حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي للمؤسسة

أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل ChatGPT وGoogle Gemini وMicrosoft Copilot وClaude وPerplexity تقوم بإنشاء محتوى يتضمن نصوصًا (من رسائل البريد الإلكتروني إلى القصائد)، وصورًا، ومقاطع فيديو. كما يمكن لهذه الأدوات أن تؤدي مهام البرمجة، وتحليل البيانات، وتوليد الأفكار، ودعم التواصل الفوري، وحل المسائل الرياضية المعقدة، وغير ذلك. يُعد الذكاء الاصطناعي التوليدي تقدمًا ملحوظًا في مجال التعلّم العميق وتطوير الذكاء الاصطناعي، ويعتبره البعض خطوة نحو تطوير "الذكاء العام القوي".

لم تعد أجهزة الكمبيوتر مجرد أجهزة لمعالجة الأرقام. بل أصبحت قادرة على معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وفهم السياق، وإظهار عناصر من الإبداع.

بفضل الذكاء الاصطناعي، تستطيع المنظمات استخدام الآلات فيما يلي: 

• العثور بسرعة على الرؤى المخبأة ضمن كميات هائلة من النصوص غير المُنظّمة، مما يمهد الطريق لاتخاذ قرارات أكثر استنارة
  
• أتمتة المهام المملة والمتكررة
  
• تسهيل سير العمل من خلال إنشاء محتوى مخصص وأوصاف مخصصة للمنتجات ونسخة جاهزة للسوق.
• تصميم المحتوى والحملات الإعلانية والمنتجات المبتكرة التي تبني تجارب أفضل للعملاء.

في صميم الذكاء الاصطناعي التوليدي توجد قواعد بيانات ضخمة ومكتبات هائلة من النصوص والصور والتعليمات البرمجية وأنواع أخرى من البيانات. ومثل الطلاب المجتهدين، تمتص النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) المعلومات وتُحدّد الأنماط والبُنى والعلاقات بين نقاط البيانات. وهي تتعلّم قواعد نظم الشعر، وتفاصيل ضربات الفرشاة الفنية، وأنغام الألحان الموسيقية.

يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة والشبكات العصبية لتحليل هذه الأنماط وبناء نماذج إحصائية. تخيّل أن كل نقطة بيانات هي كرة مضيئة موضوعة في مشهد طبيعي متعدد الأبعاد. يرسم النموذج خريطة دقيقة لهذه الكرات، ويحسب التلال والوديان والمنحدرات الناعمة والحواف الوعرة بينها، ليُنتج خريطة احتماليةـ أشبه بدليل إرشادي للتنبؤ بأين يجب أن تهبط الكرة التالية (أي المحتوى المُولَّد) على الأرجح.

والآن، عندما يقدم المستخدم موجهًا—كلمة أو رسمًا أو مقتطفًا موسيقيًا أو سطرًا من التعليمات البرمجية—يعمل الموجه كمنارة تجذب النموذج نحو منطقة معينة على خريطة الاحتمالات تلك؛ ثم يتنقل النموذج في هذا المشهد، ويختار عنصرًا تلو الآخر بشكل احتمالي، مسترشدًا بالأنماط التي تعلمها وتنبيهات موجهات المستخدمين.

كل مخرَج فريد من نوعه ولكنه مرتبط إحصائيًا بالبيانات التي تعلم منها النموذج. انها ليست مجرد نسخ ولصق. إنه يبني بشكل خلاق على أساس من المعرفة التي تغذيها الاحتمالات والموجه التوجيهي.

وبينما تستطيع النماذج المتقدمة التعامل مع أنواع متعددة من البيانات، فإن بعضها يتميّز في مهام محددة مثل توليد النصوص أو تلخيص المعلومات أو إنشاء الصور. إضافة إلى ذلك، فإن جودة النتائج تعتمد بدرجة كبيرة على بيانات التدريب، وضبط مَعلمات النموذج، وهندسة الموجِّهات؛ لذا، فإن الحصول على بيانات موثوقة وتخفيف التحيّز يُعدّان أمرًا بالغ الأهمية.

تخيل تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي على مجموعة بيانات تحتوي على روايات رومانسية فقط. في هذه الحالة، سيكون من غير المجدي استخدامه لإنتاج مقال إخباري موضوعي. لكن من خلال إدماج مصادر بيانات متنوعة ودقيقة، يمكن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي لتكون أكثر إفادة وحيادية.

يُعدّ الذكاء الاصطناعي التوليدي أداة قوية، ولكن كيف يمكن للمؤسسات استغلال قوته بفعالية وبطريقة ميسورة التكلفة؟ هذه الأداة تدفع بتكاليف الحوسبة إلى مستويات متسارعة. فمتوسط تكلفة الحوسبة يشهد ارتفاعًا حادًا — ويقول 70% من المسؤولين التنفيذيين إن الذكاء الاصطناعي التوليدي يلعب دورًا رئيسيًا في هذا الارتفاع.¹

ومن جهة أخرى، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يوسّع الميزانية المخصصة للحوسبة ويزيد كفاءتها. يتفق 73٪ من المسؤولين التنفيذيين على أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكنه تحسين كفاءة استخدامهم لموارد الحوسبة — وهم بالفعل يطبقون هذه الفكرة على أرض الواقع. فعلى سبيل المثال، تستخدم 67٪ من المؤسسات الذكاء الاصطناعي التوليدي لتسريع تطوير نماذج وخوارزميات وتطبيقات جديدة وأكثر كفاءة. كما تستخدم 65٪ من المؤسسات الذكاء الاصطناعي التوليدي لتقليل الموارد الحاسوبية المطلوبة عن طريق أتمتة المهام.¹

لكن ليس كل تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي متماثلة. فلكل حالة استخدام متطلبات مختلفة على مستوى الحوسبة والبيانات والخصوصية. ومع ذلك، هناك مساران رئيسيان تتبعهما معظم الشركات للاستفادة من كنوز الذكاء الاصطناعي التوليدي:

أدوات جاهزة للتشغيل: خيار "الذكاء الاصطناعي للجميع": منصات مثل ChatGPT تأتي مُدرَّبة مسبقًا على مجموعات بيانات ضخمة، مما يتيح للمستخدمين الاستفادة من قدراتها التوليدية دون الحاجة إلى البدء من الصفر. ويمكن للمنظمات ضبط هذه النماذج باستخدام بياناتها الخاصة، لتوجيهها نحو مخرجات مخصّصة لاحتياجات الأعمال. وتُسهّل واجهات الاستخدام البسيطة وأدوات التكامل استخدامها حتى لغير المتخصصين في المجال التقني.

توفر هذه الخيارات العامة تحكمًا محدودًا وقليلًا من التخصيص في سلوك النموذج ونتائجه، بالإضافة إلى إمكانية وجود تحيزات موروثة من النماذج المدربة مسبقًا.

نماذج مدربة حسب الطلب: معظم المنظمات لا يمكنها إنتاج أو تشغيل الذكاء الاصطناعي من دون شراكة قوية. فالمبتكرون الذين يرغبون في بناء نموذج مخصص يمكنهم اختيار نموذج أساس مثل GPT‑4.5 من OpenAI أو BERT وتدريبه باستخدام بياناتهم الخاصة. ويُنتج هذا التدريب المخصّص نموذج ذكاء اصطناعي توليدي مصمّم حسب الطلب ومتوافق تمامًا مع أهداف العمل. هذه العملية تتطلب مهارات عالية وموارد متقدّمة، لكنها تؤدي إلى حلول متوافقة وقابلة للتخصيص وملائمة لاحتياجات أعمالك.

أفضل خيار للمؤسسة يعتمد على احتياجاتها الخاصة، ومواردها، وقدراتها التقنية. إذا كانت السرعة والقدرة على تحمل التكاليف وسهولة الاستخدام من الأولويات، فقد تكون الأدوات الجاهزة للإطلاق هي الخيار الأفضل. قد تكون النماذج المدربة خصيصًا أكثر فعالية إذا كانت التخصيص والتحكم وتخفيف التحيز أمور بالغة الأهمية.

يكمن النجاح في تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي في اعتماد نهج قائم على حالة الاستخدام، مع التركيز على التحديات الحقيقية التي تواجه شركتك وكيف يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يقدّم حلولًا عملية لها. فيما يلي بعض الجوانب الأساسية التي يجب أخذها في الحسبان:

• البنية التقنية: تأكّد من أن البنية التحتية التقنية الحالية في مؤسستك قادرة على التعامل مع متطلبات نماذج الذكاء الاصطناعي ومعالجة البيانات.
  
  
• اختيار النموذج المناسب: اختر نموذج ذكاء اصطناعي توليدي يتناسب مع احتياجاتك الخاصة.
  
  
• العمل الجماعي: اختر فريقًا وشركاء يتمتعون بخبرة في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات والقطاع الذي تعمل به. فالفريق متعدّد التخصصات هو من سيضمن نجاح تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي في مؤسستك.
  
  
• البيانات: إذا أدخلت بيانات غير صحيحة، فستحصل على نتائج غير صحيحة. البيانات عالية الجودة والمرتبطة بالسياق هي الوقود الذي يدفع نجاح الذكاء الاصطناعي التوليدي. استثمر في استراتيجيات جمع البيانات وجودتها للحفاظ على استمرارية أداء النموذج بسلاسة.

انتشر استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة في مختلف الصناعات والأقسام جول العالم. وقد تحرك قسم التسويق والمبيعات بسرعة وبدأ في دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي ضمن مهام سير العمل لديهم. إن السرعة والقدرة الواسعة للذكاء الاصطناعي التوليدي على إنتاج محتوى جديد وأصول مفيدة تُعدّ فرصة لا يمكن تجاهلها لأي مجال يعتمد على إنتاج كميات كبيرة من المحتوى المكتوب أو المصمَّم. 

يستخدم مطورو البرمجيات الذكاء الاصطناعي التوليدي لكتابة التعليمات البرمجية وتحديثها وصيانتها وتصحيح الأخطاء والمساعدة في اختبار التطبيقات أثناء تطويرها. كما يمكن لأدوات البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي التعامل مع إصلاح الأخطاء والاختبار وتقديم أنواع مختلفة من الوثائق التي قد يحتاج إليها المطور. يتضمن ذلك الوثائق الفنية وأدلة المستخدم والمواد الأخرى ذات الصلة المصاحبة لتطوير البرمجيات.

تقدّمت خدمة العملاء لتتصدر أولويات الرؤساء التنفيذيين في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي.² تستخدم روبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي والوكلاء الافتراضيون الذكاء الاصطناعي للوصول إلى كميات ضخمة من المعلومات ومعالجتها لتقديم إجابات دقيقة على استفسارات العملاء والوكلاء البشريين. ويمكنها خوض محادثات طبيعية، وتقديم دعم على مدار الساعة، وتوفير ردود ذكية تعتمد على السياق. تسهم هذه المساعدات المتقدمة في تحسين تجربة المستخدم وتقليل الحاجة إلى تدخل بشري. كما يُستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل مشاعر العملاء وتحسين جودة التفاعل.يتولى الذكاء الاصطناعي التوليدي أيضاً صياغة رسائل بريد إلكتروني للمتابعة، وتلخيص تذاكر الدعم، وإنشاء مقالات قاعدة المعرفة بهدف تعزيز خيارات الخدمة الذاتية.

تشهد تقنيات التعليم المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وتوليد المحتوى، والتصحيح الآلي رواجًا متزايدًا. يساعد الذكاء الاصطناعي المعلمين على تطوير تجارب تعليمية مخصصة، وتلخيص المواد البحثية، وأتمتة المهام الإدارية. ومع ذلك، لا تزال هناك مخاوف قائمة تتعلق بخصوصية البيانات، ونشر المعلومات المضللة، والنزاهة الأكاديمية.

يُحلل الذكاء الاصطناعي اتجاهات السوق، ويُنشئ التقارير، ويُؤتمت التنبؤات المالية لصالح المستثمرين والمحللين. تُصبح خوارزميات التداول المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتوصيات المالية المخصصة شائعة بشكل متزايد.

لدعم الكشف عن الغش وإدارة المخاطر، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يمسح كميات هائلة من البيانات ويُلخّصها بسرعة للكشف عن الأنماط أو الحالات الشاذة، مما يساعد مسؤولي الاكتتاب وتسوية المطالبات في تحسين النتائج. ويُولّد تقارير ورؤى مخصصة تُسهم في تسريع عملية اتخاذ القرار. كما يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي في منع التهديدات الإلكترونية والمعاملات الاحتيالية، مما يُعزز من الأمان والامتثال في قطاع الخدمات المالية.

تُسهّل الصور ومقاطع الفيديو المولَّدة بالذكاء الاصطناعي عمليات إنتاج المحتوى دون الحاجة إلى ممثلين أو معدات. وتستخدم المؤسسات الذكاء الاصطناعي لإنتاج مقاطع فيديوه محلية ورسوم متحركة. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي اليوم إنتاج محتوى فيديو عالي الجودة، مما يقلل من تكاليف الإنتاج ويعزز الإمكانيات الإبداعية. كما يستخدم الأفراد أدوات توليد الصور مثل DALL لتعديل الصور الشخصية وإنشاء صور مهنية لاستخدامها على Slack أو LinkedIn.

يُحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي تحولاً في علوم الحياة من خلال المساعدة في التوثيق الطبي والتشخيص ومشاركة المرضى واكتشاف الأدوية. تلخص الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تاريخ المريض، ونتائج المختبرات، والسجلات الطبية، مما يسمح للأطباء باتخاذ قرارات أسرع وأكثر استنارة. ويُستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل متزايد في التصوير الطبي، لتحليل الأشعة السينية، والتصوير بالرنين المغناطيسي (MRI)، والتصوير المقطعي المحوسب (CT) للكشف عن الكسور والأمراض. وفي مجال تطوير الأدوية، يقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بنمذجة الهياكل الجزيئية، والتنبؤ بفعالية المركبات الجديدة، وتسريع تطوير العلاجات المبتكرة. تساعد المساعدات الافتراضية المدعومة بالذكاء الاصطناعي المرضى من خلال الإجابة عن الأسئلة الصحية، وتحديد مواعيد الزيارات، وتقديم تذكيرات بتناول الأدوية. كما يُؤتمت الذكاء الاصطناعي التوليدي المهام الإدارية مثل نسخ الملاحظات، ومعالجة مطالبات التأمين، والفوترة. وتبقى القوانين الصارمة مثل HIPAA، إلى جانب المخاوف المتعلقة بخصوصية البيانات والتحيُّز والأخلاقيات، من أبرز التحديات القائمة.

يُبسّط الذكاء الاصطناعي التوليدي عمليات التوظيف، والانضمام الوظيفي، وتطوير الموظفين. كما يلخص السير الذاتية، ويساعد مسؤولي التوظيف في فرز المرشحين وأتمتة تحديد مواعيد المقابلات. وأثناء مرحلة الالتحاق بالوظيفة، يخصص مواد التدريب بناءً على الدور الوظيفي. أما في إدارة الأداء، فيُولّد الذكاء الاصطناعي التوليدي نماذج مراجعة منظمة، ويُقدّم رؤى لتطوير المسار المهني. ويمكن للبوابات القائمة على الذكاء الاصطناعي الحواري أن توفّر ملاحظات للموظفين وتُحدّد مجالات التحسين دون الحاجة إلى تدخل الإدارة. كما يستطيع الذكاء الاصطناعي التوليدي تحليل اتجاهات القوى العاملة والتنبؤ بمخاطر مغادرة الموظفين. 

يتزايد اعتماد حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي لمعالجة المطالبات والكشف عن الغش وتقييم المخاطر. تُحلل أدوات الذكاء الاصطناعي السياسات التأمينية، وتؤتمت عمليات الاكتتاب، وتُحسّن التفاعلات مع العملاء، رغم أن الامتثال التنظيمي لا يزال اعتباره أمرًا أساسيًا.

يلخص الذكاء الاصطناعي العقود والوثائق القانونية واللوائح، مما يساعد المهنيين في عمليات البحث ومراقبة الامتثال. وتُساعد أدوات الذكاء الاصطناعي في تحديد المخاطر، وإنشاء التقارير، وتبسيط عمليات العناية الواجبة ضمن البيئات القانونية والتنظيمية.

يستخدم مصممو المنتجات الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل متزايد لتحسين مفاهيم التصميم على نطاق واسع. فهو يساعد في تحسين الهيكلية، ما يُساهم في تصميم منتجات قوية ومتينة باستخدام أقل قدر من المواد، وبالتالي تقليل التكاليف والأسعار. يكون التصميم التوليدي أكثر فاعلية عندما يُدمج في جميع مراحل دورة تطوير المنتج، بدءًا من المفهوم الأولي، وصولًا إلى التصنيع والتوريد. كما يستخدم مديرو المنتجات الذكاء الاصطناعي التوليدي لتجميع ملاحظات المستخدمين، مما يُمكّنهم من تحسين المنتجات.

يُؤتمت الذكاء الاصطناعي إنشاء المهام والمهام الفرعية، ويتنبأ بالجداول الزمنية ومتطلبات الموارد، ويُوجز المستندات الأساسية، ويساعد في التنبؤ بالمخاطر. ويتيح ذلك لمديري المشاريع التركيز على الاستراتيجية العامة بدلًا من إدارة الأعمال اليومية.

يقول 76٪ من مديري التسويق (CMOs) إن الذكاء الاصطناعي التوليدي سيغيّر طريقة عمل التسويق— و76٪ أيضًا يرون أن الفشل في تبنّيه بسرعة سيؤثر سلبًا على قدرتهم في الحفاظ على القدرة التنافسية.³ يُتيح الذكاء الاصطناعي التوليدي تسويقًا فائق التخصيص عبر القنوات المختلفة. تُوجّه الموجِّهات المُعدّة جيدًا النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) لإنتاج محتوى إبداعي لرسائل البريد الإلكتروني، والمدونات، ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي، وصفحات المنتجات، والمواقع الإلكترونية. ويمكن تدريب مولدات اللغة المخصصة على نبرة وصوت علامة تجارية معيّنة لتطابق المحتوى السابق بدقة، كما يمكن إعادة تصور المحتوى الحالي وتعديله. يوفر الذكاء الاصطناعي التوليدي تحليلات متعمقة ومقاييس لسلوك العملاء، ويمكنه استهداف الجمهور وتقسيمه بشكل ديناميكي، وتحديد العملاء المحتملين ذوي الجودة العالية. 

أفاد 89% من المديرين التنفيذيين أن الاستثمارات الرئيسية في الأتمتة ستشمل قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي—وقال 19% إن الذكاء الاصطناعي التوليدي سيكون بالغ الأهمية لمستقبل أتمتة سلسلة التوريد الخاصة بهم.⁴ يُحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي تحولًا في إدارة سلاسل التوريد، ومهام سير العمل، والكفاءة التشغيلية في قطاع السيارات وغيرها من الصناعات، من خلال تحسين الخدمات اللوجستية، وإدارة المخزون، وتوقع الطلب.تُساعد الشفافية والرؤية المُعززة المنظمات على الاستجابة الفورية للمخاطر، دون الانتظار حتى يقوم الشركاء بالإبلاغ عنها. ويُتيح دمج بيانات نظيفة وموثوقة من مختلف نقاط سلسلة التوريد تشغيل نموذج لغوي كبير (LLM) يمكن لمختلف الجهات ضمن القطاع استخدامه للوصول إلى معلومات دقيقة وفي الوقت الفعلي.

كما يُنشئ الذكاء الاصطناعي مجموعات بيانات تركيبية لتدريب النماذج، واختبار المنتجات، ومحاكاة السيناريوهات الواقعية. يسهم استخدام مجموعات بيانات تركيبية في تقليل الاعتماد على البيانات الحساسة أو المكلفة من الواقع، مما يُسرّع من دورات التطوير ويحسّن أداء نماذج الذكاء الاصطناعي.

رغم أن إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي تبعث على الإعجاب في أوساط المؤسسات، إلا أن الاستفادة منها تتطلب توازنًا دقيقًا بين التقدم والمسؤولية.

• حماية البيانات الحساسة:  يجب استخدام بيانات منزوعة الهوية وغير حساسة لتجنّب تعريض المعلومات الخاصة للخطر وضمان الامتثال للوائح.
  
  
• البقاء على اطّلاع: تابع أخبار الصناعة وممارساته لتبنّي أدوات موثوقة وتجنّب استخدامات الذكاء الاصطناعي غير الأخلاقية.
  
  
• وضع سياسة واضحة لاستخدام الذكاء الاصطناعي: من الضروري وضع إرشادات داخلية تنظم كيفية استخدام التقنية والاستثمار في الأدوات التابعة لجهات خارجية، مع الاستفادة من النماذج الإرشادية المتاحة.
  
  
• الاستثمار في تطوير المهارات: يعد الاستثمار في برامج إعادة التأهيل المهني والتطوير وصقل المهارات أمرًا بالغ الأهمية، حيث يساعد العمال على اكتساب مهارات يصعب أتمتتها.

يبدو أن ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي قد أدى إلى زيادة الاهتمام بمجموعة أوسع من قدرات تقنيات الذكاء الاصطناعي. فوفقًا لاستطلاع أجرته McKinsey⁵، ظل معدل تبنّي الذكاء الاصطناعي في المؤسسات عند حدود 50٪ لمدة ست سنوات، ثم قفز إلى 72٪ في عام 2024. أما بالنسبة لقيمة الذكاء الاصطناعي التوليدي، أظهرت الدراسة أن أبرز وفورات التكاليف المُحققة من الذكاء الاصطناعي التوليدي جاءت في مجالات الموارد البشرية. أما من ناحية الإيرادات، فقد سجّل معظم المشاركين زيادات ملموسة — تجاوزت 5٪ — في سلاسل التوريد وإدارة المخزون.

سيواصل الذكاء الاصطناعي التوليدي تحويل عمليات المؤسسات عبر مختلف الصناعات، تمامًا كما حول الهاتف الذكي التواصل والإنتاجية في عالم الأعمال. بداية من أتمتة المهام العادية إلى تعزيز الإبداع في إنشاء المحتوى وما بعده، فإن إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي واسعة ومتنوعة.

ومع توسع استخدام هذه الأدوات داخل بيئات العمل، من الطبيعي أن تطرأ تغييرات على طبيعة الأدوار الوظيفية، وتزداد الحاجة إلى مهارات جديدة. لكن، بالتوازي مع هذه التطورات، تتزايد كذلك حالات إساءة استخدام القدرات التوليدية. ويتوقع الخبراء أن يظل التحيّز تحديًا متكررًا في معظم نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي. مع تزايد قدرة المستخدمين على إنشاء أشكال متنوعة من المحتوى، مثل الصور، ومقاطع الصوت، والنصوص، ومقاطع الفيديو، فمن المتوقع أن تزداد احتمالية سوء الاستخدام المتعمد. ولهذا، يصبح من الضروري تطوير آليات قوية للحد من هذه المخاطر، وضمان استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي بطريقة مسؤولة.

الالتزام بالاعتبارات الأخلاقية، وتعزيز أمن البيانات، والتكيّف المستمر مع أفضل الممارسات الحديثة يُعد من المتطلبات الأساسية لأي مؤسسة تسعى لاستخدام الذكاء الاصطناعي. بالنسبة للمؤسسات المستعدة لاستكشاف مجموعة كاملة من الاحتمالات التي يوفرها الذكاء الاصطناعي التوليدي، فإن الإرشادات والمصادر الموثوقة متاحة ويسهل الوصول إليها. اطّلع على مجموعة منتجات IBM watsonx واستكشف كيف يمكنها تمكين مؤسستك من الاستفادة القصوى من الذكاء الاصطناعي التوليدي.