ما هي التحديات التي يجلبها مشروع الذكاء الاصطناعي؟ | الذكاء الاصطناعي في الأعمال رقم 65

هل تريد الاستفادة من إمكانيات الذكاء الاصطناعي عند تنفيذ مشروع جديد في شركتك؟ يمكن للذكاء الاصطناعي تسهيل المرحلة المفاهيمية، وتبسيط تنفيذ المهام الفردية، بالإضافة إلى تحليل النتائج الحالية والتاريخية لأنشطة المشروع. ومع ذلك، هل يستحق دائمًا اختيار مساعدة الذكاء الاصطناعي أثناء تنفيذ المشروع؟ كيفية تقييم ربحية مشروع الذكاء الاصطناعي؟ كيفية التعامل مع نقص البيانات والمتخصصين؟ من أين تبدأ لتجنب المخاطر الشائعة؟ تابع القراءة واكتشف التحديات التي تكمن في المشاريع التي تستخدم الذكاء الاصطناعي.

كيفية دمج مشروع الذكاء الاصطناعي بشكل فعال في استراتيجية عملك؟

تشير أبحاث جارتنر إلى أنه بحلول عام 2030، سيتم التعامل مع 80% من مهام إدارة المشاريع بواسطة الذكاء الاصطناعي. يبقى أن نرى كيف ستبدو النسبة المئوية للمشاريع التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لإكمال المهام. ومع ذلك، فمن المفيد بالفعل التفكير في كيفية دمج الذكاء الاصطناعي في استراتيجية عمليات الشركة.

الخطوة الأولى هي فهم إمكانات هذه التكنولوجيا وقيودها. يقوم الذكاء الاصطناعي بعمل جيد في تحليل الاتجاهات والأنماط، لكنه يفشل في أشياء مثل التفكير متعدد الخطوات واتخاذ القرارات الأخلاقية. إنها تخلق صورًا مثيرة، ولكن الحصول على مواد تتوافق مع صورة العلامة التجارية باستمرار يتطلب مهارة كبيرة. ولهذا السبب عندما نبدأ العمل على مشروع للذكاء الاصطناعي، لا يمكننا أن نفترض باحتمال مماثل للمشاريع الأخرى ما إذا كان سينتج نتائج ملموسة وقابلة للقياس.

لذلك، فإن نقطة البداية الجيدة هي تحليل الإيجابيات والسلبيات:

• ما هي التكلفة الإجمالية للمراحل المختلفة لتنفيذ مشروع الذكاء الاصطناعي؟
• ما مؤشرات الأداء الرئيسية التي ينبغي تحديدها لتقييم التأثير التجاري لمشروع الذكاء الاصطناعي؟

للحصول على إجابة موثوقة لهذه الأسئلة، من الأفضل اختيار مشاريع الذكاء الاصطناعي البسيطة التي تحقق قيمة كبيرة وقابلة للقياس بسهولة، وسوف تتناسب مع استراتيجية الشركة. يمكن أن تكون الشركة الناشئة التي تقدم خدمات البريد السريع مثالاً على ذلك. هدفها هو تحسين خدمة العملاء وزيادة مرونة سلسلة التوريد. على سبيل المثال، يتمثل أحد مشاريع الذكاء الاصطناعي البسيطة ولكن ذات القيمة في تنفيذ روبوت الدردشة الذي يتعامل مع استفسارات العملاء. سيتعامل هذا المساعد الافتراضي مع طلبات أكثر من مركز الاتصال التقليدي، مما يزيد من رضا العملاء من خلال الاستجابات السريعة للاستفسارات وجودة الاتصال المتسقة. وفي المقابل، فإن النظام المتقدم الذي يعمل على تحسين طرق البريد السريع يناسب هدف تحسين مرونة التسليم ولكنه معقد وينطوي على مخاطر أعلى بكثير.

بمجرد تحديد مشاريع الذكاء الاصطناعي الأولية، يجب على الشركة الناشئة تقييم جدواها، على سبيل المثال، من حيث الميزانية التي يجب أن يتناسب مشروع الذكاء الاصطناعي معها.

ميزانية مشروع الذكاء الاصطناعي. التحديات الرئيسية

يتمتع تنفيذ حل SaaS أو الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) الجاهز، أو ما يسمى بـ "الذكاء الاصطناعي الجاهز"، بالعديد من المزايا. الأول هو التكلفة التي يمكن التنبؤ بها لاستخدام الأداة والتكلفة السهلة التقدير نسبيًا لتنفيذ مشروع الذكاء الاصطناعي. يمكنك الاختيار من بين الحلول مثل:

• chatbot لخدمة العملاء – مثل Intercom Fin أو LiveChat من Chatbot.com أو Drift أو FreshChat،
• تحليلات وسائل التواصل الاجتماعي لزيادة مدى وصول الرسائل التسويقية - باستخدام Cortex أو Buffer أو Lately أو
• تحليل بيانات الأعمال باستخدام Microsoft Power BI، أو Tableau، أو للمهام الأقل تعقيدًا - Google Bard، الذي يتكامل مع مستندات Google.

بالنسبة لمشاريع الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق، غالبًا ما يتم التقليل من تكاليفها. خاصة عندما يتعلق الأمر بالموارد والوقت اللازم لجمع البيانات وإعدادها. على سبيل المثال، وفقًا لآرفيند كريشنا من شركة IBM، يمكن أن تمثل مرحلة إعداد البيانات لتعلم الذكاء الاصطناعي ما يصل إلى 80% من مدة المشروع.

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

علاوة على ذلك، كلما زادت حاجتنا إلى نماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة لمشروع ما، زادت البيانات النوعية التي نحتاج إلى جمعها. على سبيل المثال، تتطلب الشبكات العصبية العميقة للتعلم مئات الآلاف من الأمثلة. يؤدي هذا إلى زيادة تكلفة الحصول على مجموعات البيانات الضخمة هذه وتنظيفها. ولحسن الحظ، فإن التطور السريع للذكاء الاصطناعي يعني أنه يمكن تنفيذ المزيد والمزيد من مشاريع الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى تعلم نموذج مخصص مكلف.

ومع ذلك، يجب على الشركة التي تخطط لمشروع الذكاء الاصطناعي أن تأخذ في الاعتبار ليس فقط مرحلة تطوير الحلول، ولكن أيضًا إعداد البيانات واستمرار تشغيل النظام، بما في ذلك تكلفة الصيانة أو التحديث أو جمع بيانات جديدة. عندها فقط يمكنك تقييم العائد الحقيقي على الاستثمار في الذكاء الاصطناعي.

قضايا إدارة البيانات في مشاريع الذكاء الاصطناعي. ما يجب أن تعرفه

يتمثل التحدي الرئيسي في مشاريع الذكاء الاصطناعي في البيانات - مدى توفرها وكميتها ونوعيتها. اذا مالعمل؟ قبل البدء بمشروع الذكاء الاصطناعي، عليك أن:

• فحص البيانات الموجودة لدى الشركة بعناية – في أي شكل يتم تخزينها ومن أين تأتي،
• الاهتمام بالبنية التحتية وتطوير عمليات الحصول على البيانات الداخلية،
• فكر في شراء مجموعات بيانات خارجية أو الاستعانة بمصادر خارجية إذا كان هناك نقص في المعروض منها.

المشكلة الشائعة هي أن البيانات متناثرة عبر أنظمة وتنسيقات متعددة. قد يكون من الصعب دمجها وتنظيفها وإعدادها لتعلم الذكاء الاصطناعي. من الممارسات الجيدة أن يعمل فريق الذكاء الاصطناعي بشكل وثيق مع قسم تكنولوجيا المعلومات أو محللي البيانات. ويجب عليهم معًا التأكد من وجود البنية التحتية المناسبة وعمليات الحصول على البيانات.

التحديات التقنية والأمنية في مشاريع الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي ليس مجرد خوارزميات للتعلم الآلي. ولجعلها تعمل على أرض الواقع، هناك حاجة إلى بنية تحتية كاملة لتكنولوجيا المعلومات. وفي الوقت نفسه، قد يكون دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي الجديدة مع الأنظمة الحالية للشركة أمرًا صعبًا. غالبًا ما يتطلب الأمر تكييف أنظمة الأعمال القديمة، وهو ما يعني بالنسبة للعديد من الشركات تكاليف ترقية كبيرة.

إلى جانب ذلك، تتطلب مشاريع الذكاء الاصطناعي خبرة في علوم البيانات وهندسة البيانات. وفي الوقت نفسه، يشهد العالم نقصاً في المتخصصين في هذا المجال. ووفقاً لتقرير ماكينزي "توقعات اتجاهات التكنولوجيا 2023"، فإن نسبة إعلانات الوظائف إلى المتخصصين المتاحين هي 7 إلى 100، ويتزايد الطلب باستمرار.

كما أن مسألة أمن البيانات ليست ذات أهمية. تعالج أنظمة الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من المعلومات الحساسة، والتي يجب تأمينها بشكل صحيح ضد التسرب. وفي الوقت نفسه، زادت خروقات البيانات بشكل ملحوظ في السنوات الأخيرة. لذلك يعد هذا خطرًا مهمًا آخر يجب أخذه في الاعتبار عند تنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي.

الكفاءات الرئيسية في الذكاء الاصطناعي لرواد الأعمال. ما الصعوبات التي قد تواجهها؟

يمكن أن يكون العائق المشترك أمام تنفيذ مشروع الذكاء الاصطناعي هو ضعف المعرفة بالذكاء الاصطناعي بين المديرين وصناع القرار في مجال الأعمال. وبدون فهم متعمق لقدرات التكنولوجيا، سيكون من الصعب تقييم جدوى مشاريع محددة واتخاذ قرارات سليمة. ولهذا السبب من الضروري الاستثمار في تحسين معرفة المديرين في مجال التقنيات الجديدة.

إعادة تدريب الموظفين الحاليين يمكن أن يساعد أيضًا. هناك حديث متزايد عما يسمى "محللي بيانات المواطن" ("علماء بيانات المواطن"). يستغل هؤلاء المتخصصون أحدث التقنيات لحل مشكلات العمل المحددة التي يواجهونها يوميًا، وهم على دراية كبيرة بالصناعة التي يعملون فيها. من خلال كونهم جزءًا من الفريق الذي يعمل في مشروع الذكاء الاصطناعي، فإنهم يمكّنون متخصصي الذكاء الاصطناعي من التركيز على مشكلات التنفيذ من خلال الإجابة على الأسئلة الخاصة بالصناعة.

بالإضافة إلى المهارات التقنية، مثل تقييم توصيات الذكاء الاصطناعي واتخاذ القرارات، تعد المهارات الشخصية مهمة أيضًا، بما في ذلك القيادة والتفكير الاستراتيجي. وهذه طريقة أخرى لمعالجة النقص في مهارات الذكاء الاصطناعي في الشركات.

تحليل نجاح مشروع الذكاء الاصطناعي. كيف تتجنب الأخطاء عند قياس عائد الاستثمار؟

هناك شائعة غير مؤكدة (وربما غير صحيحة) منتشرة على الإنترنت مفادها أن ما يصل إلى 87% من مشاريع الذكاء الاصطناعي لا تصل أبدًا إلى مرحلة الإنتاج. ورغم أننا لم نتمكن من الوصول إلى دراسات موثوقة للمشاريع الناجحة، فإن التحديد المبكر لطرق قياس النجاح هو المفتاح لتقييم التأثير الحقيقي لتطبيق الذكاء الاصطناعي.

الممارسة الجيدة هنا هي تجربة صغيرة الحجم. ويتضمن اختبار أداء الذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال، على عينة عشوائية من المستخدمين ومقارنة النتائج مع مجموعة مراقبة باستخدام حل قياسي. يساعدك اختبار A/B هذا على التحقق مما إذا كان نظام الذكاء الاصطناعي الجديد يمكنه تحقيق النتائج المتوقعة مثل زيادة التحويلات أو رضا العملاء.

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

يستحق اختبار أ/ب تكراره بشكل دوري حتى بعد تنفيذ الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن أن تفقد النماذج الدقة والملاءمة في حل المشكلات. سيمكنك ذلك من التعرف بسرعة على الحالات الشاذة الناشئة والحاجة إلى إعادة معايرة النظام بحيث يستمر في تقديم نتائج الأعمال المتوقعة.

ملخص

في حين أن الذكاء الاصطناعي يوفر فرصًا هائلة، فإن المشاريع في هذا المجال تحمل تحديات كبيرة. لتحقيق النجاح، يتعين عليك تقييم تكاليف وفوائد الذكاء الاصطناعي بشكل عملي، والاهتمام بالحصول على البيانات وجودتها، وتطوير الكفاءات الداخلية والرهان على التنفيذ التدريجي للتقنيات الجديدة. ومن المهم أيضًا قياس التأثير الملموس على الأعمال من عمليات التنفيذ والاستجابة بسرعة للمشكلات الناشئة. عندها فقط سيصبح الذكاء الاصطناعي بمثابة تعزيز للشركة وليس تهديدًا لها.

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؟
51. أتمتة العمليات بمساعدة الذكاء الاصطناعي. من أين أبدا؟
52. كيف يمكنك مطابقة حل الذكاء الاصطناعي لمشكلة العمل؟
53. الذكاء الاصطناعي كخبير في فريقك
54. فريق الذكاء الاصطناعي مقابل تقسيم الأدوار
55. كيف تختار المجال الوظيفي في الذكاء الاصطناعي؟
56. هل يستحق الأمر دائمًا إضافة الذكاء الاصطناعي إلى عملية تطوير المنتج؟
57. الذكاء الاصطناعي في الموارد البشرية: كيف تؤثر أتمتة التوظيف على الموارد البشرية وتطوير الفريق
58. 6 أدوات الذكاء الاصطناعي الأكثر إثارة للاهتمام في عام 2023
59. 6 أكبر حوادث الأعمال الناجمة عن الذكاء الاصطناعي
60. ما هو تحليل نضج الذكاء الاصطناعي للشركة؟
61. الذكاء الاصطناعي لتخصيص B2B
62. حالات استخدام ChatGPT. 18 مثالًا لكيفية تحسين عملك باستخدام ChatGPT في عام 2024
63. التعلم المصغر. طريقة سريعة لاكتساب مهارات جديدة
64. تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأكثر إثارة للاهتمام في الشركات في عام 2024
65. ماذا يفعل متخصصو الذكاء الاصطناعي؟
66. ما هي التحديات التي يجلبها مشروع الذكاء الاصطناعي؟