اختيار شركة IBM رائدة في تقرير IDC Marketscape Marketscape لعام 2025 لتقييم البائعين لمنتجات تكنولوجيا تقييم الذكاء الاصطناعي العام 2025
حازت شركة IBM لقب الشركة الرائدة في IDC MarketScape: تقييم البائعين لمنتجات التقنية العالمية للذكاء الاصطناعي التوليدي لعام 2025.
نعتقد أن هذا التقدير يعكس التأثير المتزايد والابتكار المستمر لـ IBM watsonx.governance كما أنه يُظهر مدى التزام شركة IBM بتلبية المتطلبات الحديثة للذكاء الاصطناعي الموثوق به والقابل للتوسع والمسؤول.
ومما جاء في تقرير IDC MarketScape: "قد تجد الشركات التي لديها بيئة تقنية متنوعة أن شركة IBM تمثل موردًا محايدًا - فهي ليست مرتبطة بخدمة سحابية معينة مثلًا. كما أن الشركات التي تقدر المجموعة الأكبر من عروض IBM المجاورة، بما في ذلك الوثائق والحواجز الأمنية وعروض الأمان، يجب أن تفكر في IBM".
تم تصميم نموذج IDC MarketScape لتحليل البائعين لتقديم نظرة عامة على الملاءمة التنافسية للتكنولوجيا والمورِّدين في السوق المعين. وتستخدم منهجية البحث منهجية صارمة لتسجيل الدرجات تستند إلى معايير نوعية وكمّية على حد سواء، مما ينتج عنه رسم بياني واحد يوضح مكانة كل مورِّد في سوق معينة. وتقيس درجة القدرات المنتج الذي ينتجه المورِّد، والوقت اللازم لدخول المنتج إلى السوق وتنفيذ الأعمال على المدى القصير. بينما تقيس درجة الإستراتيجية مواءمة استراتيجيات المورِّدين مع متطلبات العملاء في إطار زمني مدته 3-5 سنوات. يتم تمثيل مشاركة السوق للمورِّدين من خلال حجم الأيقونات
يوفر إطار عمل IDC MarketScape للتقييم الصارم تقييمًا موضوعيًا من طرف ثالث يمكن للمؤسسات الوثوق به عند اتخاذ قرارات تقنية تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي.
يأخذ الإطار العمل في الاعتبار الفئات الخمس التالية:
- رضا العملاء: وفرت المقابلات المباشرة مع العملاء رؤى حول نجاح التنفيذ وعائد الاستثمار والدعم المستمر، ليس فقط بشأن العروض الحالية ولكن أيضًا بشأن رؤيتهم وخارطة الطريق لمواجهة تحديات المخاطر الناشئة.
- الأداء الوظيفي أو العروض المقدَّمة: يقيّم التقرير مدى الحيادية، مثل سهولة الاستخدام بغض النظر عن الأدوات المستخدمة في بنائها أو مكان تشغيلها، أو التخصيص من حيث لوحة المعلومات والمقاييس.
- الابتكار التكنولوجي: تم تقييم البائعين على أساس القدرات أو العروض المتمايزة التي تقدم قيمة ملحوظة للعملاء.
- نطاق الخدمات: نظر التقرير في نفس القدرات من تقييم RAG، مع إيلاء اهتمام خاص للقدرة على تقييم الوكلاء.
- المحفظة: تم إيلاء اهتمام خاص بعدد من العروض المجاورة لضبط النماذج مثل مراقبة الإنتاج وحوكمة النماذج وأمن النماذج وما إذا كانت أدوات التقييم متكاملة بسلاسة عبر دورة الحياة من التطوير إلى الإنتاج.
ما نعتقد أنه نقاط قوة IBM:
1. تطوير النموذج المبسط والحوكمة المبسطة
يوفر نظام الحوكمة من IBM watsonx.governance نهجًا موحَّدًا لإدارة دورة حياة الذكاء الاصطناعي بأكملها، بدءًا من التطوير وحتى النشر. فمن خلال استبيان موجه، يمكن للمستخدمين تحديد مشاكل العمل والمساعدة على اكتشاف وتحديد المخاطر المحتملة والكشف عن إستراتيجية تخفيف من حدة المخاطر.
يتم تعيين أبعاد المخاطر هذه في مقاييس يمكن استخدامها أثناء عملية التقييم. علاوة على ذلك، تستخرج هذه العملية المتكاملة البيانات الوصفية تلقائيًا أثناء عملية التقييم، وتخزينها في صحيفة وقائع مركزية وتوفر سجلًا شفافًا لعملية تطوير التطبيق، بما في ذلك معلومات عن النموذج وموجِّهات وقوالب وغيرها. ومن خلال دمج التقنية في دورة الحياة المتكاملة بإحكام، والتي تشمل الوثائق، فإننا نتميز عمن حولنا من منافسين بما نقدمه من حل مثالي للمستخدمين في المؤسسات.
2. التعرف التلقائي على المخاطر في وقت التشغيل باستخدام لوحات معلومات ديناميكية
من خلال دمج بيانات المخاطر وتقييمات المخاطر والرقابة وأحداث الخسارة الداخلية والخارجية ومؤشرات أو المقاييس الرئيسية، يمكن للفرق الحصول على رؤية شاملة لوضع المخاطر في جميع أنحاء المؤسسة. ويساعد ذلك المؤسسات على تحديد المخاطر تلقائيًا عند ظهورها، في الوقت الفعلي. بالإضافة إلى ذلك، توفر منصة IBM watsonx.governance تصنيفًا تلقائيًا للمخاطر، مما يمنح فرق المخاطر تقييمًا واضحًا وموضوعيًا لمستوى المخاطر. حيث تعمل لوحات المعلومات والرسوم البيانية الديناميكية على تسهيل التحديد والقياس والمراقبة والتحليل السريع، بينما تتيح التنبيهات الآلية إمكانية المعالجة الفورية عند تجاوز حدود المخاطر.
3. مقاييس جاهزة للاستخدام
بفضل استخدام منصة IBM watsonx.governance، يتمتع المستخدمون بإمكانية الوصول إلى مجموعة كبيرة من مقاييس ما قبل البناء لتقييم الأداء ومدى فاعليته لنظام الذكاء الاصطناعي. وتشمل هذه مقاييس تحديد الانجراف وأداء النموذج ومجالات رئيسية أخرى:
- HAP
- معلومات التعريف الشخصية
- حقن المطالبات
- أهمية السياق
- الموثوقية
- تشابه الإجابة
- أهمية الإجابة
- نسبة مرات النجاح
- متوسط الدقة
- الرتبة المتبادلة
- طلبات غير ناجحة
- والكثير غير ذلك
توفر هذه المقاييس وغيرها إطار عمل شاملًا لتقييم أداء نظام الذكاء الاصطناعي ومدى فاعليته. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمستخدمين إنشاء مقاييس مخصصة لتكييف تقييماتهم مع متطلبات العمل وملفات تعريف المخاطر المحددة، مما يوفر إطار عمل شاملًا للتقييم.
4. تحسين وتجربة الوكيل بشكل فعال والأسلوب الرشيق
ومن بين الابتكارات الأخرى التي قدمها فريق IBM "استوديو التقييم". توفر هذه الميزة القدرات الرئيسية:
- تحسين المطالبة من خلال مقارنة الإصدارات المختلفة من المطالبات جنبًا إلى جنب
- تتبع التجارب للوكلاء
يساعد استوديو التقييم المطورين على تقييم إصدارات مختلفة من الموجِّه على مجموعة البيانات ومقارنة النتائج في واجهة مستخدم سهلة الاستخدام. كما أنه يوفر دعمًا لتصنيف مخصص فريد من نوعه حيث يمكن للمستخدمين وضع مخطط تصنيف مخصص من خلال تحديد المقاييس وتعيين أوزانها حسب درجة الأهمية. حيث يساعد هذا المستخدمين على تحسين الموجِّه الذي سيتم استخدامه في أداة أو وكيل بكل سهولة.
Watsonx.governance، يدعم استوديو التقييم أيضًا تتبع التجارب والذي يعد أداة قوية لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي وكيلي أفضل. حيث يمكنك إعداد التجارب بسرعة، وتجربة متغيرات مختلفة (للوكيل) ووسمها/تصنيفها بتفاصيل مثل النموذج، أو أداة الاسترجاع (Retriever)، أو الموجه الذي استخدمته. كما أن المقارنات جنبًا إلى جنب بناءً على زمن الانتقال والتكلفة والجودة (مثل الموثوقية) تسهل معرفة ما هو الأفضل. والأهم من ذلك أن المنصة تساعدك على حفظ التعليمات البرمجية الدقيقة لكل عملية تشغيل، مما يوفر وقت المطورين من تخزين كل إصدار ويتيح لهم التركيز على بناء الوكيل وتحسينه.
5. المقيّمون داخل الحلقة: عامل رئيسي للتمييز في السوق
تدعم حلول IBM watsonx.governance مُقيِّمات جاهزة للاستخدام قائمة على وظائف التزيين، ومُضمنة في حلقة التنفيذ، مما يضع معيارًا جديدًا لحوكمة الوكيل، وهذا يوفر للعملاء القدرة على تقييم المقاييس واستخدامها في تحديد سير تنفيذ عمل الوكيل. يدعم IBM watsonx.governance أيضًا التقييم غير المتصل بالإنترنت للوكيل عن طريق مُقيِّمات الوكيل، والتي تساعد في تقييم وكلاء الذكاء الاصطناعي على بيانات الاختبار أثناء عملية بنائها. ومن المزايا الرئيسية ما يلي:
- المقيّمات داخل الحلقة: يمكن استخدام المقيّمات داخل الحلقة لحساب مقياس كلما تم تنفيذ أداة أو العقدة في وكيل LangGraph. يمكن استخدام ذلك لحساب المقاييس المتنوعة مثل ملاءمة السياق، والموثوقية، والهلوسة واستدعاء الأداة وغيرها. يمكن تعديل تدفق تنفيذ العامل استنادا إلى قيمة المقاييس المحسوبة. على سبيل المثال، إذا كانت أهمية السياق منخفضة، في تطبيق RAG الوكيل، فلا فائدة من توليد إجابة باستخدام السياق الذي تم جلبه. ومن ثم، يمكن تغيير تدفق الوكيل بناءً على قيمة صلة السياق المحسوبة بحيث لا ينتقل إلى عقدة توليد الإجابة، بل يستجيب مباشرةً للمستخدم.
- سهولة الاستخدام: الطريقة النموذجية لاستخدام المقيِّمين داخل الحلقة هي إضافة شيفرة مخصصة كعقدة في تطبيق LangGraph. وتعد التقييمات المُضمنة في حلقة التنفيذ من watsonx.governance متاحة على شكل وظائف تزيين في لغة Python مما يجعل استخدامها سهلًا جدًا عند بناء تطبيق يعتمد على وكلاء الذكاء الاصطناعي.
توفر هذه الأداة المبتكرة رؤية وتحكمًا لا مثيل لهما في أداء الوكلاء، مما يتيح للعملاء تحسين سير العمل وتحقيق نتائج أفضل.
ولتعزيز تمكين فرق عمليات الذكاء الاصطناعي/عمليات التعلم الآلي (ML) بشكل أكبر، تلتزم شركة IBM بدفع عجلة الابتكار من خلال مجموعة من الميزات الجديدة. وفي الإصدارات القادمة، ستتم تجربة ميزات حوكمة الوكيل الإضافية، مثل:
- مراقبة متقدمة للإنتاج للذكاء الاصطناعي الوكيل: سيتم تجهيز منصة watsonx.governance من IBM لتوفير رقابة مستمرة على التطبيقات الوكيل، وبدء التنبيهات عند تجاوز أي من المقاييس المحددة حدودها المحددة مسبقًا. تضمن هذه الميزة الإدارة الاستباقية والتدخل في الوقت المناسب للحفاظ على الأداء الأمثل والموثوق للذكاء الاصطناعي.
- كتالوج الوكلاء المحكومين: سيتيح ذلك للمستخدمين إضافة الحوكمة إلى عملية إضافة الأدوات والوكلاء إلى كتالوج مركزي. ويساعد ذلك المؤسسات على ضمان توفير الأدوات والوكلاء الموثوق بهم فقط لمطوريها.
إذن لم تعد الحوكمة عائقًا يحدده الامتثال والتدقيق. وهو الآن عامل تمكين للتوسع، مما يمكّن فرق العمل من بناء أنظمة ذكاء اصطناعي توليدي تتسم بالقوة والشفافية والجاهزية للنشر في المؤسسات. تتمحور الحوكمة حول بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي والتطبيقات ونماذج الذكاء الاصطناعي التي تتسم بالكفاءة والأمان والجدارة بالثقة من البداية إلى النهاية.
ومع استمرار تطوّر الذكاء الاصطناعي التوليدي، أصبحت منصة watsonx.governance تمكّن فِرق العمل من الحركة بسرعة وبكل ثقة وشفافية وتحكم. يركز نهجنا في التقييم على إدارة المخاطر في الوقت الفعلي وإدارة التجارب الآلية والتتبع والشفافية في كل مرحلة. تم تصميم watsonx.governance مع مراعاة تعقيدات العالم الحقيقي، حيث تساعد فرق العمل على التوسع بمسؤولية وتقليل المخاطر وإطلاق العنان لقدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي دون إبطاء أدائك.