منتجات ومشاريع الذكاء الاصطناعي – كيف تختلف عن غيرها؟ | الذكاء الاصطناعي في الأعمال رقم 49

مقدمة لإدارة منتجات الذكاء الاصطناعي

تتطلب منتجات الذكاء الاصطناعي التطوير والتخصيص المستمر، وهو ما يختلف عن الحلول التقنية التقليدية.

• الذكاء الاصطناعي، الذكاء الاصطناعي – اسم عام لقدرة الآلات على أداء المهام التي تحاكي عمل العقل البشري والإبداع، مثل التعرف على الصور، أو فهم اللغة المكتوبة والمنطوقة، أو اتخاذ القرارات بناءً على البيانات المتاحة.
• تعلم الآلة، التعلم الآلي – وهو تخصص فرعي من الذكاء الاصطناعي يغطي العمليات التي تتعلم فيها الآلات من البيانات وتختبر كيفية أداء المهام بشكل أفضل. يأتي تفرد المنتجات القائمة على التعلم الآلي (ML) من حقيقة أنها ليست مبرمجة مسبقًا، ولكنها مجهزة بقدرات التعلم والتكيف. في صناعات مثل الرعاية الصحية، يساهم الذكاء الاصطناعي في إجراء تشخيصات أكثر دقة، بينما في مجال التمويل يتيح تحليلًا أكثر تعقيدًا للمخاطر.
• GenAI، الذكاء الاصطناعي التوليدي – مجال جديد من التعلم الآلي يتضمن أنظمة يمكنها إنشاء محتوى جديد، مثل النصوص أو الصور أو الفيديو أو النماذج ثلاثية الأبعاد أو الموسيقى، بناءً على اختراع المستخدم أو الغرض المحدد من قبل المستخدم وإدخال البيانات مثل الكلمات الرئيسية والاستعلامات أو المطالبات أو الرسومات أو الصور.

تخطيط منتجات الذكاء الاصطناعي – من الفكرة إلى التنفيذ

يتطلب التخطيط لمنتج الذكاء الاصطناعي طرح سؤال رئيسي في البداية: هل سيستفيد هذا المنتج من إضافة قدرات الذكاء الاصطناعي؟

يعد تنفيذ منتج الذكاء الاصطناعي أمرًا محفوفًا بالمخاطر ومكلفًا، ونتيجة لذلك، من الجيد البدء بتحديد المشكلة التي يجب حلها من خلال تنفيذ الذكاء الاصطناعي، ثم محاولة حلها على النحو الأمثل. وربما يتم استخدام العصف الذهني مع ChatGPT أو Google Bard، والذي يمكن أن يقدم بشكل مدهش المشورة بشأن المسار الأمثل لتطوير المنتج - وليس بالضرورة أن يعتمد على الذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك، إذا قررنا إضافة الذكاء الاصطناعي إلى عروض الشركة، فنحن بحاجة إلى النظر في تفاصيل دورة حياة مشروع الذكاء الاصطناعي. ففي نهاية المطاف، تظهر بيانات جارتنر أن 54% فقط من مشاريع الذكاء الاصطناعي تمر من المرحلة التجريبية إلى مرحلة الإنتاج.

ويرجع ذلك غالبًا إلى النماذج الأولية الواعدة جدًا التي يمكن إنشاؤها باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي المتاحة اليوم. ومن ناحية أخرى، من الصعب جدًا تحقيق "جودة الإنتاج" وتكرار النتائج وملاءمتها التي يطلبها أصحاب المصلحة.

ومع ذلك، تختلف دورة حياة منتج الذكاء الاصطناعي عن غيرها، ليس فقط من حيث أنها تتجاوز مرحلة المفهوم بشكل أقل تكرارًا إلى حد ما. فبينما تميل دورة حياة المنتجات التقليدية نحو الانخفاض التدريجي في الاهتمام بمجرد وصول المبيعات إلى ذروتها، تواجه منتجات الذكاء الاصطناعي ما يسمى "تأثير دولاب الموازنة". هذه ظاهرة يتحسن فيها المنتج القائم على التعلم الآلي عند استخدامه ويتم جمع بيانات جديدة من المستخدمين. كلما كان المنتج أفضل، كلما زاد عدد المستخدمين الذين يختارونه، مما يؤدي بدوره إلى توليد المزيد من البيانات لتحسين الخوارزمية. يؤدي هذا التأثير إلى إنشاء حلقة تعليقات تتيح التحسين المستمر وتوسيع نطاق الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي.

المصدر: DALL-E 3، موجه: مارتا م. كانيا (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

وهذا يجعلها منتجات ذات دورة حياة متجددة. بمعنى آخر، يعني تأثير دولاب الموازنة في الذكاء الاصطناعي أن التحسينات المستمرة تؤدي إلى تحسينات تدريجية في أداء المنتج. على سبيل المثال:

• التدريب التكراري لنماذج الذكاء الاصطناعي - على سبيل المثال، قد يتطلب نموذج التنبؤ بالمبيعات تدريبًا متكررًا لتحقيق الدقة المثلى، ولكنه يصبح أكثر كمالًا بمرور الوقت.
• إدارة تراكم البيانات - بالنسبة لتطبيقات تخصيص المحتوى، يمكن أن يكون جمع بيانات المستخدم وتحليلها أولوية، الأمر الذي سيؤدي تدريجيًا إلى المزيد والمزيد من النتائج ذات الصلة.

باختصار، تتطلب إدارة مشاريع الذكاء الاصطناعي المرونة والاستعداد للتحسين المستمر. لذلك، يجب أن يكون مديرو مشاريع الذكاء الاصطناعي مستعدين لتلبية المتطلبات المتغيرة وتعديل الاستراتيجيات باستمرار.

فهم البيانات ودورها في تطوير منتجات الذكاء الاصطناعي

يعد دور البيانات في تطوير منتجات الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية. وتشير تقديرات ماكينزي إلى أن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية من الممكن أن تولد فوائد اقتصادية تصل إلى 4.4 تريليون دولار سنويا. ومع ذلك، فإن الوصول إلى جزء من هذه الكعكة يتطلب إدارة بيانات عالية الجودة.

على سبيل المثال، لكي يعمل نظام توصيات منتجات التجارة الإلكترونية بشكل جيد، فإن جودة بيانات سلوك العملاء أمر بالغ الأهمية. لن تحتاج فقط إلى الكمية المناسبة من البيانات، بل ستحتاج أيضًا إلى تقسيمها وتحديثها بشكل صحيح، والأهم من ذلك، استخلاص استنتاجات ماهرة من المعلومات المجمعة.

عند إنشاء منتج ذكاء اصطناعي يعتمد على البيانات، من المهم بنفس القدر الحفاظ على الحياد في البيانات. على سبيل المثال، في خوارزميات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في التوظيف أو التأمين، يجب ألا تحتوي البيانات على تحيزات ضمنية - على أساس الجنس أو الموقع - يمكن أن تؤدي إلى التمييز.

ومن الجدير بالذكر أن الإدارة السليمة للبيانات لا تتطلب الخبرة الفنية فحسب، بل تتطلب أيضًا الوعي بتأثيرها على أداء منتجات الذكاء الاصطناعي.

المشاكل الأكثر شيوعًا عند إدارة المنتجات القائمة على الذكاء الاصطناعي

تتضمن إدارة منتجات الذكاء الاصطناعي تحديات تتطلب مهارات محددة ووعيًا أخلاقيًا. ومن أهم المشاكل الجديرة بالذكر:

• تطوير مهارات الذكاء الاصطناعي – على سبيل المثال، يحتاج مدير المنتج في صناعة الذكاء الاصطناعي إلى فهم أساسيات التعلم الآلي للعمل بفعالية مع الفريق الفني،
• توجيه محدث للمتطلبات القانونية - بدأت اللوائح المتعلقة بمنتجات الذكاء الاصطناعي في الظهور للتو، لذلك يجب أن تكون موجهًا لضبط سياسات ولوائح شركتك لاستخدام منتج الذكاء الاصطناعي بشكل مستمر،
• دمج الذكاء الاصطناعي في الأنظمة الحالية – يمكن أن يشكل دمج الذكاء الاصطناعي المتقدم في أنظمة تكنولوجيا المعلومات الحالية تحديات تكنولوجية وتنظيمية،
• توسيع نطاق حلول الذكاء الاصطناعي - بالنسبة للشركات الناشئة في مجال التكنولوجيا، يتطلب تطوير نموذج أولي للذكاء الاصطناعي إلى منتج واسع النطاق موارد ووقتًا وخبرة، وهو ما يمكن أن يمثل أيضًا مشكلة بسبب العرض المنخفض نسبيًا وارتفاع الطلب على المتخصصين،
• الحفاظ على تفاعل المستخدمين - بالنسبة لتطبيق يستخدم الذكاء الاصطناعي لتخصيص المحتوى، يعد التكيف المستمر مع تفضيلات المستخدمين المتغيرة أمرًا أساسيًا للحفاظ على تفاعلهم،
• معالجة المعضلات الأخلاقية - على سبيل المثال، في تطبيقات الذكاء الاصطناعي لمراقبة الصحة، تعتبر خصوصية وأمن بيانات المستخدم أولوية.

منتجات الذكاء الاصطناعي – ملخص

باختصار، تتطلب إدارة مشاريع ومنتجات الذكاء الاصطناعي فهمًا للتحديات والفرص الفريدة التي تجلبها التكنولوجيا. يعد فهم دور البيانات والقدرة على إدارة الفرق والمشاريع بالإضافة إلى البقاء على دراية بالجوانب الأخلاقية للذكاء الاصطناعي أمرًا ضروريًا. تفتح منتجات الذكاء الاصطناعي آفاقًا جديدة للأعمال، ولكنها تتطلب النهج والمهارات الصحيحة.

بالنسبة للشركات الناشئة، من المهم التركيز على التحديد الواضح للمشكلة التي يهدف منتج الذكاء الاصطناعي إلى حلها وبناء فريق يتمتع بالمعرفة والخبرة المناسبة في مجال الذكاء الاصطناعي. ومن الجدير أيضًا التركيز على بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أخلاقية وشفافة تتوافق مع توقعات المستخدم ولوائحه.

إذا أعجبك المحتوى الخاص بنا، انضم إلى مجتمع النحل المزدحم لدينا على Facebook وTwitter وLinkedIn وInstagram وYouTube وPinterest وTikTok.

المؤلف: روبرت ويتني

خبير جافا سكريبت ومدرب يقوم بتدريب أقسام تكنولوجيا المعلومات. هدفه الرئيسي هو رفع مستوى إنتاجية الفريق من خلال تعليم الآخرين كيفية التعاون بفعالية أثناء البرمجة.

عرض جميع المشاركات

الذكاء الاصطناعي في الأعمال:

1. تهديدات وفرص الذكاء الاصطناعي في الأعمال (الجزء الأول)
2. تهديدات وفرص الذكاء الاصطناعي في الأعمال (الجزء الثاني)
3. تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأعمال – نظرة عامة
4. روبوتات الدردشة النصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي
5. البرمجة اللغوية العصبية للأعمال اليوم وغدًا
6. دور الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات التجارية
7. جدولة منشورات وسائل التواصل الاجتماعي. كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة؟
8. المشاركات التلقائية على وسائل التواصل الاجتماعي
9. خدمات ومنتجات جديدة تعمل بالذكاء الاصطناعي
10. ما هي نقاط الضعف في فكرة عملي؟ جلسة عصف ذهني مع ChatGPT
11. استخدام ChatGPT في الأعمال التجارية
12. الجهات الفاعلة الاصطناعية. أفضل 3 مولدات فيديو تعمل بالذكاء الاصطناعي
13. 3 أدوات مفيدة للتصميم الرسومي بالذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي التوليدي في الأعمال التجارية
14. 3 كتاب رائعين في مجال الذكاء الاصطناعي يجب عليك تجربتهم اليوم
15. استكشاف قوة الذكاء الاصطناعي في إنشاء الموسيقى
16. استكشاف فرص عمل جديدة باستخدام ChatGPT-4
17. أدوات الذكاء الاصطناعي للمدير
18. 6 ملحقات ChatGTP رائعة ستجعل حياتك أسهل
19. 3 رسومات ذكاء اصطناعي. إنشاء ذكاء الأعمال
20. ما هو مستقبل الذكاء الاصطناعي بحسب معهد ماكينزي العالمي؟
21. الذكاء الاصطناعي في الأعمال – مقدمة
22. ما هي البرمجة اللغوية العصبية (NLP) أو معالجة اللغة الطبيعية في الأعمال التجارية
23. المعالجة التلقائية للمستندات
24. ترجمة جوجل مقابل DeepL. 5 تطبيقات للترجمة الآلية للأعمال
25. تشغيل وتطبيقات الأعمال الخاصة بالروبوتات الصوتية
26. تقنية المساعد الافتراضي أم كيفية التحدث إلى الذكاء الاصطناعي؟
27. ما هو ذكاء الأعمال؟
28. هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل محللي الأعمال؟
29. كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في BPM؟
30. الذكاء الاصطناعي ووسائل التواصل الاجتماعي – ماذا يقولون عنا؟
31. الذكاء الاصطناعي في إدارة المحتوى
32. الذكاء الاصطناعي الإبداعي اليوم وغدًا
33. الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط وتطبيقاته في الأعمال
34. تفاعلات جديدة. كيف يغير الذكاء الاصطناعي الطريقة التي ندير بها الأجهزة؟
35. RPA وواجهات برمجة التطبيقات في شركة رقمية
36. سوق العمل المستقبلي والمهن القادمة
37. الذكاء الاصطناعي في تكنولوجيا التعليم. 3 أمثلة للشركات التي استخدمت إمكانات الذكاء الاصطناعي
38. الذكاء الاصطناعي والبيئة. 3 حلول للذكاء الاصطناعي لمساعدتك في بناء أعمال مستدامة
39. كاشفات محتوى الذكاء الاصطناعي. هم يستحق كل هذا العناء؟
40. ChatGPT vs Bard vs Bing. أي روبوت دردشة يعمل بالذكاء الاصطناعي يقود السباق؟
41. هل يعتبر chatbot AI منافسًا لبحث Google؟
42. مطالبات ChatGPT الفعالة للموارد البشرية والتوظيف
43. هندسة عاجلة. ماذا يفعل المهندس السريع؟
44. مولد نماذج الذكاء الاصطناعي. أفضل 4 أدوات
45. الذكاء الاصطناعي وماذا أيضًا؟ أهم اتجاهات التكنولوجيا للأعمال في عام 2024
46. الذكاء الاصطناعي وأخلاقيات العمل. لماذا يجب عليك الاستثمار في الحلول الأخلاقية
47. ميتا الذكاء الاصطناعي. ما الذي يجب أن تعرفه عن ميزات Facebook وInstagram المدعومة بالذكاء الاصطناعي؟
48. تنظيم الذكاء الاصطناعي. ما الذي تحتاج إلى معرفته كرجل أعمال؟
49. 5 استخدامات جديدة للذكاء الاصطناعي في الأعمال
50. منتجات ومشاريع الذكاء الاصطناعي – كيف تختلف عن غيرها؟