كيف يمكن للشركات الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي من جوجل

يعرف قادة الأعمال في مشهد التكنولوجيا والاستартآب الحالي أهمية التسلح بالذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. إنهم يدركون كيف يمكن أن يساعدهم في استخلاص رؤى قيمة من البيانات، وتبسيط العمليات من خلال التأتمتة الذكية، وإنشاء تجارب عملاء فريدة من نوعها. ومع ذلك، يمكن أن يكون تطوير هذه التقنيات وتحليل البيانات باستخدام أدوات مثل Google Maps API لأغراض تجارية أمرًا استهلاكًا للوقت والمال. يضيف الطلب على محترفي الذكاء الاصطناعي المهرة طبقة إضافية إلى التحدي. لذلك، تعمل الشركات التكنولوجية والاستارتآب تحت ضغط لاستخدام مواردها بحكمة عند دمج الذكاء الاصطناعي في استراتيجيات أعمالها.

في هذا المقال، سأشارك إلى مجموعة من الاستراتيجيات التي يمكن للشركات التكنولوجية والاستارتآب استخدامها لتعزيز الابتكار وتقليل النفقات من خلال التطبيق الذكي لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي من جوجل.

استخدام الذكاء الاصطناعي لتحقيق الكفاءة التشغيلية والنمو

تطرح العديد من الشركات الرائدة في الوقت الحالي خدمات أو منتجات مبتكرة لا يمكن أن تتحقق بدون قوة الذكاء الاصطناعي. لا يعني ذلك أن هذه الشركات تبني بنيتها التحتية وعملياتها من الصفر. من خلال الاستفادة من خدمات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة التي تقدمها مزودي الخدمات السحابية، يمكن للشركات فتح فرص نمو جديدة، وآليتها العمليات، وتوجيه مبادرات تقليل التكاليف. حتى الشركات الصغيرة، التي قد لا تركز في الغالب على الذكاء الاصطناعي، يمكن أن تستفيد من دمج الذكاء الاصطناعي في نسيجها التشغيلي، مما يساعدهم على إدارة التكاليف بكفاءة عند التوسع.

تعزيز تطوير المنتجات

غالبًا ما تهدف الشركات الناشئة إلى توجيه خبراتها الفنية إلى مشاريع مملوكة تعود بالفائدة مباشرة على أعمالها. على الرغم من أن تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي الجديد قد لا يكون هدفها الرئيسي، فإن دمج ميزات الذكاء الاصطناعي في تطبيقات جديدة يحمل قيمة كبيرة. في مثل هذه الحالات، يوفر استخدام واجهات برمجة التطبيقات المُتدربة مسبقًا حلًا سريعًا واقتصاديًا. يوفر ذلك للشركات قاعدة قوية للنمو والعمل المتميز.

على سبيل المثال، تستفيد العديد من الشركات التي تدمج الذكاء الاصطناعي التفاعلي في منتجاتها وخدماتها من واجهات برمجة التطبيقات من جوجل كلاود، مثل نص إلى كلام و اللغة الطبيعية. تسمح هذه الواجهات للمطورين بدمج الميزات بسهولة، مثل تحليل المشاعر، والترجمة، وتصفية المحتوى، وتصنيف المحتوى، وغيرها. من خلال الاستفادة من هذه التقنيات القوية، يمكن للشركات التركيز على إنشاء منتجات مبتكرة بدلاً من إنفاق الوقت والموارد على تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي الأساسية بأنفسهم.

ابحث عن المقالة لمعرفة أمثلة رائعة لماذا تختار الشركات التكنولوجية واجهات برمجة التطبيقات الصوتية من جوجل كلاود. تختلف الحالات الم.highlighted من استخراج رؤى العملاء إلى غرس شخصيات متعاطفة في الروبوتات. لمزيد من التفاصيل، قم بزيارة صفحة منتجات الذكاء الاصطناعي، التي تقدم واجهات برمجة تطبيقات إضافية مثل الترجمة والرؤية وغيرها. يمكنك أيضًا استكشاف برنامج جوجل كلاود سكيلز بوست، الذي صمم خصيصًا لواجهات برمجة التطبيقات للتعلم الآلي، ويوفر دعمًا وخبرة إضافية في هذا المجال.

تحسين الحملات العمل و التكاليف

لمواجهة تحديات البنية التحتية للتعلم الآلي المكلفة والمعقدة، يلجأ العديد من الشركات إلى خدمات السحابة. توفر منصات السحابة ميزة تحسين التكاليف، مما يسمح للشركات بدفع ثمن الموارد التي تحتاجها فقط مع سهولة التوسع أو التقليل بناءً على المتطلبات المتطورة.

مع جوجل كلاود، يمكن للعملاء استخدام مجموعة من خيارات البنية التحتية لتعديل حملاتهم للتعلم الآلي. يستخدم بعضهم وحدات المعالجة المركزية (CPUs) لتصور متعدد، في حين يستخدم الآخرون قوة وحدات معالجة الرسومات (GPUs) لمشاريع متعلقة بالصور والطرازات الأكبر – خاصة تلك التي تحتاج إلى عمليات TensorFlow المخصصة التي تعمل جزئيًا على وحدات المعالجة المركزية. يختار البعض معالجات الذكاء الاصطناعي المملوكة لجوجل، وحدات معالجة التنسور (TPUs)، في حين يطبق العديد مزيجًا من هذه الخيارات مخصصًا لحالات استخدامهم الخاصة.

إلى جانب ربط الأجهزة المناسبة مع سيناريوهات استخدامك الخاصة والاستفادة من بساطة تشغيل الخدمات المدارة ومرونتها، يجب على الشركات النظر في ميزات التكوين التي تساعد في إدارة التكاليف. على سبيل المثال، توفر جوجل كلاود ميزات مثل المشاركة الزمنية وقدرة تعدد الحواسيب على وحدات معالجة الرسومات، إلى جانب ميزات مثل Vertex AI، المصممة خصيصًا لتحسين استخدام وحدات معالجة الرسومات والتكاليف.

تعزيز الكفاءة التشغيلية

بصرف النظر عن الاستفادة من واجهات برمجة التطبيقات المُتدربة مسبقًا وتطوير نموذج التعلم الآلي لإنشاء المنتجات، يمكن للشركات تعزيز الكفاءة التشغيلية، خاصة خلال مرحلة النمو، من خلال اعتماد حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة لتلبية احتياجات الأعمال والوظائف المحددة. تمكن هذه الحلول، بما في ذلك معالجة العقود أو خدمة العملاء، من تسهيل العمليات التجارية وتوزيع الموارد بشكل أفضل.

مثال رائع على مثل هذه الحلول هو DocumentAI من جوجل كلاود. تستخدم هذه المنتجات قوة التعلم الآلي لتحليل واستخراج المعلومات من النص، مما يلبي مجموعة متنوعة من الحالات مثل إدارة دورة حياة العقد ومعالجة الرهون العقارية. من خلال استخدام DocumentAI، يمكن للشركات آليتها العمليات المتعلقة بالوثائق، مما يوفر الوقت ويعزز الدقة.

توفر Contact Center AI مساعدة قيمة للشركات التي تواجه زيادة في احتياجات الدعم العملاء. تمكن هذه الحل من الشركات من بناء وكلاء افتراضيين ذكيين، وتسهيل عمليات التنقل السلس بين الوكلاء الافتراضيين والبشر كما هو مطلوب، واستخراج رؤى قابلة للتنفيذ من تفاعلات مركز الاتصال. من خلال الاستفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي هذه، يمكن للشركات التكنولوجية والاستارتآب تخصيص المزيد من الموارد للابتكار والنمو مع تحسين خدمة العملاء وضمان الكفاءة العامة.

توسيع تطوير التعلم الآلي، وتبسيط نشر النماذج، وتحسين الدقة

تحتاج الشركات التكنولوجية والاستارتآب غالبًا إلى نماذج مخصصة لاستخراج رؤى من بياناتها أو تنفيذ حالات استخدام جديدة. ومع ذلك، يمكن أن يثبت إطلاق هذه النماذج في بيئات الإنتاج تحديًا ومصروفًا كبيرًا. توفر منصات السحابة المدارة حلًا من خلال تمكين الشركات من الانتقال من التصوير إلى التجارب القابلة للتوسع ونشر نماذج الإنتاج بانتظام.

اكتسب منصة Vertex AI شعبية متزايدة بين العملاء، حيث تسرع من تطوير التعلم الآلي، وتقلل من وقت الإنتاج بنسبة تصل إلى 80% مقارنة بالطرق البديلة. تقدم مجموعة شاملة من قدرات التعلم الآلي، مما يسمح لمهندسي التعلم الآلي وعلوم البيانات والمطورين بالمساهمة بفعالية. مع تضمين ميزات مثل AutoML، يمكن حتى للأفراد الذين يفتقرون إلى خبرة глубоке في التعلم الآلي تدريب نماذج عالية الأداء باستخدام وظائف سهلة الاستخدام وذات رمز منخفض.

استخدم Vertex AI Workbench بشكل كبير، حيث يستفيد العملاء من ميزات مثل تسريع تدريبات نماذج كبيرة عشر مرات وزيادة دقة النمذجة من 80% إلى 98%. راجع سلسلة الفيديو لاستكشاف دليل خطوة بخطوة حول انتقال النماذج من التصوير إلى الإنتاج. بالإضافة إلى ذلك، استكشف المقالة التي تسلط الضوء على مساهمة Vertex AI في قياس التغير المناخي، ودمج BigQuery للتنبؤات بدون رمز، والتوافق بين Vertex AI و BigQuery لتحليل البيانات المتقدم، ومقالة هذه حول توضيحات Vertex AI القائمة على الأمثلة لتمكين تكرار النماذج بفعالية وسهولة.