تمكّن منصات الذكاء الاصطناعي الأفراد من إنشاء وتقييم وتنفيذ وتحديث نماذج التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق بطريقة أكثر قابلية للتوسع. تمكّن أدوات منصة الذكاء الاصطناعي العاملين في مجال المعرفة من تحليل البيانات وصياغة التنبؤات وتنفيذ المهام بسرعة ودقة أكبر مما يمكنهم فعله يدويًا.
يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا محوريًا كمحفز في العصر الجديد للتقدم التكنولوجي. وبحسب تقديرات PwC فإن "الذكاء الاصطناعي قد يساهم بما يصل إلى 15.7 تريليون دولار أميركي في الاقتصاد العالمي بحلول عام 2030، وهو ما يزيد على الناتج الحالي للصين والهند مجتمعتين". وتقدر PwC أن "6.6 تريليون دولار من المرجح أن تأتي من زيادة الإنتاجية، و9.1 تريليون دولار من المرجح أن تأتي من الآثار الجانبية للاستهلاك". وعند مراقبة تأثيره المحتمل داخل الصناعة، تشير تقديرات McKinsey Global Institute إلى أنه في قطاع التصنيع وحده، ستضيف التقنيات الناشئة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي ما يصل إلى 3.7 تريليون دولار أمريكي إلى القيمة بحلول عام 2025. لقد ثبت بسرعة أن تقنية الذكاء الاصطناعي هي عنصر أساسي في ذكاء الأعمال داخل المؤسسات عبر الصناعات المختلفة. قام مزودو البنية التحتية السحابية الرئيسيون مثل IBM و Amazon AWS و Microsoft Azure و Google Cloud بتوسيع نطاق السوق من خلال إضافة منصات الذكاء الاصطناعي إلى عروضهم.
توفر منصات الذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من القدرات التي يمكن أن تساعد المؤسسات على تبسيط العمليات واتخاذ قرارات قائمة على البيانات ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي بفعالية وتحقيق مزايا تنافسية. تدعم منصات التطوير هذه التعاون بين فرق علوم البيانات والهندسة، مما يقلل التكاليف عن طريق تقليل الجهود الزائدة عن الحاجة وأتمتة المهام الروتينية، مثل نسخ البيانات أو استخراجها. وتوفر بعض منصات الذكاء الاصطناعي أيضًا قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعرف على الكلام.
ومع ذلك، يمكن أن يكون اختيار المنصة عملية صعبة، حيث يمكن أن يؤدي النظام الخاطئ إلى زيادة التكاليف، إلى جانب احتمال الحد من استخدام أدوات أو تقنيات أخرى ذات قيمة. وبخلاف التسعير، هناك العديد من العوامل الأخرى التي يجب أخذها في الحسبان عند تقييم أفضل منصات الذكاء الاصطناعي لأعمالك. يمكن أن يساعدك فهم أدوات الذكاء الاصطناعي المتاحة وقدراتها في اتخاذ قرارات مستنيرة عند اختيار منصة تتوافق مع أهداف عملك.
تساعد منصات الذكاء الاصطناعي في العديد من المهام، تتراوح بين فرض حوكمة البيانات وتوزيع أفضل لأحمال التشغيل والبناء المتسارع لنماذج التعلم الآلي. ونظرًا لأن تحقيق النجاح مع الذكاء الاصطناعي يعتمد عادة على قدرة المنظمة على نشر النماذج على نطاق واسع بسرعة، فمن الضروري البحث عن القدرات المناسبة في منصة الذكاء الاصطناعي لدعم أهداف منظمتك. ومنها، على سبيل المثال لا الحصر:
يمكن أن تساعدك منصات الذكاء الاصطناعي على تسخير قوة تقنية الذكاء الاصطناعي، وتحقيق مجموعة من الفوائد لعملك، مثل زيادة الأتمتة والتوسع والأمان والمزيد. تمكّن هذه المنصات الشركات من تحليل كميات هائلة من البيانات واستخلاص رؤى قيّمة والتكيف بسرعة مع ديناميكيات السوق المتغيرة، مما يؤدي في النهاية إلى تعزيز الابتكار والميزة التنافسية.
تلعب الأتمتة دورًا محوريًا في تسريع كل من نطاق ووتيرة الأنشطة خلال دورة حياة البيانات. بمجرد أن تحدد الفرق عملية ناجحة وقابلة للتكرار، مثل تصنيف البيانات بشكل متسق، فيمكنهم البحث عن طرق لأتمتتها باستخدام التعلم الآلي. في هذه الحالة، سيؤدي استخدام قدرات منصة الذكاء الاصطناعي لأتمتة تصنيف البيانات إلى دقة أكبر في التنبؤات وتعزيز قابلية استخدام متغيرات البيانات.
تُعد قابلية التوسع في كل من مرحلتي التدريب والإنتاج لنماذج التعلم الآلي أمرًا حيويًا، حيث إن بناء النماذج وتدريبها على جهاز محلي، مثل الكمبيوتر المحمول، له حدوده. قد يكون هذا كافيًا لمجموعات البيانات الأصغر، لكن علماء البيانات لن يكونوا قادرين على استخدام هذا النهج لنماذج أكثر قوة. للتوسع، سيحتاجون إلى سير عمل مركزي، مما يسهل الشفافية والتعاون مع زملائهم الممارسين لمواءمة البيانات مع المعايير ومراقبة توفر الحوسبة جنبًا إلى جنب مع استخدام GPU و TPU.
يجب أن توفر منصة الذكاء الاصطناعي أيضًا عمليات تكامل سهلة الاستخدام تسهل استخدام المكتبات والبرامج مفتوحة المصدر. تتوافق معظم المنصات بالفعل مع الأطر الشائعة مفتوحة المصدر مثل PyTorch و TensorFlow و Scikit-Learn، ولكن للحصول على نظام بنائي شامل للذكاء الاصطناعي، ابحث عن منصة ذكاء اصطناعي توفر وصولاً سلسًا ومريحًا إلى منصات مفتوحة المصدر مثل MongoDB و Redis و PostgreSQL.
علاوة على ذلك، يتم تطوير أفضل منصات الذكاء الاصطناعي واستدامتها من قِبل المؤسسات والفرق المشاركة بعمق في مجتمع المصادر المفتوحة. إنهم يساهمون في البحث ويخصصون الموارد ويقدمون خبراتهم، وبالتالي إثراء تنوع المهارات والمساهمات البحثية مع توسيع مجموعة التقنيات المبتكرة التي يمكن الوصول إليها من قِبل المتخصصين في علوم البيانات والتعلم الآلي.
كانت شركة IBM من أوائل المدافعين عن المصادر المفتوحة، حيث دعمت مجتمعات مؤثرة مثل Linux و Apache و Eclipse، ودفعت باتجاه التراخيص المفتوحة والحوكمة المفتوحة والمعايير المفتوحة. أصبح ارتباط IBM بالمصدر المفتوح أكثر بروزًا بعد استحواذها على Red Hat.
كما أنه من الضروري النظر في إستراتيجية النشر والاستخدام لمنصة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. هل سيتم تنفيذها محليًا أو استضافتها باستخدام منصة سحابية؟ هل هي مخصصة للاستخدام الداخلي للفريق أم أنها متاحة للعملاء الخارجيين؟ هذه العوامل مهمة أيضًا في تحديد منصة الذكاء الاصطناعي التي يمكن دمجها بشكل أكثر فاعلية للتماشي مع أهداف عملك.
يتم استخدام حزم مفتوحة المصدر بشكل متكرر من قِبل علماء البيانات ومطوري التطبيقات ومهندسي البيانات، ولكنها يمكن أن تشكل خطرًا أمنيًا على الشركات. تعد الضوابط الأمنية أمرًا حيويًا للمساعدة في تحديد التهديدات سريعة التطور والحماية منها. عادةً ما تحتوي أفضل منصات الذكاء الاصطناعي على تدابير مختلفة لضمان حماية بياناتك ونقاط نهاية التطبيق والهوية.
تشمل التدابير الأمنية الرئيسية ما يلي:
حوكمة الذكاء الاصطناعي تسعى إلى ضمان التطوير والتنفيذ الأخلاقي والمسؤول والمتوافق لنماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الخاصة بالمؤسسة. تسمح منصة الذكاء الاصطناعي ذات قدرات الحوكمة المدروسة بتحسين التعاون والتنسيق بشأن الموافقات النموذجية والمراقبة وحوكمة الامتثال. تُعد حوكمة الذكاء الاصطناعي ضرورية لغرس الثقة والاعتماد على القرارات المستندة إلى البيانات التي تتخذها المؤسسات باستخدام الرؤى المستمدة من هذه المنصات. وتمتد هذه الثقة إلى تلبية كل من متطلبات الامتثال الداخلية واللوائح الخارجية.
يمكن أن يؤدي الافتقار إلى حوكمة الذكاء الاصطناعي إلى عواقب مثل عدم الكفاءة والعقوبات المالية وإلحاق ضرر كبير بسمعة العلامة التجارية.يمكن أن يعيق أيضًا توسيع نطاق عمليات التعلم الآلي، مما يجعل من الصعب إعادة إنتاج النتائج والمخاطرة بحدوث أخطاء بسبب البيانات غير الصحيحة أو غير المكتملة. وقد تكون العقوبات كبيرة، حيث يتلقى مشغلو البنوك غرامات مكونة من سبعة أرقام بسبب نماذج أهلية القروض المتحيزة، وغرامات محتملة بموجب اللائحة العامة لحماية البيانات تصل إلى 20 مليون يورو أو أربعة في المائة من الإيرادات السنوية.
علاوة على ذلك، يعد ضمان الوصول المناسب للمستخدمين عنصراً أساسياً للحوكمة داخل منصة الذكاء الاصطناعي لأنه يمكن أن يمنع بعض الأدوار من ارتكاب خطأ غير مقصود يؤثر على النظام بأكمله.يجب أن يتمتع مسؤولو تكنولوجيا المعلومات بالقدرة على تخصيص الحسابات بناء على الأدوار الوظيفية ومراقبة أنشطة المستخدم وتسهيل المشاركة والتعاون السلس بين الممارسين.
ابحث عن منصة تطبق ممارسات حوكمة قوية لضمان توحيد البيانات، والحد من التحيز والامتثال للوائح الصناعة.
إذا كنت بحاجة إلى المساعدة في التدريب والتعليم، أو الإبلاغ عن الأخطاء وتتبعها بشكل موثوق، أو حل المشكلات أو الاستجابة لحالات الطوارئ، فمن الحكمة اختيار منصة ذكاء اصطناعي قادرة على تقديم الدعم الذي تحتاجه.
يمكن لمجتمع مستخدمين قوي إلى جانب موارد الدعم (مثل المنتديات والوثائق ودعم العملاء) أن يكون مفيدًا جدًا في استكشاف المشكلات وإصلاحها ومشاركة المعرفة.
يُعد تبنّي الذكاء الاصطناعي أمرًا ضروريًا للمؤسسات لكي تحافظ على قدرتها التنافسية وتتجنب خطر التخلف عن الركب. توضح حالات الاستخدام التالية كيف قامت المؤسسات بدمج الذكاء الاصطناعي في صناعاتها.
يمكن أن تساعد نقاط قوة الذكاء الاصطناعي في مواجهة التحديات التي لا تعد ولا تحصى التي ينطوي عليها تقديم الرعاية الصحية—وهي تحديات تتزايد فقط.
مع تزايد بيانات المرضى من حيث الحجم والتعقيد، هناك أيضا ضغط متزايد على أخصائيي الأشعة ليكونوا أكثر كفاءة ويتعاملون مع أعداد أكبر من المرضى.إن التحول إلى الرعاية القائمة على القيمة يجعل التعويضات أكثر مراوغة، مما يدفع المؤسسات إلى البحث عن طرق لتعزيز الكفاءة والإنتاجية من أجل تحقيق أهدافها المالية. وكما يتوقع المرء، أدت هذه التغييرات والمطالب المتزايدة إلى تزايد الإحباط والإرهاق لدى مقدمي الخدمة.
بفضل إمكاناته القوية في تحليل الصور والبيانات، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة أخصائيي الأشعة في:
يشهد القطاع المصرفي اليوم تحولًا مع استخدام الذكاء الاصطناعي. بالنسبة للمصرفيين الذين يعملون مع العملاء، يمكن لأنظمة البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تعزز بشكل كبير وصولهم إلى المعلومات الأساسية حول مختلف المنتجات المتاحة لدى البنك، مثل البيانات المتعلقة بالميزات والمزايا والشروط والأحكام والشروط والتسعير وغيرها من المعلومات المهمة، مما يمكّن المصرفيين من تقديم خدمة أفضل.
هذا الوصول المحّسن إلى المعلومات، الذي أتاحه الذكاء الاصطناعي، يزود المصرفيين بمجموعة أدوات قوية لتقديم خدمة فائقة.ومن خلال المعرفة المتعمقة بعروض منتجات البنك والفهم الواضح لملفات تعريف العملاء الفردية، يمكنهم تصميم توصياتهم وحلولهم بشكل أكثر دقة، ومواءمتها مع الأهداف والظروف المالية الفريدة لكل عميل.
وجد أحد البنوك أن روبوتات المحادثة الخاصة به، والتي يديرها IBM Watson، قد نجحت في الإجابة عن 55% من جميع أسئلة العملاء وطلباتهم ورسائلهم—وهو ما سمح بإحالة نسبة 45% الأخرى إلى المصرفيين البشريين بشكل أسرع. يتمثل جزء من التنفيذ الفعال للذكاء الاصطناعي في تحديد متى يحين الوقت المناسب للذكاء الاصطناعي لتمرير العصا.
لقد استغل القطاع المالي الذكاء الاصطناعي بشكل فعال للمساعدة في مجالات إضافية، بما في ذلك:
على مدار العامين الماضيين، احتجنا جميعًا إلى تبني أساليب هجينة جديدة في العمل وتربية الأطفال والتواصل الاجتماعي—والتسوق. أصبح ظهور "التسوق الهجين"، الذي يمزج بين نقاط الاتصال الرقمية والمادية في المتجر، هو السائد. التسوق الهجين هو طريقة الشراء الأساسية لدى 27% من جميع المستهلكين و36% من جيل Z. في جميع الأعمار، يعتمد ما يقرب من ثلاثة من كل أربعة مستهلكين (72 بالمائة) بشكل عام على المتاجر كجزء من طريقة الشراء الأساسية.
وهذا يخلق تحدياً وفرصة في آن واحد: كيف يمكن لتجار التجزئة أن ينسجوا بسلاسة تجارب التسوق الهجينة التي تشمل قنوات التسوق عبر الإنترنت والمتجر والهاتف المحمول والقنوات الافتراضية ضمن رحلة عميل واحدة؟
يشهد قطاع التجزئة تحولاً رقميًا، مع تبني الذكاء الاصطناعي في جوهره لتمكين القدرات الرئيسية في خمسة مجالات أساسية:
غالبًا ما تواجه الشركات المصنعة تحديات مختلفة، مثل الأعطال غير المتوقعة في الماكينات أو مشاكل في تسليم المنتجات. فمن خلال استغلال قوة الذكاء الاصطناعي، يمكن للمصنعين تعزيز الكفاءة التشغيلية، وطرح منتجات جديدة، وتخصيص تصميمات المنتجات ووضع إستراتيجيات للقرارات المالية المستقبلية، ما يدفع رحلتهم نحو التحول الرقمي.
تشمل حلول الذكاء الاصطناعي الرئيسية التي تتناول هذه التحديات بشكل مباشر ما يلي:
IBM watsonx عبارة عن مجموعة من منتجات الذكاء الاصطناعي مع مجموعة من مساعدي الذكاء الاصطناعي المصممة لمساعدتك على توسيع نطاق تأثير الذكاء الاصطناعي وتسريعه باستخدام البيانات الموثوقة عبر عملك.
تشمل العناصر الأساسية ما يلي: استوديو لنماذج الأساس الجديدة والذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي؛ ومخزن بيانات مناسب للغرض مبني على بنية مستودع بحيرة بيانات مفتوح؛ ومجموعة أدوات، لتسريع سير عمل الذكاء الاصطناعي الذي يتم بناؤه بمسؤولية وشفافية وقابلية للتفسير.
يعمل مساعدو الذكاء الاصطناعي من Watsonx على تمكين الأفراد في مؤسستك من القيام بالعمل من دون الحاجة إلى معرفة المتخصصين من خلال مجموعة متنوعة من عمليات الأعمال وتطبيقاتها، بما في ذلك أتمتة خدمة العملاء، وإنشاء الرموز البرمجية، وأتمتة مهام سير العمل الرئيسية في أقسام مثل الموارد البشرية.