خطوات تكتيكية لنجاح اختبار概念 الجيل الثاني من الذكاء الاصطناعي

يُعد اختبار概念 (PoC) اختبارًا لتقنية جديدة، والجيل الثاني من الذكاء الاصطناعي (GenAI) ليس استثناءً. ماذا يعني النجاح حقًا لاختبار概念 الجيل الثاني من الذكاء الاصطناعي؟ ببساطة، اختبار مفهوم ناجح هو الذي ينتقل بسلاسة إلى الإنتاج. المشكلة هي أن معظم اختبارات مفهوم الجيل الثاني من الذكاء الاصطناعي تركز بشكل أساسي على الجوانب الفنية والمتعلقة بالبيانات مثل الدقة والاسترجاع. هذا التركيز الضيق هو أحد الأسباب الرئيسية لفشل اختبارات المفهوم. وجد استطلاع أجراه مكينسي أن ربع المستجيبين كانوا قلقين بشأن الدقة، ولكن العديد منهم عانوا من مشاكل مثل الأمان والتوضيح وإدارة الملكية الفكرية والامتثال التنظيمي. أضف إلى ذلك مشاكل شائعة مثل سوء جودة البيانات وقيود التوسع وألم التكامل، ومن السهل أن نرى لماذا يفشل العديد من اختبارات مفهوم الجيل الثاني من الذكاء الاصطناعي في التقدم.

ما وراء الهياج: الواقعية في اختبارات مفهوم الجيل الثاني من الذكاء الاصطناعي

تعتمد اعتماد الجيل الثاني من الذكاء الاصطناعي明显 على الارتفاع، ولكن معدل نجاح اختبارات المفهوم الحقيقي غير واضح. تقارير تقدم إحصاءات متباينة:

• تنبأ جارتنر أنه بحلول نهاية عام 2025، سيتم التخلي عن ما لا يقل عن 30٪ من مشاريع الجيل الثاني من الذكاء الاصطناعي بعد مرحلة اختبار المفهوم، مما يعني أن 70٪ قد تنتقل إلى الإنتاج.
• وجدت دراسة أجريت بواسطة أفانادي (مذكورة في RTInsights) أن 41٪ من مشاريع الجيل الثاني من الذكاء الاصطناعي لا تزال عالقة في اختبار المفهوم.
• تقديرات تقرير حالة الجيل الثاني من الذكاء الاصطناعي في المؤسسات الصادر عن ديلويت في يناير 2025 أن فقط 10-30٪ من اختبارات المفهوم ستنمو إلى الإنتاج.
• وجدت أبحاث أيدك (مذكورة في CIO.com) أن متوسط 5 من 37 اختبارًا للمفهوم (13٪) يصل إلى الإنتاج.

مع تقديرات تتراوح بين 10٪ و 70٪، من المحتمل أن يكون معدل النجاح الفعلي أقرب إلى النهاية الأدنى. هذا يبرز أن العديد من المنظمات تعاني من صعوبة في تصميم اختبارات المفهوم مع مسار واضح للتوسع. يمكن أن يؤدي معدل النجاح المنخفض إلى استنزاف الموارد، وتهدئة الحماس، وتعطيل الابتكار، مما يؤدي إلى ما يسمى “إرهاق اختبار المفهوم”، حيث يشعر الفريق بأنهم عالقون في تشغيل اختبارات لا تصل أبدًا إلى الإنتاج.

الانتقال إلى ما وراء الجهود المبذولة بلا فائدة

يعد الجيل الثاني من الذكاء الاصطناعي لا يزال في المراحل الأولى من دورة تبنيه، مثل الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي التقليدي قبلها. استغرق الحوسب السحابي 15-18 عامًا للوصول إلى التبني على نطاق واسع، بينما احتاج الذكاء الاصطناعي التقليدي 8-10 سنوات ولا يزال ينمو. تاريخيًا، اتبعت تبني الذكاء الاصطناعي دورة انفجار وانهيار حيث يؤدي الحماس الأولي إلى توقعات مفرطة، يليها تباطؤ عند ظهور التحديات، قبل الاستقرار في الاستخدام الرئيسي. إذا كان التاريخ مرشدًا، فإن تبني الجيل الثاني من الذكاء الاصطناعي سيكون له صعودًا وهبوطًا.

للتحرك بفعالية في هذه الدورة، يجب على المنظمات ضمان أن كل اختبار مفهوم يتم تصميمه مع مراعاة التوسع. يجب على المنظمات تجنب الفخاخ الشائعة التي تؤدي إلى بذل جهود بلا فائدة. مع هذه التحديات، طوّر الشركات التكنولوجية والاستشارية الرائدة إطارات منظمة لمساعدة المنظمات على الانتقال إلى ما وراء التجارب وتنمو مبادرات الجيل الثاني من الذكاء الاصطناعي بنجاح.

الهدف من هذه المقالة هو补充 هذه الإطارات والجهود الاستراتيجية من خلال تحديد خطوات تكتيكية عملية يمكن أن تزيد بشكل كبير من احتمال انتقال اختبار مفهوم الجيل الثاني من الذكاء الاصطناعي من الاختبار إلى التأثير الحقيقي في العالم.

الخطوات التكتيكية الرئيسية لنجاح اختبار مفهوم الجيل الثاني من الذكاء الاصطناعي

1. اختر حالة استخدام مع مراعاة الإنتاج

أولاً وقبل كل شيء، اختر حالة استخدام مع مسار واضح إلى الإنتاج. هذا لا يعني إجراء تقييم شامل لجاهزية الجيل الثاني من الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة. بدلاً من ذلك، قم بتقييم كل حالة استخدام على حدة بناءً على عوامل مثل جودة البيانات والمتطلبات التوسعية، وأعطِ الأولوية لتلك التي تتمتع بأعلى احتمال للوصول إلى الإنتاج.

هناك بعض الأسئلة الرئيسية الأخرى التي يجب مراعاتها عند اختيار الحالة الصحيحة:

• هل اختبار المفهوم الخاص بي يتوافق مع الأهداف التجارية طويلة الأمد؟
• هل يمكن الوصول إلى البيانات المطلوبة واستخدامها قانونيًا؟
• هل هناك مخاطر واضحة ستمنع التوسع؟

2. حدد معايير النجاح وحدد عليها قبل البدء

أحد أكبر الأسباب التي تجعل اختبارات المفهوم عالقة هو عدم وجود معايير واضحة لقياس النجاح. بدون توافق قوي على الأهداف وتوقعات العائد على الاستثمار، قد يجد حتى اختبارات المفهوم الفنية صعوبة في الحصول على موافقة الإنتاج. تقدير العائد على الاستثمار ليس سهلًا، ولكن هنا بعض التوصيات:

• ابن أو اعتمد إطارًا مثل هذا.
• استخدم حاسبات التكلفة مثل أداة تسعير واجهة برمجة تطبيقات OpenAI وحاسبات مزودي السحابة لتقدير النفقات.
• بدلاً من هدف واحد، قم بتطوير تقدير للعائد على الاستثمار بناءً على النطاق مع الاحتمالات لتسجيل عدم اليقين.

هنا مثال على كيفية تقدير فريق QueryGPT في أوبير التأثير المحتمل لأداة النص إلى SQL الجيل الثاني من الذكاء الاصطناعي.

3. تمكين التجارب السريعة

بناء تطبيقات الجيل الثاني من الذكاء الاصطناعي هو كل شيء عن التجربة التي تتطلب التكرار المستمر. عند اختيار حزمة التكنولوجيا، والهيكلة، والفريق، والعمليات، تأكد من أنها تدعم هذا النهج التكراري. يجب أن تمكن الخيارات التجربة السهلة، من توليد الفرضيات وتنفيذ الاختبارات إلى جمع البيانات وتحليل النتائج والتعلم والتحسين.

• فكر في توظيف بائعين لخدمات متوسطة الحجم لتسريع التجارب.
• اختر المعايير والتقويم والإطارات التقييمية في البداية مع التأكد من أنها تتوافق مع حالة الاستخدام وأهدافك.
• استخدم تقنيات مثل الجيل الثاني من الذكاء الاصطناعي كقاضي أو الجيل الثاني من الذكاء الاصطناعي كمحلفين لتسهيل التقييم شبه الآلي.

4. استهدف حلولًا منخفضة الاحتكاك

حل منخفض الاحتكاك يتطلب موافقات أقل وبالتالي يواجه اعتراضات أقل للتوسع. نمو الجيل الثاني من الذكاء الاصطناعي بسرعة أدى إلى انفجار في الأدوات والإطارات والمنصات المصممة لتسريع اختبارات المفهوم وتنفيذ الإنتاج. ومع ذلك، تعمل العديد من هذه الحلول كأ盒ة سوداء تتطلب فحصًا صارمًا من قبل فرق الأمان والقانون والخطر. لتسريع هذه العملية، فكر في التوصيات التالية لبناء حل منخفض الاحتكاك:

• أنشئ خريطة طريق مخصصة للموافقات: فكر في إنشاء خريطة طريق مخصصة لمعالجة مخاوف فرق الشركاء والحصول على الموافقات.
• استخدم حزمة تكنولوجيا مسبقًا معتمدة: حيثما أمكن، استخدم حزمة تكنولوجيا已经 معتمدة لتفادي التأخير في الموافقة والتكامل.
• ركز على الأدوات الأساسية: في اختبارات المفهوم المبكرة، لا تتطلب عادةً تعديل النموذج أو حلقات التغذية الراجعة الآلية أو الرصد الشامل/إدارة النظام. بدلاً من ذلك، أعد الأولوية للأدوات لمهام أساسية مثل التمثيل المتجهي والتعلم المتجهي واكتساب المعرفة ووضع الحواجز وتطوير الواجهة.
• استخدم أدوات منخفضة الرمز / بدون رمز بحذر: بينما يمكن أن تسريع هذه الأدوات الجداول الزمنية، فإن طبيعتها السوداء تقيد القدرة على التخصيص والتكامل. استخدمها بحذر وافهم الآثار طويلة الأمد.
• عالج مخاوف الأمان في وقت مبكر: نفذ تقنيات مثل إنشاء بيانات اصطناعية وتمويه بيانات الهوية الشخصية والتشفير لمعالجة مخاوف الأمان بشكل استباقي.

5. جمع فريق رشيق وريادي

كما هو الحال في أي مشروع، فإن وجود الفريق الصحيح مع المهارات الأساسية هو أمر بالغ الأهمية للنجاح. بالإضافة إلى الخبرة الفنية، يجب أن يكون فريقك أيضًا مرنًا ورياديًا.

• فكر في إضافة مدراء المنتجات وخبراء الموضوع (SMEs) لضمان حل المشكلة الصحيحة.
• تأكد من أن لديك مطورين كاملين ومهندسين تعلم الآلة في الفريق.
• تجنب توظيف موظفين بشكل خاص لاختبار المفهوم أو اقتراض الموارد الداخلية من مشاريع ذات أولوية أعلى وطويلة الأمد. بدلاً من ذلك، فكر في توظيف بائعين لخدمات متوسطة الحجم الذين يمكنهم جلب المواهب المناسبة بسرعة.
• ادمج الشركاء من القانون والأمان منذ اليوم الأول.

6. أعطِ الأولوية للمتطلبات غير الوظيفية أيضًا

من أجل اختبار مفهوم ناجح، من الضروري إنشاء حدود واضحة للمشكلة ومجموعة محددة من المتطلبات الوظيفية. ومع ذلك، لا ينبغي تجاهل المتطلبات غير الوظيفية. بينما يجب أن يظل اختبار المفهوم مركّزًا داخل حدود المشكلة، يجب أن تكون هيكلته مصممة لأداء عالٍ. على وجه التحديد، قد لا تكون الحصول على تأخير بالمللي ثانية ضروريًا على الفور، ومع ذلك، يجب أن يكون اختبار المفهوم قادرًا على التوسع بسلاسة مع توسع مستخدمي البيتا.

7. اختر خطة لمعالجة الوهم

الوهم لا مفر منه مع نماذج اللغة. لذلك، فإن الحواجز هي أمر بالغ الأهمية لتوسيع حلول الجيل الثاني من الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول. ومع ذلك، قم بتقييم ما إذا كانت الحواجز الآلية ضرورية خلال مرحلة اختبار المفهوم ومدى ضرورتها. بدلاً من تجاهل الحواجز أو هندستها بشكل مفرط، اكتشف عندما يخدع نموذجك واعلم مستخدمي اختبار المفهوم.

8. اعتمد ممارسات إدارة المنتج والمشروع الأفضل

تطبيق هذه الرسوم التوضيحية من XKCD على اختبارات المفهوم كما هو الحال في الإنتاج. لا يوجد كتاب يلائم الجميع. ومع ذلك، يمكن أن تساعد اعتماد أفضل الممارسات من إدارة المشاريع والمنتجات في تسهيل التقدم.

• استخدم أساليب كانبان أو敏агILE للتخطيط والتنفيذ التكتيكي.
• وثق كل شيء.
• اجتمع في اجتماعات لتنسيق الفريق بشكل فعال مع فرق الشركاء.
• إبق أصحاب المصلحة والقيادة على علم بالتقدم.

الختام

تشغيل اختبار مفهوم الجيل الثاني من الذكاء الاصطناعي الناجح ليس فقط عن إثبات الجوانب الفنية، بل هو عن تقييم الاختيارات الأساسية لفترة طويلة. من خلال اختيار الحالة الصحيحة، ووضع معايير النجاح، وتسهيل التجارب السريعة، وتقليل الاحتكاك، وجمع الفريق الصحيح، ومعالجة المتطلبات الوظيفية وغير الوظيفية، وتخطيط التحديات مثل الوهم، يمكن للمنظمات تحسين فرصها بشكل كبير في الانتقال من اختبار المفهوم إلى الإنتاج.

قال إن الخطوات المحددة أعلاه ليست شاملة، وربما لا تنطبق كل التوصيات على كل حالة استخدام. كل اختبار مفهوم فريد، ومفتاح النجاح هو تعديل هذه الممارسات الجيدة لتناسب أهداف العمل والقيود الفنية والمناظر التنظيمي.

رؤية قوية و استراتيجية ضرورية لاعتماد الجيل الثاني من الذكاء الاصطناعي، ولكن بدون الخطوات التكتيكية الصحيحة، حتى أفضل الخطط يمكن أن تتعثر في مرحلة اختبار المفهوم. التنفيذ هو حيث تنجح أو تفشل الأفكار العظيمة، ووجود نهج منظم وواضح يضمن أن الابتكار يترجم إلى تأثير حقيقي في العالم.