تطبيق الذكاء الاصطناعي: 8 خطوات للنجاح

بينما يواصل الذكاء الاصطناعي (AI) التغلغل في سير العمل عبر مختلف القطاعات، وازدياد وضوح تأثيره الإيجابي، تسعى الشركات إلى الاستفادة من قدراته لتحقيق ميزة تنافسية. ومع ذلك، يتطلب تنفيذ الذكاء الاصطناعي تخطيطًا دقيقًا ونهجًا منظمًا لتجنب العقبات الشائعة وتحقيق نتائج مستدامة. يمكن أن يكون هذا الأمر معقدًا؛ لأن كل مؤسسة في مرحلة مختلفة من رحلتها مع الذكاء الاصطناعي، وتمتلك قدرات وأهداف عمل فريدة. مما يجعل الأمور أكثر تعقيدًا، فإن مصطلح الذكاء الاصطناعي الشامل يشمل العديد من الجوانب، بدءًا من روبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT، إلى الروبوتات والتحليلات التنبؤية، كما أن الذكاء الاصطناعي يتطور باستمرار. لا يوجد واحد يناسب الجميع، ولكن يمكننا تحديد أفضل الممارسات التي ستظل ثابتة بغض النظر عن تطور الذكاء الاصطناعي أو خريطة طريق المؤسسة. تتطلب عمليات تنفيذ الذكاء الاصطناعي الناجحة سلسلة من الخطوات الأساسية التي تنطبق على أي حالة استخدام للذكاء الاصطناعي.

يُعتبر تحديد الأهداف الأساس لنجاح تطبيق الذكاء الاصطناعي. تتمثل الخطوة الأولى في التعرُّف على المشكلات أو الفرص التي يمكن للتحول الرقمي معالجتها. يتطلب ذلك تقييمًا دقيقًا لعمليات وأهداف الأعمال من خلال طرح أسئلة مثل: ما أوجه القصور التي تحتاج إلى حلول؟ كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي (gen AI) تعزيز تجارب العملاء؟ هل هناك عمليات اتخاذ قرار يمكن تحسينها باستخدام الأتمتة؟ يجب أن تكون هذه الأهداف دقيقة وقابلة للقياس لإجراء تقييم فعَّال وضمان إمكانية تتبُّع تأثير تقنيات الذكاء الاصطناعي. كما يُنصح بدراسة حالات تطبيق الذكاء الاصطناعي في مؤسسات أخرى لمعرفة ما يمكن تحقيقه في مؤسستك.

بعد تحديد المشكلات التي يجب حلها، يمكن للشركات ترجمتها إلى أهداف. قد يشمل ذلك تحسين الكفاءة التشغيلية بنسبة معينة أو تعزيز سرعة الاستجابة لخدمة العملاء، أو زيادة دقة توقعات المبيعات. يُتيح تحديد معايير النجاح، مثل الدقة أو السرعة أو خفض التكاليف أو رضا العملاء، للفِرَق وضع أهداف ملموسة وتجنب التوسع غير المخطط له في نطاق العمل. يضمن هذا النهج المنظم تركيز مبادرة الذكاء الاصطناعي مع تحديد نقاط نهاية واضحة للتقييم، إضافة إلى توافق نشر نموذج الذكاء الاصطناعي مع أهداف الأعمال.

نظرًا لأن نتائج الذكاء الاصطناعي تعتمد على جودة البيانات التي يتم إدخالها، فإن تقييم جودة بيانات التدريب وسهولة الوصول إليها يُعد خطوة مبكرة وحاسمة في أي عملية تطبيق للذكاء الاصطناعي. تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي على البيانات لاكتشاف الأنماط وتقديم التنبؤات، وحتى أكثر خوارزميات التعلم الآلي تقدمًا لا يمكنها الأداء بشكل فعَّال باستخدام بيانات معيبة. أولاً، يجب تقييم جودة البيانات بناءً على عدة معايير، مثل الدقة، والشمولية، والاتساق، ومدى ارتباطها بمشكلة الأعمال. تُعَد مصادر البيانات عالية الجودة ضرورية للحصول على رؤى موثوق بها، حيث إن البيانات ذات الجودة المنخفضة قد تؤدي إلى إعداد نماذج منحازة وتوقعات غير دقيقة. غالبًا ما يتضمن هذا التقييم تنظيف البيانات لمعالجة عدم الدقة وملء القيم المفقودة والتأكد من تحديث البيانات. بالإضافة إلى ذلك، ينبغي أن تعكس البيانات سيناريوهات العالم الواقعي التي سيواجهها نموذج الذكاء الاصطناعي لتجنب التنبؤات المنحازة أو المحدودة.

يجب أن تتمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي من الوصول إلى البيانات بشكل مناسب. يتضمن ذلك ضمان تخزين البيانات في تنسيق منظم وقابل للقراءة بواسطة الآلات، مع الامتثال للوائح الخصوصية وأفضل الممارسات الأمنية، خاصةً إذا كانت البيانات حساسة. كما يشمل الوصول إلى البيانات ضمان توافق البيانات بين المصادر المختلفة، إذ غالبًا ما تخزِّن الأقسام أو الأنظمة المختلفة البيانات بتنسيقات متنوعة قد يتعين توحيدها أو دمجها. يساهم إنشاء مسارات بيانات ميسَّرة وحلول تخزين كافية في ضمان تدفق البيانات بسلاسة إلى نموذج الذكاء الاصطناعي، ما يسمح بالتنفيذ والتوسع بشكل سلس.

يجب أن تتوافق التقنية المختارة للتنفيذ مع المهام التي سيؤديها الذكاء الاصطناعي—سواء أكانت النمذجة التنبؤية أم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أم رؤية الكمبيوتر. يجب على المؤسسات أولاً تحديد نوع بنية نموذج الذكاء الاصطناعي والمنهجية التي تناسب استراتيجية الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. على سبيل المثال، تعتبر تقنيات التعلم الآلي مثل التعلم الخاضع للإشراف فعالة للمهام التي خضعت فيها البيانات للتصنيف، في حين أن التعلم غير الخاضع للإشراف يمكن أن يكون أكثر ملاءمة للتجميع أو اكتشاف حالات الخلل. بالإضافة إلى ذلك، إذا كان الهدف يتضمن فهم اللغة، فقد يكون النموذج اللغوي هو الخيار الأمثل، بينما تتطلب مهام رؤية الكمبيوتر عادةً أطر التعلم العميق مثل الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs). يضمن اختيار التقنية التي تدعم المهمة المقصودة بشكل مباشر مزيدًا من الكفاءة والأداء.

إلى جانب اختيار النموذج، يجب على المؤسسات أيضًا مراعاة البنية التحتية والمنصات التي ستدعم نظام الذكاء الاصطناعي. توفر خدمات الحوسبة السحابية حلولًا مرنة لاحتياجات معالجة وتخزين الذكاء الاصطناعي، خصوصًا للشركات التي لا تتوفر لديها موارد محلية واسعة. بالإضافة إلى ذلك، توفِّر المكتبات مفتوحة المصدر مثل Scikit-Learn و Keras خوارزميات جاهزة وبنى نماذج مُعدة مسبقًا، ما يقلل من الوقت المستغرق في التطوير.

يتطلب التعامل مع تعقيدات تطوير الذكاء الاصطناعي ونشره وصيانته وجود فريق ذي مهارات عالية. يجب أن يضم الفريق مجموعة من الأدوار المتخصصة، مثل علماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي ومطوري البرمجيات، لضمان تغطية جميع جوانب العملية. يركز عالم البيانات على فهم أنماط البيانات وتطوير الخوارزميات وضبط النماذج. بينما يتولى مهندسو التعلم الآلي تدريب النماذج ونشرها وتحسينها، للربط بين فِرَق علم البيانات والهندسة. بالإضافة إلى ذلك، يُسهم خبراء المجال في ضمان أن مخرجات الذكاء الاصطناعي قابلة للتنفيذ وتتوافق مع احتياجات العمل والأهداف الاستراتيجية.

بالإضافة إلى المهارات التقنية، يحتاج الفريق المتخصص في الذكاء الاصطناعي إلى مجموعة من المهارات التكميلية لدعم التنفيذ السلس. على سبيل المثال، يمكن لمديري المشاريع ذوي الخبرة في مجال الذكاء الاصطناعي تنسيق وتبسيط سير العمل، وتحديد الجداول الزمنية وتتبع التقدم لضمان تحقيق الأهداف. يمكن للمتخصصين في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي أو خبراء الامتثال المساعدة على ضمان امتثال الحلول لمتطلبات قوانين خصوصية البيانات والإرشادات الأخلاقية. يُعَد تحسين مهارات الموظفين الحاليين، خاصةً في المجالات ذات الصلة مثل تحليل البيانات أو تكنولوجيا المعلومات، طريقة فعَّالة من حيث التكلفة لبناء الفريق، ما يتيح للمؤسسة الاستفادة من الخبرات الداخلية وتعزيز ثقافة التعلم المستمر. لا يقتصر دور الفريق المتمرس في مجال الذكاء الاصطناعي على تعزيز التنفيذ الفوري فحسب، بل يعمل أيضاً على بناء القدرات الداخلية للابتكار والتكيف المستمرين في مجال الذكاء الاصطناعي.

يشجِّع تعزيز ثقافة الابتكار الموظفين على تقبل التغيير، واستكشاف الأفكار الجديدة، والمشاركة في عملية تبني الذكاء الاصطناعي. يبدأ إنشاء هذه الثقافة بالقيادة التي تشجع على الانفتاح والإبداع والفضول، ما يحفز الفِرَق على التفكير في كيفية الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لإضافة قيمة وتحسين عمليات الأعمال. يمكن للقيادة دعم العقلية المبتكرة من خلال تحديد رؤية واضحة لدور الذكاء الاصطناعي في المؤسسة، وشرح فوائده المحتملة، ومعالجة المخاوف الشائعة.

يُتيح تنفيذ المشاريع التجريبية للفِرَق تجربة تطبيقات الذكاء الاصطناعي على نطاق صغير قبل النشر الكامل، ما يوفر وسيلة منخفضة المخاطر لتقييم قدرات الذكاء الاصطناعي، والحصول على الرؤى، وتحسين الأساليب. من خلال تبني ثقافة الابتكار، تتمكَّن المؤسسات من تعزيز نجاح المشاريع الفردية للذكاء الاصطناعي، وتبني أيضًا قوة عاملة مرنة وقادرة على التكيف ومستعدة للاستفادة من الذكاء الاصطناعي في المبادرات المستقبلية.

تنطوي نماذج الذكاء الاصطناعي، وخاصةً تلك التي تعالج البيانات الحساسة، على مخاطر تتعلق بخصوصية البيانات، وتحيز النموذج، والثغرات الأمنية، والعواقب غير المقصودة. ولمعالجة هذه المشكلات، يجب على المؤسسات إجراء تقييمات شاملة للمخاطر طوال عملية تطوير الذكاء الاصطناعي، مع تحديد المجالات التي قد تكون فيها تنبؤات النموذج غير دقيقة، أو يحدث فيها تميز بشكل غير مقصود، أو تتعرض البيانات للاختراقات. يمكن أن يساعد تنفيذ ممارسات قوية لحماية البيانات —مثل إخفاء الهوية، والتشفير، وضوابط الوصول—على حماية معلومات المستخدمين. كما أن الاختبار والمراقبة المنتظمة للنماذج في بيئات العالم الواقعي أمر بالغ الأهمية لاكتشاف النتائج غير المتوقعة أو التحيزات، ما يُتيح للفِرَق تعديل النماذج وإعادة تدريبها لتحسين الدقة والعدالة.

يضمن بناء إطار العمل الأخلاقي لاستخدام الذكاء الاصطناعي إلى جانب ممارسات إدارة المخاطر هذه توافق استخدام الذكاء الاصطناعي مع المعايير التنظيمية وقيم المؤسسة. وينبغي أن تشمل المبادئ التوجيهية الأخلاقية مبادئ مثل الإنصاف والمساءلة والشفافية واحترام استقلالية المستخدمين. يمكن للجنة أخلاقيات الذكاء الاصطناعي متعددة التخصصات أو مجلس المراجعة الإشراف على مشاريع الذكاء الاصطناعي، وتقييم التأثيرات المجتمعية المحتملة، والمعضلات الأخلاقية، والامتثال لقوانين حماية البيانات مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) أو قانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA). من خلال تضمين هذه الأطر الأخلاقية، لا يمكن للمؤسسة التخفيف من المخاطر القانونية والمخاطر المتعلقة بالسمعة فحسب، بل أيضاً بناء الثقة مع العملاء والأطراف المعنية.

تساعد اختبارات وتقييم النماذج على ضمان دقة النموذج وموثوقيته وقدرته على تقديم قيمة في السيناريوهات الواقعية. قبل النشر، يجب أن تخضع النماذج لاختبارات صارمة باستخدام مجموعات بيانات تحقق واختبار منفصلة لتقييم أدائها. يساعد هذا على اكتشاف إذا ما كان النموذج قادرًا على التعميم بشكل فعَّال وإذا ما كان يعمل بشكل جيد مع البيانات الجديدة. يتم استخدام مقاييس مثل الدقة، والقدرة على التحديد، والاسترجاع، ودرجة F1 كمؤشرات أداء رئيسية لتقييم الأداء، وذلك حسب هدف النموذج. يتضمن الاختبار أيضا التحقق من التحيزات أو أي أخطاء منهجية قد تؤدي إلى نتائج غير مقصودة، مثل التمييز في نماذج صنع القرار. من خلال تقييم هذه المقاييس بعناية، تستطيع الفِرَق التأكد من أن النموذج مناسب للنشر.

بالإضافة إلى الاختبارات الأولية، يساعد التقييم المستمر على تشجيع الأداء العالي على المدى الطويل. تتميز البيئات الواقعية بأنها ديناميكية، حيث تتغير أنماط البيانات واحتياجات الأعمال، ما قد يؤثِّر في فاعلية النموذج. تُتيح المراقبة المستمرة وحلقات التعليقات للفِرَق تتبُّع أداء النموذج، واكتشاف أي انحراف في البيانات أو التوقعات، وإعادة تدريبه عند الحاجة. يمكن أن يسهل تنفيذ التنبيهات التلقائية ولوحات الأداء اكتشاف المشكلات مبكرًا والاستجابة بسرعة. تضمن إعادة تدريب النموذج بشكل دوري استمرار توافق نظام الذكاء الاصطناعي مع الظروف الحالية، إلى جانب الحفاظ على دقته وقيمته أثناء تكيفه مع الأنماط الجديدة. وهذا المزيج من الاختبار الشامل والتقييم المستمر يحمي تنفيذ الذكاء الاصطناعي، ما يجعله مرنًا وقادرًا على الاستجابة للتغيير.

تعد قابلية التوسع ضرورية لأي تنفيذ ناجح للذكاء الاصطناعي، لأنها تسمح للنظام بالتعامل مع كميات متزايدة من البيانات أو المستخدمين أو العمليات دون التضحية بالأداء. عند التخطيط لقابلية التوسع، يجب على المؤسسات اختيار البنية التحتية وأطر العمل التي تدعم التوسع، سواء من خلال الخدمات السحابية أو الحوسبة الموزعة أو البنية القابلة للتخصيص. غالبًا ما تكون المنصات السحابية مثالية للحلول الذكية القابلة للتوسع، حيث توفر موارد وأدوات حسب الطلب، ما يسهِّل إدارة أعباء العمل المتزايدة. وتُتيح هذه المرونة للمؤسسات إضافة المزيد من البيانات أو المستخدمين أو القدرات مع مرور الوقت، وهذا مفيد بشكل خاص مع تطور احتياجات الأعمال. لا تقتصر الفائدة من الإعداد القابل للتوسع على زيادة القيمة طويلة الأجل لنظام الذكاء الاصطناعي، بل تُسهم أيضًا في تقليل مخاطر الحاجة إلى إجراء تعديلات مكلفة في المستقبل.

يجب أن تظل عملية تنفيذ الذكاء الاصطناعي ذات صلة ودقة ومتوافقة مع الظروف المتغيرة على مر الزمن. يتطلب هذا النهج إعادة تدريب النماذج بانتظام باستخدام بيانات جديدة لمنع تدهور الأداء، بالإضافة إلى مراقبة نتائج النماذج لاكتشاف أي تحيزات أو أخطاء قد تظهر. يجب أيضًا دمج ملاحظات المستخدمين والأطراف المعنية لتطوير النظام وتحسينه بناءً على الاستخدام الفعلي. يمكن أن تشمل التحسينات المستمرة تحديث خوارزميات الذكاء الاصطناعي، وإضافة ميزات جديدة أو تعديل مَعلمات النماذج لتتكيف مع المتطلبات المتغيرة للأعمال. يُتيح هذا النهج استمرار فاعلية نظام الذكاء الاصطناعي وموثوقيته، وبالتالي تعزيز الثقة طويلة الأمد وزيادة تأثير النموذج عبر المؤسسة.

كما تسعى كل أنواع المؤسسات، من الشركات الناشئة إلى المؤسسات الكبرى، إلى تحسين سير العمل المستهلك للوقت والحصول على قيمة أكبر من بياناتها باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، من المهم أن نتذكر أن الأهداف يجب أن تكون متوافقة بشكل وثيق مع أولويات الأعمال الرئيسية لضمان أن حلول الذكاء الاصطناعي تعمل كأداة لتقدمها، بدلاً من مجرد اعتماد التكنولوجيا من أجلها. من السهل الانجراف في ضجة الذكاء الاصطناعي، خصوصًا مع ظهور منتجات جديدة رائعة كل بضعة أسابيع. ولكن لتحقيق المزايا الفعلية للذكاء الاصطناعي، يجب على المؤسسات اعتماد استراتيجية تنفيذ تتناسب مع أهدافها وتركِّز بشكل دقيق على النتائج التي تتماشى مع احتياجاتها.