تطور التحليلات: من الجيل الأول إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي

عندما نعود بالذاكرة إلى بداية ثورة البيانات—عندما ظهرت تقنيات البيانات الكبيرة مثل Hadoop—وحتى التطورات الحالية في الذكاء الاصطناعي التوليدي، ندرك أننا في لحظة محورية. تتطلب هذه الحقبة من المؤسسات إجراء تغييرات إستراتيجية للاستفادة الكاملة من إمكانات الذكاء الاصطناعي. في IBM، ينصب التركيز على تحويل هذا الوعد إلى قيمة ملموسة للمؤسسات، ما يُمكّنها من التقدم والنجاح في العالم المستند إلى الذكاء الاصطناعي.

بفضل تاريخها العريق في مجال ابتكارات الذكاء الاصطناعي، تتمتع IBM بمكانة فريدة تؤهلها لقيادة هذا التطور. ولكن مع انتقالنا إلى العصر التوليدي، أصبح التقدم لا يقتصر على التقدم التقني فحسب. بل يتعلق بالثقة والتعاون والتبسيط. في الوقت الحالي، أصبحت البيانات بكميات هائلة وفعالة، لكن قيمتها الحقيقية تكمن في مدى إمكانية تسخيرها وإدارتها لاكتساب معارف عملية. لكي يُحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي تغييرًا جذريًا في الأعمال، نحتاج إلى تبسيط استخدامه، لجعله يتناسب بسلاسة مع الإستراتيجية الأوسع لتحول المؤسسات.

بينما كنت أتحدث إلى مديري تكنولوجيا المعلومات، وجدنا موضوعًا مشتركًا واضحًا: إدارة الذكاء الاصطناعي التوليدي في "العالم المتعدد" أمر معقد. بدءًا من الأنظمة متعددة السحابة ومتعددة النماذج ومتعددة الوسائط إلى إستراتيجيات التنفيذ متعددة السنوات، لا يُعد التعامل مع هذه التعقيدات أمرًا سهلاً. لا يمكن إنكار إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي، لكن ثلثي مديري تكنولوجيا المعلومات ما زالوا غير راضين عن التقدم الذي أحرزوه في هذا المجال، ويرجع ذلك غالبًا إلى غياب الإستراتيجية المتسقة. ويكمن التحدي في وضع خارطة طريق لا تكتفي بتبسيط هذه الجوانب المختلفة بل تعمل على مزامنتها لتحقيق نتائج مجدية.

بالنسبة إلى شركة IBM، يعني ذلك التركيز على دورنا كمنسق، والعمل كشريك موثوق به يحقق الانسجام بين هذه العناصر المتنوعة. نحن نرى أنفسنا بمثابة "قائد" أوركسترا البيانات، حيث يجب دمج كل عنصر—سواء نماذج البيانات أو المنصات السحابية أو وكلاء الذكاء الاصطناعي—بسلاسة للعمل على تحقيق الهدف المشترك المتمثل في التحول المؤسسي.

يتمثل أحد التطورات المهمة التي نشهدها في التحول من لوحات المعلومات التقليدية إلى عالم من الوكلاء التعاونيين الموثوق بهم. 

لقد قطعنا شوطًا طويلاً منذ الأيام الأولى لإصدار Hadoop والجيل الأول من تحليلات البيانات الكبيرة. يتميز هذا العصر الجديد بما يلي:

• الوكلاء المستقلون: أنظمة التعلم الذاتي والشفاء الذاتي والتحسين الذاتي التي يمكن أن تعمل بشكل مستقل
• المعالجة في الوقت الفعلي: دمج البيانات وتحليها وصناعة القرار بشكل فوري
• قابلية التوسع: التعامل مع كميات هائلة من البيانات من مصادر متنوعة بكل سهولة

يقدم المساعد معارف حول تطبيق معين، لكن الوكيل يفعل أكثر من ذلك بكثير. يمكن للوكلاء التعاون عبر المجالات، وتنظيم سير العمل المعقدة وجعل البيانات قابلة للتنفيذ بطريقة شفافة ومسؤولة. بالنسبة إلى الشركات، يعني ذلك سرعة صناعة القرار، وزيادة الثقة في البيانات، وتحسين نتائج الأعمال.

تلتزم فرق مثل IBM Consulting وIBM Research بالابتكار المشترك مع العملاء لتلبية احتياجاتهم الفريدة. الذكاء الاصطناعي التوليدي ليس حلاً “واحدًا يناسب الجميع”؛ فهو يتطلب التخصيص، والتعاطف، وفهمًا عميقًا للتحديات التي تواجهها الشركات. هدفنا هو تطوير أنظمة تركز على العميل ومصممة لحل المشكلات الحقيقية، وليس فقط لتقديم التقنيات من أجل التكنولوجيا.

يسمح لنا نهج IBM الهجين والمفتوح بإنشاء حلول تتماشى مع أي سحابة، وأي نموذج، وأي هدف من أهداف الأعمال. قابلية التكيف هذه، إلى جانب التزامنا بالحوكمة والشفافية، تضعنا في موقع يؤهلنا لدعم المؤسسات في السنوات العشر القادمة من التحول في مجال الذكاء الاصطناعي.

فيما يلي بعض الاتجاهات الرئيسية التي يجب متابعتها لفهم ما يخبئه المستقبل لمجال تكامل البيانات والأتمتة بشكل أفضل:

1. البُنى القائمة على الوكلاء: من المتوقع أن نرى المزيد من المؤسسات تتبنى البُنى القائمة على الوكلاء التي تتيح صناعة القرار بشكل مستقل
2. التكامل في الوقت الفعلي: ستصبح إمكانية دمج البيانات في الوقت الفعلي من أولويات الشركات التي تسعى للبقاء في المنافسة
3. الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير: مع تولي الوكلاء المزيد من مسؤوليات صناعة القرار، ستصبح قابلية التفسير جانبًا مهمًا في تطوير الذكاء الاصطناعي
4. التعاون بين الإنسان والوكيل: ستكون المؤسسات الأكثر فعالية هي تلك التي تحقق التوازن بين الحدس البشري والأتمتة المدعومة بالوكلاء

بالنسبة إلى الشركات التي تتطلع إلى التطور مع هذه التقنية التحويلية، لم تكن إمكانية صناعة القرار الآلية القائمة على البيانات في أي وقت مضى أكثر قابلية للتحقيق من ذلك الوقت. السؤال الآن لا يدور حول ما إذا كان يجب القيام بنقلة نوعية أم لا، بل حول مدى سرعة تحول الشركات إلى هذه الحلول الاستباقية والمكتفية ذاتيًا في مجال ذكاء الأعمال للبقاء في الصدارة وتغيير مفهوم الممكن في عصر تكامل البيانات والأتمتة. في IBM، نحن ملتزمون بمساعدة المؤسسات على تحويل بياناتها إلى معارف موثوقة وقابلة للتنفيذ تعزز نموها.

تعرف على المزيد حول Project Ripasso