10 خطوات لتبني الذكاء الاصطناعي في عملك

الذكاء الاصطناعي (AI) هو بوضوح قوة متنامية في صناعة التكنولوجيا. تحتل منظمة العفو الدولية مركز الصدارة في المؤتمرات وتظهر إمكاناتها عبر مجموعة واسعة من الصناعات ، بما في ذلك تجارة التجزئة والتصنيع. يتم تضمين منتجات جديدة مع مساعدين افتراضيين ، في حين تقوم chatbots بالإجابة على أسئلة العملاء حول كل شيء بدءًا من موقع مورد مكتبك على الإنترنت إلى صفحة دعم مزود خدمة استضافة الويب الخاص بك. وفي الوقت نفسه ، تقوم شركات مثل Google و Microsoft و Salesforce بدمج الذكاء الاصطناعى كطبقة استخباراتية عبر مجموعة التقنية بالكامل. نعم ، منظمة العفو الدولية لديها بالتأكيد لحظتها.

ليست هذه هي منظمة العفو الدولية التي شجعتنا ثقافة البوب ​​على توقعها ؛ إنه ليس روبوتات حساسة أو سكاينيت ، أو حتى مساعد جارفي توني ستارك. يحدث هضبة الذكاء الاصطناعى هذه تحت السطح ، مما يجعل التكنولوجيا الموجودة لدينا أكثر ذكاءً وفتح قوة جميع البيانات التي تجمعها الشركات. ماذا يعني ذلك: ساهم التقدم الواسع في التعلم الآلي (ML) ورؤية الكمبيوتر والتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) في جعل من السهل على أي وقت مضى إعداد طبقة خوارزمية AI في البرنامج أو النظام الأساسي السحابي.

بالنسبة إلى الشركات ، يمكن أن تظهر تطبيقات الذكاء الاصطناعى العملية بكل أنواع الطرق اعتمادًا على احتياجاتك التنظيمية ورؤى ذكاء الأعمال (BI) المستمدة من البيانات التي تجمعها. يمكن للمؤسسات استخدام الذكاء الاصطناعي في كل شيء بدءًا من استخراج البيانات الاجتماعية وحتى المشاركة في إدارة علاقات العملاء (CRM) إلى تحسين الخدمات اللوجستية والكفاءة عندما يتعلق الأمر بتتبع الأصول وإدارتها.

وتلعب شركة ML دورًا رئيسيًا في تطوير الذكاء الاصطناعى ، كما يلاحظ لوك لوك ، المدير العام لبرنامج تسريع العالم AI + ، الذي يحتضن الشركات الناشئة AI ويساعد الشركات على دمج الذكاء الاصطناعى بالإضافة إلى منتجاتها وخدماتها الحالية.

وقال تانغ "في الوقت الحالي ، تحفز منظمة العفو الدولية كل التقدم الذي أحرزته شركة ML في الوقت الحالي. لا يوجد تقدم واحد يمكنك الإشارة إليه ، لكن قيمة الأعمال التي يمكن أن نستخلصها من ML الآن هي خارج المخططات". "من وجهة نظر المؤسسة ، فإن ما يحدث الآن قد يعطل بعض العمليات التجارية الأساسية للشركة حول التنسيق والتحكم: الجدولة وتخصيص الموارد وإعداد التقارير." نقدم هنا بعض النصائح من بعض الخبراء لشرح الخطوات التي يمكن أن تتخذها الشركات لدمج الذكاء الاصطناعي في مؤسستك ولضمان نجاح تطبيقك.

1. تعرف على الذكاء الاصطناعى

خذ الوقت الكافي للتعرف على ما يمكن أن تفعله منظمة العفو الدولية الحديثة. تقدم TechCode Accelerator للشركات الناشئة مجموعة واسعة من الموارد من خلال شراكاتها مع مؤسسات مثل جامعة ستانفورد والشركات في مجال الذكاء الاصطناعى. يجب عليك أيضًا الاستفادة من ثروة المعلومات والموارد المتوفرة عبر الإنترنت لتعريف نفسك بالمفاهيم الأساسية لمنظمة العفو الدولية. يوصي تانغ ببعض ورش العمل عن بعد والدورات التدريبية عبر الإنترنت التي تقدمها مؤسسات مثل Udacity كطرق سهلة للبدء في الذكاء الاصطناعي وزيادة معرفتك بمجالات مثل ML والتحليلات التنبؤية داخل مؤسستك.

فيما يلي عدد من الموارد عبر الإنترنت (المجانية والمدفوعة) التي يمكنك استخدامها للبدء:

• مقدمة Udacity لدورة الذكاء الاصطناعي وبرنامج الذكاء الاصطناعي لتقنية النانو
• محاضرات جامعة ستانفورد على الإنترنت: الذكاء الاصطناعي: المبادئ والتقنيات
• دورة تدريبية حول الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت من edX ، يتم تقديمها من خلال جامعة كولومبيا
• مجموعة أدوات Microsoft المعرفية مفتوحة المصدر (المعروفة سابقًا باسم CNTK) لمساعدة المطورين على إتقان خوارزميات التعليم العميق
• مكتبة برامج Google مفتوحة المصدر (OS) TensorFlow للحصول على ذكاء الجهاز
• AI Resources ، دليل رمز مفتوح المصدر من مؤسسة AI Access Foundation
• صفحة موارد جمعية تطوير الذكاء الاصطناعي (AAAI)
• دليل لطيف MonkeyLearn إلى التعلم الآلي
• ستيفن هوكينج ومعهد مستقبل حياة إيلون موسك
• OpenAI ، وهي مبادرة مفتوحة للتعلم العميق على مستوى الصناعة والأوساط الأكاديمية

2. حدد المشكلات التي تريد حل الذكاء الاصطناعي

بمجرد أن تصل إلى الأساسيات ، فإن الخطوة التالية لأي عمل هي البدء في استكشاف الأفكار المختلفة. فكر في كيفية إضافة إمكانيات الذكاء الاصطناعي إلى منتجاتك وخدماتك الحالية. الأهم من ذلك ، يجب أن تأخذ شركتك في الاعتبار حالات الاستخدام المحددة التي يمكن أن تحل فيها منظمة العفو الدولية مشاكل العمل أو توفر قيمة قابلة للتوضيح.

"عندما نعمل مع شركة ، نبدأ بعرض عام لبرامجها ومشاكلها التقنية الرئيسية. نريد أن نوضح لها كيف تتلاءم معالجة اللغة الطبيعية ، والتعرف على الصور ، و ML ، وما إلى ذلك مع تلك المنتجات ، وعادةً مع أوضح تانغ أن ورشة العمل من نوع ما مع إدارة الشركة. "تختلف المواصفات دائمًا حسب الصناعة. على سبيل المثال ، إذا قامت الشركة بمراقبة بالفيديو ، فيمكنها التقاط الكثير من القيمة عن طريق إضافة ML إلى هذه العملية."

3. إعطاء الأولوية قيمة ملموسة

بعد ذلك ، تحتاج إلى تقييم القيمة التجارية والمالية المحتملة لمختلف تطبيقات منظمة العفو الدولية المحتملة التي حددتها. من السهل أن تضيع في مناقشات "الذكاء الفطري في السماء" ، ولكن تانغ أكد على أهمية ربط مبادراتك مباشرة بقيمة الأعمال.

وقال تانغ: "لتحديد الأولويات ، انظر إلى أبعاد الإمكانات والجدوى ووضعها في مصفوفة 2 × 2". "هذا من شأنه أن يساعدك على تحديد الأولويات استنادًا إلى الرؤية على المدى القريب ومعرفة القيمة المالية للشركة. لهذه الخطوة ، عادة ما تحتاج إلى الملكية والاعتراف من المديرين والمديرين التنفيذيين رفيعي المستوى."

4. الاعتراف الفجوة القدرة الداخلية

هناك فرق واضح بين ما تريد إنجازه وبين ما لديك القدرة التنظيمية على تحقيقه بالفعل ضمن إطار زمني معين. قال تانغ إنه يجب على الأعمال التجارية معرفة قدرتها وما ليس من منظور التكنولوجيا والعملية قبل البدء في تطبيق الذكاء الاصطناعي الكامل.

وقال تانغ "في بعض الأحيان قد يستغرق هذا وقتا طويلا للقيام به." "تعني معالجة فجوة القدرات الداخلية لديك تحديد ما تحتاج إلى اكتسابه وأي عمليات تحتاج إلى تطوير داخليًا قبل أن تبدأ. بناءً على الأعمال التجارية ، قد تكون هناك مشاريع أو فرق قائمة يمكنها المساعدة في القيام بذلك بشكل عضوي لبعض وحدات الأعمال."

5. جلب الخبراء وإقامة مشروع رائد

بمجرد أن يصبح عملك جاهزًا من الناحية التنظيمية والتقنية ، فقد حان الوقت للبدء في البناء والتكامل. قال تانغ إن أهم العوامل هنا هي البدء صغيرًا ، ووضع أهداف المشروع في الاعتبار ، والأهم من ذلك ، أن تكون على دراية بما تعرفه وما لا تعرفه عن الذكاء الاصطناعي. هذا هو المكان الذي يمكن أن يكون فيه جلب خبراء خارجيين أو مستشارين لمنظمة العفو الدولية لا يقدر بثمن.

وقال تانغ "لا تحتاج إلى الكثير من الوقت للمشروع الأول ؛ عادةً ما يكون للمشروع التجريبي فترة تتراوح بين شهرين إلى ثلاثة أشهر". "ترغب في جمع الأشخاص الداخليين والخارجيين معًا في فريق صغير ، ربما من 4 إلى 5 أشخاص ، وسيعمل هذا الإطار الزمني الأكثر تشددًا على تركيز الفريق على الأهداف المباشرة. بعد اكتمال الطيار ، يجب أن تكون قادرًا على تحديد ما يعد على المدى الطويل ، سيكون المشروع أكثر تفصيلاً وما إذا كان عرض القيمة منطقيًا على عملك ، من المهم أيضًا دمج الخبرة من كلا الجانبين - الأشخاص الذين يعرفون عن العمل والأشخاص الذين يعرفون عن الذكاء الاصطناعي - في فريق المشروع التجريبي الخاص بك ".

6. تشكيل فريق عمل لدمج البيانات

أشار تانغ إلى أنه ، قبل تطبيق ML في عملك ، تحتاج إلى تنظيف بياناتك لجعلها جاهزة لتجنب سيناريو "garbage in، garbage out". وقال تانغ "عادة ما تنتشر بيانات الشركات الداخلية في صوامع بيانات متعددة للأنظمة القديمة المختلفة ، وربما تكون في أيدي مجموعات أعمال مختلفة ذات أولويات مختلفة". "لذلك ، هناك خطوة مهمة للغاية نحو الحصول على بيانات عالية الجودة تتمثل في تشكيل فريق عمل متعدد المهام ، ودمج مجموعات بيانات مختلفة معًا ، وحل التناقضات بحيث تكون البيانات دقيقة وغنية ، مع توفر كافة الأبعاد الصحيحة المطلوبة لـ ML."

7. بدء الصغيرة

ابدأ في تطبيق الذكاء الاصطناعي على عينة صغيرة من بياناتك بدلاً من أخذ الكثير في وقت مبكر جدًا. وقال آرون براوسر ، نائب رئيس إدارة الحلول في M * Modal ، "ابدأ بسيطًا ، واستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد لإثبات القيمة ، وجمع الملاحظات ، ثم التوسع وفقًا لذلك". منصة AI تتكامل مع السجلات الطبية الإلكترونية (EMRs).

يمكن أن يكون نوع معين من البيانات هو معلومات عن بعض التخصصات الطبية. وقال الدكتور جيلان السعداوي ، كبير مسؤولي المعلومات الطبية في مودال مودال "كن انتقائيًا فيما ستقرأه منظمة العفو الدولية". "على سبيل المثال ، اختر مشكلة معينة تريد حلها ، وركز الذكاء الاصطناعى عليها ، واعطها سؤالًا محددًا للإجابة عليها وعدم إلقاء جميع البيانات عليها."

8. تضمين التخزين كجزء من خطة منظمة العفو الدولية الخاصة بك

بعد الارتقاء من عينة صغيرة من البيانات ، ستحتاج إلى النظر في متطلبات التخزين لتنفيذ حل الذكاء الاصطناعي ، وفقًا لما ذكره فيليب بوكورني ، كبير الموظفين التقنيين (CTO) في Penguin Computing ، وهي شركة تقدم حوسبة عالية الأداء (HPC) ، منظمة العفو الدولية ، وحلول ML.

"إن تحسين الخوارزميات أمر مهم للوصول إلى نتائج البحوث. لكن بدون وجود كميات هائلة من البيانات للمساعدة في بناء نماذج أكثر دقة ، لن تتمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي من تحسين ما يكفي لتحقيق أهدافك الحاسوبية" ، كتب بوكورني في ورقة بيضاء بعنوان "القرارات الحاسمة: دليل إلى بناء حل الذكاء الاصطناعي الكامل دون ندم. " "لهذا السبب يجب مراعاة تضمين تخزين سريع ومحسّن في بداية تصميم نظام AI."

بالإضافة إلى ذلك ، يجب عليك تحسين تخزين AI لاستيعاب البيانات ، وسير العمل ، والنمذجة ، اقترح. وأضاف بوكورني: "يمكن أن يكون لقضاء بعض الوقت في مراجعة خياراتك تأثيرًا كبيرًا وإيجابيًا على كيفية تشغيل النظام بمجرد تشغيله عبر الإنترنت".

9. دمج الذكاء الاصطناعى كجزء من مهامك اليومية

بفضل الرؤية والأتمتة الإضافية التي توفرها AI ، يتمتع العمال بأداة لجعل الذكاء الاصطناعي جزءًا من روتينهم اليومي بدلاً من شيء يحل محله ، وفقًا لدومينيك ولنجتون ، Global IT Evangelist في Moogsoft ، أحد مزودي AI لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps)). "قد يكون بعض الموظفين حذرين من التكنولوجيا التي يمكن أن تؤثر على وظائفهم ، لذلك فإن تقديم الحل كوسيلة لزيادة مهامهم اليومية أمر مهم" ، أوضح ويلنجتون.

وأضاف أنه يجب أن تكون الشركات شفافة حول كيفية عمل التكنولوجيا لحل المشكلات في سير العمل. وقال "هذا يمنح الموظفين تجربة" تحت غطاء محرك السيارة "حتى يتمكنوا من تصور بوضوح كيف تزيد منظمة العفو الدولية دورهم بدلاً من القضاء عليه".

10. بناء مع الرصيد

• الذكاء الاصطناعي لديه مشكلة التحيز ، وهذا خطأنا الذكاء الاصطناعي لديه مشكلة التحيز ، وهذا خطأنا
• آي بي إم الذكاء الاصطناعي يأخذ على الأبطال النقاش البشري آي بي آي الذكاء الاصطناعي يأخذ على الأبطال مناقشة الإنسان
• تقدم منظمة العفو الدولية إمكانات ضخمة ، لكنها لن تحدث بين عشية وضحاها تقدم منظمة العفو الدولية إمكانات ضخمة ، لكنها لن تحدث بين عشية وضحاها

عندما تقوم ببناء نظام الذكاء الاصطناعى ، فإنه يتطلب الجمع بين تلبية احتياجات التكنولوجيا وكذلك مشروع البحث ، أوضح بوكورني. وقال بوكورني "الاعتبار الشامل ، حتى قبل البدء في تصميم نظام الذكاء الاصطناعي ، هو أنه يجب عليك بناء النظام بالتوازن". "قد يبدو هذا واضحًا ، ولكن في كثير من الأحيان ، يتم تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي حول جوانب محددة لكيفية تصور الفريق لتحقيق أهدافه البحثية ، دون فهم متطلبات وقيود الأجهزة والبرامج التي تدعم البحث. والنتيجة هي أقل نظام غير مثالي ، حتى معطل ، يفشل في تحقيق الأهداف المرجوة."

لتحقيق هذا التوازن ، تحتاج الشركات إلى إنشاء نطاق ترددي كافٍ للتخزين ووحدة معالجة الرسومات (GPU) والشبكات. الأمن هو مكون غالباً ما يتم تجاهله. الذكاء الاصطناعى بحكم طبيعته يتطلب الوصول إلى شرائح واسعة من البيانات للقيام بعملها. تأكد من أنك تفهم أنواع البيانات التي ستشارك في المشروع وأن ضمانات الأمان المعتادة - التشفير والشبكات الخاصة الافتراضية (VPN) ومكافحة البرامج الضارة - قد لا تكون كافية.

وقال بوكورني: "بالمثل ، عليك أن توازن بين الكيفية التي يتم بها إنفاق الميزانية الإجمالية لتحقيق الأبحاث والحاجة للحماية من انقطاع التيار الكهربائي والسيناريوهات الأخرى من خلال التكرار". "قد تحتاج أيضًا إلى بناء مرونة للسماح بإعادة تبديل الأجهزة كلما تغيرت متطلبات المستخدم."