كيفية تسريع نشر الإنتاج وتضمين الذكاء الاصطناعي مع IBM

كيفية تسريع نشر الإنتاج وتضمين الذكاء الاصطناعي مع IBM

الطابع الزمني: 9 أبريل 2024 ، الساعة 9:59 صباحًا
عقدة المصدر: 2540008

في SaaStr AI داي، جورج كريتلر، قائد مبيعات الذكاء الاصطناعي المضمن في IBM العالمي، يتحدث عن مفارقة الذكاء الاصطناعي، وثلاث معادلات تتعلق بالإنتاجية العالمية والذكاء الاصطناعي، والقليل من الرياضيات للمساعدة في توجيه العقد القادم، وأفضل حالات الاستخدام، وأهمية الذكاء الاصطناعي المسؤول . 

[المحتوى جزءا لا يتجزأ]

ما الذي يشكل نمو الناتج المحلي الإجمالي

من منظور كلي، تؤثر المتغيرات المختلفة على نمو الناتج المحلي الإجمالي بشكل عام: 

إنها ثلاثة أشياء. 

  1. النمو السكاني
  2. نمو الإنتاجية
  3. نمو الديون

ونحن نعلم أننا لن نشهد نمواً سكانياً إلا على المدى المتوسط ​​إلى الطويل. ومع نمو الديون، على الأقل في المستقبل المنظور، فإن هذا ليس حافزا حقيقيا. وهذا يترك لنا متغيرا واحدا يمكننا الاستفادة منه، ألا وهو نمو الإنتاجية. 

هذا هو التحدي الذي سنواجهه خلال العقود القليلة القادمة، وهو يختلف عن أي شيء واجهناه بالفعل خلال المائة عام الماضية. كمجتمع، سوف نعتمد بشكل كبير على نمو الإنتاجية. لماذا يهم هذا في عالم الذكاء الاصطناعي؟ 

يشكك الكثير من الناس في الذكاء الاصطناعي وما سيفعله فيما يتعلق بإزاحة العمال، وكيف سيتم اتخاذ القرارات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وكيف نعرف البيانات الكامنة وراء تلك القرارات. هذه كلها أمور يتعين علينا، كمجموعة، أن نهاجمها بشكل مباشر. 

يجب أن يتعايش الاضطراب والمسؤولية حتى ننجح في المضي قدمًا. 

ما الذي يجعل نجاح الذكاء الاصطناعي اليوم؟

اليوم، يمكننا بناء نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع بكثير مما كان عليه في الماضي. في IBM، يعتقدون بشكل أساسي أنه لن يكون هناك نموذج واحد للذكاء الاصطناعي ليحكمهم جميعًا. ستكون عبارة عن مجموعة متنوعة من النماذج المختلفة المناسبة لغرض ما، مع التركيز على مهمة واحدة محددة من شأنها أن توفر أكبر قيمة للمؤسسات. 

أنت أيضًا بحاجة إلى بيانات لتحقيق النجاح. إذا كنت أنت وأفضل منافسيك تستخدمان نفس النموذج الأساسي، فإنك لا تستخدم أيًا من بياناتك الخاصة هناك، لذلك لا تتمتع بميزة تنافسية. 

تعد البيانات أمرًا أساسيًا لتمييز نفسك، وستكون القدرة على دمج ذلك في نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك أمرًا ضروريًا لنجاحك. 

مع النجاح على المدى الطويل يأتي بعض النهج تجاه الحوكمة، والذي يتضمن إدارة البيانات والذكاء الاصطناعي. كيف يتوصل هذا الذكاء الاصطناعي إلى القرارات التي اتخذها؟ ما هي دورة الحياة الشاملة، وكيف تعرف أن نماذج الذكاء الاصطناعي هذه تعمل بطريقة موثوقة وشفافة؟ 

وأخيرًا، أنت بحاجة إلى حالات الاستخدام. ليست حالة استخدام واحدة، بل أكبر عدد ممكن. هذا هو المكان الذي يقضي فيه فريق جورج الكثير من الوقت، حيث يعمل مع الشركاء في مراحل مختلفة من رحلة الذكاء الاصطناعي ويساعدهم على إطلاق القيمة من الذكاء الاصطناعي. يبدأ ذلك بالتركيز على حالات الاستخدام الصحيحة وليس فقط فهم المكان الذي يناسبه الذكاء الاصطناعي ولكن فهم المكان الذي قد لا يناسبه، وهو ما يكون أكثر أهمية في بعض الأحيان. 

مكدس GenAI الحالي

إذا وضعنا النماذج جانبًا، فإن المكونات المختلفة تشكل مجموعة GenAI الشاملة. بدءًا من الطبقة الوسطى، من الضروري أن يكون هناك شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي ومنصة البيانات. في IBM، أطلقوا Watson X، وهو نهجهم في الذكاء الاصطناعي ومنصة البيانات التي تركز بشكل أساسي على B2B. 

يتيح لك هذا النظام الأساسي القيام بجميع التدريبات النموذجية والتطوير والنشر والضبط السريع والضبط الدقيق. يجب أن تتم دورة حياة النموذج الشاملة هذه بطريقة منظمة وشفافة، بحيث يكون لديك خط رؤية كامل لشرح قدرة النماذج على التوصل إلى القرارات التي تتخذها. 

الذهاب أعلى المكدس

من المهم أن يكون لديك العديد من مجموعات تطوير البرامج وواجهات برمجة التطبيقات المختلفة التي تساعدك على تضمين الذكاء الاصطناعي في تطبيقات ومنتجات وحلول محددة. 

مستوى أعلى من هذا، تريد التفكير في ضبط نموذج معين وضبطه لمعالجة مهمة معينة. إن مساعدي الذكاء الاصطناعي هم كيفية تفاعلك وحل المهام المختلفة باستخدام هذا النموذج، ويطلق عليهم أحيانًا المساعدون أو مساعدو الطيارين. هؤلاء المساعدون هم الطريقة التي يتفاعل بها غالبية العالم مع الذكاء الاصطناعي. 

الذهاب إلى مستوى أدناه

يدور الكثير من المؤسسات حول خدمات البيانات التي تجعل الذكاء الاصطناعي فعالاً أم لا. ستكون القدرة على جمع وتنظيم وإدارة البيانات المختلفة الموجودة لديك عبر المؤسسة أمرًا أساسيًا. في IBM، يقولون أنه لا يوجد ذكاء اصطناعي بدون IA، نوع من هندسة المعلومات. 

إذا لم تتمكن من الاستفادة من جميع البيانات وتحليلها واستخدامها عبر المؤسسة، فإنك تلحق الضرر بنفسك على المدى الطويل. 

ويرتكز كل هذا على التركيز على تشغيل الذكاء الاصطناعي في بيئة مختلطة. يتعلق الأمر بتشغيلها عبر السحابة العامة والخاصة وعلى الحافة. سيظل الهجين والذكاء الاصطناعي مترادفين إلى حد ما للمضي قدمًا. 

أفضل 3 دلاء للذكاء الاصطناعي

حوالي 70% مما نراه اليوم يقع ضمن ثلاث فئات. 

  1. العمالة الرقمية
  2. تجربة الزبون
  3. تطوير التطبيقات وعمليات تكنولوجيا المعلومات

إذا كنت تفكر في تجربة العملاء اليوم، فهي تتعلق بكيفية أتمتة الكثير من تلك التفاعلات الأمامية مع المؤسسات المختلفة. كيف يمكنني التركيز على المهام عالية التردد والمنخفضة التعقيد التي يجيدها الذكاء الاصطناعي بشكل خاص، وأسمح لوكلائنا بالتركيز على الأنشطة ذات القيمة الأعلى؟ 

اليوم، قد يتعامل الوكلاء مع مهام رتيبة يوميًا. إنها مملة وغير مرضية للغاية. يتيح لهم الذكاء الاصطناعي التركيز على الأنشطة ذات القيمة الأعلى. 

عبر العمل الرقمي، هناك فرصة مذهلة لتطبيق الذكاء الاصطناعي على المواهب والموارد البشرية والتمويل وسلسلة التوريد والمشتريات. مع شركة IBM، فقد اعتمدوا الذكاء الاصطناعي داخليًا عبر المؤسسة بأكملها، وتطرقوا إلى جميع هذه الفئات. 

لديهم الذكاء الاصطناعي المدمج في عملية الموارد البشرية لديهم، حيث يتعاملون مع 94% من الطلبات الواردة من موظفي IBM. يجمع العمل الرقمي بين الذكاء الاصطناعي والأتمتة، ولا يقتصر الأمر على التفاعل مع وكيل افتراضي فحسب، بل القدرة على تنفيذ المهام المختلفة وتنسيقها. 

المجال الأخير يدور حول تطوير التطبيقات وعمليات تكنولوجيا المعلومات أو ببساطة التعليمات البرمجية. يتضمن ذلك تحديث التطبيق وإنشاء التعليمات البرمجية والقدرة على ترجمة التعليمات البرمجية وإنشاءها وتلخيصها. 

اليوم، باستخدام منصة Watson X التابعة لشركة IBM، في حوالي 85% من الحالات، تقدم توصيات للمطورين حول التعليمات البرمجية التي يقبلها المطورون. سوف تتحسن مع مرور الوقت وهي منطقة تشهد نمواً هائلاً. 

مرة أخرى، يدعم كل هذا حوكمة الذكاء الاصطناعي، والقدرة على تصميم ذكاء اصطناعي مسؤول حيث يكون لديك إمكانية الشرح عبر دورة الحياة الشاملة والقدرة على تحويل بياناتك حتى تتمكن من الاستفادة من أكبر ما يميزك: بيانات مؤسستك. 

حالتان للاستخدام: Ovum وCrushBank

يحصل العديد من الأشخاص على قيمة من الذكاء الاصطناعي اليوم. المثال الأول هو شركة Ovum Medical، وهي شركة تم إنشاؤها لأنها رأت تفاوتًا في الرعاية التي كانت تتلقاها النساء فيما يتعلق بالخصوبة. 

بالنسبة لهم، الأمر كله يتعلق برفع مستوى الاتساق والموضوعية التي يقدمون من خلالها الرعاية للمرضى في جميع أنحاء العالم. إنها توفر منصة للتطبيب عن بعد مع Watson X مدمج بها وتعمل على الواجهة الأمامية. 

يستطيع Watson X الإجابة على الأسئلة المتعلقة بالرعاية الصحية والتأمين والخصوبة والمواعيد والمزيد. لماذا تعتبر حالة الاستخدام هذه مهمة؟ لأنه لم يستغرق شهورًا وسنوات لتطويره ونشره. لقد تم دمجه بالكامل وتشغيله على موقع Ovum الإلكتروني في غضون أسابيع. 

تكنولوجيا كراش بنك 

جاء CrushBank من مجال دعم تكنولوجيا المعلومات حيث كانوا، في الماضي، يديرون الاستعانة بمصادر خارجية استراتيجية ويوفرون الموظفين للقيام بدعم تكنولوجيا المعلومات لمختلف المؤسسات. على طول الطريق، كانت هناك لحظة مضيئة تتساءل: "ماذا لو كان بإمكاننا القيام بذلك باستخدام الذكاء الاصطناعي؟" 

لقد تمكنوا من طرح الذكاء الاصطناعي للتفاعل مع الوكلاء أثناء تعاملهم مع مشكلات الدعم. من المهم عندما يتواصل العميل أن يحصل على إجابات لأسئلته. 

يرى CrushBank أن مهندسي الدعم ينضمون بشكل أسرع، مما يزيد من عدد تذاكر مكتب المساعدة للإغلاق، ويقلل الوقت اللازم للحل. هناك العديد من الطرق لاستخدام الذكاء الاصطناعي لحل حلول الأعمال المختلفة. 

الوجبات السريعة الرئيسية

1. الأمر كله يتعلق بإيجاد التوازن الصحيح وأن تكون رائدًا في المجال الذي تفهم فيه المخاطر ولا تخاف منها. تنمو الشركات التي تميل إلى الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع اليوم. 

2. يتعلق الأمر أيضًا بالمهارات. تدور المهارات اليوم حول تحفيز الذكاء الاصطناعي وإظهار كيفية تقليد الذكاء الاصطناعي للإجراءات المختلفة. غدًا، قد يتعلق الأمر بإدارة أسطول كامل من وكلاء الذكاء الاصطناعي لإدارة التحديات المختلفة. 

3. عليك أن تكون منفتحًا. يتم طرح نماذج جديدة كل أسبوع، لذا ابق على اطلاع بما يتم طرحه، وكيف يمكنك الاستفادة منها، وكيف تختلف عما تستخدمه اليوم. 

[المحتوى جزءا لا يتجزأ]

المنشورات المشابهة

الطابع الزمني:

اكثر من ساستر