ملاحظات للشركات التي سبقت الذكاء الاصطناعي التي تنتقل إلى هذا الدور: - الهدف هو أن يكون نقطة الانتشار الاقتصادي بين تقدم النموذج وقيمة العملاء. هذا يعني أنه إذا تحسنت النماذج بثلاث مرات، سيحصل عميلك على قيمة 3 أضعاف+. - النماذج تحقق تقدما غير متساو عبر المجالات ("الذكاء المسنن") لذا تريد تمثيل مشكلتك في المجال الذي تتفوق فيه النماذج. هل يمكنك أخذ مشكلة عملك وإعادة صياغتها ككود أو رياضيات أو منطق منظم؟ - أكبر خطأ هو محاولة الإفراط في الهندسة حول النماذج. افتراضيا أعرضهم للمزيد. حتى تقنيات مثل هندسة السياق من المرجح أن يكون لها عمر افتراضي محدود مع توسع نوافذ السياق واستمرار تقدم النماذج. - طريقة تنظيمك لشركتك مهمة. ابدأ من أقصى الحدود: بدلا من تحسين الذكاء الاصطناعي بشكل طفيف من إنتاجية الفرد، ضع النموذج مسؤولا عن وحدة أعمال كاملة ودع الأفراد يتعاملون مع الاستثناءات والقيام بالأعمال التي لا تستطيع النماذج القيام بها (أي أخذ العميل لتناول عشاء لحم). ابدأ بشيء غير جذاب وقليل الرؤية وانظر كيف يؤدي. - من المرجح أن ينقسم المنتج إلى سطحين: واجهة مستخدم تقليدية تدعم التفاعل البشري وسير العمل + سطح يشبه الطرفية يضبط نفسه ويتعامل مع مهام متعددة الوظائف غامضة (نعم .. OpenClaw للمؤسسات). - عميلك يعرف أقل حتى عن هذه النماذج منك. عليك أن تبدأ في توجيههم نحو أكثر نسخة طموحا من مستقبلهم. إذا كنت في صناعة تقدر قاعدة موظفيها حقا، ارسم صورة عن ذكاء اصطناعي يسمح لهم بتوظيف المزيد وزيادة خدمات NPS العاملين — وليس توظيف عدد أقل وتحسين الأرباح. مساعدتهم على أن يكونوا طموحين بما فيه الكفاية سيكون صعبا مثل مواءمة التكنولوجيا مع تلك الطموحات.