رونالد فان لون

إن تحويل البيانات، أو العالم الرقمي، أو الثورة الذكية، أو حتى العصر الذكي، أيًا كانت تسميته، فإننا معنيون بالتحليلات.

إذ تدرك المؤسسات في الوقت الحالي تأثير البيانات والتحليلات على كفاءتها التشغيلية، وتفكر في طرق لدمجها في إجراءات التشغيل القياسية الحالية. ويعد العائد على الاستثمار بالنسبة لأي مشروع في مقدمة أولويات واهتمامات المؤسسات التي تتطلع إلى دمج خطط التعلم الآلي التفصيلية والذكاء الاصطناعي ضمن خدماتها. ويمكن أن يستغرق الاستثمار الذي تضعه في برنامج التعلم الآلي الخاص بك بعض الوقت من أجل العودة. إن جميع خطط وخوارزميات التعلم الآلي لا تقدم السلع على الفور، لذا عليك الانتظار بعض الوقت قبل أن تجني ثمار جهدك. ومع ذلك، سوف يكون من غير المجدي بالنسبة لك أن تجلس منتظرًا من دون تنفيذ الاستراتيجيات الصحيحة. ويتعين عليك معرفة الدوافع التي تحرك المنظمات لتحقيق أقصى استفادة من البرامج الخاصة بتعلم الآلة الخاصة بها. بجانب ذلك، ينبغي أن تكون على دراية بعدم وجود اتجاه ملموس في هذا الصدد، ولهذا السبب فقد قمنا بجمع ثلاث استراتيجيات مثبتة لتسريع عملية التحليلات ودورة عائد الاستثمار.

الاستراتيجية الأولى: استخدم أدوات البرامج المحدثة

لتنفيذ الذكاء الاصطناعي AI أو الذكاء الآلي MI بأشكاله المتنوعة داخل مؤسستك، فإنك بحاجة إلى تغيير واسع النطاق في طريقة قيامك بالأشياء في مكان عملك. ورغم أننا لا ندافع عن تغيير ثقافي تنظيمي جذري، فإن ثمة حاجة إلى متابعة وتيرة ما تقدمه لعملائك بثبات. فمن روبوتات المحادثة إلى تصميم البرامج وعمليات الموارد البشرية الخاصة بك، فإن كل شيء يبدو في حاجة إلى التعزيز بطريقة تفيد الهدف العام المتمثل في تحقيق أقصى استفادة من حملة التعلم الآلة الخاصة بك. وتعد هذه العملية، إلى حد كبير، الطريقة الأسهل والأسرع والأكثر ملاءمة للحصول على النتائج المرجوة من حملة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. فالتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي يتمتعان بديناميكيات متعددة لن يفهمها فريقك إلا إذا قام بتنفيذ استراتيجيات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي في جميع المجالات. 

لقد استخلصت المنظمات التي طبقت استراتيجيات الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع التطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، مثل أمازون Amazon وأليكسا Alexa، فوائد استراتيجية الذكاء الاصطناعي الشاملة. وباتباع أساليب النجاح التي أثبتت جدواها، تكون قد ضمنت أن عائد استثمارك سليم. على أن هذه الممارسة تمنح نوع الأرباح التي تتوقعها من حملة التحليلات الخاصة بك.

وبالإضافة إلى ذلك، يتعين عليك أن تكون حكيمًا في اختيارك لخبراء الذكاء الاصطناعي المناسبين. إذ يجب أن يتم اختيارهم بشكل يناسب مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك جيدًا، كما يجب أن يتمتعوا بالمهارات المناسبة للنجاح. ويجب على المنظمات التي بدأت، مؤخرًا، حملاتها للذكاء الاصطناعي التواصل مع الخبراء الراسخين الذين يقدمون حلولاً سحابية وذكاء اصطناعيًا. ويكمن الدافع وراء هذه الخطوة في ضرورة التأكد من أن الخبراء يمكنهم موازنة الطلب المتزايد على خدمات الذكاء الاصطناعي والسحابة داخل مؤسستك. فالحوسبة المتطورة تعد أحدث الحلول السحابية للذكاء الاصطناعي أثناء التنقل، ولهذا السبب يمكنك دمج أساليب تمت تجربتها لتحقيق النجاح المطلوب في هذا السياق. إن الأساس في عائد الاستثمار الناجح هو البدء على نطاق صغير، ثم التوسع بسرعة. لذا، عليك أن تبدأ في صعود السلم بثبات، ولكن عندما تكون متيقنًا من خطواتك وتعرف المدى الذي تهدف إليه، عليك أن تقوم برفع مستوى سرعة الحركة ومراجعة المسار كله بسرعة.

الاستراتيجية الثانية: استخدام واجهات برمجة التطبيقات

يمكن أن تكون واجهة برنامج التطبيق، أو واجهات برمجة التطبيقات، كما يشار إليها بشكل عام، مفيدة عند بناء نظام تعلم الآلة الخاص بك في أسرع وقت ممكن. إذ ستكون الجهود التي تبذلها في التعلم الآلي معقولة فقط مثل التقنيات التي تستخدمها في إنشائها. ومن المثير للاهتمام، أنه بإمكانك الحصول بشكل سريع على مئات من واجهات برمجة التطبيقات عبر الإنترنت، التي تتعلق بنوع خوارزمية تعلم الآلة المخصصة التي تريد إنشاءها. أمَّا بالنسبة لأولئك الذين ليسوا على دراية بهذه الخوارزميات، فعادة ما تكون واجهات برمجة التطبيقات تشمل مجموعة من بروتوكولات التوجيه والمسارات لإنشاء البرامج. وبمساعدة واجهة برمجة التطبيقات، يمكنك إنشاء برنامجك بسهولة. كما تمنحك واجهة برمجة التطبيقات بروتوكولًا معتادًا للمطورين وعلماء البيانات قبل العمل عليه. وبناء على هذه المعلومات، يكون لديك مسار محدد لاتباعه، ويمكنك الاستمتاع بثمار عملك الشاق.

فمن برامج التعرف على الصور إلى خوارزميات التعرف على الكلام وغيرها، فإنه بإمكانك الحصول على مساعدة من واجهات برمجة التطبيقات لأي مسعى يتطابق مع تنفيذ برامج تعلم الآلة. فقد عملت واجهات برمجة التطبيقات على إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي في مجتمعنا، إذ يجب ألا تشعر بالحاجة إلى إعادة اختراع العجلة واختيار شيء مبتكر. فأثناء العمل مع واجهات برمجة التطبيقات، يتعين أن يكون لديك فرق متعددة التخصصات لمساعدتك في تحقيق الهدف النهائي لتجربة العملاء المحسنة من خلال المقياس. ويتم تحقيق هذا الهدف بجانب الهدف الآخر الذي يتمثل في الكفاءة وترشيد التكاليف المتعلقة بإنترنت الأشياء. ويعد خفض التكاليف التي تنطوي عليها تطبيقات إنترنت الأشياء استثمارًا طويل الأجل والتزامًا يتطلب منك البقاء على المسار الصحيح. لذا، يجب عليك الحفاظ على الخوارزميات بشكل دوري وتحسين كفاءتها لاستخراج أقصى استفادة منها.

الاستراتيجية الثالثة. تطوير استراتيجية الذكاء الاصطناعي الخاصة بك

تتضمن هذه الطريقة تطوير استراتيجية الذكاء الاصطناعي الخاصة بك وكل ما تتضمنه. فكجزء من هذه الطريقة، فإنك تكون مطالب بتضمين عمليات ابتكار في استراتيجية الذكاء الاصطناعي. فمن جمع البيانات إلى المعالجة وتوليد الأفكار والوصفات وتنفيذ الإجراءات، سوف يتم ابتكار أفكار جديدة في إطار هذه الاستراتيجية.

ويكمن الطريق لهذه الاستراتيجية في التجربة والخطأ، حيث لا يوجد مسار محدد للنجاح في هذا الإطار. وتعتبر هذه العملية محفوفة بالمخاطر بسبب فرص الفشل الكبيرة التي تنطوي عليها. ومع ذلك، فإن النتيجة، إذا سارت الأمور على ما يرام، سوف تكون بالضبط هي ما تريده إذا كنت تستخدم هذه الاستراتيجية. فبمجرد قيامك بتنفيذ نموذج مبتكر للذكاء الاصطناعي، فإنك بالتأكيد سوف تتقدم على كل منافسيك في السباق الذي تخوضه معهم. وأنت إلى ذلك سوف تكون في وضع أفضل لتنفيذ آليات الذكاء الاصطناعي الجديدة والمتقدمة التي تشق طريقها إلى السوق لاحقًا. ويجب أن يكون جوهر البيانات في مؤسستك مختلفًا عن الآخرين، لذا يجب أن يكون ذلك متسقًا مع ما تهدف إلى تحقيقه من خلاله. فهناك الكثير الذي يمكن لحملة الذكاء الاصطناعي أن تقدمه لك إذا كانت الأساليب التي تنفذها هي الأولى من نوعها في الصناعة كلها وفي السوق.

وتتطلب هذه العملية برمتها الكثير من التجارب في جميع المجالات. لذلك عليك أن تفهم أهمية الاختبار وأن تدرك مفهوم أي فكرة تأتي في طريقك. إضافة إلى ذلك، فإنك مطالب بتحسين دقة الخوارزميات التي تعمل عليها للتأكد من أن الخوارزميات الخاصة بك تتوافق مع أفضل الخوارزميات في هذا المجال. على أن المستوى المقبول للخوارزميات في هذا الإطار يعد هو المستوى الأفضل مما يمكن أن يفعله البشر، أو على الأقل يمكن مقارنته به.

عليك بالجمع بين هذه الاستراتيجيات الثلاثة

مع تكتيكات التخصيص الشامل المطبقة داخل الذكاء الاصطناعي وهذا التحويل للبيانات، لا يوجد مجال للرضا عن الذات أو التراخي. إذ إنك لا تحتاج فقط إلى استخدام واجهات برمجة التطبيقات السابقة وأدوات البرامج المحدثة، ولكن يجب عليك أيضًا إنشاء مسار الذكاء الاصطناعي الخاص بك. لذلك عليك أن تستخدم هذه الاستراتيجيات الثلاث جنبًا إلى جنب، بحيث يمكنك استخراج أقصى استفادة من جهودك في الذكاء الاصطناعي. كما أنه من أجل فهم أعمق لكيفية قيام التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي بدعم المؤسسات في عالم اليوم، عليك أن تلقي نظرة على بعض البرامج مثل Simplilearn’s Caltech Post Graduate في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، الذي تم تطويره بالاشتراك مع شركة “آي يب إم” IBM. 

إعداد: وحدة الترجمات بمركز سمت للدراسات

المصدر: Simple Learn