كيفية توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي في مؤسستك

لقد تجاوز استخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع الشركات الرقمية المحلية إلى صناعات مختلفة مثل التصنيع والتمويل والرعاية الصحية. بينما تسرع الشركات في تبني تقنيات الذكاء الاصطناعي، فإنها تنتقل من مشاريع الذكاء الاصطناعي المتفرقة إلى التحول الرقمي الكامل، حيث تطبق أنظمة الذكاء الاصطناعي في العديد من الأقسام وعمليات الأعمال.

تشمل مشاريع الذكاء الاصطناعي الشائعة تحديث جمع البيانات وإدارتها بالإضافة إلى أتمتة إدارة خدمات تقنية المعلومات (الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات) وتبسيطها. بالإضافة إلى ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي، وهو الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه إنشاء محتوى أصلي، يعمل على تحويل الأعمال ذات الحجم الكبير وزيادة الإنتاجية. ويشمل ذلك تحديث التعليمات البرمجية وأتمتة مهام سير العمل واستخدام روبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لإعادة ابتكار تجربة العملاء والخدمة.

يكون الذكاء الاصطناعي أكثر قيمة عندما يكون متأصلاً بعمق في نسيج عمليات المؤسسة. ومع ذلك، فإن توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي يمثل تحديات بارزة تتجاوز نشر نموذج أو نموذجين في الإنتاج.

مع توسع تطبيق الذكاء الاصطناعي في المؤسسات، تزداد المخاطر والتعقيدات، بما في ذلك احتمالية تراجع مستوى الأداء والرؤية المحدودة لسلوك نموذج الذكاء الاصطناعي. ومع انتشار الذكاء الاصطناعي التوليدي، يستمر حجم البيانات في الازدياد بشكل كبير. لذا، يجب على المؤسسات الاستفادة من هذه البيانات لتدريب الذكاء الاصطناعي واختباره وتحسينه، ولكن يجب عليها إعطاء الأولوية للحوكمة والأمن في أثناء قيامها بذلك.

لهذا السبب، تحتاج المؤسسات الملتزمة بتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي إلى الاستثمار في عوامل التمكين الرئيسية مثل مخازن الميزات وأصول الرموز البرمجية وعمليات التعلم الآلي (MLOps). تساعد هذه العوامل على إدارة تطبيقات الذكاء الاصطناعي بفعالية في مختلف وظائف الأعمال.

تهدف عمليات التعلم الآلي إلى تحديد أفضل الممارسات والأدوات لتطوير الذكاء الاصطناعي ونشره وتهيئته بسرعة وأمان وكفاءة. وهذا هو الأساس لنجاح توسيع نطاق استخدام للذكاء الاصطناعي، ويتطلب استثمارات إستراتيجية في العمليات والأشخاص والأدوات لتعزيز سرعة طرح المنتجات في السوق مع الحفاظ على التحكم في عمليات النشر.

من خلال تبني عمليات التعلم الآلي، يمكن للشركات التغلب على التحديات التي تواجههم في أثناء توسيع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي والاستفادة من إمكاناته الكاملة لتعزيز الابتكار والنمو المستدامين القائمين على البيانات. كما يمكن أن يؤدي استخدام منصات الذكاء الاصطناعي مثل الخدمات السحابية والنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) من خلال واجهات برمجة التطبيقات (APIs) إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى الذكاء الاصطناعي والتقليل من الطلب على المواهب المتخصصة.

يجب على الشركات اعتماد بنية تقنية مفتوحة وجديرة بالثقة، تستند بشكل مثالي إلى بنية تحتية للسحابة الهجينة، لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي بأمان عبر بيئات تقنية المعلومات المتعددة. تدعم هذه البنية نماذج الذكاء الاصطناعي التي يمكن استخدامها في كل أنحاء المؤسسة، ما يعزز التعاون الآمن والفعال بين مختلف وحدات الأعمال.

يتطلب توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي بنجاح تحولاً شاملاً للمؤسسة. وهذا يعني الابتكار مع التركيز بشكل أساسي على الذكاء الاصطناعي والاعتراف بأن الذكاء الاصطناعي يؤثر في الأعمال بأكملها ويعد أساسيًا لها، بما في ذلك ابتكار المنتجات والعمليات التجارية والعمليات الفنية، فضلاً عن الأفراد والثقافة.

يتضمن توسيع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي التوسع في استخدام خوارزميات التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي لأداء المهام اليومية بكفاءة وفعالية، بما يتناسب مع وتيرة الطلب على الأعمال. ولتحقيق ذلك، تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي بنية تحتية قوية وكميات كبيرة من البيانات للحفاظ على السرعة والسعة.

يعتمد الذكاء الاصطناعي القابل للتوسع على تكامل واكتمال البيانات عالية الجودة التي يتم تجميعها من أجزاء مختلفة من الأعمال لتزويد الخوارزميات بالمعلومات الشاملة اللازمة لتحقيق النتائج المرجوة.

كما أن وجود قوى عاملة جاهزة لتفسير مخرجات الذكاء الاصطناعي والتصرف بناءً عليها يعد أمرًا بالغ الأهمية للذكاء الاصطناعي القابل للتوسع لتحقيق إمكاناته الكاملة. تتيح استراتيجية الذكاء الاصطناعي التي تضع هذه العناصر الأساسية في مكانها الصحيح للمؤسسة تجربة عمليات تشغيلية أسرع وأكثر دقة وتخصيصًا وابتكارًا.

إليك الخطوات الرئيسية المستخدمة عادةً لتوسيع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي بنجاح:

• ابدأ بعلم البيانات: ابدأ بالعمل مع خبراء علم البيانات والتعلم الآلي لتطوير خوارزميات مصممة خصوصًا لتحقيق أهداف عملك. باستخدام واجهات برمجة التطبيقات المناسبة، يمكنك تدريب نماذج لغات كبيرة تتناسب مع احتياجاتك. يؤدي علماء البيانات دورًا مهمًا في تصميم النماذج التي تعزز الابتكار والكفاءة في نهاية المطاف.
  
  
• حدد مجموعات البيانات واستوعبها: يُعد تحديد مجموعات البيانات المناسبة واستيعابها أمرًا ضروريًا لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. تتضمن مجموعات البيانات هذه مصادر داخلية مثل سجلات العملاء وسجلات المعاملات والمصادر الخارجية مثل اتجاهات السوق وتقارير الأبحاث. يُعد ضمان جودة البيانات وأهميتها أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق أداء دقيق لنموذج الذكاء الاصطناعي.
  
  
• إشراك الأطراف المعنية من مختلف الأقسام: إشراك الأطراف المعنية من مختلف الأقسام، مثل خدمة العملاء والشؤون المالية والشؤون القانونية وغيرها. وبالتعاون مع فريق علم البيانات، يمكن لتلك الأطراف المعنية المساعدة على توجيه تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي ومواءمته مع احتياجات الأعمال المحددة وتحدياتها.
  
  
• إدارة دورة حياة البيانات: تطوير هياكل بيانات آمنة وموحدة تعمل على دمج مصادر البيانات وتحديثها. تساعد إدارة دورة حياة البيانات على إبقاء البيانات ذات صلة ومحدّثة للتدريب والتحقق من صحة النماذج الذكاء الاصطناعي.
  
  
• تحسين عمليات التعلم الآلي وتبسيطها: اختر منصة عمليات تعلم آلي تتوافق مع مجموعة مهارات فرق علم البيانات وتقنية المعلومات لديك مع دعم البنية التحتية لتقنية المعلومات في مؤسستك ومزود السحابة الأساسي. تعمل عمليات التعلم الآلي المبسطة على تحسين نشر الذكاء الاصطناعي وصيانته.
  
  
• تشكيل فريق متعدد الوظائف للذكاء الاصطناعي: تشكيل فريق متعدد التخصصات للذكاء الاصطناعي يضم الأطراف المعنية من مختلف مجالات العمل لتعزيز التعاون بين الإدارات. يثري هذا النهج مبادرات الذكاء الاصطناعي ويعزز الفهم الشامل لأهداف العمل.
  
  
• اختر المشاريع ذات احتمالات النجاح العالية: اختر مشاريع ذات احتمالية نجاح عالية لتحقيق مكاسب مبكرة وبناء زخم لمشاريع مستقبلية أكثر طموحاً. يمكن أن تتضمن أمثلة حالات الاستخدام خدمة العملاء أو إدارة المواهب أو تحديث التطبيقات. كما يمكن أن يدعم إنشاء مركز تميّز للذكاء الاصطناعي هذه الجهود.
  
  
• أدرج الحوكمة والامتثال: ادمج حوكمة الذكاء الاصطناعي وإمكانية إعداد التقارير منذ البداية. تأكد من أن أدوات إدارة البيانات وعلم البيانات وعمليات الأعمال تتضمن مزايا حوكمة مضمنة. ادمج الامتثال وإمكانية إعداد التقارير في جميع عمليات الذكاء الاصطناعي للحفاظ على المعايير الأخلاقية.
  
  
• استخدام الأدوات المناسبة: استخدم منصات علم البيانات القائمة على السحابة لتسهيل التعاون بين علماء البيانات ومهندسي تكنولوجيا المعلومات ورجال الأعمال في حل مشكلات الحوكمة والامتثال المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. وساهم في توفير بيئات يمكن للمدربين فيها تجربة نماذج الذكاء الاصطناعي وتطويرها وتوسيع نطاقها بفعالية. تدعم هذه البيئات نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي وصيانتها بكفاءة.
  
  
• المراقبة الشاملة لنماذج الذكاء الاصطناعي: تتبع نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل شامل، مع مراعاة مقاييس مثل السرعة والتكلفة والمنطق والقيمة للمستخدمين. من خلال المراقبة في الوقت الفعلي وتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)، يمكن للمؤسسات تحديد المشكلات المحتملة بسرعة وتحسين الأداء بمرور الوقت.

يمكن أن يكون توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسة أمرًا صعبًا بسبب العديد من العوامل المعقدة التي تتطلب تخطيطًا دقيقًا وتخصيصًا للموارد. والتغلب على هذه التحديات أمر بالغ الأهمية لنجاح نشر الذكاء الاصطناعي واعتماده على نطاق واسع.