ما هو الذكاء الاصطناعي للمؤسسات؟

الذكاء الاصطناعي (AI) للمؤسسات هو تبني تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة داخل المؤسسات الكبيرة. ويؤدي نقل أنظمة الذكاء الاصطناعي من مرحلة النموذج الأولي إلى مرحلة الإنتاج إلى ظهور عدة تحديات تتعلق بنطاق التوسع، والأداء، وحوكمة البيانات، والأخلاقيات، والامتثال للتنظيمات والقوانين. يشمل الذكاء الاصطناعي للمؤسسات السياسات، والاستراتيجيات، والبنية التحتية، والتقنيات اللازمة للاستخدام الواسع النطاق للذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات الكبيرة. وعلى الرغم من أنه يتطلب استثمارًا وجهدًا كبيرين، فإن الذكاء الاصطناعي للمؤسسات يُعد أمرًا مهمًا للمؤسسات الكبيرة مع تزايد انتشار واعتماد أنظمة الذكاء الاصطناعي.

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 تعزيز إعادة استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي بين المهام بدلاً من تدريب نموذج من البداية في كل مرة تظهر فيها مشكلة ومجموعة بيانات جديدة. توفر منصة الذكاء الاصطناعي للمؤسسات البنية التحتية اللازمة لإعادة استخدام نماذج التعلم العميق وإنتاجها وتشغيلها على نطاق واسع داخل المؤسسة. إنه نظام كامل وشامل ومستقر ومرن وقابل للتكرار، ويوفر قيمة مستدامة مع الحفاظ على المرونة للتحسين المستمر والبيئات المتغيرة.

ما هي فوائد الذكاء الاصطناعي للمؤسسات؟

عندما تُطبِّق الذكاء الاصطناعي للمؤسسات، يمكنك حل التحديات التي لم تكن قابلة للحل سابقًا. إنها تساعدك في زيادة مصادر الإيرادات والكفاءات الجديدة في مؤسسة كبيرة.

قيادة الابتكار

عادةً ما تضم المؤسسات 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 مشروعات الذكاء الاصطناعي وقيادة التحول الرقمي.

تعزيز الحوكمة

الأساليب المنعزلة في تطوير الذكاء الاصطناعي توفر رؤية وحوكمة محدودتين. 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 للمؤسسات أتمتة وتوحيد الجهود الهندسية المتكررة داخل المؤسسة. تتمتع مشاريع الذكاء الاصطناعي بوصول مركزي وقابل للتوسع 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، ما يقلل الوقت اللازم بين المراحل المختلفة في أي نشاط مؤسسي. إن تقليص الجدول الزمني من مرحلة التصميم إلى التسويق، أو من الإنتاج إلى التسليم، يمكن أن يوفر 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. يمكنها 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

تُحسِّن تقنيات الذكاء الاصطناعي عملية الحصول على 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. يمكنها 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، ما يتفادى حدوث أعطال غير مخطط لها يستغرق معالجتها أكثر من 500 ساعة في منشأة واحدة فقط.

خدمة العملاء

يمكن للذكاء الاصطناعي توفير تفاعلات شخصية وفعَّالة 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، ما 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، ما 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 مشروعات الذكاء الاصطناعي وصولاً سهلاً وآمنًا إلى أصول بيانات المؤسسة. يجب على المؤسسات بناء مسارات هندسة البيانات الخاصة بها، سواء أكانت معالجة البيانات المتدفقة أم بيانات الدفعات، أم شبكة البيانات، أم تخزين البيانات. ويجب عليها التأكد من وجود أنظمة مثل كتالوجات البيانات حتى يتمكن علماء البيانات من العثور بسرعة على مجموعات البيانات التي يحتاجون إليها واستخدامها. تنظم آليات حوكمة البيانات المركزية الوصول إلى البيانات وتدعم إدارة المخاطر بدون خلق عوائق غير ضرورية أمام استرداد البيانات.

البنية التحتية لتدريب النموذج

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. يتيح متجر الميزات المركزي للفرق المختلفة التعاون، ما يعزز إعادة الاستخدام ويمنع تكوّن وحدات البيانات المنعزلة بسبب تكرار العمل.

وبالمثل، هناك حاجة إلى أنظمة تدعم التوليد المعزز بالاسترداد (RAG) حتى تتمكن فرق علم البيانات من تكييف نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية باستخدام بيانات المؤسسة الداخلية. تُدرَّب نماذج اللغة الكبيرة (LLM) على كميات هائلة من البيانات وتستخدم مليارات المعلمات لتوليد مخرجات أصلية. يمكنك استخدامها لمهام مثل الإجابة على الأسئلة وترجمة اللغات ومعالجة اللغة الطبيعية. يُوسّع RAG القدرات الهائلة الخاصة بنماذج LLM لتشمل نطاقات محددة أو قاعدة المعرفة الداخلية للمؤسسة، كل ذلك بدون الحاجة إلى إعادة تدريب النموذج.

سجل النموذج المركزي

سجل النموذج المركزي هو كتالوج على مستوى المؤسسة لنماذج LLM ونماذج تعلّم الآلة التي أُنشأت ودُرِّبت عبر وحدات الأعمال المختلفة. يسمح بإصدار النموذج، ما يتيح للفرق إنجاز العديد من المهام:

تتبع تكرارات النموذج على مر الوقت
مقارنة الأداء بين الإصدارات المختلفة
التأكد من أن عمليات النشر تستخدم الإصدارات الأكثر فعالية وحداثة

يمكن للفرق أيضًا الاحتفاظ بسجلات مفصَّلة للبيانات الوصفية للنموذج، بما في ذلك بيانات التدريب والمعلمات ومقاييس الأداء وحقوق الاستخدام. وهذا يعزز التعاون بين الفرق ويبسِّط الحوكمة والامتثال وقابلية التدقيق لنماذج الذكاء الاصطناعي.

نشر النموذج

تُسهم ممارسات مثل عمليات تعلّم الآلة (MLOps) وعمليات نماذج اللغة الكبيرة (LLMOps) في تحقيق كفاءة تشغيلية في تطوير الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. إنها تطبق 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. يسهِّل إنشاء مسارات تشغيل ML وLLM تطبيق التكامل المستمر والتسليم المستمر (CI/CD) لنماذج الذكاء الاصطناعي. يمكن للفرق تكرار النماذج وتحديثها بسرعة بناءً على الملاحظات في الوقت الفعلي والمتطلبات المتغيرة.

مراقبة النموذج

تعد المراقبة أمرًا بالغ الأهمية لإدارة نماذج الذكاء الاصطناعي، ما يضمن موثوقية ودقة وملاءمة المحتوى المُنشأ 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 نتيجة تطوّر البيانات والسياقات.

يجب على المؤسسات تنفيذ آليات المشاركة البشرية في القرار لإدارة مخرجات نموذج LLM بفعالية. يقيم خبراء النطاق مخرجات الذكاء الاصطناعي بشكل دوري لضمان دقتها وملاءمتها. باستخدام الملاحظات في الوقت الفعلي الواردة من المستخدمين النهائيين، يمكن للمؤسسات الحفاظ على سلامة نموذج الذكاء الاصطناعي والتأكد من أنه يلبي الاحتياجات المتطورة لأصحاب المصلحة.

ما هي الاعتبارات التقنية الرئيسية في الذكاء الاصطناعي للمؤسسات؟

يتطلب نشر الذكاء الاصطناعي للمؤسسات بنجاح من المؤسسات تنفيذ ما يلي.

إدارة البيانات

تتطلب مشروعات الذكاء الاصطناعي وصولاً سهلاً وآمنًا إلى أصول بيانات المؤسسة. يجب على المؤسسات بناء مسارات هندسة البيانات الخاصة بها، سواء أكانت معالجة البيانات المتدفقة أم بيانات الدفعات، أم شبكة البيانات، أم تخزين البيانات. ويجب عليها التأكد من وجود أنظمة مثل كتالوجات البيانات حتى يتمكن علماء البيانات من العثور بسرعة على مجموعات البيانات التي يحتاجون إليها واستخدامها. تنظم آليات حوكمة البيانات المركزية الوصول إلى البيانات وتدعم إدارة المخاطر بدون خلق عوائق غير ضرورية أمام استرداد البيانات.

البنية التحتية لتدريب النموذج

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. يتيح متجر الميزات المركزي للفرق المختلفة التعاون، ما يعزز إعادة الاستخدام ويمنع تكوّن وحدات البيانات المنعزلة بسبب تكرار العمل.

وبالمثل، هناك حاجة إلى أنظمة تدعم التوليد المعزز بالاسترداد (RAG) حتى تتمكن فرق علم البيانات من تكييف نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية باستخدام بيانات المؤسسة الداخلية. تُدرَّب نماذج اللغة الكبيرة (LLM) على كميات هائلة من البيانات وتستخدم مليارات المعلمات لتوليد مخرجات أصلية. يمكنك استخدامها لمهام مثل الإجابة على الأسئلة وترجمة اللغات ومعالجة اللغة الطبيعية. يُوسّع RAG القدرات الهائلة الخاصة بنماذج LLM لتشمل نطاقات محددة أو قاعدة المعرفة الداخلية للمؤسسة، كل ذلك بدون الحاجة إلى إعادة تدريب النموذج.

سجل النموذج المركزي

سجل النموذج المركزي هو كتالوج على مستوى المؤسسة لنماذج LLM ونماذج تعلّم الآلة التي أُنشأت ودُرِّبت عبر وحدات الأعمال المختلفة. يسمح بإصدار النموذج، ما يتيح للفرق إنجاز العديد من المهام:

تتبع تكرارات النموذج على مر الوقت
مقارنة الأداء بين الإصدارات المختلفة
التأكد من أن عمليات النشر تستخدم الإصدارات الأكثر فعالية وحداثة

يمكن للفرق أيضًا الاحتفاظ بسجلات مفصَّلة للبيانات الوصفية للنموذج، بما في ذلك بيانات التدريب والمعلمات ومقاييس الأداء وحقوق الاستخدام. وهذا يعزز التعاون بين الفرق ويبسِّط الحوكمة والامتثال وقابلية التدقيق لنماذج الذكاء الاصطناعي.

نشر النموذج

تُسهم ممارسات مثل عمليات تعلّم الآلة (MLOps) وعمليات نماذج اللغة الكبيرة (LLMOps) في تحقيق كفاءة تشغيلية في تطوير الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. إنها تطبق 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. يسهِّل إنشاء مسارات تشغيل ML وLLM تطبيق التكامل المستمر والتسليم المستمر (CI/CD) لنماذج الذكاء الاصطناعي. يمكن للفرق تكرار النماذج وتحديثها بسرعة بناءً على الملاحظات في الوقت الفعلي والمتطلبات المتغيرة.

مراقبة النموذج

تعد المراقبة أمرًا بالغ الأهمية لإدارة نماذج الذكاء الاصطناعي، ما يضمن موثوقية ودقة وملاءمة المحتوى المُنشأ 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 نتيجة تطوّر البيانات والسياقات.

يجب على المؤسسات تنفيذ آليات المشاركة البشرية في القرار لإدارة مخرجات نموذج LLM بفعالية. يقيم خبراء النطاق مخرجات الذكاء الاصطناعي بشكل دوري لضمان دقتها وملاءمتها. باستخدام الملاحظات في الوقت الفعلي الواردة من المستخدمين النهائيين، يمكن للمؤسسات الحفاظ على سلامة نموذج الذكاء الاصطناعي والتأكد من أنه يلبي الاحتياجات المتطورة لأصحاب المصلحة.

سير العمل والعمليات التي تتطلب تعاون عدة فرق لبناء حل ذكاء اصطناعي كامل في بيئة الإنتاج.

ما هو الذكاء الاصطناعي للمؤسسات؟

موضوعات الصفحة