يُعد تطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي على الخبرة والمعرفة الخاصة بالمدير، والمخزّنة في بياناته، طريقاً واضحاً لاستثمار الميزة التنافسية للشركة. لكن كيف تنشئ الشركات طبقة البيانات اللازمة لتوليد رؤى وكفاءات وسرعة مدعومة بالذكاء الاصطناعي؟ يناقش Taylor Lowe، الرئيس التنفيذي ومؤسس Metal والمتخصص في الذكاء الاصطناعي للأسواق الخاصة، وJessica Pizzo، الشريكة المعنية بالموارد في مستثمر السوق المتوسطة Court Square، ما ينبغي للمديرين أخذه في الحسبان عند تحديد التقنيات التي يشترونها وتلك التي يبنونها.
يصف Lowe البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في ثلاث طبقات. تحتفظ طبقة البيانات بكل معلومات الشركة عن صفقاتها وشركات محفظتها ووثائقها وقراراتها. وتشمل طبقة الذكاء الأدوات الأساسية مثل البحث وأتمتة الوكلاء، والمهام الخاصة بالمجال مثل تقييم الصفقات والمقارنة المعيارية وتمييز الأنماط. أما الطبقة الثالثة فهي واجهة يجب أن تكون متاحة للبشر ولوكلاء الذكاء الاصطناعي على حد سواء.
عند الاختيار بين الشراء والبناء، يشير Lowe إلى الوقت اللازم لتحقيق القيمة، والتكاليف الإجمالية، وقابلية نقل البيانات، والارتباط بنموذج معين، والاحتياجات المستمرة من المواهب، وتكلفة الفرص البديلة. لا تزال شركات كثيرة تختبر أدوات جاهزة مثل ChatGPT وClaude، بينما تتعاقد أخرى مع استشاريين لتطوير حلول مخصصة. ويؤكد Lowe أن إثبات المفهوم يختلف كثيراً عن نظام قابل للتوسع يخدم من 50 إلى أكثر من 100 موظف، وأن الشركات التي تفتقر إلى أساس بيانات متماسك ستصطدم بعوائق.
أما في Court Square، فتوضح Pizzo أن البناء المخصص استُبعد بسبب التكاليف الأولية المرتفعة والتعقيد وتكلفة الاحتفاظ بالمواهب على المدى الطويل. وبعد 12 شهراً من تقييم الأدوات، أعطت الشركة الأولوية للمرونة في التبديل بين النماذج المتطورة، ولمزود يمتلك خبرة في الأسهم الخاصة ويفهم عملياتها ويستطيع بناء سير العمل والوكلاء دون تدريب مكثف.
الكيانات الرئيسية: الشركات: Metal، Court Square، PE Hub، ChatGPT، Claude | الأشخاص: Taylor Lowe، Jessica Pizzo
المصدر: PE Hub · لخّصه HeadlinesBriefing