متابعة – أمل علوي
يعتبر آرثر مانش، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Mistral AI، التي تُعد من أبرز الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي في أوروبا، أن البيانات التجارية تلعب دورًا حاسمًا في تحسين تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي، خاصة بعد استنفاد معظم بيانات التدريب المتاحة للجمهور.
تتنافس نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية التي تقدمها مختبر Mistral، ومقره باريس، مع تلك المقدمة من شركات مثل OpenAI وAnthropic. وبعد مضاعفة قيمتها إلى 14 مليار دولار، بفضل استثمار قدره 1.5 مليار دولار من شركة ASML الهولندية المتخصصة في معدات الرقائق، تسعى الشركة لتحسين نماذجها من خلال البحث داخل المؤسسات القديمة التي تحتفظ ببعض من آخر احتياطيات البيانات غير المستغلة في العالم.
التركيز على البيانات المؤسسية
قال مانش: “على مدار السنوات الثلاث الماضية، تمكنا من ضغط المعرفة البشرية وجعل النماذج تتطور بشكل شامل. لكننا الآن نصل إلى نقطة التشبع، مما يعني أن الحدود التالية تكمن في الوصول إلى نوع جديد من البيئات”.
تزايد الطلب على البيانات العامة عالية الجودة لتغذية نماذج الذكاء الاصطناعي الأحدث أدى إلى ظهور العديد من الشراكات مع مزودي المحتوى، وبعض دعاوى حقوق الطبع والنشر. كما بدأت الشركات في تجربة بيانات مُولدة بالذكاء الاصطناعي أو بيانات صناعية، أو توظيف أشخاص لإنشاء بيانات جديدة مثل خطوط التعليمات البرمجية التي يمكن أن تتعلم منها نماذجها.
استراتيجية شراكة Mistral
ستعمل Mistral على تشكيل شراكات مع المؤسسات لتدريب نماذجها الحالية على بياناتها الخاصة، وهو ما يُعرف بـ “التدريب اللاحق”. تُعتبر ASML أيضًا عميلًا لشركة Mistral، وهي مثال على كيفية استهداف Mistral لموارد البيانات المؤسسية أثناء بناء أعمالها. تقوم Mistral بإدماج مهندسي الحلول الخاصة بها وعلماء البيانات في المؤسسات للعمل على تحسين النماذج باستخدام بيانات الشركة، مما يسمح لهم بتحقيق الإيرادات من خدماتهم.
تحديات الشركات في استخدام الذكاء الاصطناعي
أكد مانش أن هذا النوع من الدعم ضروري لمعظم الشركات لتحقيق النجاح في استخدام الذكاء الاصطناعي. وقد أشار إلى أن الشركات عالية التقنية وبعض البنوك قادرة على القيام بذلك بمفردها، لكن في العموم، تفشل معظم الشركات في تحقيق عائد على الاستثمار من استخدامات الذكاء الاصطناعي.
واعتبر مانش أن جزءًا من ذلك يعود إلى عدم توافق التوقعات مع الواقع، حيث يمكن أن يبدو الذكاء الاصطناعي كشكل من السحر، مما يجعل من السهل جدًا إنشاء شيء يثير إعجاب المدير، لكنه لا يتوسع بشكل جيد أو لا يعمل بشكل أوسع.
إعادة التفكير في الهياكل التنظيمية
للاستفادة الكاملة من الذكاء الاصطناعي، يجب على الشركات إعادة التفكير في هياكلها التنظيمية. ومع تدفق المعلومات بشكل أكثر سهولة، قد تحتاج الشركات إلى عدد أقل من المدراء المتوسطين.
بينما لا يزال هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به، يرى مانش أن مستقبل تطوير الذكاء الاصطناعي يكمن الآن داخل المؤسسات نفسها. “لقد شهدنا هذه الظاهرة مع العديد من عملائنا: في مرحلة ما، يمكن زيادة قدرات النموذج الحدودي فقط إذا عقدنا شراكة”.
هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
