قد يحتاج المديرون التنفيذيون الذين يكافحون لتنفيذ الذكاء الاصطناعي التوليدي بفعالية إلى إعادة النظر في نهجهم في تقديم التكنولوجيا وتطوير الاستراتيجيات. وفقًا لبحث حديث من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)، يجب على قادة تكنولوجيا المعلومات تبني استراتيجيات متميزة لنشر أدوات الذكاء الاصطناعي التي تركز على الإنتاجية وحلول الذكاء الاصطناعي التي تقودها الأعمال. أبرز مركز أبحاث نظم المعلومات التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (CISR) في تقريره "إدارة وجهي الذكاء الاصطناعي التوليدي" أن أدوات الذكاء الاصطناعي - مثل ChatGPT وMicrosoft Copilot - تهدف بشكل أساسي إلى تعزيز الإنتاجية، بينما تركز حلول الذكاء الاصطناعي الأكثر تعقيدًا على تحقيق عوائد مالية كبيرة من خلال تحويل العمليات. يتطلب النجاح في الاستفادة من كلا النوعين استراتيجيات نشر مناسبة وتوقعات واقعية. خطأ شائع لقادة تكنولوجيا المعلومات كان تطبيق نهج واحد يناسب الجميع، متجاهلين قيمة تعويد الموظفين على أدوات الذكاء الاصطناعي. حين يتعود الموظفون على التطبيقات البسيطة للذكاء الاصطناعي، يمكنهم تطوير مهارات تؤدي إلى الابتكار والاستعداد لحلول أكثر تقدمًا. ومع ذلك، فإن إنشاء إرشادات واضحة أمر بالغ الأهمية، لا سيما نظرًا لأن بعض أدوات الذكاء الاصطناعي قد تستخدم بيانات الشركة. التدريب ضروري أيضًا لكي تعمل هذه الأدوات كبوابات إلى مبادرات أكثر تطورًا.

يؤكد العلماء الباحثون على أهمية ضمان أن يتم التجريب باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بأمان وتحت إرشادات موثوقة، خصوصًا مع توافر العديد من الأدوات بشكل علني. بالمقابل، تتطلب حلول الذكاء الاصطناعي تخطيطًا استراتيجيًا وحكمًا. على سبيل المثال، دمج نموذج لغة كبير (LLM) في بيئة خدمة العملاء يحتاج إلى عمليات منظمة وشفافية في الابتكار بالذكاء الاصطناعي. يمكن أن يساعد إنشاء إطار حكم وإشراك الجهات المعنية في وقت مبكر الشركات على تجنب نهج غير متصل في نشر الذكاء الاصطناعي التوليدي. بشكل عام، بينما تمكن أدوات الذكاء الاصطناعي الزيادات السريعة في الإنتاجية، تحتاج حلول الذكاء الاصطناعي إلى تعاون شامل عبر الوظائف من أجل تنفيذ ناجح. قد تكون التقنيات الأساسية متشابهة، لكن سياقات تطبيقها تختلف بشكل ملحوظ، حيث تُعتبر الأدوات خطوات أولية نحو تبني حلول الذكاء الاصطناعي الأكثر تعقيدًا في المستقبل.