يتضمن توسيع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي التوسع في استخدام خوارزميات التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي لأداء المهام اليومية بكفاءة وفعالية، بما يتناسب مع وتيرة الطلب على الأعمال. ولتحقيق ذلك، تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي بنية تحتية قوية وكميات كبيرة من البيانات للحفاظ على السرعة والسعة.

يعتمد الذكاء الاصطناعي القابل للتوسع على تكامل واكتمال البيانات عالية الجودة التي يتم تجميعها من أجزاء مختلفة من الأعمال لتزويد الخوارزميات بالمعلومات الشاملة اللازمة لتحقيق النتائج المرجوة.

كما أن وجود قوى عاملة جاهزة لتفسير مخرجات الذكاء الاصطناعي والتصرف بناءً عليها يعد أمرًا بالغ الأهمية للذكاء الاصطناعي القابل للتوسع لتحقيق إمكاناته الكاملة. تتيح استراتيجية الذكاء الاصطناعي التي تضع هذه العناصر الأساسية في مكانها الصحيح للمؤسسة تجربة عمليات تشغيلية أسرع وأكثر دقة وتخصيصًا وابتكارًا.

إليك الخطوات الرئيسية المستخدمة عادةً لتوسيع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي بنجاح:

• ابدأ بعلم البيانات: ابدأ بالعمل مع خبراء علم البيانات والتعلم الآلي لتطوير خوارزميات مصممة خصوصًا لتحقيق أهداف عملك. باستخدام واجهات برمجة التطبيقات المناسبة، يمكنك تدريب نماذج لغات كبيرة تتناسب مع احتياجاتك. يؤدي علماء البيانات دورًا مهمًا في تصميم النماذج التي تعزز الابتكار والكفاءة في نهاية المطاف.
  
  
• حدد مجموعات البيانات واستوعبها: يُعد تحديد مجموعات البيانات المناسبة واستيعابها أمرًا ضروريًا لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. تتضمن مجموعات البيانات هذه مصادر داخلية مثل سجلات العملاء وسجلات المعاملات والمصادر الخارجية مثل اتجاهات السوق وتقارير الأبحاث. يُعد ضمان جودة البيانات وأهميتها أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق أداء دقيق لنموذج الذكاء الاصطناعي.
  
  
• إشراك الأطراف المعنية عبر الأقسام: أشرك الأطراف المعنية من الأقسام المختلفة، مثل خدمة العملاء والشؤون المالية والشؤون القانونية وغيرها. من خلال التعاون مع فريق علم البيانات، يمكن لهذه الأطراف المعنية المساعدة على توجيه تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي ومواءمته مع احتياجات الأعمال المحددة وتحدياتها.
  
  
• إدارة دورة حياة البيانات: تطوير هياكل بيانات آمنة وموحدة تعمل على دمج مصادر البيانات وتحديثها. تساعد إدارة دورة حياة البيانات على إبقاء البيانات ذات صلة ومحدّثة للتدريب والتحقق من صحة النماذج الذكاء الاصطناعي.
  
  
• تحسين وتبسيط عمليات التعلم الآلي (MLOps): اختر منصة لعمليات التعلم الآلي (MLOps) تتوافق مع مجموعات المهارات الخاصة بفرق علم البيانات وتقنية المعلومات لديك، وتدعم البنية الأساسية لتقنية المعلومات ومزود السحابة الرئيسي في مؤسستك. تعزز عمليات التعلم الآلي المبسّطة عمليات نشر الذكاء الاصطناعي وصيانته.
  
  
• تشكيل فريق متعدد الوظائف للذكاء الاصطناعي: تشكيل فريق متعدد التخصصات للذكاء الاصطناعي يضم الأطراف المعنية من مختلف مجالات العمل لتعزيز التعاون بين الإدارات. يثري هذا النهج مبادرات الذكاء الاصطناعي ويعزز الفهم الشامل لأهداف العمل.
  
  
• اختر المشاريع ذات احتمالات النجاح العالية: اختر مشاريع ذات احتمالية نجاح عالية لتحقيق مكاسب مبكرة وبناء زخم لمشاريع مستقبلية أكثر طموحاً. يمكن أن تتضمن أمثلة حالات الاستخدام خدمة العملاء أو إدارة المواهب أو تحديث التطبيقات. كما يمكن أن يدعم إنشاء مركز تميّز للذكاء الاصطناعي هذه الجهود.
  
  
• أدرج الحوكمة والامتثال: ادمج حوكمة الذكاء الاصطناعي وإمكانية إعداد التقارير منذ البداية. تأكد من أن أدوات إدارة البيانات وعلم البيانات وعمليات الأعمال تتضمن مزايا حوكمة مضمنة. ادمج الامتثال وإمكانية إعداد التقارير في جميع عمليات الذكاء الاصطناعي للحفاظ على المعايير الأخلاقية.
  
  
• استخدام الأدوات المناسبة: استخدم منصات علم البيانات القائمة على السحابة لتسهيل التعاون بين علماء البيانات ومهندسي تكنولوجيا المعلومات ورجال الأعمال في حل مشكلات الحوكمة والامتثال المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. وساهم في توفير بيئات يمكن للمدربين فيها تجربة نماذج الذكاء الاصطناعي وتطويرها وتوسيع نطاقها بفعالية. تدعم هذه البيئات نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي وصيانتها بكفاءة.
  
  
• المراقبة الشاملة لنماذج الذكاء الاصطناعي: تتبع نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل شامل، مع مراعاة مقاييس مثل السرعة والتكلفة والمنطق والقيمة للمستخدمين. من خلال المراقبة في الوقت الفعلي وتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)، يمكن للمؤسسات تحديد المشكلات المحتملة بسرعة وتحسين الأداء بمرور الوقت.