إذا كنت تعمل في مجال المنتجات أو التقنية، فمن المرجح أنك حضرت هذا الاجتماع من قبل. يصل عرض توضيحي من مزوّد أو منشور منتشر، وفجأة تحتاج خارطة الطريق إلى وكيل أو تطبيق MCP أو harness. وغالبًا ما تبدأ اجتماعات العملاء بالطريقة نفسها بعبارة «نحتاج إلى وكيل لهذا». وبعد تفكيك الطلب من المبادئ الأولى، يتضح كثيرًا أن العميل يحتاج إلى شيء مختلف: نموذج تنبؤي مخصص، أو استخدام أفضل لنماذج اللغة الكبيرة التي يملكها بالفعل، أو عدم الحاجة إلى الذكاء الاصطناعي أصلًا. وعلى أحدهم أن يقول «ليس بهذه السرعة» دون أن يبدو دفاعيًا. وهذا ليس سهلًا، فالحديث عن الذكاء الاصطناعي صاخب ومقنع.
يقدم المقال ثلاث خطوات للبقاء على أرض الواقع. أولًا، فهم سلسلة القيمة في الذكاء الاصطناعي وأين تقع فعليًا فيها. ثانيًا، بناء أساس معرفي يتيح لك تنظيم ما تتعلمه عن الذكاء الاصطناعي وإعادة استخدامه. ثالثًا، استهلاك المعلومات بقصد مع الحفاظ على وجهة نظرك الخاصة. ومعًا، تجعل هذه الممارسات منك شريكًا أقوى في النقاش عندما تضرب موجة الضجيج التالية فريقك.
تمتد سلسلة القيمة من الرقائق في القمة إلى المؤسسات في القاعدة. في الأعلى تكاد العوائد تكون مضمونة، إذ يُدفع ثمن السيليكون عند التسليم، لكنها تصبح أقل يقينًا كلما نزلنا. فمزودو الحوسبة السحابية ومختبرات النماذج يراهنون على الطلب المستقبلي، وجزء كبير من هذا الطلب يدور داخل المنظومة نفسها. أما الطلب الحقيقي للمستخدم النهائي فيُحسم فقط في نهاية السلسلة.
إذا كنت من المؤسسات المتبنية للذكاء الاصطناعي أو من مطوري التطبيقات، فأنت في موقع المستقبِل. تروّج شركات الذكاء الاصطناعي لـ«وهم سهولة الوصول» بأن الذكاء الاصطناعي رخيص وسهل ومحوّل، بينما يعرف المزودون حدود منتجاتهم أفضل بكثير منك. وتُبرز الدراسات الفجوة: فقد أفادت أكثر من 80% من الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي بعدم وجود أثر واضح على أرباحها الإجمالية، وفقًا لمسح McKinsey لعام 2025.
المصدر: Towards Data Science · لخّصه HeadlinesBriefing