في عالم الذكاء الاصطناعي، تتزايد التحديات التي تواجه الشركات في تقديم توصيات دقيقة للمنتجات. توضح دراسة حديثة حول استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT وClaude، كيف تباينت توصيات هذين المزودين. تشير النتائج إلى أن حوالي ثلثي التوصيات تختلف بينهما، ما يطرح تساؤلات حول كيفية اعتماد العلامات التجارية لاستراتيجياتهم في التوصيل.

أظهرت البيانات المستخلصة من 215 طلبًا تجاريًا، أن التوصيات ليست فقط متباينة، بل كل مزود له طريقته الخاصة في الوصول إلى التوصيات. فعلى سبيل المثال، يلجأ نموذج Anthropic إلى الاعتماد على البيانات السابقة بنسبة 43-52% بينما يستخدم OpenAI استراتيجية مختلفة بنسبة 8-29%.

ومع ذلك، في حالات عدم تقديم أي توصية، تم تصنيف الفشل إلى ثلاثة أنماط: اكتشاف العلامة التجارية، قوة الإقناع، والموقع. الغريب في الأمر هو أن كلا النموذجين يتفقان في تشخيص الفشل بنسبة 95.1%، مما يشير إلى أن هناك توافقًا قويًا في فهم المشكلات، على الرغم من اختلاف استراتيجيات التوصية.

تظهر الدراسة أيضًا أن جودة العلامة التجارية تلعب دورًا كبيرًا في دقة هذه التوصيات؛ حيث تزيد نسبة التوافق مع العلامات الأقل شهرة إلى 99.6%. هذه النتائج تفتح أفقًا جديدًا لتطوير استراتيجيات تسويقية قائمة على فهم عميق لكيفية عمل نماذج الذكاء الاصطناعي، مما ينذر بتغييرات كبيرة في كيفية استراتيجيات العلامات التجارية المستقبلية.

يمكن القول إن العمل المستند إلى التعامل مع أنماط الفشل يعزز من وضوح الرؤية لكل من ChatGPT وClaude، حيث يتفاوت الأمر بشكل كبير بالنسبة للعلامات التجارية الرائدة في السوق.