ما هو الذكاء الاصطناعي للمؤسسات؟
الذكاء الاصطناعي للمؤسسات (AI) هو اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة داخل المؤسسات الكبيرة. يمثل نقل أنظمة الذكاء الاصطناعي من النموذج الأولي إلى الإنتاج العديد من التحديات حول الحجم والأداء وإدارة البيانات والأخلاق والامتثال التنظيمي. يتضمن الذكاء الاصطناعي للمؤسسات السياسات والاستراتيجيات والبنية التحتية والتقنيات لاستخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع داخل مؤسسة كبيرة. على الرغم من أنه يتطلب استثمارًا وجهدًا كبيرًا، إلا أن الذكاء الاصطناعي للمؤسسات مهم للمؤسسات الكبيرة حيث أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر انتشارًا.
ما هي منصة الذكاء الاصطناعي للمؤسسات؟
منصة الذكاء الاصطناعي للمؤسسات هي مجموعة متكاملة من التقنيات التي تسمح للمؤسسات بتجربة تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتطويرها ونشرها وتشغيلها على نطاق واسع. نماذج التعلم العميق هي جوهر أي تطبيق للذكاء الاصطناعي. يتطلب الذكاء الاصطناعي للمؤسسات إعادة استخدام أعلى لنموذج الذكاء الاصطناعي بين المهام بدلاً من تدريب نموذج من البداية في كل مرة توجد فيها مشكلة جديدة أو مجموعة بيانات. توفر منصة الذكاء الاصطناعي للمؤسسات البنية التحتية اللازمة لإعادة استخدام نماذج التعلم العميق وإنتاجها وتشغيلها على نطاق واسع في جميع أنحاء المؤسسة. إنه نظام كامل وشامل ومستقر ومرن وقابل للتكرار يوفر قيمة مستدامة مع الحفاظ على المرونة للتحسين المستمر والبيئات المتغيرة.
ما هي فوائد الذكاء الاصطناعي للمؤسسات؟
عندما تقوم بتطبيق الذكاء الاصطناعي للمؤسسات، يمكنك حل التحديات التي لم تكن قابلة للحل سابقًا. إنها تساعدك على زيادة مصادر الإيرادات والكفاءات الجديدة في مؤسسة كبيرة.
قيادة الابتكار
عادةً ما تضم الشركات الكبيرة عدة مئات من فرق العمل، ولكن لا تمتلك جميعها الميزانية والموارد اللازمة لمهارات علوم البيانات. يسمح الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات للقيادة بإضفاء الطابع الديمقراطي على تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة (AI/ML) وجعلها أكثر سهولة في جميع أنحاء الشركة. يمكن لأي شخص في المؤسسة اقتراح أدوات الذكاء الاصطناعي وتجربتها ودمجها في عمليات الأعمال الخاصة به. يمكن لخبراء المجال ذوي المعرفة التجارية المساهمة في مشاريع الذكاء الاصطناعي وقيادة التحول الرقمي.
تعزيز الحوكمة
توفر الأساليب المنعزلة لتطوير الذكاء الاصطناعي رؤية وحوكمة محدودة. تقلل الأساليب المنعزلة ثقة أصحاب المصلحة وتحد من اعتماد الذكاء الاصطناعي - خاصة في تنبؤات صنع القرار الحاسمة.
يوفر الذكاء الاصطناعي للمؤسسات الشفافية والتحكم في العملية. يمكن للمؤسسات التحكم في الوصول إلى البيانات الحساسة وفقًا للمتطلبات التنظيمية مع تشجيع الابتكار. يمكن لفرق علوم البيانات استخدام أساليب الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير لتحقيق الشفافية في صنع القرار في مجال الذكاء الاصطناعي وزيادة ثقة المستخدم النهائي.
تقليل التكاليف
تتطلب إدارة التكاليف لمشاريع الذكاء الاصطناعي تحكمًا دقيقًا في جهود التطوير والوقت وموارد الحوسبة، خاصة أثناء التدريب. يمكن لاستراتيجية الذكاء الاصطناعي الخاصة بالمؤسسة أتمتة وتوحيد الجهود الهندسية المتكررة داخل المؤسسة. تتمتع مشاريع الذكاء الاصطناعي بوصول مركزي وقابل للتطوير إلى موارد الحوسبة مع ضمان عدم التداخل أو الهدر. يمكنك تحسين تخصيص الموارد وتقليل الأخطاء وتحسين كفاءة العمليات بمرور الوقت.
زيادة الإنتاجية
من خلال أتمتة المهام الروتينية، يمكن للذكاء الاصطناعي تقليل إهدار الوقت وتحرير الموارد البشرية لمزيد من العمل الإبداعي والإنتاجي. يمكن أن تؤدي إضافة الذكاء إلى برامج المؤسسة أيضًا إلى زيادة سرعة العمليات التجارية، مما يقلل الوقت اللازم بين المراحل المختلفة في أي نشاط مؤسسي. يمكن أن يوفر الجدول الزمني المختصر من التصميم إلى التسويق أو الإنتاج إلى التسليم عائدًا فوريًا على الاستثمار.
ما هي حالات استخدام الذكاء الاصطناعي للمؤسسات؟
يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات تحسين كل شيء بدءًا من إدارة سلسلة التوريد وحتى اكتشاف الاحتيال وإدارة علاقات العملاء. بعد ذلك، نقدم بعض الأمثلة مع دراسات الحالة.
البحث والتطوير
يمكن للمؤسسات تحليل مجموعات البيانات الضخمة والتنبؤ بالاتجاهات ومحاكاة النتائج لتقليل الوقت والموارد المطلوبة لتطوير المنتج بشكل كبير. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط والرؤى من نجاحات المنتجات السابقة وإخفاقاتها، وتوجيه تطوير العروض المستقبلية. يمكنهم أيضًا دعم الابتكار التعاوني حتى تعمل الفرق عبر مناطق جغرافية مختلفة بشكل أكثر فعالية في المشاريع المعقدة.
على سبيل المثال، أنشأت AstraZeneca، وهي علامة تجارية عالمية للأدوية، منصة لاكتشاف الأدوية تعتمد على الذكاء الاصطناعي لزيادة الجودة وتقليل الوقت الذي يستغرقه اكتشاف مرشح محتمل للدواء.
إدارة الأصول
تعمل تقنيات الذكاء الاصطناعي على تحسين اكتساب الأصول المادية والرقمية واستخدامها والتخلص منها داخل المؤسسة. على سبيل المثال، يمكن لخوارزميات الصيانة التنبؤية التنبؤ بالوقت المحتمل لفشل المعدات أو الآلات أو احتياجها للصيانة. يمكنهم اقتراح تعديلات تشغيلية للآلات لتحسين الكفاءة أو تقليل استهلاك الطاقة أو إطالة عمر الأصل. من خلال أنظمة التتبع المدعومة بالذكاء الاصطناعي، تكتسب المؤسسات رؤية في الوقت الفعلي لموقع وحالة أصولها.
على سبيل المثال، تستخدم شركة Baxter International Inc.، وهي شركة عالمية رائدة في مجال التكنولوجيا الطبية، الذكاء الاصطناعي لتقليل وقت تعطل المعدات غير المخطط له، مما يمنع أكثر من 500 ساعة من الأعطال غير المخطط لها في منشأة واحدة فقط.
خدمة العملاء
يمكن للذكاء الاصطناعي توفير تفاعلات شخصية وفعالة وقابلة للتطوير مع العملاء. تتعامل روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي والمساعدين الافتراضيين مع العديد من استفسارات العملاء دون تدخل بشري. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تحليل بيانات العملاء الضخمة في الوقت الفعلي، مما يمكّن الشركات من تقديم توصيات ودعم مخصص.
على سبيل المثال، تستخدم T-Mobile، وهي شركة اتصالات عالمية، الذكاء الاصطناعي لزيادة سرعة وجودة تفاعلات العملاء. يخدم الوكلاء البشريون العملاء بشكل أفضل وأسرع، مما يثري تجربة العملاء ويخلق اتصالات أقوى بين البشر.
ما هي الاعتبارات التقنية الرئيسية في الذكاء الاصطناعي للمؤسسات؟
يتطلب نشر الذكاء الاصطناعي للمؤسسات بنجاح من المؤسسات تنفيذ ما يلي.
إدارة البيانات
تتطلب مشاريع الذكاء الاصطناعي وصولاً سهلاً وآمنًا إلى أصول بيانات المؤسسة. يجب على المؤسسات إنشاء خطوط أنابيب هندسة البيانات الخاصة بها، سواء كانت معالجة البيانات المتدفقة أو المجمعة أو شبكة البيانات أو تخزين البيانات. يجب عليهم التأكد من وجود أنظمة مثل كتالوجات البيانات حتى يتمكن علماء البيانات من العثور بسرعة على مجموعات البيانات التي يحتاجون إليها واستخدامها. تنظم آليات إدارة البيانات المركزية الوصول إلى البيانات وتدعم إدارة المخاطر دون خلق عقبات غير ضرورية في استرداد البيانات.
بنية تحتية نموذجية للتدريب
يجب على المؤسسات إنشاء بنية تحتية مركزية لبناء وتدريب نماذج تعلّم الآلة الجديدة والحالية. على سبيل المثال، تتضمن هندسة الميزات استخراج المتغيرات أو الميزات وتحويلها، مثل قوائم الأسعار وأوصاف المنتجات، من البيانات الأولية للتدريب. يسمح مخزن الميزات المركزي للفرق المختلفة بالتعاون وتعزيز إعادة الاستخدام وتجنب الصوامع مع جهود العمل المكررة.
وبالمثل، هناك حاجة إلى أنظمة تدعم التوليد المعزز بالاسترداد (RAG) حتى تتمكن فرق علوم البيانات من تكييف نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية مع بيانات المؤسسة الداخلية. يتم تدريب نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) على أحجام البيانات الضخمة وتستخدم مليارات المعلمات لتوليد المخرجات الأصلية. يمكنك استخدامها لمهام مثل الإجابة على الأسئلة وترجمة اللغات ومعالجة اللغة الطبيعية. يعمل التوليد المعزز بالاسترداد على مشاركة القدرات القوية الخاصة بنماذج اللغة الكبيرة مع نطاقات محددة أو قاعدة المعرفة الداخلية للمؤسسة، كل ذلك بدون الحاجة إلى إعادة تدريب النموذج.
سجل النموذج المركزي
سجل النموذج المركزي هو كتالوج مؤسسي لـ LLMs ونماذج تعلّم الآلة التي تم إنشاؤها وتدريبها عبر وحدات الأعمال المختلفة. يسمح بإصدار النموذج، مما يتيح للفرق إنجاز العديد من المهام:
- تتبع تكرارات النموذج بمرور الوقت
- قارن الأداء عبر الإصدارات المختلفة
- تأكد من أن عمليات النشر تستخدم الإصدارات الأكثر فعالية وحداثة
يمكن للفرق أيضًا الاحتفاظ بسجلات مفصلة للبيانات الوصفية للنموذج، بما في ذلك بيانات التدريب والمعايير ومقاييس الأداء وحقوق الاستخدام. هذا يعزز التعاون بين الفرق ويبسط الحوكمة والامتثال وقابلية التدقيق لنماذج الذكاء الاصطناعي.
نشر النموذج
تقدم ممارسات مثل MLOps وLLMOps الكفاءة التشغيلية لتطوير الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. إنهم يطبقون مبادئ DevOps على التحديات الفريدة للذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة.
على سبيل المثال، يمكنك تشغيل العديد من مراحل دورة حياة تعلم الآلة (ML) ونموذج اللغة الكبير (LLM) تلقائيًا، مثل إعداد البيانات، والتدريب على النماذج، والاختبار، والنشر، لتقليل الأخطاء اليدوية. يسهل بناء خطوط الأنابيب التشغيلية ML وLLM التكامل المستمر والتسليم (CI/CD) لنماذج الذكاء الاصطناعي. يمكن للفرق تكرار النماذج وتحديثها بسرعة بناءً على التعليقات في الوقت الفعلي والمتطلبات المتغيرة.
مراقبة النموذج
تعد المراقبة أمرًا بالغ الأهمية لإدارة نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يضمن موثوقية ودقة وملاءمة المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت. نماذج الذكاء الاصطناعي عرضة للهلوسة أو تولد معلومات غير دقيقة أحيانًا. يمكن أن تصبح مخرجات النموذج أيضًا غير ذات صلة بسبب تطور البيانات والسياقات.
يجب على المنظمات تنفيذ آليات الإنسان في الحلقة لإدارة مخرجات نموذج LLM بفعالية. يقوم خبراء المجال بتقييم مخرجات الذكاء الاصطناعي بشكل دوري لضمان دقتها وملاءمتها. باستخدام التعليقات في الوقت الفعلي من المستخدمين النهائيين، يمكن للمؤسسات الحفاظ على سلامة نموذج الذكاء الاصطناعي والتأكد من أنه يلبي الاحتياجات المتطورة لأصحاب المصلحة.
كيف يمكن لـ AWS دعم استراتيجية الذكاء الاصطناعي الخاصة بمؤسستك؟
تقدم Amazon Web Services (AWS) أسهل طريقة لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتوسيع نطاقها، استنادًا إلى اختيار النموذج والمرونة. لقد ساعدنا الشركات على اعتماد أنظمة الذكاء الاصطناعي في كل مجال من مجالات الأعمال، مع الأمان والخصوصية وحوكمة الذكاء الاصطناعي من البداية إلى النهاية.
اختر من بين أوسع وأعمق مجموعة من الخدمات التي تتوافق مع احتياجات عملك. يمكنك العثور على حلول شاملة وخدمات الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقًا أو إنشاء منصات ونماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بمؤسستك على بنى تحتية مُدارة بالكامل.
خدمات الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقًا من AWS
توفر خدمات AI المدربة مسبقًا التابعة لـ AWS ذكاءً جاهزًا لتطبيقاتك ومسارات العمل الخاصة بك. على سبيل المثال، يمكنك استخدام Amazon Rekognition لتحليل الصور والفيديو، أو Amazon Lex لواجهات المحادثة، أو Amazon Kendra للبحث في المؤسسات. يمكنك الحصول على الجودة والدقة من خلال التعلم المستمر لواجهات برمجة التطبيقات دون تدريب أو نشر نماذج.
Amazon Bedrock
Amazon Bedrock هي خدمة مُدارة بالكامل تقدم مجموعة مختارة من نماذج التأسيس عالية الأداء (FMs) من شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة من خلال واجهة برمجة تطبيقات واحدة. كما أنه يوفر مجموعة واسعة من القدرات لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد مع الأمان والخصوصية والذكاء الاصطناعي المسؤول.
باستخدام Amazon Bedrock، يمكنك بسهولة تجربة وتقييم أفضل نماذج التأسيس (FMs) لحالة الاستخدام الخاصة بك. بعد ذلك، يمكنك تخصيصها بشكل خاص باستخدام بياناتك باستخدام تقنيات مثل الضبط الدقيق والتوليد المعزز بالاسترداد (RAG). ويمكنك إنشاء وكلاء يقومون بتنفيذ المهام باستخدام أنظمة المؤسسة ومصادر البيانات.
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker هي خدمة مُدارة بالكامل تجمع بين مجموعة واسعة من الأدوات لتمكين التعلم العميق عالي الأداء ومنخفض التكلفة لأي حالة استخدام. باستخدام SageMaker، يمكنك إنشاء نماذج التعلم العميق وتدريبها ونشرها على نطاق واسع. يمكنك استخدام أدوات مثل دفاتر الملاحظات ومصححات الأخطاء وملفات التعريف ومسارات في بيئة تطوير متكاملة واحدة (IDE).
نسخ AWS Deep Learning AMI
توفر AWS Deep Learning AMIs (DLAMI) للباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي في المؤسسات مجموعة منسقة وآمنة من الأطر والتبعيات والأدوات. تعمل هذه البرامج على تسريع التعلم العميق على سحابة Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2).
صورة Amazon Machine Image (AMI) هي صورة مقدمة من AWS توفر المعلومات المطلوبة لتشغيل مثيل. تم تصميم AMIs خصيصًا لـ Amazon Linux وUbuntu، وقد تم تكوينها مسبقًا بما يلي:
- TensorFlow
- PyTorch
- برامج تشغيل ومكتبات NVIDIA CUDA
- Intel MKL
- Elastic Fabric Adapter (EFA)
- البرنامج المساعد aws-ofi-nccl
يساعدك ذلك على نشر أطر وأدوات الذكاء الاصطناعي وتشغيلها بسرعة على نطاق واسع.
ابدأ باستخدام الذكاء الاصطناعي للمؤسسات على AWS من خلال إنشاء حساب اليوم.
