيانية للمعرفة.
المصدر: MIT Technology Review AI · لخّصه HeadlinesBriefing