تُصرّح Anthropic بأن تبنّي الذكاء الاصطناعي في المؤسسات لا يزال في ما تصفه بالمراحل المبكرة. ويأتي هذا التقييم إلى جانب تعليقات منفصلة من الرئيس التنفيذي لشركة Amazon، الذي يشير إلى تكاليف الذكاء الاصطناعي كعائق أمام تبنّيه على نطاق أوسع. وتصف تغطية الموضوع نفسه المستخدمين المكثّفين للذكاء الاصطناعي بأنهم المحرّك الأساسي للاستخدام، في حين يثبت أن التبنّي المؤسسي الأوسع أصعب في الاستدامة.
بالنسبة لهندسة الـ agent، فإن الفجوة بين ما تروّجه الشركات المورّدة وعمق النشر الملاحَظ هي الإشارة المفيدة. فحجم العروض التجريبية وعدد المقاعد مؤشرات ضعيفة على مدى اندماج النظام فعليًا في سير عمل ما. لذلك ينبغي أن يبدأ تحديد نطاق التجربة الأولية من السطح التشغيلي الذي يستطيع الفريق دعمه: أي القرارات التي يمسّها الـ agent، وما الأدوات والوصول إلى البيانات التي يحتاجها، وكيف تُفحص المخرجات، ومن يتحمّل مسؤولية الإخفاقات. والتكلفة لكل مهمة ناجحة، لا التكلفة لكل token، هي القيد الأصدق عندما يتجاوز النشر مرحلة التجريب.
يستحق تركّز الاستخدام لدى المستخدمين المكثّفين أن يُصمَّم على أساسه بدلًا من اعتباره شذوذًا. فمجموعة صغيرة من المستخدمين المكثّفين يمكنها كشف أنماط الإخفاق وحالات التقييم بسرعة، لكن طلاقتهم تحجب صعوبات التأهيل الأولي لدى الشريحة الأوسع. والافتراض العملي لدى الاستوديو هو أن تُقيَّم التجارب الأولية بناءً على اتساع التبنّي والموثوقية تحت الحمل الروتيني، لا على ذروة الاستخدام من حفنة من المؤيدين. وما يبقى غير واضح من التغطية هو كيفية قياس التبنّي، وعلى أي مدى زمني، وفي أي شرائح مؤسسية.
المراجع: التغطية الأولى، التغطية الثانية.