لقد تابعتُ مؤخراً الرسائل التي أدلى بها نيرف توليا، الرئيس التنفيذي لشركة نيكستدور، حول كيف سيُحدث الذكاء الاصطناعي ثورةً في طريقة تفاعلنا مع الجيران والشركات المحلية. ورغم أن الذكاء الاصطناعي يتطور بسرعةٍ كبيرة، إلا أن الفكرة بحد ذاتها ليست جديدة تماماً.
انضم نيراف إلى ياهو كموظف رقم 84، وقضى سنوات في المساهمة في تشكيل بدايات الإنترنت. من أدلة المواقع الإلكترونية إلى التجارة الإلكترونية، وصولاً إلى كونه أحد أبرز وجوه الشركة، يمتلك نيراف خبرةً واسعةً ومميزة. ولا شك أن دوره كمتحدث رسمي يفسر ارتياحه أمام الكاميرا.
لكن لو أمضى المزيد من الوقت في خنادق العمليات، لربما أدرك أن الكثير منا يعمل جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي منذ عقود.
بدأت مسيرتي المهنية في مجال تحصيل ديون السيارات، وهو مجال يختلف تمامًا عن بريق وادي السيليكون. عملتُ على أنظمة الاتصال التنبؤية، وأدرتُ قوائم انتظار التحصيل، وأجبتُ على المكالمات الواردة، وتفاوضتُ على ترتيبات الدفع، واتخذتُ قرارات الإقراض. كان العمل شاقًا، لكنني ممتنٌ لهذه التجربة لأنها عرّفتني على الذكاء الاصطناعي قبل أن يصبح مصطلحًا رائجًا كما هو اليوم.
بعض الأمثلة:
• أنظمة الرد الصوتي التفاعلي عبر الهاتف – "اضغط 1 للغة الإنجليزية. اضغط 2 للإسبانية." كانت هذه الأنظمة توجه المكالمات بذكاء، وتقلل الازدحام، وتحسن مستوى الخدمة، وتوصل العملاء بالقسم المناسب. قد تبدو بدائية بمعايير اليوم، لكنها لا تزال تعتمد على الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
• Grammarly (2009) – عندما انتقلتُ إلى مجال التعلّم والتطوير، بدأتُ أعتمد بشكل كبير على Grammarly للمساعدة في إنشاء كتيبات عمل للمشاركين، وأدلة للمُيسّرين، ومواد تعليمية، وصفحات أسئلة وأجوبة مختصرة، وأدوات مساعدة في العمل، وغيرها من وثائق التعلّم. لقد أصبح مساعدًا قيّمًا للكتابة بتقنية الذكاء الاصطناعي، فهو لا يقتصر دوره على اكتشاف الأخطاء الإملائية والنحوية فحسب، بل يتنبأ أيضًا بنية الكاتب، ويُحسّن سهولة القراءة، ويقترح طرقًا أوضح للتعبير عن الأفكار. وحتى اليوم، أستخدم Grammarly جنبًا إلى جنب مع ChatGPT وأدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى لضمان وصول رسالتي بأفضل صورة ممكنة.
• سيري (2010) – قبل أن تصبح جزءًا من نظام التشغيل iOS، تم إطلاق سيري كتطبيق مستقل قادر على إصدار الأوامر الصوتية وإرسال الرسائل النصية والإجابة على الأسئلة والتحكم في وظائف الجهاز من خلال اللغة الطبيعية.
• مصفوفات اتخاذ قرارات الائتمان في قطاع السيارات – خلال مسيرتي المهنية في مجال تمويل السيارات، كنت أشتري قروضًا وأقوم بتأجيرها من وكالات بيع السيارات المرخصة. لم يكن التقييم الأولي يتم يدويًا، بل كان يتم بواسطة نظام آلي يُقيّم معايير الائتمان الأربعة: السمعة، والقدرة، ورأس المال، والضمانات. كانت الموافقات والرفض البسيطة تتم تلقائيًا، بينما كان المحللون يركزون على الطلبات الأكثر تعقيدًا التي تقع على الحدود الفاصلة بين الجدارة الائتمانية والجدارة الائتمانية. وكان من الممكن تعديل قواعد العمل وفقًا لتغير مستوى تقبّل المخاطر.
لقد ساهم الذكاء الاصطناعي بهدوء في تحسين الكفاءة على مدى عقود. يُعدّ الذكاء الاصطناعي التوليدي اليوم أكثر قوة وسهولة في الوصول إليه، ولكنه لم يظهر فجأة بين عشية وضحاها.
قبل أن نعلن أن الذكاء الاصطناعي "ثوري"، دعونا نأخذ لحظة لنشيد بآلاف المهندسين وموظفي مراكز الاتصال ومسؤولي الاكتتاب وقادة العمليات والتقنيين الذين يعملون مع الذكاء الاصطناعي منذ التسعينيات وقبل وقت طويل من أن يصبح أحدث مصطلح رائج في عالم الشركات.
