ما المقصود بالذكاء الاصطناعي المؤسسي؟

في جوهره، يتميز الذكاء الاصطناعي المؤسسي بأدوات برمجية تعتمد على أحدث المنهجيات، بما في ذلك التعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) ورؤية الكمبيوتر. تمنح هذه التقنيات المؤسسات القدرة على تحقيق أتمتة العمليات في مختلف حالات الاستخدام، وتبسيط وظائف الأعمال المعقدة، وأتمتة المهام المتكررة، والاستفادة القصوى من البيانات التي تجمعها.

يمكن للشركات استخراج رؤى قيِّمة حول مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) وتحسين استراتيجيات أعمالها من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل هذه البيانات. مع ذلك، تواجه رحلة التحول الرقمي عبر الذكاء الاصطناعي المؤسسي تحديات عديدة. يتطلب تنفيذ هذه الأنظمة استثمارات كبيرة في البنية التحتية التقنية وموظفين ماهرين.

يشمل تطبيق الذكاء الاصطناعي المؤسسي مجموعة واسعة من عمليات الأعمال، مثل إدارة سلاسل التوريد، والتمويل، والتسويق، وخدمة العملاء، والموارد البشرية، والأمن الإلكتروني. في كل مجال، يساعد الذكاء الاصطناعي المؤسسي على تسهيل اتخاذ قرارات أكثر وعيًا تعتمد على البيانات، وتعزيز كفاءة العمليات، وتحسين سير العمل، والارتقاء بتجربة العملاء. وبذلك، تشهد المؤسسات تحسنًا ملحوظًا في عمليات أعمالها، ما يعزز مرونتها وربحيتها.

يتمثل أحد الجوانب المهمة للذكاء الاصطناعي المؤسسي في قدرته على معالجة التحديات المعقدة عالية القيمة على نطاق واسع، مثل أتمتة أعباء العمل البسيطة، وتعزيز عروض المنتجات، ومساعدة العملاء على اتخاذ القرارات، وتقديم تجارب شخصية للمستخدمين، وحل مشكلات الأعمال المعقدة. وقد أدى التحول نحو العمليات المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى تغيير جذري في كيفية إدارة الشركات لعملياتها الداخلية وتفاعلها مع العملاء.

يُعَد الذكاء الاصطناعي المؤسسي القوة الدافعة وراء العديد من الابتكارات في المنتجات والخدمات التي تفيد العالم اليوم، كما أنه يمتلك القدرة على تعزيز الإنتاجية لجميع المؤسسات، من الشركات الناشئة إلى المؤسسات العالمية.

• تحسين سلسلة التوريد: يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالطلب على المنتجات، وتحسين مستويات المخزون، وتحديد الاضطرابات المحتملة في منظومة سلسلة التوريد. يُسهم هذا التطبيق في تحسين كفاءة العمليات، وتقليل التكاليف، وتعزيز سرعة التكيف مع متغيرات السوق.
  
  
• الكشف عن الغش المالي: في القطاع المالي، تكتشف خوارزميات الذكاء الاصطناعي الأنشطة الاحتيالية. تحلل هذه الأنظمة أنماط المعاملات وتُشير إلى الأنشطة غير المعتادة، ما يقلل بشكل كبير من مخاطر الاحتيال المالي. وتُعَد هذه القدرة مهمة بشكل خاص في القطاع المصرفي والمعاملات عبر الإنترنت، حيث يكون الأمان والثقة أمرين أساسيين.
  
  
• التسويق المخصص: تحلل أدوات الذكاء الاصطناعي بيانات العملاء لإنشاء حملات تسويقية مخصصة. يمكن للشركات تكييف إعلاناتها وتوصيات منتجاتها من خلال فهم تفضيلات العملاء وسلوكياتهم، ما يؤدي إلى زيادة المشاركة والمبيعات.
  
  
• خدمة العملاء المحسَّنة: توفِّر روبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي والمساعدين الافتراضيين خدمة العملاء على مدار الساعة، ومعالجة الاستفسارات وحل المشكلات بكفاءة. تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه من التفاعلات، ما يحسِّن قدرتها على مساعدة العملاء بمرور الوقت.
  
  
• إدارة الموارد البشرية: في مجال الموارد البشرية، تساعد المنتجات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي على فحص السير الذاتية ومطابقة المرشحين، ما يساعد على تحديد أنسب المتقدمين للوظائف الشاغرة. ويمكنها أيضًا تحليل بيانات الموظفين لتقديم المشورة بشأن قرارات استراتيجية التدريب والتطوير والاحتفاظ بالموظفين.
  
  
• الكشف عن تهديدات الأمن الإلكتروني: يُعَد الذكاء الاصطناعي تقنية بالغة الأهمية في تحديد تهديدات الأمن الإلكتروني والتخفيف من حدتها. فمن خلال تحليل حركة مرور البيانات على الشبكة وتحديد الأنماط غير المعتادة، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي الكشف عن الاختراقات الأمنية المحتملة قبل تسببها في حدوث ضرر كبير.
  
  
• التشخيص والبحث في الرعاية الصحية: تساعد تقنيات الرعاية الصحية على تشخيص الأمراض، وتحليل الصور الطبية، والتنبؤ بنتائج المرضى. يساهم هذا التطبيق في تسريع عملية التشخيص وزيادة دقة النتائج.

يُعَد IBM watsonx مجموعة من منتجات الذكاء الاصطناعي التي تسرِّع تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي في العمليات الأساسية لتعزيز الإنتاجية. تتضمن مجموعة watsonx استوديو watsonx.ai، ومستودع بحيرة البيانات watsonx.data، وwatsonx.governance لإدارة حوكمة الذكاء الاصطناعي عبر دورة حياة الذكاء الاصطناعي بالكامل، وغير ذلك الكثير.

يُعَد Microsoft Azure AI جزءًا من منصة الحوسبة السحابية الخاصة بـ Microsoft ويوفِّر مجموعة شاملة من خدمات الذكاء الاصطناعي. وتشمل الخدمات التعلم الآلي، والروبوتات، والخدمات الإدراكية، وتنقيب المعرفة.

توفِّر Amazon Web Services (اختصارًا AWS) مجموعة واسعة من خدمات وأدوات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك Lex لإنشاء روبوتات المحادثة، وRekognition لتحليل الصور والفيديو، وSageMaker لبناء نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها.

لا تقتصر خدمات الذكاء الاصطناعي على عمالقة التكنولوجيا فقط. تُعَد DataRobot مثالًا على شركة صغيرة تقدِّم مجموعة واسعة من الميزات لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها وإدارتها، بالإضافة إلى مكتبة كبيرة من النماذج الجاهزة.

عند اختيار منتج ذكاء اصطناعي، يجب على الشركات مراعاة القدرات المحددة التي تحتاجها، ومدى تحديات تكامله مع أنظمتها الحالية، وقابلية المنتج للتوسع، ومستوى الدعم العام الذي يوفره. يعتمد أفضل اختيار على القطاع، حيث توفِّر بعض المنتجات خدمات متخصصة مصممة لقطاعات معينة.

في سياق الذكاء الاصطناعي المؤسسي، يشير مصطلح "النطاق المؤسسي" إلى قدرة أنظمة وتقنيات الذكاء الاصطناعي على العمل بفاعلية داخل البيئة المعقدة للمؤسسات الكبيرة. يجب أن تستوفي هذه الأنظمة عدة معايير أساسية لتُعتبر فعليًا ذات نطاق مؤسسي:

1. قابل للتوسع: يجب أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على التعامل مع كميات متزايدة من العمل أو التوسع لتلبية احتياجات الأعمال المتنامية. يجب أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على معالجة كميات صغيرة وكبيرة من البيانات بكفاءة، مع إمكانية التوسع من حيث عدد المستخدمين أو البيانات أو التعقيد دون الحاجة إلى إعادة تصميم كبيرة.
    

2. الموثوقية: الثقة في الذكاء الاصطناعي المؤسسي تعني أداءً ثابتًا وفترات تعطل منخفضة. يجب أن تعمل هذه الأنظمة على النحو المتوقع في ظل الظروف المتغيرة، وأن تكون قادرة على الصمود أمام الأعطال أو الأخطاء، ما يضمن توفرها المستمر ودقتها.
    

3. الأمان: نظرًا لحساسية بيانات الأعمال، يجب أن تتضمن أنظمة الذكاء الاصطناعي المؤسسية تدابير أمنية قوية. ويشمل ذلك حماية سلامة البيانات وسريتها، وتأمين وصول المستخدمين، والدفاع ضد التهديدات الإلكترونية.
    

4. التكامل: يجب أن تتصل أنظمة الذكاء الاصطناعي بسلاسة مع أنظمة وتقنيات الأعمال الأخرى. يسمح ذلك بتدفق البيانات بسلاسة وقابلية التشغيل البيني داخل بنية مجموعة تكنولوجيا المعلومات، ما يعزز الكفاءة والفاعلية بشكل عام.
    

5. الحوكمة: تتضمن الحوكمة في الذكاء الاصطناعي المؤسسي وضع سياسات وممارسات لإدارة أنظمة الذكاء الاصطناعي. يشمل ذلك الامتثال للمعايير القانونية والأخلاقية، وإدارة البيانات، وإدارة النماذج، وضمان المساءلة في اتخاذ قرارات الذكاء الاصطناعي.
    

6. تحقيق القيمة: يجب أن يساهم الذكاء الاصطناعي في المؤسسة بشكل إيجابي في تحقيق أهدافها. وهذا يعني تقدير فوائد ملموسة، مثل زيادة الكفاءة، أو تقليل التكاليف، أو تحسين تجربة العملاء، أو تعزيز فرص الإيرادات الجديدة.
    

7. سهولة الاستخدام: تُعَد سهولة الاستخدام أمرًا بالغ الأهمية. يجب أن تكون أدوات وواجهات الذكاء الاصطناعي متاحة ومفهومة للعديد من المستخدمين، وليس فقط لعلماء البيانات أو متخصصي تكنولوجيا المعلومات. وهذا يعزز التبني ويزيد من فوائد حلول الذكاء الاصطناعي.
    

8. المرونة: تشير المرونة إلى قدرة نظام الذكاء الاصطناعي على التكيف مع احتياجات أو أهداف العمل المتغيرة. قد يعني ذلك دعم وظائف الأعمال المختلفة أو التطور استجابةً لتوجهات السوق الجديدة أو التغييرات التنظيمية.
    

9. الاستدامة: تتضمن الاستدامة في الذكاء الاصطناعي للمؤسسات تصميم أنظمة قابلة للصيانة وفعَّالة على المدى الطويل. ويشمل ذلك النظر في التأثير البيئي لعمليات الذكاء الاصطناعي وقدرة النظام على التطور مع التطورات التقنية والتحولات في استراتيجية الأعمال.
    

لا يقتصر الذكاء الاصطناعي على نطاق المؤسسات على حجم أو تعقيد الأنظمة فحسب، بل يشمل أيضًا مدى توافق هذه الأنظمة مع الأهداف والعمليات الأوسع للمؤسسة ودعمها لها.

يتطلب التنفيذ الناجح للذكاء الاصطناعي المؤسسي مجموعة تقنيات يمكنها معالجة كميات هائلة من البيانات عالية الجودة في أقرب وقت ممكن في بيئة آمنة ومرنة. يتطلب كل هذا قوة معالجة على نطاق واسع، ولهذا السبب تختار العديد من المؤسسات الشراكة مع شركات التكنولوجيا التي توفر بيئات السحابة ومنصات الحوسبة الفائقة التي تجعل الذكاء الاصطناعي المؤسسي قابلًا للتطبيق.

تحديد أهداف وغايات المؤسسة: الخطوة الأولى هي تحديد ما تهدف المؤسسة إلى تحقيقه باستخدام الذكاء الاصطناعي. هل الهدف هو تحسين الكفاءة التشغيلية أو تعزيز تجربة العملاء أو دفع الابتكار أو زيادة الإيرادات؟ يساعد فهم هذه الأهداف على توجيه اتجاه استراتيجية الذكاء الاصطناعي ويضمن توافق التنفيذ مع أهداف العمل العامة.

تقييم جاهزية البيانات وتطوير استراتيجية البيانات: تقييم الوضع الحالي لبيانات المؤسسة - مدى توفرها وجودتها وإمكانية الوصول إليها. تشمل هذه المرحلة تحديد مصادر البيانات، وضمان جودتها، ووضع عمليات حوكمة البيانات والامتثال. تُعَد استراتيجية البيانات القوية أمرًا بالغ الأهمية، حيث تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على البيانات للتدريب واستخلاص الرؤى التشغيلية.

بناء فريق متعدد الوظائف: يتطلب تنفيذ الذكاء الاصطناعي مزيجًا من المهارات - من علماء البيانات وخبراء الذكاء الاصطناعي إلى المتخصصين في المجال وخبراء تكنولوجيا المعلومات. يضمن تشكيل فريق متعدد الوظائف اتباع نهج شامل للتنفيذ، حيث يتم الجمع بين مختلفَ وجهات النظر والخبرات لمعالجة مختلفَ جوانب مشروع الذكاء الاصطناعي.

إعداد خطة تطوير: يتضمن ذلك تحديد الجوانب التقنية والتجارية لتنفيذ الذكاء الاصطناعي. ويشمل ذلك اختيار تقنيات وأدوات الذكاء الاصطناعي المناسبة، وتحديد نطاق مشاريع الذكاء الاصطناعي، وتحديد الجداول الزمنية وتخصيص الموارد. يجب أن تكون الخطة مرنة لاستيعاب التغييرات وقابلة للتوسع وفقًا لنمو المؤسسة.

وضع وإطلاق برنامج تجريبي: قبل تنفيذ الحل على نطاق واسع، يُفضل البدء ببرنامج تجريبي لاختبار الفاعلية. يُتيح هذا المشروع الصغير النطاق للمؤسسة اختبار حلول الذكاء الاصطناعي في بيئة مُحكمة، وتحديد المشكلات المحتملة، وجمع الرؤى اللازمة للتوسع. وهذه خطوة أساسية للتحقق من جدوى وفعالية استراتيجية الذكاء الاصطناعي.

دمج التقنية: بعد نجاح التجربة، تتمثل الخطوة التالية في دمج تقنية الذكاء الاصطناعي في الأنظمة الحالية للمؤسسة وسير العمل. ويتطلب ذلك تخطيطًا دقيقًا لضمان التوافق، والحد الأدنى من التعطيل للعمليات الحالية والاعتماد الفعَّال للمستخدمين.

الحفاظ على سلامة التقنية: تُعَد الصيانة المستمرة أمرًا حيويًا بعد التنفيذ. يتضمن ذلك إجراء التحديثات المنتظمة ومراقبة أداء الذكاء الاصطناعي وإجراء التعديلات اللازمة. يساعد التقييم المستمر على ضمان بقاء أنظمة الذكاء الاصطناعي فعَّالة وآمنة ومتوافقة مع احتياجات الأعمال المتطورة.

يُعَد تطبيق الذكاء الاصطناعي المؤسسي عملية متعددة الأوجه تتطلب نهجًا استراتيجيًا، بدءًا من تحديد أهداف واضحة إلى الحفاظ على التقنية بعد النشر. تُعتبر كل مرحلة من هذه المراحل حاسمة في ضمان نجاح تطبيق الذكاء الاصطناعي واستدامته وتقديم قيمة حقيقية للمؤسسة.

تعمل مبادرات الذكاء الاصطناعي المؤسسي على تحويل عمليات الأعمال بشكل أساسي من خلال أتمتة المهام الروتينية وتحسين عمليات الأعمال. وتؤدي العمليات المبسطة إلى زيادة الكفاءة وتقليل التكاليف التشغيلية.

في مجال الأمن، تبرز خوارزميات الذكاء الاصطناعي بقدرتها على اكتشاف التهديدات والاستجابة لها بكفاءة، ما يعزز الأمن الإلكتروني بشكل أكثر فاعلية مقارنةً بالأساليب التقليدية. فيما يتعلق بإدارة البيانات، فإن قدرة الذكاء الاصطناعي على تحليل كميات كبيرة من البيانات لا مثيل لها، ما يعزز تحسين فرز البيانات والتحليل المتعمق واتخاذ قرارات أكثر استنارة.

بالإضافة إلى ذلك، أحدثَ الذكاء الاصطناعي ثورة في دعم العملاء؛ إذ يمكن للمساعدين الافتراضيين وروبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقديم المساعدة على مدار الساعة، ما يُعزز تجربة العملاء ويفتح آفاقًا لتحويل تفاعلات الدعم إلى فرص لتحقيق الإيرادات. يمتد تأثير الذكاء الاصطناعي ليشمل الموظفين والعملاء على حد سواء، حيث يحرر الموظفين من المهام الروتينية ليركزوا على أعمال أكثر استراتيجية، كما يوفر للعملاء تجارب مخصصة.

لكن تخصيص الخدمات والتفاعلات حسب الاحتياجات والتفضيلات الفردية ينطوي على تحديات ومخاطر. يتطلب قرار تنفيذ الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة دراسة وإدارة متأنية. يُعَد الاستخدام الأخلاقي والمسؤول للذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية، حيث قد تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي متحيزة أو غير أخلاقية إذا لم يتم تصميمها ومراقبتها بشكل صحيح. 

تُعَد خصوصية البيانات وأمنها من القضايا المهمة الأخرى. غالبًا ما تتعامل أنظمة الذكاء الاصطناعي مع كميات هائلة من البيانات الحساسة، وتُعَد حماية هذه البيانات من الاختراقات أمرًا ضروريًا للحفاظ على الثقة والامتثال.

بالإضافة إلى ذلك، فإن تأثير الذكاء الاصطناعي على الوظائف والقوى العاملة هو موضوع نقاش كبير. وفي حين أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تعزيز الكفاءة والإنتاجية، إلا أنه يثير مخاوف بشأن فقدان الوظائف؛ بسبب الأتمتة. يجب أن تأخذ الشركات التي تطبق الذكاء الاصطناعي في الاعتبار الآثار المترتبة على القوى العاملة لديها، بما في ذلك الاستثمار في برامج إعادة التدريب وإعادة التأهيل لضمان بقاء الموظفين جزءًا لا يتجزأ من بيئة العمل المتطورة.

يتميز الذكاء الاصطناعي المؤسسي بقدرته على معالجة وحل المشكلات المعقدة التي كانت مستحيلة سابقًا. كانت الأساليب التقليدية غالبًا غير قادرة على التنبؤ بتعقيدات سلاسل التوريد العالمية وإدارتها، لكن الذكاء الاصطناعي المؤسسي يمكنه توقع الاضطرابات، وتحسين المسارات ومستويات المخزون، وحتى التنبؤ بالطلب المستقبلي بدقة عالية. ينطبق الأمر نفسه على الرعاية الصحية المتقدمة، وتحسين استهلاك الطاقة، وكشف الاحتيال المالي، والعديد من المجالات والصناعات الأخرى التي شهدت تطورًا جذريًا.

في قطاع البيع بالتجزئة، يعزز الذكاء الاصطناعي تجارب العملاء من خلال التخصيص، كما يعمل على تحسين إدارة المخزون. يؤدي الذكاء الاصطناعي دورًا محوريًا في التنبؤ بأعطال المعدات وتحسين جداول الإنتاج في قطاع التصنيع. وفي القطاع المالي، يمتد دور الذكاء الاصطناعي إلى ما هو أبعد من كشف الاحتيال، ليشمل إدارة المخاطر وتقديم استشارات مالية مخصصة. ويؤدي الذكاء الاصطناعي دورًا أساسيًا في تطوير خطط العلاج ودفع عجلة اكتشاف الأدوية في قطاع الرعاية الصحية.

وباعتباره أداة لتعزيز جاهزية المؤسسات للمستقبل، يزوّدها الذكاء الاصطناعي بالمرونة والبصيرة اللازمة للتكيف مع الأسواق والتقنيات المتطورة، مستفيدًا من قدرته على التعلم المستمر والتحسين الدائم.

لقد أدى تطوير تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى تمكين قدرات متقدمة متأصلة في الذكاء الاصطناعي المؤسسي. تُحدِث تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي تغييرًا جذريًا في العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات في مجالات الأعمال. بفضل قدرته على استخدام النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) لإنشاء محتوى وحلول جديدة تتجاوز النماذج التنبؤية التقليدية، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تقديم توصيات محتوى شديدة التخصيص، وكتابة نصوص تسويقية، وإنشاء رسومات جذابة، وتوليد الأكواد، وحتى تقديم حلول إبداعية للمشكلات المعقدة. لا يقتصر هذا التقدم على التعامل مع البيانات فحسب، بل يتعلق بفهم الأنماط داخل البيانات وتكرارها، ما يؤدي إلى حلول مبتكرة.

مع دمج تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الرائدة الأخرى في الذكاء الاصطناعي المؤسسي، سنشهد تطورات رئيسية في المجالات التالية:

زيادة الأتمتة: من المرجح أن تتخطى أنظمة الذكاء الاصطناعي المؤسسية المستقبلية حدود الأتمتة، وتتعامل مع المهام المعقدة للغاية بأقل قدر من التدخل البشري. سيؤدي هذا التطور إلى تبسيط عمليات الأعمال الإدارية ومهام سير عمل اتخاذ القرارات.

تحسين التنبؤ: ستصبح خوارزميات الذكاء الاصطناعي أكثر مهارة في التنبؤ بتوجهات السوق وسلوك العملاء ومخاطر الأعمال. ستساعد التنبؤات المدعومة بالذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة المؤسسات على اتخاذ قرارات أكثر دقة واستباقية.

التعرُّف المتقدم على الصور والكلام: ستحقق تقنيات التعرُّف على الصور والكلام دقة وكفاءة أعلى، ما يعود بالفائدة على قطاعات مثل الرعاية الصحية والأمن وخدمة العملاء، حيث تُعَد الدقة أمرًا بالغ الأهمية.

التخصيص على نطاق واسع: ستوفِّر التطورات في الذكاء الاصطناعي تجارب عملاء أكثر تفصيلًا وتخصيصًا، بدءًا من التسويق ووصولًا إلى تقديم الخدمات. ستستمر قدرة الذكاء الاصطناعي على فهم اللغة الطبيعية وتلبية تفضيلات العملاء المحددة في التطور.

الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي في المجالات المتخصصة: من المتوقع أن تظهر حلول ذكاء اصطناعي مصممة خصوصًا لتلبية احتياجات صناعية محددة، ما يعالج تحديات فريدة ويوفر فرص نمو أكبر في قطاعات مثل الزراعة والتعليم والتصنيع.

التكامل الكامل: سيشهد الذكاء الاصطناعي المؤسسي تكاملًا سلسًا مع التقنيات الجديدة لتعزيز قدراته وتوسيع نطاق تطبيقاته. على سبيل المثال:

• ستوفِّر أجهزة إنترنت الأشياء بيانات في الوقت الفعلي لتحليل الذكاء الاصطناعي، ما يعزز الصيانة التنبؤية وخدمة العملاء.
  
  
• في سياق البيانات الكبيرة، سيمكِّن الذكاء الاصطناعي من معالجة وتحليل أكثر كفاءة، ما يساعد على استخراج رؤى قيمة من مجموعات البيانات الهائلة.
  
  
• ستعزز تقنية سلسلة الكتل (البلوك تشين) أمان وشفافية الذكاء الاصطناعي، لا سيما في قطاعات التمويل وإدارة سلاسل التوريد.
  
  
• ستعمل حوسبة الحافة على تسهيل معالجة الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع وموضعي، وهو أمر ضروري للتطبيقات الحساسة للوقت.

في حين أن نهج "افعلها بنفسك" لتطبيق الذكاء الاصطناعي المؤسسي ممكن باستخدام المواهب الداخلية والتطبيقات مفتوحة المصدر، إلا أنه طريق مليء بالتعقيدات والتحديات. ويتطلب تنفيذ الذكاء الاصطناعي المؤسسي أكثر من مجرد امتلاك الأدوات المناسبة؛ فهو يحتاج إلى فهم متعمق لمنهجيات الذكاء الاصطناعي، والتعلم العميق، وعلوم البيانات، وأطر الحوسبة السحابية، بالإضافة إلى الفهم الدقيق لطبيعة مجال عمل المؤسسة. ويتطلب ذلك خبراء ومبرمجين مؤهلين ومطورين وعلماء بيانات قادرين على تطوير هذه الأنظمة وصيانتها وتحديثها باستمرار.

يتميز الذكاء الاصطناعي المؤسسي في طبيعته بأنه نظام معقد وحساس. وتعتمد فاعليته وكفاءته على كلٍّ من التنفيذ الأوَّلي والمراقبة المستمرة والتكيف المستمر. تتراجع نماذج الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت وتصبح أقل فاعلية. ودون إشراف دقيق وتحديثات منتظمة، قد يصبح نظام الذكاء الاصطناعي المؤسسي غير فعَّال أو غير متوافق مع أهداف الأعمال. يضمن الشريك الموثوق به ذو الخبرة في تكامل الذكاء الاصطناعي أن تعمل الأنظمة الجديدة بانسجام مع القديمة، ما يحقق أقصى قيمة من الاستثمار في الذكاء الاصطناعي.