أطلقت شركة OpenAI فريقًا هندسيًا متخصصًا يعمل مباشرة داخل كبرى الشركات حول العالم، بهدف تحويل نماذج الذكاء الاصطناعي إلى تطبيقات عملية ومنتجات ملموسة. يركز هذا الفريق، المعروف بفريق “الهندسة الأمامية المنتشرة” (Forward-Deployed Engineering)، على دمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل الحالي للشركات، مما يساعدها على تحقيق قيمة كبيرة تتراوح بين عشرات الملايين وأحياناً المليارات من الدولارات، وفقًا لتصريحات كولين جارفيس، رئيس الفريق.
يضم الفريق حاليًا 39 مهندسًا، مع خطط للتوسع إلى 52 مهندسًا بحلول نهاية العام. وتُظهر إعلانات الوظائف أن الشركة تبحث عن مهندسين في الولايات المتحدة وأوروبا واليابان، برواتب في الولايات المتحدة تصل إلى 345 ألف دولار بالإضافة إلى حصص في الشركة. هذا النموذج يكتسب شعبية متزايدة في قطاع التكنولوجيا، خاصةً مع تزايد الطلب على تطبيقات الذكاء الاصطناعي العملية.
نموذج الهندسة الأمامية المنتشرة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي
يعود أصل مصطلح “الهندسة الأمامية المنتشرة” إلى شركة Palantir، وهي شركة تقنية دفاعية عملاقة. يشير هذا المصطلح إلى المهندسين الذين يعملون بشكل مباشر مع العملاء لضبط المنتج وتحسينه في الموقع. بعد إطلاق ChatGPT في عام 2022، أدركت OpenAI أن مجرد توفير النماذج لا يكفي، بل يجب مساعدة الشركات على تطبيقها بفعالية.
في البداية، واجهت الشركات صعوبة في ترجمة الحماس حول ChatGPT إلى أنظمة قابلة للاستخدام. ووفقًا لجارفيس، كان النهج الأكثر نجاحًا هو الاندماج مباشرة مع العملاء، وفهم سير العمل لديهم، والعمل جنبًا إلى جنب مع موظفيهم. هذا أدى إلى تطوير OpenAI لنموذج الهندسة الأمامية المنتشرة.
التعاون مع مورغان ستانلي
أحد المشاريع الرئيسية للفريق كان مع شركة مورغان ستانلي، التي كانت من أوائل الشركات التي نشرت GPT-4. استغرق بناء البنية التحتية التقنية حوالي ستة إلى ثمانية أسابيع، لكن إقناع المستشارين الماليين بالثقة في التكنولوجيا استغرق وقتًا أطول بكثير.
قضى الفريق أربعة أشهر إضافية في إجراء اختبارات تجريبية، وجمع التقييمات، والتكرار مع المستشارين الماليين. وفي النهاية، تبنى حوالي 98٪ منهم التكنولوجيا، مما يدل على أهمية بناء الثقة والتأكد من أن الحلول التقنية تلبي احتياجات المستخدمين الفعليين. هذا النجاح يبرز أهمية فهم الاحتياجات الخاصة لكل صناعة.
تطبيقات في قطاع أشباه الموصلات
عمل الفريق أيضًا مع شركة أشباه موصلات أوروبية لإنشاء “وكيل للتحقيق في الأخطاء وتحديد أولوياتها” يمكنه فحص الأعطال وإصلاح الأخطاء. اكتشف الفريق أن المهندسين يقضون من 70٪ إلى 80٪ من وقتهم في تصحيح أخطاء الشرائح، مما يشير إلى وجود فرصة كبيرة لتحسين الكفاءة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
هذا المشروع يوضح كيف يمكن لـ الذكاء الاصطناعي التوليدي أن يعالج تحديات محددة في الصناعات التقنية المعقدة، مما يوفر الوقت والموارد. كما يظهر أهمية تحليل سلسلة القيمة الكاملة للشركة لتحديد المجالات التي يمكن فيها تطبيق الذكاء الاصطناعي لتحقيق أكبر قدر من الفائدة.
أكد جارفيس أن فرق الهندسة الأمامية المنتشرة يجب أن تكون واضحة بشأن هدفها، وهو إنشاء نماذج قابلة للتطبيق للمنتجات وليس مجرد تحقيق إيرادات من الخدمات. هذا التركيز على بناء حلول مستدامة وقابلة للتطوير هو ما يميز هذا النموذج.
في يناير الماضي، أعلن جارفيس على LinkedIn أنه سيتولى قيادة وظيفة الهندسة الأمامية المنتشرة الجديدة في OpenAI. وكتب أن تركيز الفريق هو مساعدة العملاء على الانتقال إلى مرحلة الإنتاج، سواء من خلال تطبيق مبتكر لتكنولوجيا الشركة أو من خلال توسيع نطاق الحالات المثبتة.
وفي يوليو، صرح أوليفر جاي، المدير الإداري الدولي لشركة OpenAI، أن نموذج الهندسة الأمامية المنتشرة هو “طريقة محددة للغاية لتعزيز تسريع الذكاء الاصطناعي المتقدم إلى حالات الإنتاج على نطاق واسع”. وأضاف أن هذا النموذج يساعد في سد الفجوة الأخيرة بين الشركات والتكنولوجيا.
كما لاحظ مستثمرو رأس المال المغامر قيمة هذا النموذج. ذكرت ديانا هو، الشريكة في YC، في حلقة بودكاست “Y Combinator” أنهم رأوا مؤسسين يغلقون صفقات “بأرقام سداسية أو سباعية” مع شركات كبرى من خلال العمل كمهندسين أماميين منتشرين.
وأشار غاري تان، الرئيس التنفيذي لـ YC، أيضًا في البودكاست إلى أن هذا النموذج يمنح شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة ميزة، مما يساعدها على التفوق على الشركات العملاقة مثل Salesforce و Oracle و Booz Allen. هذا يشير إلى أن هذا النموذج يمكن أن يكون له تأثير كبير على المشهد التنافسي في قطاع تطوير الذكاء الاصطناعي.
من المتوقع أن تواصل OpenAI توسيع فريق الهندسة الأمامية المنتشرة، وزيادة تركيزها على مساعدة الشركات على تطبيق نماذج اللغة الكبيرة بنجاح. سيكون من المهم مراقبة كيفية تطور هذا النموذج، وما إذا كانت الشركات الأخرى ستتبناه أيضًا. من بين الأمور التي يجب مراقبتها مدى نجاح OpenAI في إثبات قيمة هذا النموذج للعملاء، وكيف ستتعامل مع التحديات المتعلقة بتكامل الذكاء الاصطناعي في سير العمل المعقد.