الذكاء الاصطناعي للأعمال الصغيرة: استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي كمؤسس مشارك

لا يقتصر الأمر على الشركات الكبيرة فقط - الشركات الكبيرة التي لديها إمكانية الوصول إلى الكثير من البيانات والحوسبة - التي تختبر الذكاء الاصطناعي (AI). تتبنى الأعمال الصغيرة وحتى رواد الأعمال الذين لم يبدؤوا بعد في إطلاق مشاريعهم أدوات الذكاء الاصطناعي ويدمجونها في نماذج أعمالهم بطرق مبتكرة وجذابة.

أصدرت Gusto هذا العام تقريرًا عن تأسيس الأعمال التجارية الجديدة وجد أن أكثر من 20% من الشركات الجديدة تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي.¹ يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي رواد الأعمال على توسيع نطاق أعمالهم قبل الإطلاق، وهي مرحلة عادةً ما تكون محدودة الموارد، ما يفرض قيودًا من حيث الوقت والتكلفة على ما يمكن لرواد الأعمال إنجازه.

يعرف رائد الأعمال Sean Ammirati هذه القيود جيدًا. فبالإضافة إلى كونه مؤسسًا، يعمل كأستاذ ريادة الأعمال إذ يقدِّم دورات ماجستير إدارة الأعمال في جامعة كارنيجي ميلون. وفي كل عام، يعمل على توجيه طلابه خلال عملية تطوير شركتهم الناشئة.

كان هذا العام مختلفًا. كانت لدى الطلاب خلاله تقنية جديدة في متناول أيديهم: الذكاء الاصطناعي التوليدي. وبينما تردد بعض المعلمين في فكرة طلب الطلاب للمساعدة من هذه التطبيقات، شجعهم Ammirati على ذلك، معترفًا بأن الذكاء الاصطناعي التوليدي له تطبيقات قوية لرواد الأعمال.

يقول أميراتي: "ما يجذب الاهتمام هو السرعة التي تمكَّن بها الطلاب من إحراز تقدُّم والحصول على عدد من العملاء باستخدام منتجات قوية نسبيًا خلال فصل دراسي واحد، مقارنةً بما مررت به طوال 13 عامًا من تدريس هذه الدورات. كما أنهم يقومون بأشياء مع منتجاتهم لم يكن بالإمكان القيام بها قبل هذه اللحظة".

بعض هذه الشركات الناشئة تعمل في مجال الذكاء الاصطناعي، لكنها ليست مجرد شركات ناشئة في هذا المجال، بل هي شركات ناشئة "مبنية على الذكاء الاصطناعي" حيث استخدمت الذكاء الاصطناعي لإطلاق أعمالها.

في عام 2023، شارك Ammirati في برنامج GenAI Fellows في جامعة Carnegie Mellon، وهو مبادرة من مركز الأعمال الذكية في الجامعة تهدف إلى بناء قاعدة من الأبحاث لتعزيز فهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي في الأعمال.

ألّف Ammirati ورقة بحثية بعنوان "تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي لرواد الأعمال"، والتي توضح بالتفصيل كيف يمكن للأدوات التوليدية أتمتة المهام الروتينية ومساعدة رواد الأعمال على التركيز على التفكير الإستراتيجي عالي المستوى. ويشبّه ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي بظهور السحابة والهاتف المحمول من حيث كيفية إعادة تعريف تلك التقنيات لريادة الأعمال.

في الورقة البحثية، يُؤكِّد Ammirati أن هذه التكنولوجيا يمكن أن تكون أكثر من مجرد مساعد ذكي، بل هي "مؤسس مشارك" يمكنه تقديم الإرشاد والمعلومات. فهي ليست صانعة القرار النهائية، بل شريكًا مساعدًا يمكنه تقديم الدعم في مراحل ابتكار الأفكار، والتحقق من صحتها، وتوسيع نطاقها.

على مدار العقد الماضي، بدأ مالكو الأعمال الصغيرة في دمج أدوات الذكاء الاصطناعي منخفضة التكلفة لتبسيط عمليات سير العمل وتنفيذ وظائف عالية المستوى كانت بعيدة المنال في السابق. لقد أسهمت الثورة التي أشعلها إطلاق ChatGPT في تسريع هذا التوجه، ما منح رواد الأعمال أيضًا في المراحل المبكرة، التي قد لا يكون لديهم فيها موظف واحد، القدرة على التعامل مع مجموعة واسعة من وظائف الأعمال وتسريع وتيرة إتمامها.

تظهر إحدى حالات الاستخدام الواضحة للذكاء الاصطناعي التوليدي من اسمه نفسه: توليد المحتوى. ربما تكون هذه هي أبسط طريقة لرواد الأعمال لتوسيع نطاق انتشارهم قبل تعيين موظفين لأداء هذه المهام.

تظهر هذه القيمة بشكل واضح في الحملات التسويقية. يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام معالجة اللغة الطبيعية للمساعدة على صياغة منشورات جذابة على وسائل التواصل الاجتماعي، ومقالات مدونة محسَّنة لتحسين محركات البحث، ونسخ لمواقع التجارة الإلكترونية، وهذا يساعد الأعمال الصغيرة على الحفاظ على حضور احترافي ومتسق على الإنترنت. في حملات التسويق عبر البريد الإلكتروني، يمكن للذكاء الاصطناعي كتابة عناوين مبتكرة، ومحتوى جذاب، ودعوات فعَّالة لاتخاذ إجراء بهدف زيادة معدلات فتح الرسائل وتفاعل العملاء.

ويمكنه المساعدة على صياغة النصوص للفيديوهات، وإعداد البودكاست أو ندوات الإنترنت، ما يجعل التسويق عبر الوسائط المتعددة أكثر سهولة لرواد الأعمال الذين ربما ليست لديهم خبرة في ذلك. كما يمكن إعداد أوصاف منتجات Amazon، والنصوص الإعلانية، وغيرها من المهام التي تستغرق وقتًا طويلًا في وقت أقل بكثير من المعتاد.

لا تقتصر الفوائد على جهود التسويق فقط. فخطط الأعمال، والعروض التقديمية للمستثمرين، والتحليل التنافسي، وأوصاف الوظائف على LinkedIn، والوثائق السياسية، ومواد التدريب والإعداد، وإدارة علاقات العملاء (CRM) والأسئلة الشائعة كلها تستفيد من حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي. كما يمكن لروبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تمنح الشركات الناشئة ميزة في تجربة العملاء، ما يعني توفيرًا ملحوظًا في التكاليف خلال المراحل المبكرة.

يُتيح تبسيط المهام السابقة مزيدًا من الوقت للتركيز على المهام المعرفية ذات المستوى الأعلى، مثل البحث واتخاذ القرارات الاستراتيجية.

وبطبيعة الحال، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي المساعدة على إجراء الأبحاث أيضًا.

تتمثَّل إحدى التحديات الأساسية في ريادة الأعمال في عدم إدراك الأمور التي تجهلها. يمكن أن يكون النموذج اللغوي الكبير (LLM) أداة رائعة لطرح الأسئلة الصعبة والاستكشافية؛ الأسئلة التي قد يخجل الشخص من طرحها. على سبيل المثال:

"هل ستؤثِّر أي لائحة يصدرها الاتحاد الأوروبي مستقبلًا في جدوى عرض منتجاتي؟"

"ما حجم السوق العالمي الحالي لبدائل المنتج الخاص بي؟"

تنبيه مهم: يجب على رواد الأعمال أن يدركوا أن النماذج اللغوية الكبيرة لها حدود عديدة، وأن الأخطاء فيها شائعة. والأسوأ من ذلك، أن هذه النماذج غالبًا ما تكون غير قادرة على شرح آلية وصولها إلى النتائج.

لحسن الحظ، بفضل التطورات الحديثة في خوارزميات التعلم الآلي، يمكن للنماذج اللغوية الكبيرة المدعومة بتقنية التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) استرجاع المعلومات من الإنترنت في الوقت الفعلي، كما يمكن للمستخدمين التحقق من المصادر لتأكيدها.

قد يكون من المفيد التفكير في الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي كمصادر رائعة للأفكار الأولية والمعلومات الاستكشافية، بدلًا من الاعتماد عليها كإجابات قاطعة أو توصيات قانونية موثوق بها. حتى وإن لم تكن هذه الأدوات دقيقة بنسبة 100%، فبإمكانها مساعدة المؤسِّسين على التفكير في المشكلة من زاوية جديدة، أو توجيههم نحو مسار بحثي مهم ربما لم يكتشفوه بطريقة أخرى.

يمكن للمؤسسين طرح أسئلة معقدة كما ذُكر سابقًا، إذ تستطيع النماذج اللغوية الكبيرة تقديم السياق اللازم ومساعدة المؤسسين على صياغة أسئلة أكثر دقة عند التواصل مع المتخصصين من البشر، مثل المحامين أو خبراء الامتثال أو مهندسي سلاسل التوريد.

يقول Ammirati: "أنت لا تريد أن تطلب من نموذج لغوي كبير الحصول على نصيحة قانونية ثم تمضي قدمًا دون التفكير فيها". وأضاف: "لكن إذا تمكَّن الذكاء الاصطناعي من تحويل مشروع يستغرق 10 ساعات إلى مشروع يستغرق ساعة واحدة فقط، فهذا يمثِّل قيمة حقيقية لرواد الأعمال".

بالنسبة إلى Ammirati، فإن الفرصة الأكثر جذبًا في الوقت الحالي ليست بالضرورة نماذج الأساس نفسها، بل التطبيقات التي تُبنى على النماذج اللغوية الكبيرة. قد يصف البعض هذه التطبيقات باستخفاف بأنها مجرد "أغلفة للنماذج اللغوية الكبيرة"، معتبرين أنها تُعيد تقديم ابتكار النماذج دون إضافة قدرات جديدة جوهرية.

ولكن يمكن تخصيص التطبيقات لمهام معينة في المؤسسات باستخدام مطالبات أو قوالب مُعدة مسبقًا توجِّه النموذج إلى إنتاج مخرجات أكثر ملاءمة لاحتياجات محددة. وغالبًا ما تتضمن استخدام المعرفة المتخصصة في المجال.

تستطيع هذه الأدوات توفير واجهات برمجة تطبيقات مبسَّطة وواجهات سهلة الاستخدام، ما يسهِّل على المطورين دمج وظائف النماذج اللغوية الكبيرة في التطبيقات الحالية دون الحاجة إلى إدارة إعدادات معقدة مثل معالجة استدعاءات واجهات برمجة التطبيقات أو إدارة الرموز أو ضبط الإعدادات.

يمكنك الرجوع إلى تقرير شركة Sequoia Capital، الصادر في أكتوبر 2024، لتأكيد قيمة التطبيقات القائمة على النماذج اللغوية الكبيرة:

"قبل عامين، كان يُنظر إلى العديد من الشركات التي تعمل في طبقة التطبيقات على أنها مجرد "غلاف فوق GPT-3". لكن اليوم، تبين أن هذه الأغلفة هي واحدة من الطرق القليلة الفعَّالة لبناء قيمة مستدامة. ما بدأ كأغلفة تطور ليصبح "هياكل معرفية"".²

شارك Ammirati في تأسيس شركة ناشئة في مراحلها المبكرة، والتي تهدف إلى أن تكون أداة متميزة لرواد الأعمال والمبتكرين الآخرين.

"كنت أعمل بشكل مكثف مع الشركات كجزء من مختبر الشركات الناشئة الذي كنت أديره في جامعة كارنيجي ميلون، وأدركت أن العديد من مجموعات البحث والتطوير تحاول أيضًا تحويل ابتكاراتها إلى أشياء ذات قيمة تجارية".

تُعَد Growth Signals أداة موجهة للمديرين التنفيذيين والباحثين الذين يسعون لتحديد أفضل الطرق لتطبيق موارد البحث والتطوير (R&D). تعتمد الأداة على الذكاء الاصطناعي لتحليل المشهد التنافسي، وكتابة ملخصات تقنية، وتوجيه جلسات العصف الذهني، وكذلك استخدام الوكلاء لجمع الأخبار العاجلة والأبحاث المنشورة حديثًا.

"تساعدك الأداة على تحويل إشارات السوق والتكنولوجيا إلى مفاهيم تستحق الاستكشاف، كما تساعدك على إدارة تلك المفاهيم وصقلها وإجراء التحقق المبكر منها".

لا يقتصر الابتكار على ابتكار أفكار جديدة فقط، بل يتعلق بالأسبقية في الوصول إليها. وإذا كانت هناك أداة تساعد المبتكرين على الوصول إلى تلك الأفكار بسرعة أكبر، فقد يكون الاستثمار في ما يُعرف باسم "غلاف النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)" خيارًا ذا قيمة.

أشار Ammirati إلى شركتين ناشئتين أخريين: Cove وGlean اللتين تعملان في هذا المجال. تهدف كلتا الشركتين إلى تحسين تجربة المستخدم وتجاوز مفهوم روبوتات المحادثة التي نعتاد عليها عند التعامل مع النماذج اللغوية الكبيرة. وتستخدمان الذكاء الاصطناعي، بدلًا من الروبوتات، لتقديم بيئة عمل بصرية متعددة الأبعاد مصممة خصيصًا للوظائف المؤسسية الشائعة.

يُعَد هذا وقتًا حافلًا بالتحديات لإدارة الأعمال الصغيرة. وفي ظل سعي رواد الأعمال والمبتكرين للعثور على أفضل الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحسين سير العمل، وأتمتة المهام المتكررة، والمساعدة على البحث، وإدارة المشاريع وعمليات الأعمال الأخرى، نتوقع تدفقًا كبيرًا لمنتجات جديدة من فئة "الأدوات الأساسية". ستساعد هذه الأدوات رواد الأعمال على تسريع الوصول إلى السوق وتحقيق الربحية بسرعة أكبر.