معلمة الذكاء الاصطناعي كافيتا غانيسان حول الكشف عن فرص الذكاء الاصطناعي في عملك
نشرت: 2023-07-14قد يكون الاستعداد للذكاء الاصطناعي أمرًا شاقًا في البداية. يشارك ضيف اليوم إطار عمل قابل للتكرار يساعدك على اغتنام الفرص المناسبة ، وقياس نجاحها ، وتمهيد الطريق لانتقال سلس.
خلال العام الماضي ، أدت التطورات السريعة في الذكاء الاصطناعي التوليدي ، بما في ذلك الإطلاق الرائد لـ ChatGPT ، إلى جعل الذكاء الاصطناعي في طليعة اهتمام الجميع. ومع ذلك ، فإن التنقل في مشهد الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون مخيفًا لقادة الأعمال الذين ليسوا متأكدين من أين يبدأون. قد يبدو الانتقال ساحقًا - من اختيار المشكلات الصحيحة التي يجب على الذكاء الاصطناعي حلها ، إلى بناء بنية تحتية قوية للبيانات وإعداد الفرق للتغيير. هنا يأتي دور كافيتا غانيسان.
كافيتا هو مستشار الذكاء الاصطناعي ومعلم ومؤسس الأعمال الاستشارية Opinosis Analytics. مع دكتوراه. في معالجة اللغات الطبيعية (NLP) وتقنيات البحث والتعلم الآلي وأكثر من 15 عامًا من الخبرة ، تعمل Kavita مع المنظمات لمساعدتهم على إزالة الغموض عن الذكاء الاصطناعي وتنفيذه في استراتيجيات أعمالهم. في ربيع العام الماضي - من الغريب ، قبل بضعة أشهر من بدء كل الضجة - نشرت The Business Case for AI ، وهو دليل عملي لقادة الأعمال لإطلاق مبادرات الذكاء الاصطناعي التي تؤدي إلى تحقيق النتائج.
في ذلك ، تحدد Kavita إطارًا لتحديد فرص الذكاء الاصطناعي عالية التأثير ، مع التركيز على أهمية التقييم الفعال للمشكلات وتأطيرها لتحديد أولويات تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي التي تتماشى مع أهداف عملك ، بالإضافة إلى قياس تأثير ونجاح كل مبادرة من مبادرات الذكاء الاصطناعي. .
في حلقة اليوم ، التقينا بكافيتا للحديث عن استراتيجيات لقادة الأعمال للاستفادة من الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي.
فيما يلي بعض النقاط الرئيسية:
- ابدأ في دمج الذكاء الاصطناعي في عملك عن طريق تحسين العمليات اليدوية المتكررة ومعالجة أوجه القصور التي تم تحديدها من خلال ملاحظات العملاء أو وحدات الأعمال الأخرى.
- لتحديد الفرص عالية التأثير ، قم بتقييم المكان المنطقي لنشر الذكاء الاصطناعي ، ومعرفة ما إذا كانت تُترجم إلى مكاسب تجارية ملموسة.
- قبل التنفيذ ، ستحتاج إلى تأطير تلك الفرص لتوضيح الفوائد بشكل أفضل ، ونقاط الألم التي تتناولها ، والمقاييس التي ستسمح لك بقياسها.
- الخطوة التالية هي استدعاء الخبراء للتأكد من أنه ممكن. عندها فقط يمكنك ترتيب كل تلك المبادرات وتحديد أولويات أكثرها فائدة.
- يعتمد النجاح في مبادرات الذكاء الاصطناعي على ثلاث ركائز: أداء النموذج وتأثير الأعمال ورضا المستخدم.
إذا كنت تستمتع بمناقشتنا ، فاطلع على المزيد من حلقات البودكاست الخاص بنا. يمكنك متابعة Apple Podcasts أو Spotify أو YouTube أو الحصول على موجز RSS في المشغل الذي تختاره. ما يلي هو نسخة منقحة قليلاً من الحلقة.
علة الذكاء الاصطناعي
حسام جيراغتي: مرحبًا ومرحبًا بكم في Inside Intercom ؛ أنا ليام جيراغتي. في عرض اليوم ، انضممت إلي كافيتا جانيسان ، مؤلفة كتاب The Business Case for AI: A Leader's Guide to AI Strategies وأفضل الممارسات والتطبيقات الواقعية . وهذا بالضبط ما سنتحدث عنه اليوم. كافيتا ، أهلاً وسهلاً بك في العرض.
كافيتا غانيسان: ليام ، شكرًا لاستضافتي. أنا سعيد حقًا لوجودي هنا.
حسام: أعلم أنك قدمت أكثر من عشرين مبادرة ناجحة للذكاء الاصطناعي لمجموعة واسعة من المؤسسات - من الشركات متوسطة الحجم إلى Fortune 500s. كيف شاركت في فضاء الذكاء الاصطناعي في المقام الأول؟
"أصبحت مهندس برمجيات ، لكنني شعرت أن شيئًا ما كان مفقودًا - تطوير الخوارزمية بالكامل وقطعة حل المشكلات"
كافيتا: يعود تاريخي مع الذكاء الاصطناعي إلى عام 2005 عندما لم يكن الذكاء الاصطناعي مشهورًا حقًا ، ولم يكن مثيرًا أو مطلوبًا في الصناعة. لقد أثارت اهتمامي جوانب حل المشكلات في الذكاء الاصطناعي - على الرغم من أن التقنيات قد تكون هي نفسها ، عند تطبيقها على مشكلة مختلفة ، فإن الطريقة التي ستحلها بها تطرح تحديات مختلفة. لقد كان ذلك جذابًا بالنسبة لي لأنني أعتقد ، بطبيعتي ، أنني قادر على حل المشكلات. لذا فقد تعمقت أكثر في الذكاء الاصطناعي في برنامج الماجستير الخاص بي. هذا هو المكان الذي تعرفت فيه على مساحة الذكاء الاصطناعي بأكملها.
أصبحت مهندس برمجيات ، لكنني شعرت أن شيئًا ما كان مفقودًا - تطوير الخوارزمية بالكامل وقطعة حل المشكلات. عندها قررت أنني بحاجة للحصول على درجة الدكتوراه. في الذكاء الاصطناعي لأنني أردت التخصص في ذلك. وبينما كنت على وشك التخرج ، في عام 2013 ، بدأ علم البيانات في الظهور كمجال. هذا عندما قررت أنه بدلاً من الذهاب إلى المؤسسات الأكاديمية أو مختبرات البحث ، سأذهب لحل مشاكل الصناعة. أعتقد أنني شخص عملي وتطبيقي للغاية ، لذلك أردت أن أرى هذه الخوارزميات يتم استخدامها بشكل جيد. هذا هو المكان الذي بدأت فيه الأشياء حقًا. قمت بتسليم كل هذه المشاريع وعملت على مشاكل مختلفة من الرعاية الصحية إلى مجالات أخرى ، مثل الكود.
"الذكاء الاصطناعي التوليدي وضع الذكاء الاصطناعي نوعًا ما على الخريطة بالنسبة لهم"
حسام: يجب أن تشعر أن بقية العالم قد استوعب للتو كل عناصر الذكاء الاصطناعي هذه في الشهرين الماضيين.
كافيتا: نعم ، بالنسبة للعديد من الشركات ، يعد الذكاء الاصطناعي شيئًا جديدًا للغاية ، خاصة بالنسبة للشركات الصغيرة التي لم تكن تفكر في الذكاء الاصطناعي لأنهم شعروا أنه غير مناسب لهم. كانت العمليات متوسطة الحجم تفكر في الذكاء الاصطناعي لفترة من الوقت ، لكنها لم تعرف كيف تبدأ ، والذكاء الاصطناعي التوليدي وضع الذكاء الاصطناعي نوعًا ما على الخريطة بالنسبة لهم.
من أين أبدا؟
حسام: دعنا نتعمق في كتابك The Business Case for AI . فورًا ، أنت تقر بمخاوف القادة ومخاوفهم بشأن الذكاء الاصطناعي. لقد أصدرنا للتو تقريرنا عن حالة الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء 2023 ، حيث قمنا باستطلاع آراء 1،000 من متخصصي الدعم ، ووجدنا أن 69٪ من القادة يخططون لزيادة الاستثمار في الذكاء الاصطناعي في العام المقبل. لكن حتى الآن ، 38٪ فقط من القادة فعلوا ذلك بالفعل. يجب أن تكون هذه فرصة كبيرة للمتبنين الأوائل لاكتساب ميزة تنافسية حقيقية مع جميع الفوائد التي يجلبها الذكاء الاصطناعي ، أليس كذلك؟
كافيتا: نعم ، هذا صحيح تمامًا. عند تطبيقك على المشكلات الصحيحة ، سترى فوائد كبيرة في وقت مبكر جدًا. أعتقد أن التحدي الذي تواجهه الشركات الآن هو إيجاد المشاكل الصحيحة داخل الأعمال وتطبيق الذكاء الاصطناعي بطريقة ستعطيها قيمة - ليس ستة أو سبعة أشهر على الطريق ، ولكن ثلاثة أشهر.
"يتعلق الأمر بفهم مساحة العناصر المكونة للذكاء الاصطناعي ، وأين يمكنك تطبيق الذكاء الاصطناعي ، ونوع المشكلات التي يمكنك تطبيقها عليها ، والمكان الذي يضيف فيه الذكاء الاصطناعي قيمة"
حسام: ماذا ستقول للناس حول كيفية تأطير تفكيرهم في الذكاء الاصطناعي بحيث لا يتخيلون الروبوتات تسيطر على العالم ، لكنهم يفكرون في الذكاء الاصطناعي ، كما تقول ، كأداة عملية للأعمال؟
كافيتا: أعتقد أن الخطوة الأولى هي فهم ماهية هذا الوحش. الآن ، يعتقد الناس أن الذكاء الاصطناعي هو ذكاء اصطناعي توليدي ، لكن الذكاء الاصطناعي التوليدي هو مجرد جزء واحد من أحجية الذكاء الاصطناعي تلك. هناك الكثير من الذكاء الاصطناعي. هناك تعلم الآلة التقليدي ، البرمجة اللغوية العصبية ، رؤية الكمبيوتر. يتعلق الأمر بفهم مساحة العناصر المكونة للذكاء الاصطناعي ، حيث يمكنك تطبيق الذكاء الاصطناعي ، ونوع المشاكل التي يمكنك تطبيقها عليها ، وحيث يضيف الذكاء الاصطناعي قيمة. ستساعد مخاطبة هذا الفيل في الغرفة على تحديد السياق أو إطلاق الأفكار حول المكان الذي يمكنك فيه تطبيق الذكاء الاصطناعي في عملك. أود أن أقول أن التعليم هو الخطوة الأولى ، نعم.
حسام: إذا قلنا أننا تجاوزنا هذا الحدب وأننا على متن قطار الذكاء الاصطناعي ، إذا جاز التعبير ، كيف يمكنك معرفة ما يمكن أن يستخدمه الذكاء الاصطناعي في شركتك لتحسين العمليات التجارية الحالية؟ هل يمكنك مشاركة بعض الأمثلة؟
"البحث عن العمليات الحالية غير الفعالة هو نقطة انطلاق جيدة"
كافيتا: بالتأكيد. تجد الكثير من الشركات قيمة من خلال البدء بالمشكلات المتكررة التي يتم حلها يدويًا. في خدمة العملاء ، يعد توجيه تذكرة الدعم مهمة متكررة ، ويستغرق الأمر وقتًا طويلاً حتى يتمكن الوكيل من قراءة التذكرة ، وتحديد الفريق الذي سيتم إعادة توجيه التذكرة إليه ، وإرسال تلك البيانات الأولية إلى الفريق حتى يتمكنوا من فرز المشكلة . إن العثور على تلك العمليات اليدوية التي تكون متكررة وتتطلب تفكيرًا على مستوى الإنسان - وهذه نقطة أساسية - هو المكان الذي يمكن أن تحدث فيه حلول الذكاء الاصطناعي تأثيرًا حقيقيًا على المدى القصير لأن هذه المشكلات مفهومة جيدًا ومن المحتمل أن تحتوي على مقاييس يمكنك استخدامها كوسيلة لتحقيق قياس كيفية أدائه مقابل النهج اليدوي. يعد البحث عن العمليات الحالية غير الفعالة نقطة انطلاق جيدة.
حسام: يمكنك دائمًا وضع هذه القائمة ، ولكن يمكنك أيضًا التحدث إلى فريقك ومعرفة نوع أدوات الحظر التي لديهم والتي يمكنها تحسين حياتهم اليومية.
كافيتا: نعم ، مجرد التحدث إلى وحدات الأعمال المختلفة ، وفهم التحديات التي تواجههم ، وفهم ملاحظات العملاء التي يتلقونها. سوف تكتشف أوجه القصور والتحديات حتى من خلال تحليل ملاحظات العملاء. هذه هي المجالات التي يمكن أن يساعد فيها الذكاء الاصطناعي. لنفترض أن العملاء يواجهون مشكلة في الحصول على المساعدة التي يحتاجونها لأن حل الدعم الخاص بك غير فعال. سيعطيك هذا إحساسًا ، "مرحبًا ، ربما ينبغي أن يكون لدينا وظيفة بحث أفضل تعالج مشكلات العميل حتى لا يضطروا إلى المرور بنظام التذاكر لدينا."
اكتشاف الفرص التجارية المناسبة
حسام: ما هي النصيحة التي تقدمها للأشخاص الذين يرغبون في الاستعداد للذكاء الاصطناعي ، وأن يصبحوا شركة جاهزة للذكاء الاصطناعي ، ووضع هذه المعرفة موضع التنفيذ؟
"سيظهر تأطير كل فرصة أيها أكثر فائدة وأيها يقدم فائدة هامشية يمكنك تركها على الرف في الوقت الحالي"
كافيتا: الاستعداد للذكاء الاصطناعي يتكون من جزأين. الأول هو فهم أين توجد فرصك داخل شركتك. إذا كنت تمثل عملية متوسطة الحجم ، فإن الأمر يتعلق بالتحدث إلى وظائف العمل المختلفة ، وفهم التحديات التي تواجههم ، وتحديد تلك الفرص وتأطيرها. هل هو في المبيعات؟ هل هو في الموارد البشرية؟ سيعطيك ذلك فكرة عن المنطقة التي يمكن أن تكون ميزتك التنافسية. الجزء الثاني هو الجزء الأساسي المطلوب للذكاء الاصطناعي ، وهو الحصول على البنية التحتية للبيانات الخاصة بك في الشكل. ربما لا تقوم بجمع البيانات بقوة ، لذلك يجب أن تبدأ ، أو تقوم بجمع البيانات ولكن مخازن البيانات الخاصة بك في صوامع ولا توجد طريقة للموظفين للوصول إليها بطريقة شاملة. إن تحديد هذه الثغرات والجمع بينها وبين الفرص سيمنحك طريقة طويلة الأمد لإدخال الذكاء الاصطناعي إلى الشركة.
حسام: يبدو أنه منذ وصول ChatGPT إلى الساحة ، قام كل منتج أو شركة بوضع الذكاء الاصطناعي في نهاية أسمائهم. في بحر من كل هذا ، كيف يجد القادة فرص الذكاء الاصطناعي هذه؟ كيف تتخلص من الأشياء غير المفيدة؟
كافيتا: نعم ، يحدث هذا عندما تجد تلك الفرص وتضعها في إطار - فأنت توضح بشكل أساسي فوائد الفرصة والمقاييس التي ستستخدمها لقياس كيفية حل المشكلة حاليًا. سيظهر تأطير كل فرصة أيها أكثر فائدة وأيها يقدم فائدة هامشية يمكنك تركها على الرف في الوقت الحالي. قطعة التعبير هذه مهمة للغاية ، وهي الخطوة الثانية من "إطار عمل اكتشاف الذكاء الاصطناعي عالي التأثير" (تمت مناقشته في الكتاب). أولاً ، لديك فكرة ، أو هناك فرصة محتملة للذكاء الاصطناعي. والخطوة الثانية هي التأطير.
هل سيوفر تقديم الذكاء الاصطناعي أو أي أتمتة برمجية فائدة ملموسة في هذا الموقف المحدد؟ هل هذا مفيد أيضًا من الناحية التجارية؟ "
حسام: هل يمكنك التحدث أكثر قليلاً عن إطار العمل؟
كافيتا: هذا الإطار هو عملية قابلة للتكرار لتحديد فرص الذكاء الاصطناعي عالية التأثير ، وله أربع خطوات رئيسية. الأول هو التفكير أولاً فيما إذا كانت هذه فرصة واعدة للذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تحل فرص الذكاء الاصطناعي مشكلات صنع القرار المعقدة ، وهذا أمر منطقي للذكاء الاصطناعي. ولكن يجب أيضًا أن يكون منطقيًا من الناحية التجارية لكي تذهب إلى أبعد من ذلك. هذا عندما تنظر إلى عبء العمل. هل سيوفر تقديم الذكاء الاصطناعي أو أي أتمتة برمجية فائدة ملموسة في هذا الموقف المحدد؟ هل هو أيضا منطقي من الناحية التجارية؟ وبعد ذلك ، هل يحتوي على اللبنات الأساسية؟ لنفترض أنك كنت تقوم بهذه العملية يدويًا. إذا كان يرضي هذه الأشياء الثلاثة ، فهذه فرصة محتملة للذكاء الاصطناعي ، لكن هذا في حد ذاته لا يعني أنه يجب عليك البدء في التنفيذ.
هذا هو المكان الذي تأتي فيه الخطوة الثانية ، حيث تقوم بتأطير تلك الفرص. بشكل أساسي ، تضيف الكثير من التفاصيل إلى الفرصة. توضيح الفوائد ونقطة الألم التي تتناولها والمقاييس التي ستستخدمها لقياسها. هذه هي الطريقة التي ستعرف بها أنك تحقق نجاحًا تجاريًا وتوافر البيانات. لكن مرة أخرى ، هذا لا يعني أنك تبدأ التنفيذ مباشرة. ما زلت بحاجة إلى التأكد من أنه ممكن. هذا هو المكان الذي يأتي فيه خبراؤك - الخطوة الثالثة. ستأخذها إلى خبرائك وتقول ، "مرحبًا ، لدي هذه الفرصة. ماذا تعتقد؟ هل يمكن تنفيذه؟ " هذا هو المكان الذي سيكتشفون فيه جميع العلامات الحمراء مثل ، "لديك بيانات ، لكن الحجم غير كافٍ" ، أو "هذا مستقبلي جدًا بحيث يتعذر تنفيذه الآن." هذا هو المكان الذي سيضعون فيه الفرامل ويعطونك المزيد من المعلومات. بمجرد حصولك على كل هذه المعلومات ، يمكنك ترتيب تلك المبادرات واختيار المبادرات الأعلى ، وهي الخطوة الرابعة - الترتيب وتحديد الأولويات. هذه عملية قابلة للتكرار للغاية ، وأردت أن يكون هذا جزءًا كبيرًا من الكتاب لأنني أعتقد أن الناس ليس لديهم حاليًا طريقة للقيام بذلك بشكل منهجي.
"النموذج نفسه ليس النهاية. النموذج هو وسيلة لحل مشكلة العمل. وهنا يأتي دور نجاح الأعمال "
حسام: لقد ذكرت ذلك هناك ، لكني أحب أن أتحدث عما يحدث عندما يتعامل القائد مع هذه المشكلات وينفذ استراتيجيات الذكاء الاصطناعي الخاصة به. ما هو النهج الذي توصي به لتقييم نجاح مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم؟
كافيتا: في الوقت الحالي ، النجاح غامض بالنسبة لمعظم الشركات لأن القادة يتوقعون عائد استثمار مالي ، ويريد خبراء الذكاء الاصطناعي فقط رؤية نماذج عالية الدقة. تحدثت في كتابي عن ثلاث ركائز للنجاح. الأول هو نجاح النموذج. يجب أن يحتوي النموذج على حد أدنى من الأداء المقبول. خلاف ذلك ، فإنه لا يحل المشكلة حقًا. إذا كانت دقة الشاشة تصل إلى 50٪ ، فهي عشوائية. تريد التأكد من قيامه بالمهمة والأداء الجيد بشكل معقول. لكن النموذج نفسه ليس النهاية. النموذج هو وسيلة لحل مشكلة العمل. هذا هو المكان الذي يأتي فيه نجاح الأعمال. وهذا يرتبط مباشرة بنقطة الألم لديك. ما الذي تتطلع إلى تحسينه؟ هل تحاول تحليل بطاقة دعم؟ هل تحاول تحسين التوازن بين العمل والحياة لموظفيك؟ هناك طرق غير مباشرة لقياس كل هذه. هذا ما تحتاجه لتتبع نجاح الأعمال.
لكن نجاح النموذج ونجاح الأعمال وحدهما ليسا كافيين لأنه ، في النهاية ، سيتأثر المستخدم. تريد أيضًا التحدث إلى مستخدمي حل الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يكونوا البائعين أو الموظفين - أي شخص يستهلك مخرجات الذكاء الاصطناعي. تريد أن تسألهم عن رأيهم في دقة الحل ، وسهولة الاستخدام ، وأي شيء يمكن أن يبرز المشاكل ، سواء في النموذج أو في سير العمل ، لأن هذا يمكن أن يسلط الضوء على مشكلات التبني. إذا لم يعجبهم الحل ، فقد يعودون إلى الطريقة القديمة في فعل الأشياء. قد لا يرغبون في استخدام حل الذكاء الاصطناعي الخاص بك على الرغم من كونه دقيقًا ويحقق نجاحًا في العمل.
الإنسان في الحلقة
حسام: ما الذي ستقوله لقادة دعم العملاء الذين يفكرون في تطبيق الذكاء الاصطناعي الذين يشعرون بالقلق أو القلق أو القلق بعض الشيء؟ ماذا ستقول لمساعدتهم على تجاوز ذلك؟
كافيتا: أحد الموضوعات التي رأيتها بين القادة هو أن أنظمة الذكاء الاصطناعي ستستحوذ على العديد من الوظائف ، حتى لوظائفها. للأسف ، هذا صحيح ، لكنني أعتقد أن أنظمة الذكاء الاصطناعي من المرجح أن تزيد من سير العمل أكثر من مجرد استبدال الوظائف لأننا ما زلنا بحاجة إلى طبقة ضمان الجودة حيث يأتي البشر. يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي أن يساعد في بطاقات دعم العملاء ، ولكن ماذا لو لم يتمكن من حلها قضية؟ البشر بحاجة إلى أن يكونوا هناك. وكيف تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي؟ يتعلمون من البيانات. ومن يولد هذه البيانات؟ البشر. نحن جزء كبير من نظام الذكاء الاصطناعي هذا ، لذا فنحن نعيش كثيرًا في حلقة ضمان الجودة وتوليد البيانات وحل المشكلات الأصعب.
هذا جانب واحد. والآخر هو تحديد توقعاتك بشكل صحيح لكل مشكلة والتفكير في المخاطر. إذا جعلت الذكاء الاصطناعي صانع القرار الوحيد في هذا السيناريو ، فما هي المخاطر؟ سيساعد فهم المخاطر في معالجة بعض مقاومة اعتماد الذكاء الاصطناعي في هذا السيناريو. ربما في هذا السيناريو ، يكون الأمر محفوفًا بالمخاطر ، لذلك تريد أن يكون لديك بشر في الحلقة لمراجعة ما فعله الذكاء الاصطناعي.
حسام: أعتقد أننا نشهد ذلك بالفعل ، ولكن مع الوظائف التي قد يخشى الناس أن تضيع ، فإن الذكاء الاصطناعي في الواقع يخلق وظائف وأدوارًا جديدة - الأشخاص الذين يراقبون الذكاء الاصطناعي أو ، في حالتنا ، مصممي برامج الدردشة الآلية. ليس كل شيء كئيبا وكئيبا.
كافيتا: نعم. أعتقد أن الأدوار قد تنتقل من القيام بوظائف منخفضة المستوى حقًا إلى القيام بوظائف رفيعة المستوى. ستكون أكثر من مدير ضمان الجودة. لذا نعم ، ستتغير الأدوار في النهاية.
حسام: وكافيتا ، ما هو الشيء الوحيد الذي تريد أن يعرفه الناس عن الذكاء الاصطناعي والعمل معًا؟
كافيتا: الذكاء الاصطناعي والأعمال ، سؤال جيد. في عالم البحث ، غالبًا ما ترى حلًا واحدًا للذكاء الاصطناعي يحل مشكلة ما. لكن في مجال الأعمال ، قد لا يكون حل الذكاء الاصطناعي واحدًا كافيًا. ستحتاج إلى حل هجين. يمكن أن يكون مزيجًا من نظام ذكاء اصطناعي ، ونظام قائم على القواعد لحالات الحافة ، وربما أيضًا البشر. لذلك ، غالبًا ما تكون حلول الأعمال أقل أناقة وأكثر تعقيدًا من أنظمة البحث.
حسام: أخيرًا ، أين يمكن للأشخاص الذهاب لمواكبة عملك ومواكبة عملك؟
كافيتا: سيكون أول مكان أذهب إليه هو موقع الويب الخاص بي ، kavita-ganesan.com. هذا حيث يمكنك التعرف على كتابي. سينقلك أيضًا إلى صفحة الاستشارات الخاصة بي وبعض ملفات البودكاست الأخرى التي قمت بها.
حسام: رائع. كافيتا ، شكراً جزيلاً لانضمامك إليّ اليوم.
كافيتا: حسام ، شكرًا لاستضافتي.