تكامل وإنتاج الذكاء الاصطناعي

نجحت العديد من المؤسسات في إنتاج نماذج AI مفيدة عبر التحليل المخصص، لا سيما في أقسام تحليلات البيانات التي توفر دعم القرارات. يتمثل التحدي الكبير في أخذ النماذج المنتجة عبر التحليل المخصص والسماح لنماذج AI المذكورة بأن تُستخدم من قبل المؤسسة الأوسع. إن السماح للمؤسسة بأكملها بالاستفادة من AI سيؤدي إلى ميزة كبيرة.

ستستكشف هذه المقالة كيفية دمج الذكاء الاصطناعي داخل مؤسسة عبر وسائل الإنتاج.

تحديد نموذج AI مناسب للاستخدام في الإنتاج

أي نموذج ذكاء اصطناعي أو تعلم آلي مناسب للاستخدام في الإنتاج هو أي نموذج ينتج رؤى قيمة أو يحقق نتيجة عملية. لنفترض أن مثل هذه النماذج يجب أن يتم تشغيلها يدويًا باستمرار من قبل علماء البيانات. في هذه الحالة، هناك احتمال كبير بأن العملية غير مؤتمتة للإنتاج ومتاحة فقط لعدد قليل من الموظفين التقنيين.

يتم إنتاج النموذج عند استخدامه يوميًا في عمليات الأعمال المعتادة (BAU). ومن هنا فصاعدًا، إذا تم تشغيله بشكل عرضي، فلن يكون متاحًا للمؤسسة الأوسع.

دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات العمل المعتادة (BAU)

مشكلة طويلة الأمد مع الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وحتى النماذج الإحصائية الأقدم هي أن قلة قليلة من الأشخاص داخل المؤسسة يمكنهم الوصول إليها. هناك أسباب متعددة لذلك، على الرغم من أن السبب الأكثر شيوعًا هو الحاجز التقني المطلوب تجاوزه لاستخدام مثل هذه النماذج والإعداد الحاسوبي اللازم لتشغيل هذه النماذج'.

مع ظهور متصفح الويب والوظائف المستمرة المدمجة في المتصفح، أصبح من الممكن توفير مثل هذه القدرات للمستخدمين الذين قد يحتاجون إلى استخدام النموذج بمجرد الوصول إلى متصفح ويب. والسبب في ذلك هو أن الإعداد الحاسوبي المطلوب يمكن تجريده داخل خادم بعيد بينما يمكن عرض واجهة مستخدم حول كيفية تشغيل النموذج والتفاعل معه. وبالتالي، سيسمح هذا بالتقدم نحو المستقبل، ليس فقط للذكاء الاصطناعي بل للعديد من الوظائف الحاسوبية الأخرى، بأن تصبح متاحة لمزيد من الأفراد بغض النظر عن قدراتهم التقنية.

إنتاج نماذج AI وتحويلها إلى أنظمة AI

نظام الذكاء الاصطناعي هو نظام يستخدم نموذج ذكاء اصطناعي واحد أو نماذج ذكاء اصطناعي متعددة لتحقيق النتيجة المرجوة. لا يكون الفرق بين الاثنين واضحًا للعديد من المؤسسات حيث يميل الإدارة إلى اعتبار القدرة على تشغيل الذكاء الاصطناعي بمثابة امتلاك قدرات ذكاء اصطناعي. يلزم وجود نظام مصمم ومهندس بشكل صحيح لضمان عمل الذكاء الاصطناعي تحت حوكمة جيدة.

تتمثل إحدى الطرق السهلة لوصف التمييز بين الاثنين في فحص الوظائف وراء كل مرحلة من مراحل العملية. يقوم علماء الحاسوب بتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي. يستخدم علماء البيانات تقنيات الذكاء الاصطناعي ويطبقونها على المشكلات داخل المؤسسة، وبناءً على نموذج سليم، يقوم مهندسو البرمجيات بعد ذلك ببناء أنظمة قوية تستخدم كل من تقنيات الذكاء الاصطناعي وكيفية تطبيقها.

في العصر الحديث، يقوم هندسة البرمجيات عادةً ببناء برامج الويب التي تستخدم مثل هذا AI عبر عمليات الواجهة الخلفية مع تقديم واجهة أمامية ودودة بواجهة مستخدم غنية. وبالتالي، يتيح ذلك للمستخدمين استخدام الذكاء الاصطناعي مثل عالم بيانات دون الحاجة إلى خبرة فنية. وفي المضي قدمًا نحو المستقبل، فإن هذا أمر مهم حيث يحتاج AI إلى أن يُدمقرط نظرًا للميزة الكبيرة التي يوفرها لمن لديهم حق الوصول إليه.

الاستفادة من AI والسحابة

تميل نماذج الذكاء الاصطناعي إلى العمل على أجهزة الكمبيوتر العملاقة، وهو أمر شائع جدًا في مجال البحث. أجهزة الكمبيوتر العملاقة مكلفة ويصعب الوصول إليها، نظرًا لأن العديد من المشاريع المختلفة تتنافس على وقت الحوسبة. البديل هو الاستفادة من قوة الحوسبة السحابية الموزعة كبديل.

توفر الحوسبة السحابية قوة الحوسبة والتخزين عند الطلب ويمكن أيضًا توسيع نطاقها ديناميكيًا. الميزة هي أن المؤسسات غير مطالبة بالاستثمار بكثافة في بناء وصيانة البنية التحتية المذكورة. كان أحد العوائق التي واجهتها المؤسسات في الوصول إلى الذكاء الاصطناعي في الماضي هو الوصول إلى قوة حوسبة وتخزين هائلة. مع أصبح الوصول إلى هذه الموارد أكثر سهولة، أصبح من العملي الآن للمؤسسات الاستفادة من الذكاء الاصطناعي.

مع قيام المؤسسات بترحيل البنية التحتية والأنظمة القائمة الموروثة إلى السحابة وتبني استراتيجية السحابة أولاً، سيكون من المنطقي أن يستكشف صناع القرار الاستراتيجيون أماكن أخرى يمكن للبنية التحتية السحابية المساعدة فيها. سيكون الذكاء الاصطناعي من بين بنود النقاش عند استكشاف القدرات المستقبلية.

عرض وعرض نتائج AI على المنظمة الأوسع

تنتج نماذج وأنظمة الذكاء الاصطناعي نتائج تتطلب من الفرد تفسيرها واتخاذ إجراء. في المستقبل، قد تقترح أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا إجراءات يجب اتخاذها. ومع ذلك، لا يزال الأمر يعتمد إلى حد كبير على صناع القرار في تحديد كيفية المضي قدمًا في الوضع الحالي.

ستستمر تقنيات عرض البيانات وتصورها الحالية، مثل استخدام حزم تقارير ذكاء الأعمال ولوحات تحليلات البيانات، بما في ذلك Tableau و Power BI، في الاستخدام والتوسع. كما سيستمر تطوير التصورات المخصصة، مثل تلك الموجودة في الخرائط ذاتية التنظيم (SOM)، لتمكين الأشخاص من فهم نتائج الذكاء الاصطناعي.

بالنظر إلى أن أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكنها معالجة متغيرات أكثر بكثير مما يمكن للفرد فهمه، فمن الضروري أن تكون هذه المخرجات شاملة وواضحة للشخص وأن تُفهم هذه النتائج وتداعياتها المرتبطة بها.

تفسير AI والاستفادة من نتائج AI

أنظمة الذكاء الاصطناعي، أو أي نظام، تنتج عادةً مخرجات. ونظراً لتعقيد النتائج، يجب ألا تُفهم بشكل خاطئ أو تخضع للتحيز داخل البيانات. كانت هناك حالات عديدة قدم فيها AI تقارير متحيزة دون مبرر ببساطة لأن البيانات التي تعلم منها احتوت على مجموعات ميزات متحيزة أو محدودة.

يجب على المؤسسات التي تستخدم نتائج AI تقييد التفسير على مجال خبراء الموضوع الذين يعملون ضمن مجال معين لضمان منظور متوازن. سيساعد اتخاذ مثل هذا النهج أيضاً في ضمان أن نتائج AI سليمة وكاملة. كما نعتبر أنه من الضروري النظر في نطاق الإجراءات المتخذة بناءً على نتائج AI، ويجب أن يكون ضمن مجال محدود وضيق لضمان أن إجراءات AI آمنة.

اتصل بنا اليوم للحصول على استشارة مجانية حول كيفية دمج Telemus AI™ في مؤسستك.